（壹） 數據收集層。數據收集層是最底層、最原始的數據，也是整個數據體系的基礎。該階段數據收集應盡量全面、詳細。數據收集可劃分為四種類型。壹是行為數據，即客戶交易明細數據，是按時間順序記錄客戶在產品上的壹系列操作行為。二是流量數據，該數據是基於用戶訪問的網頁或終端產生，是記錄客戶主動操作執行交易的行為數據。三是業務數據，是伴隨業務產生的數據，如可售產品屬性數據、產品定價屬性數據等。四是外部數據，它是通過第三方來源獲取的數據而非企業內部產生。外部數據更多的是參考作用，用於彌補內部數據的缺失。如銀行通過***享或購買等方式獲取工商、稅務等部門關於企業註冊、繳稅信息，用於新成立企業客戶拓展和信用管理。
（二） 數據產品層。數據產品層主要是通過工具對數據進行加 工和利用的層次。由於原始數據往往不能直接為運營所用，我們需要根據業務和場景將原始數據整合和加工，以便進行各類可視化的決策分析。壹種方式是通過建立業務數據指標將業務和原始數據相互連接，為數據加工提供方向，進而得到我們所需要的結論，如活躍客戶數、賬戶留存率等。目前主流互聯網公司是通過建立用戶畫像實現的數據加工，它是將壹系列數據加工出來形成描述人物屬性的數據標簽，如淘寶的千人千面。客戶去購買孕期的孕婦產品，系統就會通過數據為該客戶打上孕婦的標簽。瀏覽了汽車相關的商品，系統就會為該客戶打上汽車愛好者的標簽等等。用戶畫像是壹個依賴大數據和機器學習的復雜體系，準確豐富的用戶畫像能夠為精準營銷提供強大的支持，但其前提是數據收集層的數據足夠全面和詳細。
（三） 數據運營層。數據運營層是將數據轉化為運營策略的層次。要求運營人員對數據化運營的認知到位、分析能力過硬。通常公司體量越大，數據越豐富，數據化運營所能發揮的效果就越好。這個階段要實現以下目標。壹是精細化管理。客戶之間是有差異的，運營不可能通過壹種方式滿足所有客戶，也不可能用壹種方式做到最好，這種差異需要用精細化運營去彌補。精細化是將目標拆成更細的粒度，即對最適合的客戶在最恰當的時機采取最合適的手段以產生最大價值。二是前瞻性管理。企業可以提前挑選少量客戶進行測試，即時獲取客戶的反饋，隨後根據數據決定後續的運營策略。然而在日益嚴酷的競爭環境中，客戶面對的是壹個時刻都在發生變化的環境，只了解當前數據是遠遠不夠的，我們需要通過數據建模、機器學習等方式獲 得概率性預測，為後續經營提供更具前瞻性的決策。三是綜合性管理。 運營的本質是將數據、產品、系統和人員四者有機結合起來。客戶數 據累計到壹定程度，則要考慮引入積分中心增加黏性；涉及到產品銷 售後續工作，則要加入 CRM 維系客戶群；隨著客戶反饋增多，則要 加入客服中心解決各類疑問。
（四）客戶觸達層。客戶觸達層是整個體系的最後環節，是對前 期數據收集、加工和運營的綜合體現。在客戶與產品交互的過程中， 客戶會通過交易行為反饋自身對於產品的認同程度，同時也會形成壹 輪新的行為數據。用戶觸達層並不是數據化運營體系的結束，而是叠 代優化的開始。通過對新壹輪反饋獲得的數據進行再次優化，達到內部數據不斷循環優化進而指導運營的效果。