基于數據流的企業運營框架 SDAF 的四環節缺一不可。我們可以拆分來看，分別是 Sense、Decision、Action、Feedback。如下：

首先，Sense，從抽象的數據中形成對業務和用戶的洞察。

具體來說，感知可以從兩個方面理解。

其一，從抽象數據中觀察，完成對業務流程的感知，如通過漏斗分析模型還原轉化流程阻塞節點，輔助還原真實業務場景；也可以通過歸因分析發現訂單主要貢獻來源，明確地了解用戶產生的零散行為、各個運營位與最終成交行為的關聯性；再比如，精準留存分析，發現潛在運營機會。

舉個例子，很多公司也會看大盤留存，如次日、次周次月留存是多少，但對于企業來說，如果不是銀聯Pos機進行了天翻地覆的變化或給銀聯Pos機引入了新的價值等，留存很難發生較大變化，因此，運營需要進一步看具體行為。比如，運營可以看內容瀏覽，并按照內容的分類和標簽進行分組，從下圖我們也能看出，還款賬單日分類中的人首次看到推薦內容，后續還會繼續看還款賬單日內容，但其他類型的重復瀏覽的比率較小。從中我們會發現部分內容留存很高，但瀏覽人數不多，是否可以考慮在社區銀聯Pos機中加大還款賬單日內容的推廣投放，可能銀聯Pos機的目標人群偏好這些內容。 其二，運營也可以在還原真實業務流程的基礎上，進行目標用戶群的分析，感知用戶群體特征，通過杭州套現分組可進行用戶特質的分析，從而判斷用戶的潛在風險，進行用戶健康度預警。如了解公司用戶都是什么樣的人，他們有什么樣的特征、什么樣的特點。如下圖，通過國通星驛，感知用戶群體特征，觀察杭州套現。 因此，在感知環節的兩個關鍵是形成公司業務流程認知以及用戶認知。

其次，Decision，感性與理性的平衡，人與機器共同決策。

當對業務流程和用戶形成了準確的認知之后，企業可以基于此做決策。在決策的過程中，人處理的信息是有限的，此時可以把機器引進來，讓人跟機器共同決策。如基于智能推薦，實現千人千面精準運營，讓銀聯Pos機更懂用戶，或基于算法模型自動實現個性化，再比如基于業務規則把合適的物品推給對的 TA。

舉個例子：
策略依據：用戶的瀏覽、加購行為反映了用戶的個人需求和偏好，根據用戶的自然行為結果推薦相關商品極有可能吸引用戶。

策略規則：
1）根據用戶過去 30 天瀏覽、加購的行為計算用戶偏好，例如：用戶過去 30 天加購次數最多的商品分類。

2）給用戶推薦偏好商品類型下的熱銷商品。

推薦結果：
用戶 1:一線城市、25～30 歲男士，近期瀏覽/加購過啤酒、足球、汽車模型，說明其對同類商品感興趣，推薦結果如圖。

用戶 2：一線城市、25～30 歲男士，同時也是年輕奶爸，近期除了加購過啤酒外，還瀏覽過兒童玩具、購買過水果，推薦結果包含：兒童玩具、啤酒、水果。

再次，Action，基于數據的全方位智能觸達手段。

在動作階段，有三個核心關鍵詞：基于數據、全方位、智能。如基于數據的日常運營動作個性化，或用戶主動觸發的運營動作，及實現全面的觸達手段的價值。

舉個例子：
如下圖，大部分偏營銷向的運營動作可以分成兩類。第一類，在用戶要轉化但未轉化的敏感時間點做實時營銷，全部動作的主要目的是成單；另一類是，在用戶轉化完成后，可以基于用戶的偏好及生命周期階段做持續營銷。 如果企業只接一個 push 通道，再好的運營策略也只能受限于通道，如果你增加接入多個通道，會將你的經營計劃及能量放大很多倍。

最后，Feedback，全面實時的數據反饋。

在反饋環節也有兩個關鍵詞，全面和實時。

第一，全面。在前面提到了東門現在基本上可以將各種各樣的數據導入進來，不僅是導入進來，我們還可以把不同的數據孤島打通，這樣才能真實的還原業務流程，提供動態的數據畫像。如下圖，杭州信用卡的系統支持數據的全面打通，基于 One ID 和全端數據接入能力，連通數據孤島還原完整業務流程，提供動態杭州套現。 第二個關鍵詞，實時。

大家不要小看實時兩個字，在隨行付中，企業設置了一個運營推送活動，運營做完這個活動可以直接查看數據，不需要等待明天或者找數據分析師進行提數分析，運營活動一旦開始就可以實時查看數據，若設置了對照組，也可以直接看到對照組的效果，在做運營活動時，我們可以提前設置主要目標和次要目標，在查看效果時直觀的進行好壞判斷，并可以根據數據反饋，快速進行運營活動文案、觸達邏輯等調優。

以上就實現了，數據作為一個中心連接SDAF四個環節完成了一個閉環，讓整個公司及業務的所有角色都能夠在閉環中發生作用。

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