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“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”賦能實(shí)體行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)培訓(xùn)

課程背景：
截至2019年兩會(huì)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)連續(xù)5年進(jìn)入兩會(huì)議程。在今年的兩會(huì)上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)話題更加受到社會(huì)各界的高度關(guān)注，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為推動(dòng)實(shí)體行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的底層驅(qū)動(dòng)，引領(lǐng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎、新動(dòng)能。
數(shù)據(jù)顯示：2017年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到27.2萬(wàn)億元，占GDP比重32.9%，2018上半年總規(guī)模達(dá)16萬(wàn)億，同比增速迅猛?？傮w來(lái)說(shuō)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要涵蓋大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)采集）、云計(jì)算（數(shù)據(jù)分析）、人工智能（數(shù)據(jù)應(yīng)用），以及互聯(lián)網(wǎng)+實(shí)體行業(yè)結(jié)合的部分。
然而，大部分行業(yè)在大數(shù)據(jù)面前還顯得比較遲緩，數(shù)據(jù)利用基本上處于信息查詢、報(bào)表提交層面，主要是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應(yīng)用。數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)意識(shí)不強(qiáng)，數(shù)據(jù)思維不足，數(shù)據(jù)應(yīng)用滯后。尤其在客戶行為分析，消費(fèi)心理捕捉、個(gè)性化服務(wù)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新、洞察市場(chǎng)趨勢(shì)等方面亟待提升。此外，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建、數(shù)據(jù)分析人才儲(chǔ)備上比較欠缺，無(wú)法有效盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供有力依據(jù)。
在數(shù)字化背景下，如何借助大數(shù)據(jù)為管理和營(yíng)銷提供有力支撐，如何有效挖掘自身已經(jīng)沉淀的數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺(tái)的外部數(shù)據(jù)資源整合，基于用戶畫像構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和創(chuàng)新服務(wù)，是現(xiàn)階段企業(yè)管理者需要認(rèn)真思考的。

課程收益：
.了解大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)代背景，正確認(rèn)知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值；
.透視大數(shù)據(jù)的基本規(guī)律和特性，掌握大數(shù)據(jù)思維，提高工作效率；
.結(jié)合自身行業(yè)特性，搭建數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問(wèn)題和機(jī)會(huì)；
.基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，構(gòu)建精細(xì)化、智能化管理體系，提升內(nèi)部管理效能；
.整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，開(kāi)展點(diǎn)對(duì)點(diǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，為客戶提供個(gè)性化服務(wù)，提升業(yè)績(jī)水平。

課程時(shí)間：2天，6小時(shí)/天
課程對(duì)象：企業(yè)中高層管理者、部門主管
課程方式：講師講授+案例解析+互動(dòng)交流+現(xiàn)場(chǎng)答疑

課程大綱
引言：互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代企業(yè)生存之道——保持饑餓感
1. 市場(chǎng)倒逼——躺著賺錢的時(shí)代結(jié)束了
2.“跨界打劫”的本質(zhì)：場(chǎng)景轉(zhuǎn)換與用戶體驗(yàn)
案例解析：康師傅連續(xù)四年凈利潤(rùn)下降，市值一天蒸發(fā)1個(gè)億
第一講：數(shù)字化背景下的商業(yè)形態(tài)變革
一、傳統(tǒng)行業(yè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用的難點(diǎn)
1. 數(shù)據(jù)思維：數(shù)據(jù)意識(shí)較弱，人才儲(chǔ)備不足
2. 數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)積累時(shí)間長(zhǎng)，但質(zhì)量不佳
3. 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：應(yīng)用場(chǎng)景不夠，缺乏業(yè)務(wù)突破點(diǎn)
4. 數(shù)據(jù)應(yīng)用：不會(huì)造勢(shì)，缺少應(yīng)用的成功案例
5. 數(shù)據(jù)共享：數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，難以發(fā)揮整體性作用
案例解析：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)——如何用大數(shù)據(jù)賦能企業(yè)經(jīng)營(yíng)？
二、互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的大數(shù)據(jù)基因
1. 跨界打劫——挾用戶數(shù)據(jù)重構(gòu)市場(chǎng)空間
2. 降維打擊——瓦解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的慣性生存條件
3. 羊毛出在豬身上：消滅你與你無(wú)關(guān)
案例解析：流量收割——趣頭條低調(diào)上線網(wǎng)貸超市
案例解析：物業(yè)被架空，螞蟻金服牽手捷順布局智慧停車
案例解析：騰訊進(jìn)軍保險(xiǎn)，曬半年成績(jī)單——月活用戶超1200萬(wàn)
三、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)及應(yīng)用方向
1. 產(chǎn)品研發(fā)：數(shù)據(jù)反饋與產(chǎn)品定位
2. 用戶畫像：消費(fèi)者心理及行為分析
案例解析：瞄準(zhǔn)社區(qū)生鮮，錢大媽憑什么火爆？
3. 精準(zhǔn)營(yíng)銷：痛點(diǎn)捕捉與需求觸達(dá)
案例解析：從產(chǎn)品定義到精準(zhǔn)營(yíng)銷，看眾安保險(xiǎn)如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)
4. 風(fēng)險(xiǎn)管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
案例解析：上海外灘陳毅廣場(chǎng)踩踏事件的反思和啟示
5. 運(yùn)營(yíng)效率：智能化和精細(xì)化管理
6. 創(chuàng)新服務(wù)：消費(fèi)者個(gè)性化需求滿足
案例解析：門店數(shù)量持續(xù)暴增，美發(fā)品牌“優(yōu)剪”的大數(shù)據(jù)思維和顛覆式創(chuàng)新

第二講：企業(yè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)構(gòu)建及開(kāi)發(fā)應(yīng)用策略
一、企業(yè)數(shù)據(jù)管理體系的重要性
1. 數(shù)據(jù)是沉睡的金礦
2. 發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)中存在的不足
3. 把握市場(chǎng)變化和競(jìng)對(duì)動(dòng)態(tài)
4. 客戶需求與*體驗(yàn)
5. 個(gè)性化營(yíng)銷方案制定
6. 業(yè)務(wù)形態(tài)重塑和流程優(yōu)化
7. 洞察行業(yè)性周期走勢(shì)
8. 為決策提供有效依據(jù)
案例解析：從天貓“吃貨”大數(shù)據(jù)，來(lái)看中國(guó)人消費(fèi)需求的變遷
二、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點(diǎn)
1. 統(tǒng)計(jì)性分析
1）常規(guī)統(tǒng)計(jì)——轉(zhuǎn)化率、留存率、活躍度
2）不同維度的統(tǒng)計(jì)分析
3）導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取
案例解析：飛機(jī)真的是最安全的交通工具？
實(shí)戰(zhàn)分享：從某外賣平臺(tái)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，你能看出什么？
2. 預(yù)測(cè)性分析
1）捕捉各個(gè)因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)
2）通過(guò)歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢(shì)
3）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，預(yù)判和管控
案例解析：為什么電力數(shù)據(jù)真實(shí)反映了國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況？
實(shí)戰(zhàn)分享：一起市場(chǎng)人員集體違規(guī)行為引發(fā)的KPI重構(gòu)
3. 可視化分析
1）形成觀點(diǎn)和結(jié)論
2）文不如表，表不如圖
3）呈現(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例解析：城市大腦——智能交通最重要的支點(diǎn)
4. 分析思維訓(xùn)練
1）對(duì)比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián)，橫向與縱向擴(kuò)展
2）深入了解各業(yè)務(wù)板塊，使分析工作貼合實(shí)際
3）比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識(shí)
思維訓(xùn)練：為什么大部分人對(duì)中國(guó)房?jī)r(jià)走勢(shì)分析判斷失誤？
實(shí)戰(zhàn)分享：如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析識(shí)別已損壞的共享雨傘？
三、大數(shù)據(jù)內(nèi)部采集與外部整合
1. 內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點(diǎn)
1）完整性——數(shù)據(jù)累積效應(yīng)
2）連續(xù)性——周期內(nèi)變化趨勢(shì)
3）多維度——數(shù)據(jù)的多樣性
4）傾向性——目標(biāo)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)提取
2. 外部數(shù)據(jù)渠道開(kāi)拓與整合優(yōu)化
1）“互聯(lián)網(wǎng)+”的跨界趨勢(shì)
2）構(gòu)建跨平臺(tái)信息采集體系
實(shí)戰(zhàn)分享：WiFi運(yùn)營(yíng)商“百米生活”與公安網(wǎng)監(jiān)的大數(shù)據(jù)合作
四、如何將運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化為管理依據(jù)
1. 掌握各業(yè)務(wù)板塊與數(shù)據(jù)運(yùn)行之間的底層邏輯
2. 建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制提升部門協(xié)同效率
3. 設(shè)定關(guān)鍵性指標(biāo)，通過(guò)數(shù)據(jù)反饋進(jìn)行科學(xué)決策
1）業(yè)務(wù)改進(jìn)措施
2）績(jī)效考核體系
3）供應(yīng)鏈優(yōu)化
4）信息安全管理
5）品牌建設(shè)
6）客服體系建設(shè)
4. 建立符合實(shí)際情況的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)流程
1）數(shù)據(jù)接入
2）數(shù)據(jù)整合
3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
4）數(shù)據(jù)清洗
5）數(shù)據(jù)建模
6）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
實(shí)戰(zhàn)分享：共享雨傘“JJ傘”數(shù)據(jù)管理平臺(tái)搭建

第三講：基于用戶畫像的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷與創(chuàng)新服務(wù)
一、什么是用戶畫像
1. 用戶DNA
2. 決策依據(jù)
3. 效果轉(zhuǎn)化
案例解析：今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？
二、用戶畫像構(gòu)建
1. 用戶需求洞察
1）用戶角色屬性劃分
2）用戶真?zhèn)涡枨笳鐒e
3）保持傾聽(tīng)，獨(dú)立判斷
案例解析：中國(guó)郵政VS順豐速運(yùn)，用戶的槽點(diǎn)在哪里？
2. 用戶畫像的核心是標(biāo)簽
3. 數(shù)據(jù)源的建立
1）用戶數(shù)據(jù)
2）行為數(shù)據(jù)
3）消費(fèi)數(shù)據(jù)
4）商品數(shù)據(jù)
5）客服數(shù)據(jù)
4. 數(shù)據(jù)建模及規(guī)則
1）購(gòu)買力模型
2）群體畫像模型
3）購(gòu)買興趣模型
4）促銷敏感度模型
案例解析：用數(shù)據(jù)解讀三只松鼠，414萬(wàn)條評(píng)價(jià)背后暴露了什么？
案例解析：拼多多市值相當(dāng)于4個(gè)聯(lián)想集團(tuán)，哪些用戶群體貢獻(xiàn)*？
案例解析：抖音和快手所呈現(xiàn)出的用戶畫像，反映了真實(shí)的中國(guó)青年？
三、用戶標(biāo)簽體系
1. 用戶的基礎(chǔ)信息
2. 用戶的社會(huì)屬性
3. 用戶的消費(fèi)傾向
4. 用戶的行為習(xí)慣
5. 用戶的購(gòu)物偏好
6. 用戶的心理特征
7. 用戶的異常情況
8. 用戶的使用特權(quán)
實(shí)戰(zhàn)分享：用戶畫像偏差——某廚具生產(chǎn)廠家線上推廣遭遇的困惑
實(shí)戰(zhàn)分享：用戶群體重構(gòu)——某家電生產(chǎn)廠家的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型策略
實(shí)戰(zhàn)分享：剛需VS偽需求——共享雨傘的用戶畫像構(gòu)建
四、精準(zhǔn)營(yíng)銷與創(chuàng)新服務(wù)
1. 智能搜索
2. 社交傳播
3. 智能選品
4. 會(huì)員營(yíng)銷
5. DSP廣告
6. 個(gè)性化推薦
案例解析：從做什么到為誰(shuí)做，基于大數(shù)據(jù)的C2B個(gè)性化定制

第四講：大數(shù)據(jù)的正確認(rèn)知及發(fā)展趨勢(shì)
一、大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景和基礎(chǔ)條件
1. 阿里巴巴新戰(zhàn)略：數(shù)字經(jīng)濟(jì)體
2. 大數(shù)據(jù)三要素
1）大——海量，平臺(tái)級(jí)
2）數(shù)——信息，結(jié)構(gòu)化
3）據(jù)——精準(zhǔn)、可依賴
3. 大數(shù)據(jù)的六個(gè)特征
案例解析：五常大米，下單即送
4. 大數(shù)據(jù)的類型
1）消費(fèi)數(shù)據(jù)——多維度記錄
2）機(jī)器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語(yǔ)音、影像
3）行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易
4. 大數(shù)據(jù)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)
5. 大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)
6. 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算
7.大數(shù)據(jù)與人工智能
5. 大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用
二、大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)價(jià)值及發(fā)展趨勢(shì)
1. 新能源——數(shù)據(jù)也是生產(chǎn)力
2. 個(gè)性化服務(wù)——感知用戶，精準(zhǔn)觸達(dá)
3. 標(biāo)準(zhǔn)化輸出——邊際成本和規(guī)模效應(yīng)
4. 大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)趨勢(shì)
1）人格化——個(gè)體都是載體
2）擴(kuò)展性——用之不竭和高兼容性
3）智能化——數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)話
視頻分享：馬云談大數(shù)據(jù)
案例解析：阿里“雙十一”背后強(qiáng)悍的數(shù)據(jù)處理能力

“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”賦能實(shí)體行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)培訓(xùn)