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步骤|3个步骤，激活商业地产数字用户资产

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数字用户资产是商业地产数字化升级的重要基础之一 ， 也是数字化竞争格局下的转型壁垒 。
商业地产建立自身数字用户资产的过程其实并不复杂 。 首先 ， 地产企业需要了解自身用户是如何感知的 。 何为用户感知？在小程序、H5、甚至是线下门店 ， 当用户进入时 ， 都有一个所谓的探针 ， 例如人脸识别、POS机 ， 其实都是用户感知 。
商业地产需要在感知之后 ， 将这些数据连接起来 ， 连接到自己的系统 ， 然后进一步通过数据进行用户洞察 ， 基于洞察进行个性化的用户触达 。
通俗来讲 ， 商业地产建立数字用户资产包括盘点、评估、治理三个阶段 。 数字用户资产在今天逐渐成为企业的第四张报表 ， 对于从盘点到价值评估 ， 再到对数据的优化构成数字用户资产管理三部曲 ， 地产企业应系统化梳理自己的数字用户资产 。

步骤|3个步骤，激活商业地产数字用户资产
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First Point
【步骤|3个步骤，激活商业地产数字用户资产】盘点
在盘点过程中 ， 要明确三方面：数据业务属性体系、标签分类体系、数据资产版图 。
数据业务属性即是某类型的数据来自于某项业务流程 ， 划分了数据的业务属性 ， 就可以对该类数据进行标签分类 ， 从而形成资产版图 。 和常规的固定资产盘点一样 ， 房企可以一眼看清楚自己有什么类型的数据资源 。
数据业务属性体系是一个将数据包化整为零的过程 ， 它包含两个步骤：

  • 一方面是依据业务定义和属性 ， 梳理关联的数据及存在的逻辑关系；
  • 另一方面将数据与业务映射关联 ， 对应的数据与业务有效联系起来 ， 并赋予标签 。
当我们知道数据的用途后 ， 通过行业领域的评估 ， 重新为数据赋予标签 ， 也就是形成一套新的标签分类体系 。 这个体系的构建包含两个过程：
  • 一是基于数据业务属性 ， 重新组织定义数据标签；
  • 而是数据资产类目挂载 ， 即标签与业务分类、数据分类关联 。
当数据挂载完成之后 ， 房企便可以直接看到数据资产的布局了 。 数据资产版图包括数据资产可视化、概览以及可以实时查找、发掘的数据资产地图 。
2
Second Point
评估
对于数字资产的评估 ， 有以下几个指标：连接度、流动度、贡献度 。
  • 连接度用来衡量数据的连接使用情况以及实际使用频度；
  • 流动度是数据从接入、清洗到存储、应用、更新的完整清晰闭环链路；
  • 贡献度从数据对业务的赋能成效、价值衡量来判断 。
围绕数据的这三个指标 ， 可以来估算数据资产的活性 。 这时候可以通过算法来将连接度和贡献度构建出一个模型 ， 当连接度和贡献度都很低的时候 ， 我们称其为孤岛型数据；反之 ， 二者都很高的话 ， 那么可以称其为融通型数据 。
相对而言其中某一种类型的数据较高则为该种类型的数据 。 孤岛型数据的价值非常低 ， 便可以逐步淘汰 ， 而过滤下来的融通型数据就会成为业务的核心数据资产 。
此时还有一个关键的指标 ， 就是数据的投入产出比 。 当需要发挥某类数据的价值时 ， 如何使用和投放 ， 消耗的成本是多少 ， 最终能带来多少价值 ， 这时候就需要ROI对其进行评估 。
3
Third Point
治理
通过对数据资产的价值评估 ， 我们找出了最富有价值的数据 ， 此时数据成为了一笔待使用的价值物料 。
然而数据的价值不具有永恒性 ， 它应当是流动性的 ， 在数据池循环的过程中 ， 对房企而言 ， 这便是一个流动着的成本中心 。 因此 ， 需要对数据的使用进行治理和管控 ， 达到高效低成本的效果 。
降低成本要从数据的计算、存储环节着手 ， 计算意味着投入人力 ， 要让数据分析师们开始对流水线上不断涌现的有效数据做出决策 ， 存储则考验的是房企服务器等硬件条件 。 高效则需要让有限的数据投入到整套的业务流程中 。
从现状分析、问题诊断、优化、处理到最终效果反馈 ， 数据的使用应该打通全流程 ， 形成一个闭环 。
而对于商业地产而言 ， 能够成规模地完成以上一系列治理的工作 ， 最好形成一套资产治理体系 。 通过统一的数据质量规则构建资产健康分 ， 由分数衡量数据资产治理的效果 。 对于成本的评估 ， 统一成本计量模型 ， 逐渐做到智能化 ， 而非人工的形式 ， 以实现降本提效 。
资产运营是以数据为核心的运营体系 ， 因此商业地产业数字化基础建设 ， 也就成为了企业运营环节数字化以及获取新利润的前提 。
完成盘点、评估、治理这3个步骤 ， 商业地产企业即可构建并激活自己的数字用户资产 。
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