数字化运营就是通过新技术与数据能力重塑零售行业的各个环节，升级体验，提升运营效率的方式。将原本以人的经验判断来执行的运营方式转化为能够自动化的运营方式。
换个说法，就是依靠新技术和数据能力，去把过去很多凭借经验去猜，去拍的东西，重新定义，用一个或多个指标来精准描述，实现可衡量检测，从而不断跟踪和调整，实现优化。像是做科学实验一样，精准定义指标参数，然后根据各项试验数据，分析后调整优化。
举个例子，新一年快开始了，老板让做个明年销售预测，好做预算。这市场瞬息万变，可咋预测，规划来规划去，最后只好磨磨蹭蹭交了个5亿上去，至于为啥，看到去年卖了2.4亿，记得好像老板喊得口号是明年要销售翻倍。2.4亿反番再一凑整，可不就是5亿。
至于5亿定的高不高，完不完得成，咱也不知道，咱也不敢问呀。
换了数字化运营的体系，可不允许你这么蒙混过关。拿到销售预测的任务，首先就是，拆呗。上公式，销售额=UV*转化*客单。销售翻一倍，说吧，3个指标各准备提升多少？同行数据咋样？有没有这么大的提升空间？有没有这么大提升的手法？难度多大？投入多大？
然后，再来矫正，一年5亿，拆到每个月多少？备货多少？各阶段到货多少？周转多少？资金够不够用？物流够不够用？
算完一合计，跑老板面前说，老板，5个亿的任务，是这样的，在维持今年流量数据情况下，首先咱得花3000万投点广告，这流量预计才够用。期间预计需要提升转化率到**,提升客单价到**，参考同行数据，这是有可能完成的。另外，关于物流预计要扩建，某某月份资金可能会有些紧张，等等等等。
老板一听，嘿，是像那么回事，至于任务达成状况，嘿，那谁谁市场部，你这个月UV不达标啊，赶紧引流去。那谁谁商品部，你这商品选的，转化不行啊，快，换一个，嘿，运营的，说你嘞。这个月客单价咋掉了这么多啊，是不是活动设置的有问题？物流的伙计们呀，这个月的发货时效不合格啊，要多加努力呀。
听出来点什么没？这个一拆解，就好比是原先的共产合作社，改成包产到户，以前是大家一起干，一起吃一起分，现在是，各自领了任务各自干，不上心？往周围瞅瞅，大家伙都看着你嘞。
当然，实际上的数据化操作，可比这说的复杂好多倍。引一句话，你说的每个指标乃至标点符号，都将成为呈（留）堂（做）证（案）供（底），那可是，每一个数字，每一个小数点说出来都要负（好）责（好）的（算）。
提到这，不由得就想说一下，数据化运营说起来简单，实际上可都是细节。首先要讲两大前提。
一、信息化程度，没错，首当其冲的就是技术问题，巧妇难为无米之炊，没有数据，或者数据取值困难乃至诸多错误，就不指望能得出什么建设性结论了。
二、部门协同程度，是的，其次就要讲配合问题了，数据化运营不能是一个部门一个人的事，那解决不了问题，像前面打的比方一样，数据化运营可是包产到户。人人有责。
一个成体系的数据化运营体系应该是，一个组织架构划分职责，个别一级指标（销售额，毛利率）统一目标，若干二级指标（UV,转化率，客单价，定价毛利率，损益率）划分KPI，各部门利用自己的详细表单（拆分到三级，四级指标），监控并优化。最后再通过统一的业务流程，相互承接与咬合（策略——执行——跟进——复盘）。
同样举个电商的例子：
以上架构属个人认知的通用版电商架构，各公司根据具体业务不同，应该都有一定的差异和调整。我就简单聊聊，我认知的，这些岗位职责在数据化运营中的定位和指标（真的就是开玩笑的提一下，详细说的话，怕是单章都写不完）。
商品部：
规划：-新品上市率————决定引进什么品，淘汰什么品，时刻关注行业潮流，竞品风向都是必修课啦。
采购：正品率————采购采购，采集购买，落实产品，寻找供应商，出差简直是日常。
品类：毛利率，转化率————这么多产品，主推哪个？先做一波再说。
计划：周转率，售罄率————进多少，卖多少，下一批什么时候到？一边进水一边放水的池子，真不是编着完的嘞。
运营部：销售额，客单价，什么指标都要沾点边啊————谁让电商的运营是一线呢。
市场部：UV,用户，会员，阅读，转化————指望你们给打扮漂亮点嘞。
客服部：千人投诉率————任劳任怨，能抗能打的小哥哥小姐姐们。
物流部：发货时效————企业运动会常备冠军队。
以上，部门指标罗列，纯属凑队形需要，非全核心关键指标，有感兴趣的同学，可以尝试填写补充。（~~~*-*）
