RPA机器人流程自动化赋能与数据化运营 -行业资讯

随着各行各业企业服务和产品越来越丰富多样，市场竞争也趋于白热化，想要吸引并留存用户，其难度和成本也在不断攀升，企业为了盈利和生存，需要更加严格地控制成本和预算，提升运营效率。

目前依靠数据精细化运营、数据驱动增长已经成为大多企业的必选之路。

本文主要分享数据化运营以及RPA+AI为数据化运营赋能，会从以下几个要点进行相应分享：

数据化运营
数据运营的产品体系
RPA+AI助力数据化运营提升
运营人员的基本技能
RPA+AI助力运营人员效能提升
泛BI
RPA+AI是不同行业数据化运营的**解决方案

数据化运营

数据化运营是现代企业从粗放经营向精细化管理发展的必然要求，是大数据时代企业保持市场核心竞争力的必要手段。

现在许多企业都有自己的大数据平台，而能否基于此给企业营销赋能、运营赋能，成为驱动企业成长的关键所在。

数据运营的产品体系

在数据化运营中会把数据运营的产品体系分成4层：数据收集、数据加工、数据计算、数据应用。

数据收集层

数据收集层通常是捕获用户在各个业务系统端的行为数据，加载各业务系统的结构化和非结构化数据，也会使用爬虫技术来采集企业相关的第三方数据。

而需要收集的数据通常也会划分成四类：行为数据、流量数据、业务数据、外部数据。

其中业务数据在产品运营过程中伴随业务产生，这些数据和运营息息相关。比如零售业中，库存、用户快递地址、商品信息、商品评价、促销、好友关系链、运营活动、产品功能等都是业务数据，不同行业的业务数据是不一样的，业务数据没有固定结构。

而外部数据是一类特殊的数据，不在内部产生，通过第三方来源获取，比如像同行店铺的同类产品价格等相关指标。

数据加工层

数据加工层通常是清洗、转换数据，来统一不同系统中相同字段的数据类型、数据值，建立合理的维度、度量以及数据模型。

这一层的产品模块有元数据管理、指标库、作业调度管理、数据质量管理等，都是为了让数据可追溯、可管理，持续改进数据质量，产出高质量的数据。

数据计算层

数据计算层通常是解决数据开发和挖掘、标签制作和使用、算法调用、数据调用等问题。对应的数据产品模块有：开发管理、标签平台、算法平台、数据接口、运维监控。

数据应用层

数据应用层通常是业务人员可感知的系统和产品功能，包括日常报表系统、标签查询、CRM等。
RPA+AI助力数据化运营提升

在数据产品体系中数据收集和数据加工是RPA+AI赋能数据化运营提升运营效率的核心。

其数据收集与加工涉及到企业的各个业务系统，目前大多数企业系统的数据之间还存在着业务壁垒，很难在企业内部破除壁垒来对数据进行**整合。而RPA+AI可以很好地在各个业务系统之间进行结构化数据和非结构化数据的**收集整合。

同时外部的第三方数据，同样可以通过RPA机器人来自动进行数据抓取，像过往通常使用的爬虫技术。RPA机器人与之相比，更加快捷和安全，不仅更贴近业务人员，也更容易让服务产品化。
运营人员的基本技能

企业做好数据化运营并不是一件简单的事情，其运营人员需要具备一些必要的基本技能：图表处理、读懂报表、细分用户、运营监控、可编写简单SQL。

图表处理

运营人员需要具备基本的图表处理能力，包括针对具体的运营场景，自己会制作趋势图、分布图、雷达图、二维交叉图等。

读懂报表

运营人员需要从自己业务相关的日报、周报、月报、监控报表里发现跟运营有关的异常现象，并且能合理地解释数据的波动。

细分用户

运营人员需要能按照合理的维度切分用户群体，并且能针对不同群体进行细分运营。这里的合理维度主要是指基于运营方的具体运营目的，能提炼出简单却重要的核心要素，并且能对其进行合理的维度切分。

运营监控

运营人员需要能设计、制作简单的监控表格，从而监控运营过程和关键环节。

SQL

SQL是结构化查询语言的英文缩写，指的是一种非常主流的数据库查询语言，通过该语言，用户可以从数据库中提取所需的数据。

运营人员掌握了简单的SQL语言后，就可以随时对自己感兴趣的数据进行简单的查询和抽取，而不用事事都让数据仓库人员或者数据分析人员去帮忙，提高了查询和分析的效率。
RPA+AI助力运营人员效能提升

RPA（www.uibot.com.cn）可以自动抓取业务数据，其里面的数据库组件也可以很好的连接数据库服务器，在组件里面写一些SQL语句就可以获取到想要的数据，再加上RPA也具备**的数据处理能力，可以对数据进行**加工处理来输出报表。如此一来，运营人员通过RPA的助力提升会把更多的工作集中在分析和决策层面上。

但单就数据化运营来说，数据报表并不是最终选择，主要还是输出图表，便于决策分析。

目前市场上大部分的RPA产品，还没有重点关注图表功能，通常是通过实施团队整合其他产品的图表功能进行**利用，比如简单的可能会使用Excel里面的图表或者利用技术手段使用Python进行图表输出，复杂的像数据驾驶舱可能会使用Power BI、FineBI、Tableau等专业的BI工具。
泛BI

另外需要知道的是泛BI的概念在数据化运营的企业里正越来越深入人心。泛BI其实就是逐渐淡化数据分析师团队作为企业数据分析应用的**专业队伍的印象，让更多的业务部门也参与数据分析和数据探索，慢慢掌握数据分析的技能和意识。

泛BI同样也是数据化运营特征所要求的，是更高一级的数据化运营的全民参与。在这个阶段，业务部门的员工不仅要积极参与数据分析和模型的具体应用实践，更要求他们能自主自发地进行一些力所能及的数据分析和数据探索。

这无疑也是降低了非计算机专业的业务人员做数据分析的门槛。随着企业数据不断资产化，如何把泛BI灵活的嵌入到RPA中，使其更贴近业务人员，做更**的服务，是RPA服务产品化需要思考的一个前进方向。
RPA+AI是不同行业数据化运营的**解决方案

代账行业

代账行业的财税人员都离不开和数据打交道，而且每天都有大量重复的工作。RPA的作用是释放大部分人力对数据的处理，解放重复劳动性工作。

人力资源行业

人力资源行业其实是做关于人的决策的数据密集型行业，其中的传统数据就包括简历、面试评价、绩效等，比如可以用RPA的自动收集和数据处理能力来分析某公司的人力资源管理。

金融行业

在金融行业，无论是行业研究员、基金经理还是审计人员，工作的核心基本都是频繁重复处理大量数据，运用RPA强大兼容性的网页数据抓取能力，可以为业务人员的数据研究提供很多便捷。

比如，业务人员想从网站获取某债券借券存量的数据。然而，这个数只能按日查询，如果金融人员想获取这只债券近一年的数据，必须重复打开网站、选券、改日期、点击查询、记录下结果，这个操作需要200多次，而RPA可以很好的解决这类问题。

互联网行业

在互联网行业，身为运营的业务人员，每天需要处理大量用户回复、流量数据等等，一人运营超过10个群，而用RPA写了自动回复脚本，大大提高了工作效率。

电商零售行业

电商行业，同样也可以使用RPA定时抓取同行店铺产品用户评价，可以针对用户的痛点进行营销活动，还可以抓取店铺sku/spu、评论、客单价、客户群、销售额、每日价格趋势分析、并自动制作数据报表，大大提升运营效果。

销售中心

企业销售中心的销售人员一般是公司的顶梁柱，平常要接触、拜访很多客户，那么RPA可以帮助销售人员自动抓取全网的相关客户求购/竞标，做数据分析，筛选目标客户，分析同行产品数据/流量/客单价、客户公司各方面的数据，促成成交。

RPA机器人（store.uibot.com.cn）定时自动抓取相关所有的信息，除了可以提高工作效率，竞争策略也会更为明智和客观。

其实在大部分行业里，重复的工作，在未来都是非常危险的。要把更多的时间和精力放在思考和创新上，而不是重复的事情上。因为大部分重复的事情，都会被机器人所替代，这只是个时间问题。

资讯来源：https://www.uibot.com.cn/news-7-1540.html