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中國(guó)企業(yè)培訓(xùn)講師
大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用
 
講師:張世民 瀏覽次數(shù):2551

課程描述INTRODUCTION

大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用培訓(xùn)課

· 中層領(lǐng)導(dǎo)

培訓(xùn)講師:張世民    課程價(jià)格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用培訓(xùn)課

課程背景:
在互聯(lián)網(wǎng)+的持續(xù)推進(jìn)下,大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,正在飛速地改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞?、思維模式以及企業(yè)的業(yè)務(wù)形態(tài)。近幾年里,大數(shù)據(jù)影響了社會(huì)的各個(gè)方面,從最先受益的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)到傳統(tǒng)的零售、交通、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域,整個(gè)社會(huì)都處于大數(shù)據(jù)的風(fēng)暴當(dāng)中。
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,對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的開發(fā)和應(yīng)用上亟待提升。此外,在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建、外部數(shù)據(jù)拓展、數(shù)據(jù)分析人才儲(chǔ)備與培養(yǎng)等方面比較欠缺,無法有效盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn),為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供有力依據(jù)。
大數(shù)據(jù)是一座待挖掘的“金礦”,它的起源首先要?dú)w功于互聯(lián)網(wǎng),隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展,所有的交易記錄、行動(dòng)軌跡、語(yǔ)音、影像、傳感信息等均可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化。因此,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),開展數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問題和機(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;
.整合外部數(shù)據(jù)資源,開展點(diǎn)對(duì)點(diǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷,為客戶提供個(gè)性化服務(wù),持續(xù)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
第一講:數(shù)字化背景下的商業(yè)形態(tài)變革
一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)——傳統(tǒng)行業(yè)的短板
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:跨界時(shí)代的沖擊——競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手到底是誰?
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. “跨界打劫”的本質(zhì):場(chǎng)景轉(zhuǎn)換與用戶體驗(yàn)
案例解析:BAT們的邊界到底在哪里?
三、大數(shù)據(jù)開發(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)捕捉與個(gè)性化需求觸達(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)

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,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: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

大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用培訓(xùn)課


轉(zhuǎn)載:http://www.nywlwx.com/gkk_detail/62338.html

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張世民
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