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數字化技能培訓

【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，本課程就是給中層員工講的數字化通識課，從而給組織賦能。同時也會破除中層的認知誤區，清楚地知道數字化能做什么，不能做什么。
具體而言本課程包括如下內容：
提升認知：通過各種維度的數據展現，可以幫你認知用戶、挖掘新用戶。
發現問題：通過數據可指導業務人員發現問題，從而解決問題。
評估效果：解決完畢后如何評估？這仍然用數據說話。
如何做到？ 我們不能單純地學習數據分析知識，而要結合業務、底層邏輯來學習，從而學以致用。同時要理解，數據分析是分析問題的一個環節，我們不僅僅要學習數據分析，還要學會系統思考。本課程就是圍繞這些邏輯構建的，從而全面提升數字能力。
而本課程的與其他課程不同之處在于：① 老師跨界服務過(guo)傳統企(qi)業、頭部互聯(lian)網(wang)企(qi)業、硬件、安全和網(wang)絡(luo)公(gong)司(si)，因(yin)此可更(geng)好地(di)運用數(shu)據分析經(jing)驗(yan)。 ② 延續(xu)了本人暢(chang)銷書(shu)的風格，即分模塊、分層級(ji)、分步驟(zou)地(di)講解，且注重工作場景(jing)的細節(jie)呈現。

【課程收益】
能將數據分析用在日常工作中
能避開常見的數據實施和調查誤區
能學會分解任務，確定正確的執行目標
學會用數據發現問題、增進認知和評估業績
能(neng)將互聯網的(de)數據(ju)建模等(deng)經典(dian)方(fang)法用在工作中

【課程對象】
銷售經(jing)理(li)(li)(li)/總監(jian)(jian)，客服經(jing)理(li)(li)(li)/總監(jian)(jian), 運營經(jing)理(li)(li)(li)/總監(jian)(jian)，技術總監(jian)(jian)，產品經(jing)理(li)(li)(li)，項目經(jing)理(li)(li)(li)，售前經(jing)理(li)(li)(li)等一線(xian)管理(li)(li)(li)人員

【課程特色】
接地氣：以改(gai)變為目標(biao)，將工(gong)作方法一步步呈現出來。細致(zhi)(zhi)：不高談闊論(lun)(lun)，講解細致(zhi)(zhi)，深入淺(qian)出。專業：沉淀多(duo)年，總結了多(duo)個套理論(lun)(lun)體系，且不需要編程基(ji)礎。

【課程大綱】
一、為什么數據能力是必備技能？
1.新時代下的管理和業務困惑
2.數據分析如何解決這些困惑
案例：中(zhong)小餐廳(ting)、中(zhong)小制造企業、某上市教(jiao)育(yu)公司

二、數據指標的全景地圖
1.常見的數據指標有哪些？
2.選擇數據指標的基本原則
3.什么是數據指標體系？
案例：金融公(gong)司(si)(si)、零售(shou)公(gong)司(si)(si)、內容行業

三、數據分析如何用在公司業務中？
1.對問題進行拆分和重組
工具：5W1H、邏輯樹分析法、庫伯的5類14項
案例：在線教育、電信公司、某中型企業
2.定位數據的波動的原因
工具：對比、假設、相關度和群組分析法
案例：分析線下教育企業數據波動、復購率下降原因。
3.銷售型企業的業務指標設定、營銷策略設定
工具：RFM、AARRR、漏斗分析方法
案例：餐飲企業個性化營銷、電商電信企業個性化推薦
4. 企業大數據分析、策略制定
工具：決策樹、K近領法、線性回歸，數據建模、維度拆分
案例：機票推薦、金融(rong)風控、汽(qi)車/房(fang)產

四、用數據分析解決問題的思路是什么？
1.明確業務問題：如何確定業務的價值、用戶的底層需求？
2.明確業務指標：如何設定數字和非數字的KRO指標？
3.進行業務設計：如何設計業務流程，并拆分數字指標？
4.評估效果和提升認知：如何看數來提升業務認知，拆分細分人群？
5.數據分析的能與不能：什么時候數據分析是錯誤的？ 
工具：A/B測試、用戶畫像、數據建模
案(an)例：在線教育業(ye)務(wu)系統(tong)搭建

五、如何快速有效地獲得數據
1.日常數據訪談如何做？
2.數據調查的問卷設計？
3.如何用互聯網獲得(de)數據(ju)？

數字化技能培訓