【亿邦原创】在园区的一间会议室里，某家消费品企业的数字营销负责人陈经理正在展示最新的广告投放报告。报表显示，过去一个季度，该公司在某平台上投入了超过300万元，但投资回报率（ROI）仅为1:2.5，低于行业平均水平。更令人担忧的是，新客获取成本仍在持续攀升，而用户生命周期价值却在下降。
效果落差：为何数字化营销并不尽如人意？
“我们严格遵照平台推荐的优化方案操作，也购买了数据产品，为什么效果还是不理想？”陈经理提出了这个困扰已久的问题。
这一幕并非个例。根据亿邦智库开展的品牌企业数字营销效果评估调查中，过半企业对其在数字营销平台的投入效果表示“一般”或“不满意”。这些企业普遍面临着相似的困境：数据量庞大却不知如何分析，工具功能丰富却难以驾驭，市场变化迅速却反应迟钝。
仔细审视这些案例，外部因素固然存在——流量红利消退、竞争加剧、消费者行为多变——但如果向内探寻，一个更深层的原因逐渐浮现：企业自身的数据素养不足，导致出现无法有效利用数字化工具与数据资源、无法有效提升企业自身“数据要素竞争力”的窘境。
某知名女装品牌的市场总监李女士坦言：“我们购买了XXXX平台的全套数据分析产品，团队每天也会收到几十份报表，但这些数据更多是‘展示’、投流建议，而非企业营销甚至是经营的‘指导’。我们缺乏从海量数据中识别关键信号、形成有效策略的能力。”
这种能力缺失，正是企业数据要素竞争力不足的表现。在数字经济时代，数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的核心生产要素。然而，许多企业仍停留在“数据查看”的初级阶段，尚未建立完整的“数据获取-处理-分析-应用”的数据要素利用能力，导致数据要素的价值无法充分释放。
诊断数据竞争力：四维框架下的能力短板
针对企业数据要素竞争力不足的问题，亿邦智库提出了系统的“企业数据要素竞争力四维框架”，包括数据获取力、数据治理力、数据应用力和数据安全力。这四个维度相互关联，共同构成了企业数据素养的核心内容。而企业数据要素竞争力不足，则是在这四个力的维度上分别或者是都存在相应的不足所致。
第一，数据获取力不足，即数据源的多维触角的缺失。数据获取力不仅指企业收集内部数据的能力，更包括整合多源外部数据、形成完整用户画像的能力。许多品牌企业的短板恰恰在此。譬如，曾有一家家居品牌仅依赖某大厂一家平台数据，忽视了社交媒体、内容平台、线下门店等多维数据源，导致用户画像单薄，营销策略缺乏针对性。类似的，还曾有某食品企业虽然接入了多个数据源，但由于缺乏统一标识体系，无法将同一个用户在不同场景的行为数据关联起来，形成的数据孤岛反而增加了分析复杂度。
提升数据获取力需要企业建立“全景数据思维”，既要重视第一方数据（自有渠道数据）的深度挖掘，也要合理引入第二方数据（合作伙伴数据）和第三方数据（公共数据服务），形成立体化的数据资产。
第二，数据治理力待加强，即原始材料的精炼不足。获取数据只是第一步，如何清洗、整合、管理这些数据，使其成为可用的“数据燃料”，考验的是企业的数据治理力。有数据显示，超过70%的企业在数据治理方面存在明显短板：数据标准不统一、质量参差不齐、更新不及时等问题普遍存在。这些企业如同拥有丰富矿石却缺乏精炼技术的设备和工厂，空有数据储量却无法产出高价值“数据产品”。某化妆品企业的经历颇具代表性。该企业早期为快速推进数字化，各个部门分别引入了不同的数据系统，导致客户信息在CRM、电商后台、客服系统中呈现不同版本。当尝试进行跨渠道用户运营时，数据不一致问题集中爆发，耗费大量资源进行数据清洗和匹配。
第三，数据应用力缺乏，也即数据新价值的发现能力，这是最为欠缺的。数据应用力是将数据资源转化为商业决策和行动的能力，这是数据要素价值实现的最终环节，也是大多数品牌企业的最大短板。许多企业面临“有数据不会用”或“浅层使用”的问题：停留在基础的数据看板和简单统计，缺乏深度分析和预测建模能力；数据团队与业务团队脱节，分析结果难以转化为实际行动；数据应用场景单一，主要集中在营销推广，未渗透到产品研发、供应链管理、客户服务等全价值链。譬如：某运动品牌通过某大厂平台获得了大量用户行为数据，但团队仅用于优化广告投放，未意识到这些数据可以反哺产品设计和制造——直到竞争对手推出了更符合用户需求的新品系列，才意识到错失了数据价值的深度挖掘机会。
第四，数据安全力有待提升，持续发展的基础保障脆弱。随着《数据安全法》《个人信息保护法》的实施，数据安全力不再仅仅是合规要求，更是企业可持续发展的基础。然而，许多企业在数据安全方面存在认知误区：或过度担忧安全风险而限制数据流动，导致数据价值无法释放；或忽视安全建设，面临合规风险和数据泄露隐患。对于任何企业来说，平衡数据利用与安全保护，建立分级分类的数据安全管理体系，是自身数据素养提升的重要内容。
重构竞争力：基于四维框架的提升路径
面对数据要素竞争力的不足，品牌企业不应被动等待或简单归咎于外部工具，而应主动构建系统化的提升机制。可以基于以下几个基本的路径来开展企业数据素养提升行动：
第一，通过构建多维数据来源网络，提升数据获取力。这里的重点是全景数据思维与数据源识别能力。企业可能通过系统培训，帮助团队建立“数据生态”视角，理解不同类型数据源的特点和价值。培训内容应包括数据源分类与评估、多端数据整合技术、数据合作模式与合规要求等等。企业可以从“1+N”数据网络开始建设：“1”是核心的可依托的平台数据，“N”是逐步拓展的社交媒体数据、内容平台数据、行业数据等。例如，某婴童用品品牌通过整合电商数据与母婴社区数据，将用户画像准确度提升了40%。
第二，通过打造高质量数据集，提升数据治理力。这埯的培训与学习重点在于数据质量管理与标准化建设。数据治理不是单纯的技术问题，而是需要业务、技术、管理多方协同的系统工程。培训应覆盖数据标准制定、数据质量管理、数据资产管理与生命周期管理等内容。建议品牌企业可以“先治理核心数据，再拓展到全量数据”的渐进策略。例如，某家电品牌首先统一了“用户”和“商品”两大核心实体的数据标准，建立了基础的数据资产框架，再逐步扩展到全业务流程数据，避免了“大而全却质量低下”的陷阱。
第三，通过实施从数据分析到价值创造的数据价值创新项目，提升数据应用力。这里的重点在于数据分析思维与业务场景的融合。这是提升数据要素竞争力的核心环节，研究&培养应聚焦于数据分析方法与应用场景、数据驱动决策的流程与机制、数据产品思维等等。企业可以通过“场景化工作坊”的企业内创新组织形式，围绕具体业务问题开展数据应用实践。例如，某快消品企业组织了“新品上市第二周期效果提升”工作坊，市场、销售、数据团队共同利用多源数据（电商数据、社交舆情、搜索趋势）分析新品表现，不仅提升了该产品的持续营销效果，更形成了可复制的分析框架。
在这里，有必要建立品牌企业自有的超越平台指标的综合评估体系。譬如，某家居品牌不仅关注某大平台的点击率和转化率，还追踪用户的后续行为（复购、推荐、生命周期价值），形成完整的价值评估模型。
第四，通过建立信任与合规框架，提升数据安全力。这里的重点在于数据安全合规与隐私保护。要在数据利用与安全保护之间找到平衡点，需要开展数据分类分级、隐私保护技术、合规框架建设等具体工作。企业可以通过建立“数据安全与合规委员会”，由法务、技术、业务代表以及引入外部专家或服务机构，共同制定和执行数据安全策略。例如，某零售企业通过“隐私计算”技术，在保护用户隐私的前提下实现多方数据联合分析，既满足了合规要求，又释放了数据价值。
协同进化：对外部工具与内部能力的协调
提升数据要素竞争力，并不意味着企业要完全依靠自身力量。相反，善于借助外部工具和资源，正是数据素养高的体现。关键在于实现“外部工具与内部能力”的协同进化：
第一，重新认识平台工具，要从“使用”到“驾驭”。“危之所在，机之所存”。许多数字营销平台本质上提供的是“数据能源”和“转化引擎”，但如何规划航线、调整航速、应对风浪，仍然需要企业自身的航海能力。企业应该将平台工具定位为“能力放大器”，而非“解决方案提供商”。例如，某大厂的数据看盘提供了丰富的人群标签，但企业需要结合自身行业知识和用户洞察，才能构建出真正有效的细分策略。某宠物食品品牌通过将看盘的“宠物主人”标签与自有数据中的“养宠阶段”“消费偏好”结合，创建了12个精细人群分组，实现了真正意义上的精准营销。
第二，要建立品牌企业数据素养学习与交流机制。某央国企，自身能力与行业影响都很强，但却始终坚持强化业内交流，经常举办交流沙龙，为自身的数据素养的提升提升了持续的学习和交流场景；企业内部也要加强知识共享。譬如，通过建立数据应用最佳实践库，定期组织内部分享会，鼓励团队分享数据应用的成功经验，优秀案例在全公司推广；加强外部生态学习，譬如积极参与大厂举办的商家培训、行业峰会，与同行交流数据应用经验。当然，最重要的，还是要求企业认识到数字经济时代的新要求，加强数据专业人才的培养。建立数据人才梯队，既引进专业数据分析师，也培养业务人员的数据能力。某企业实施“业务数据双通道”发展路径，鼓励业务人员学习数据分析技能，数据分析师深入理解业务，促进了数据与业务的深度融合。
第三，构建数据驱动的组织文化。任何企业数据素养的提升，最终都需要企业组织文化的支撑。企业高层在会议和决策中主动使用数据，营造“用数据说话”的氛围。将数据应用成效纳入绩效考核。譬如，某品牌将“数据驱动的创新项目”作为晋升评价的重要维度，激励员工主动应用数据解决问题。当然，还需要对数据应用难免有试错过程，企业需要建立允许失败的创新文化。譬如，设立“数据实验基金”，支持团队进行数据应用探索，即使失败也视为有价值的学习经验。
数据要素竞争力：数字经济时代的品牌生存根基
数字经济时代，数据已不仅是辅助工具，而是品牌企业的核心生产要素和竞争力来源。良好的数据要素竞争力意味着企业能够更精准地识别机会与风险、更高效地配置资源、更深入地理解用户、更敏捷地响应变化。譬如，开篇所提到的陈经理的困境，经过半年的系统提升，他的团队已经发生了显著变化：不再被动接受平台推荐，而是主动设计测试方案；不再孤立看待XXXX的数据，而是将其融入企业整体数据应用；不再追求表面的点击率和转化率，而是关注用户全生命周期的产品与数据要素的价值创造。最近一次季度复盘显示，虽然广告投入有所减少，但营销ROI提升至1:3.8，用户获取成本下降了25%，而用户满意度则提高了15个百分点。更重要的是，团队形成了持续学习和优化数据应用能力的机制，为未来的竞争奠定了坚实基础。
在数字经济时代，品牌企业面临的选择不是“是否使用数据工具”，而是“如何成为数据的有效驾驭者”。数据素养——即企业获取、治理、应用和保护数据要素的能力——正在成为决定品牌可持续发展的核心竞争力。当然，在企业数据素养的“基本四力”基础之上，领先企业还可以进一步拓展其数据资产运营力——这不仅是数据管理的高级形态，更是将数据视为核心资产进行系统性经营和价值释放的能力。
那些能够正视自身数据素养不足，并系统构建数据要素竞争力的企业，将不仅能在大平台上获得更好的营销效果，更将在数字化浪潮中建立持久的竞争优势。而那些仍停留在“购买工具即拥有能力”认知阶段的企业，可能会发现，在数字经济时代，最危险的不是竞争对手的强大，而是自身能力的滞后。
数据素养的提升没有捷径，但每一步努力都将转化为实实在在的竞争壁垒。毕竟，在这个数据驱动的时代，最稀缺的不是数据本身，而是从数据中提取智慧的能力。品牌企业的未来，正取决于今天对数据素养的投资与建设。
亿邦智库将持续关注品牌企业的数据要素竞争力提升与价值释放，报道企业数据治理、创新案例和试验区发展的新成果。
联系邮箱为：huangbin@ebrun.com
文章来源：亿邦动力研究院
