做运营时间久了，难免会经常琢磨一件事——是否存在一个完美的运营闭环形态，能够驱动用户需求和产品功能形成良性循环共同成长并相互成全。
运营就是连接用户和产品，这句话看起来简单，真要做起来却并非易事，这其中不管是对用户需求的洞察，还是对产品功能的规划，或是对连接渠道及方式的选择，都需要经过大量的试验、分析和迭代，才能到达一个相对健康的状态，而这一切的基础就是数据分析。
今天的主角“SDAF框架”就是一个基于数据的运营模型，之所以想要展开聊聊，是因为在我第一次看到这个模型的时候，就觉得它距离我想象中的“理想化运营闭环”很是接近，所以那些和我一样身处数字化转型事业中的朋友们，不妨驻足围观一下，没准儿能让你启发一二。
何为“SDAF框架”？
SDAF框架是一套面向全域用户的数字化运营闭环模型，该模型由感知（Sense）、决策（Decision）、行动（Action）和反馈（Feedback）等四个部分组成，由于SDAF框架以数据流为基础，每个步骤的决策均由数据分析结论驱动，所以是一套相对客观的运营模型。
感知：从抽象的数据中形成对业务和用户的洞察；
决策：感性与理性的平衡，人与机器共同决策；
行动：基于数据的全方位智能触达手段；
反馈：实现全面实时的数据反馈。
SDAF框架的组成部分
1.数据
这是SDAF框架最为重要的根基，也是该框架最值得称道的部分。
众所周知，在传统的数据流向中，数据驱动往往是从最后的反馈环节来反向驱动整个流程，因为直到最后一步才有数据产出，而关注这些数据的角色往往是运营、产品或数据分析师，这种情况会引发一个问题——数据驱动力从尾部到头部不断减弱，导致数据分析的结果很难被靠近前端的产品或运营采纳。
从这个意义上讲，“光看不做”的数据驱动是没有任何意义的，即便尾部不断输出各种数据报告和洞察，但改变不了前面的决策环节，所以数据存在价值也将会大打折扣。而SDAF框架改变了这种模式，把数据作为所有环节的基础，在数据治理平台、数据仓库和数据智能引擎的加持下，能够随时随地产出数据分析结果，用来帮助各方优化或调整策略，真正做到了全链路的数据驱动。
2.感知
该环节的两个关键是形成对公司业务流程的认知以及对用户的认知。
业务流程方面，主要从抽象数据中观察，进行真实业务流程的还原与各环节分析，完成对业务流程的感知。而在用户认知方面，则需要在还原真实业务流程的基础上，进行目标用户群的分析，如了解公司用户都是什么样的人，他们有什么样的特征、什么样的特点等。
以银行业务举例，过去银行对线下的业务流程可能会非常了解，比如客户经理在网点服务客户的流程，比如柜员为客户办理某项业务的流程等，但在把业务从线下搬到线上时，他们对线上流量、用户留存及金融产品的线上销售情况可能并不清楚，此时就需要通过对关键数据的分析，来提升对这些方面的感知。
3.决策
在对业务流程和用户形成了准确认知之后，有助于企业摸清楚具体的业务需求和用户需求，并基于此进行决策，而在决策的过程中，人处理的信息是有限的，此时可以把机器引进来，让人跟机器共同决策。
人机协同决策有着相当明显的优势和价值，具体有如下三点：
4.行动
在行动阶段，可以根据用户画像和具体的业务目标，针对不同的用户进行个性化触达和差异化运营，同时根据用户触点识别客户旅程所处的生命周期阶段，利用个性化的接触和需求满足达到极致的用户体验。
该阶段主要有三个核心关键词：
5.反馈
在最后的反馈阶段，主要针对用户触点数据进行拉新、激活、支付、复购的营销数据反馈，进行效果分析，通过事件、归因、漏斗等用户行为分析，以及各生命周期的用户旅程分析，在投放端的流量分析等，优化营销决策。
该环节主要有两个关键词：
结语
在流量红利消失殆尽的当下，精细化运营已经成为诸多互联网平台的必选之路，那么此时基于数据分析的优化迭代机制就显得格外重要。
SDAF模型针对企业不同的业务场景和用户需求，对客户体验流程进行系统梳理，通过全域埋点来实现数据的采集、整合和分析，并将数据贯穿到企业经营的SDAF环节之中并形成闭环，让整个业务的所有角色都能够在闭环中发生积极作用，并形成良性循环机制，进而促进业务高速增长。
如果你所在的企业也需要快速决策、执行和反馈，可以试下这个浑身上下都散发着完美光芒的SDAF模型，没准儿真的会有惊喜。
作者：西欧欧
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