在没有数字化以前，用户价值无迹可寻，无法量化。但这并意味着用户价值不存在。
事实上，用户价值一直存在。即便这个用户没有消费记录，他也有其价值存在。
得益于数字化技术的出现，使用户价值得以量化和可视化，其结果正是数据资产。
01
用户到底有什么价值？
是用户的钱包？
当然，首席用户官（CUO）并不否认用户是每一个企业最主要的收入来源，即「经济价值」。用户购买商品或服务，为企业带来现金流收入。营销部门通过促销或精准推荐提高用户的购买金额及购买频率，以此提升用户价值。同时，还需要关注用户的留存率，避免用户流失导致用户价值降低。
用户钱包里的钱可以是企业某一部门想获取的“用户价值”，但如果只是单一把用户价值用GMV这一指标来理解，那是对用户价值的狭隘理解。
门店员工在服务用户后，顺便让用户添加了微信或者关注了品牌官方公众号，那么用户就变相长期订阅了员工的朋友圈或者品牌公众号文章，这些就是「注意价值」。
如果用户下载了品牌APP，时不时登陆APP，浏览内容、参与活动、清空购物车等等，把用户发展为长期的回头客，这就是用户的「长期价值」。
不仅如此，用户会在电梯、地铁站、大屏幕等地方看到品牌部门投放的广告，产生熟悉感，有了一定的认知度，这就是「传播价值」。
商品部门提供物超所值的商品，售后部门提供及时有效的精心服务，从而让用户感到惊喜，会口耳相传推荐给身边的亲朋好友或者是转发朋友圈，为商品和服务叫好，这就是「口碑价值」。
甚至用户可以与企业相关部门建立合作关系，带来更多的商业机会和资源，这就是「合作价值」。
这些，都是用户价值。
首席用户官（CUO）要做的，就是挖掘用户价值。
02
数据资产量化用户价值
该如何理解“数据资产量化用户价值”这句话？
用户的经济价值还可以通过GMV来核算，但传播价值、长期价值、口碑价值等维度在数字化技术完善以前是难以衡量的，往往都是通过抽样问卷或调研访谈等传统方式做一个估算。事实上，数据可能既不完整也不准确。
好在，数字经济时代来临。数据让用户每一个虚无缥缈的行为都得以用数据的方式记录并呈现。
不再是品牌部门只抓广告投放，却不知道用户观看广告后有何反应。而是可以埋下诸如点击浏览、到店优惠券之类的钩子，对应采用阅读量、优惠券门店核销比例等数据验证广告投放的有效性。
数据量化用户行为，基于此沉淀的数据资产便能反映用户价值。
比如用户生命周期价值（Customer Lifetime Value，CLV），指用户在其与企业建立关系的整个生命周期内所贡献的价值。通过对用户的历史消费数据和预测未来消费行为进行分析，可以计算出每个用户的CLV。
除了全面衡量用户价值，还可以细分数据，了解用户在某一精细维度上产生的贡献价值。
比如RFM模型，通过分析用户的最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个维度，量化用户的经济价值。
比如净推荐值NPS（Net Promoter Score），通过一个简单的问题：“您有多大可能向朋友或同事推荐我们的产品或服务？”来了解用户是否愿意推荐商品或服务，从而评估用户体验和口碑价值。
再比如用户参与度指标，通过用户活跃度、互动频率、社交分享等数据进行衡量。高参与度的用户往往更有可能成为品牌忠实用户，并对品牌产生更多的影响力和推广效应。
这些可量化和可视化的指标，在数据经济的背景下，将不再只是一个参考指标，而是具有实际交易价值的数据资产。
结合数据的运用场景进行估值、用户资源管理和置换等动作，就是首席用户官（CUO）的职责。
结语
总之，数据资产是企业在经营过程中积累的各种数据资源，包括用户数据、产品数据、市场数据等。量化用户价值只是数据资产的作用之一。
首先，用户价值和数据资产存在共性——动态性。一个用户可能之前只是听过品牌，在半年后却成为品牌的忠实用户，一个月要买上3-5回；某一部分数据资产可能今天可以交易500万，一年后却无人问津。用户价值和数据资产一样，是实时变动的。
其次，二者也都存在无限的价值潜力。通过对数据的分析和洞察，可以科学指导企业经营，降本增效，还可以发现潜在的空白市场等，将用户价值最大化。同理，通过对数据交易下游的探索和对数据资产运用场景的设想等，可以提升数据资产交易价值。
那么，你已经具备首席用户官的能力来应对当下的机遇和挑战了吗？