1. 用户精细化标签更新慢

数字化精细化运营中经常会出现标签迭代速度慢，业务人员任务繁忙没能及时反馈标签信息，标签迭代跟不上业务发展速度，用户画像过于基础，常常只有少量通用标签，对特定业务场景所需要的个性化需求，没有足够的支撑能力。举例来说，企业要对近期参与裂变分享的优质用户，发送消费券激励，但是已有标签体系不足以满足该需求。

2. 标签生产周期长

在数字化精细化运营中，一个新增标签需求生产，首先需要业务向数据PM提需求，然后数据PM转化后，再提交数据进行开发，之后开发按照业务逻辑，将数据清洗好，最后导入平台。假如说缺少做标签上线流程的配置化，那么就还需要前端开发进行介入，那么整个流程耗时将会被大大拉长，一个标签从需求提出到生产上线平均需要一周左右。

3. 业务运营靠经验

一般的营销平台，进行营销活动退推广，着重注意运营人员的运营经验，通过人工操作，基于自身积累经验或平台的数据分析，根据活动选择特定场景下的人群标签条件，进行圈选采取营销动作，整体的决策时间被拉长，对于运营人员，经验的参差也会影响到营销推广的偏差。通常数字化精细化运营平台，着重强调的是，精准标签批量选人的能力，什么样的产品适合推给什么样的用户，什么样的用户需要提供什么样的服务。举个例子，名创优品的社群中，草莓熊的联名上新，就针对性的推送给草莓熊爱好者、ip爱好者、迪士尼爱好者等等标签用户。

4. 数据服务出口多

数字化转型的企业在运营过程中，各种各样的API、Kafka、Hive表等数据服务被提供给数据部门，数据来自于各个渠道各个维度的用户或订单，服务出口数量多且繁杂，也就意味着，这些服务，在业务价值、接口调用情况监管上，都有难度，上游的数据与下游的应用，缺失血缘链路，从而带来异常管理、服务下线的困扰，也经常会出现僵尸接口的状况，一个接口不知道谁在调用，同时也一直不敢下线。

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