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數據驅動產品設計

【課程背景】
麥肯錫報告指出，企業數字化轉型失敗率高達80%，原因不是技術和設備，而是認知誤區、組織適配。其中組織適配一方面要重構公司組織，另一方面就要培養員工的數據分析能力，本課程就是給中高層員工講的數字化課，該課程聚焦于員工最關心的營銷、運營和服務數字化方向，將系統地闡述如下內容：
用數據驅動業務設計。包括如何改善銷售流程、如何進行數據評估等。
用數據驅動需求分析。包括數據驅動需求挖掘、目標建立。
用數據驅動產品運營。包括驅動用戶增長、價格波動分析、生命周期管理、優化產品選品、提升盈利水平等。
如何用數據評估業務。包括評估業務效能、評估日常工作、規避業務風險等。
如何打造數字化人才。包括：招聘、培養數字化人才，打造全員數字化能力等。
本課程的與其他課程不同之處在于：
作者既有高層經驗，也有中層經驗；既有互聯網工作經驗，也有傳統企業工作經驗。豐富的經驗可將其他領域內的*實踐，更好地運用在企業中。
瞄準場景化應用：以企業的工作場景來串聯課程，適合運營、技術、銷售、市場、產品等部門的學習，從而快速建立數字化的框架思維。
注重體系：本課(ke)程繼承(cheng)了老師暢銷(xiao)書著作的特點(dian)，即分層(ceng)、分模塊和分步驟地講解知識，從而便于學(xue)(xue)員(yuan)學(xue)(xue)習和掌握。

【課程對象】
傳統(tong)企業的(de)(de)數字(zi)戰(zhan)(zhan)略(lve)實施(shi)官、數字(zi)化(hua)戰(zhan)(zhan)略(lve)的(de)(de)執行者(zhe)、CIO/CTO等戰(zhan)(zhan)略(lve)人、中層(ceng)的(de)(de)產品經理(li)、運營總監(jian)、市(shi)場總監(jian)、銷售總監(jian)、技術總監(jian)、產品經理(li)等管理(li)人員(yuan)。

【課程收益】
能夠學會數據分析的基本方法
能用數據驅動產品設計、業務設計
能用數據驅動用戶增長和運營
能用數據改善產品和品類運營
能用數據驅動銷售指標的建立
能用數據對員工進行合理績效
學會(hui)招(zhao)聘和培養數字(zi)化人才的(de)方法

【課程特色】
接地氣：以改變為目標(biao)，將工作方法一步步呈(cheng)現出來。細致(zhi)：不高談闊論(lun)，講解細致(zhi)，深入(ru)淺(qian)出。專業：沉淀多(duo)年，總結了多(duo)個套原創理論(lun)體系。

【課程大綱】
一、數據本質是什么？
1、數據能給企業帶來什么？
數據驅動業務和數字化的關系是什么？
數據如何促進管理者的工作？
為什么說數字化是企業的抓手而不是目標？
為什么說大企業需要數字化，但更需要數字人才？
為什么說中小企業需要數字化仁愛，而不不是數字化？
2、數字化的變革模式有哪些？
模式變革：盈利模式、商業版圖、企業并購
管理變革：企業組織、戰略決策、風險管控
業務變革：企業營銷、業務重構、生產重塑
數字平臺的金礦在哪里？
案例：某(mou)運(yun)營商(shang)、某(mou)銀行(xing)、某(mou)金(jin)融、某(mou)上市(shi)農業公司、某(mou)工業軟件軟件公司、物流企業。

二、如何用數據驅動業務設計？
1、業務流程設計的方法論
用戶故事驅動的業務流程設計
場景驅動的業務流程再造
案例：某銀行、某食品公司、某上市農業公司、某工業軟件公司，倉儲物流企業
2、如何通過數據驅動業務流程再造？
以人為核心的流程提升
以貨為核心的流程提升
以場為核心的流程提升
案例：某分銷系統、某運營商某銀行、某金融、物流企業
3、如何通過數據改善銷售流程？
銷售考核的三個階段
銷售考核的四種評估方法
如何平衡短期收益、長期收益？
如何以價值數據為核心的考核績效？
如何(he)以利潤數據為核心的考(kao)核績(ji)效？

三、如何用數據驅動需求分析？
1、如何用數據驅動需求分析？
如何進行需求拆解？
如何用數據歸納出業務結論？
如何確認數據模型可用性
數據報告的內容和展現形式
如何用數據做好溝通工作？
案例：某地產公司、某金融公司、某CRM系統、某物流企業
2、如何用數據驅動產品目標的建立？
什么是好的產品或業務目標？
用預測值和門檻值管理日常業務
如何做好大數據的統一和統籌？
如何建立流量化指標矩陣？
如何在數據不全時做決策？
案例：某(mou)地產公(gong)司、某(mou)分銷(xiao)系統、某(mou)運營商(shang)某(mou)銀(yin)行、某(mou)金融(rong)、物流企業

四、如何用數據驅動產品運營？
1、如何用數據驅動用戶增長
用戶運營常見指標
用戶運營指標的搭建
用戶運營指標的迭代
2、用數據分析客單價指標的波動
客單價波動的四大指標
用四步分析清楚單價波動
3、如何用數據分析提升用戶粘性？
用戶生命周期的三階段
用戶生命周期的價值分析
通過數據運營提升用戶粘性
案例：某地產公司、某分銷系統、某運營商某銀行、某金融、物流企業
4、如何用數據優化產品的選品？
通過數據做品類管理
通過數據驅動商品選品
通過數據創造爆款產品
5、如何通過數據提升產品的盈利水平？
基于人貨場的盈利模型
標品的橫切與縱切分析
非標品的橫切與縱切分析
案例：某電商(shang)、某B2B企業

五、如何用數據評估業務效能和規避業務風險？
1、數據評業務效能的指標有哪些？
組織評估的三類核心指標
基于崗位靜態信息的評估指標
基于崗位動態信息的評估指標
基于崗位效率的評估指標
2、如何評估日常的業務指標？
季度、年度的動態指標評估方法
城市、部門的靜態指標評估方法
3、如何數據管控業務風險？
風險管控的三要素
基于時間要素的風險管控
基于資金要素的風險管控
基于機遇要素的風險管控
案例：某金融公司(si)(si)、某全(quan)國零售公司(si)(si)、醫(yi)藥(yao)公司(si)(si)等

六、如何用數據驅動組織再造？
1、數據人才的用戶畫像、價值與崗位設定
數據人才對于企業的價值
數據人才的能力、技能模型
如何發揮數據人才的價值？
如何招募到適合本階段的數據人才？
數據人才的崗位職責設定
與信息建設的關系是什么？
2、如何在企業中嵌入數字基因？
如何建立企業的數據化文化？
如何發展下屬的數字化能力？
小白如何快速上手數據分析？
案例：某互聯網公司、某分銷系統、某運營、商某銀行
3、數字化其他技術的關系是什么？
數字化與數據分析的關系是什么？
如何與工業互聯網、物聯網相融合？
如何助力互聯網+？
與中臺建設的關系是什么？

數據驅動產品設計