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中國企業培訓講師
大數據在企業管理中的應用
 
講師:張世民 瀏覽次(ci)數(shu):2565

課程描述INTRODUCTION

大數據在企業管理中的應用培訓課

· 中層領導

培訓講師:張世民(min)    課程價格:¥元/人    培訓天數:2天(tian)   

日(ri)程安排SCHEDULE



課(ke)程大綱Syllabus

大數據在企業管理中的應用培訓課

課程背景:
在互聯網+的持續推進下,大數據時代的到來,正在飛速地改變人們的工作方式、思維模式以及企業的業務形態。近幾年里,大數據影響了社會的各個方面,從最先受益的互聯網行業到傳統的零售、交通、醫療、金融等領域,整個社會都處于大數據的風暴當中。
然而,大部分行業在大數據面前還顯得比較遲緩,數據利用基本上處于信息查詢、報表提交層面,主要是對現有數據的簡單加工,很少涉及數據挖掘等深層應用。數據開發意識不強,數據思維不足,數據應用滯后。尤其在客戶行為分析,消費心理捕捉、個性化服務與業務創新、洞察市場趨勢等方面,對數據資產的開發和應用上亟待提升。此外,在基礎數據管理、數據平臺搭建、外部數據拓展、數據分析人才儲備與培養等方面比較欠缺,無法有效盤活數據資產,為企業經營決策提供有力依據。
大(da)數(shu)(shu)據(ju)是(shi)一座待挖掘的(de)(de)(de)“金礦(kuang)”,它(ta)的(de)(de)(de)起源首先(xian)要歸功(gong)于互聯網,隨著(zhu)云計算、物聯網和(he)(he)人工(gong)智能的(de)(de)(de)發展(zhan),所有(you)的(de)(de)(de)交(jiao)易記錄、行動軌跡、語音、影像(xiang)、傳感信息等均可實(shi)現(xian)(xian)數(shu)(shu)據(ju)化。因(yin)此,如何(he)借(jie)助大(da)數(shu)(shu)據(ju)為管(guan)理(li)和(he)(he)營銷(xiao)提(ti)供有(you)力支撐,如何(he)有(you)效挖掘自身已經沉淀的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju),并(bing)實(shi)現(xian)(xian)跨行業、跨平臺的(de)(de)(de)外部數(shu)(shu)據(ju)資源整合,基于用戶畫像(xiang)構建,實(shi)現(xian)(xian)大(da)數(shu)(shu)據(ju)實(shi)現(xian)(xian)精(jing)準營銷(xiao)和(he)(he)創新服務,是(shi)企業管(guan)理(li)者需(xu)要認(ren)真(zhen)思(si)考的(de)(de)(de)。

課程收益:
.了解大數據產生的時代背景,正確認知大數據的應用價值;
.透視大數據的基本規律和特性,掌握大數據思維,提高工作效率;
.結合自身行業特性,搭建數據管理平臺,開展數據分析,發現數據背后的問題和機會;
.基于大數據應用,優化業務流程,構建精細化、智能化管理體系,提升內部管理效能;
.整合外部(bu)數據資(zi)源,開展點對點精準營銷(xiao),為客戶提供個性化服務,持續提升(sheng)業(ye)績水平(ping)。

課程時間:2天,6小時/天
課程對象:企業中高層管理者、部門主管
課程方式:講(jiang)(jiang)師講(jiang)(jiang)授+案例(li)解析(xi)+互動交(jiao)流(liu)+現(xian)場答疑(yi)

課程大綱
引言:互聯網+時代企業生存之道——保持饑餓感
第一講:數字化背景下的商業形態變革
一、數據資產——傳統行業的短板
1. 數據思維:數據意識較弱,人才儲備不足
2. 數據采集:數據積累時間長,但質量不佳
3. 數據開發:應用場景不夠,缺乏業務突破點
4. 數據應用:不會造勢,缺少應用的成功案例
5. 數據共享:數據不統一,難以發揮整體性作用
案例解析:跨界時代的沖擊——競爭對手到底是誰?
二、互聯網巨頭們的大數據基因
1. 跨界打劫——挾用戶數據重構市場空間
2. 降維打擊——瓦解競爭對手的慣性生存條件
3. “跨界打劫”的本質:場景轉換與用戶體驗
案例解析:BAT們的邊界到底在哪里?
三、大數據開發及應用方向
1. 產品研發:數據反饋與產品定位
2. 用戶畫像:消費者心理及行為分析
案例解析:瞄準社區生鮮,錢大媽憑什么火爆?
3. 精準營銷:痛點捕捉與個性化需求觸達
案例解析:從產品定義到精準營銷,看眾安保險如何玩轉大數據
4. 風險管控:數據監測與風險預警
案例解析:上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
5. 運營效率:智能化和精細化管理
6. 創新服務:消費者個性化需求滿足
案例解析:門店數(shu)量(liang)持續暴增,美發品牌“優(you)剪”的大(da)數(shu)據(ju)思維和顛(dian)覆式創(chuang)新

第二講:企業大數據管理平臺構建及開發應用策略
一、企業數據管理體系的重要性
1. 數據是沉睡的金礦
2. 發現運營中存在的不足
3. 把握市場變化和競對動態
4. 客戶需求與*體驗
5. 個性化營銷方案制定
6. 業務形態重塑和流程優化
7. 洞察行業性周期走勢
8. 為決策提供有效依據(ju)

二、大數據分析挖掘方法和要點
1. 統計性分析
1)常規統計——轉化率、留存率、活躍度
2)不同維度的統計分析
3)導向性的數據提取
案例解析:飛機真的是最安全的交通工具?
實戰分享:從某外賣平臺的統計數據中,你能看出什么?
2. 預測性分析
1)捕捉各個因素之間的內在關聯
2)通過歷史數據發掘規律和趨勢
3)風險評估,預判和管控
案例解析:為什么電力數據真實反映了國民經濟運行狀況?
實戰分享:一起市場人員集體違規行為引發的KPI重構
3. 可視化分析
1)形成觀點和結論
2)文不如表,表不如圖
3)呈現方式——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
4. 分析思維訓練
1)對比、轉化、關聯,橫向與縱向擴展
2)深入了解各業務板塊,使分析工作貼合實際
3)比數據分析更重要的是大數據思維和意識
思維訓練:為什么大部分人對中國房價走勢分析判斷失誤?
實戰(zhan)分享:如何通過(guo)數據分析識別已損壞(huai)的(de)共(gong)享雨傘(san)?

三、大數據內部采集與外部整合
1. 內部數據采集要點
1)完整性——數據累積效應
2)連續性——周期內變化趨勢
3)多維度——數據的多樣性
4)傾向性——目標導向的數據提取
2. 外部數據渠道開拓與整合優化
1)“互聯網+”的跨界趨勢
2)構建跨平臺信息采集體系
實戰分享:WiFi運營商“百米生活”與公安網監的大數據合作
四、如何將運營數據有效轉化為管理依據
1. 掌握各業務板塊與數據運行之間的底層邏輯
2. 建立數據共享機制提升部門協同效率
3. 設定關鍵性指標,通過數據反饋進行科學決策
1)業務改進措施
2)績效考核體系
3)供應鏈優化
4)信息安全管理
5)品牌建設
6)客服體系建設
4. 建立符合實際情況的數據開發流程
1)數據接入
2)數據整合
3)數據倉庫
4)數據清洗
5)數據建模
6)數據呈現
實戰(zhan)分享:共(gong)享雨(yu)傘“JJ傘”數據管(guan)理平臺(tai)搭建(jian)

第三講:基于用戶畫像的大數據精準營銷與創新服務
一、什么是用戶畫像
1. 用戶DNA
2. 決策依據
3. 效果轉化
案例解析:今(jin)日頭(tou)條為什么讓巨頭(tou)們恐(kong)慌(huang)?

二、用戶畫像構建
1. 用戶需求洞察
1)用戶角色屬性劃分
2)用戶真偽需求甄別
3)保持傾聽,獨立判斷
案例解析:中國郵政VS順豐速運,用戶的槽點在哪里?
2. 用戶畫像的核心是標簽
3. 數據源的建立
1)用戶數據
2)行為數據
3)消費數據
4)商品數據
5)客服數據
4. 數據建模及規則
1)購買力模型
2)群體畫像模型
3)購買興趣模型
4)促銷敏感度模型
案例解析:拼多多市值相當于4個聯想集團,哪些用戶群體貢獻*?
案例解析:抖音和(he)快(kuai)手所呈現出的(de)(de)用戶畫像(xiang),反(fan)映了真實的(de)(de)中國青年?

三、用戶標簽體系
1. 用戶的基礎信息
2. 用戶的社會屬性
3. 用戶的消費傾向
4. 用戶的行為習慣
5. 用戶的購物偏好
6. 用戶的心理特征
7. 用戶的異常情況
8. 用戶的使用特權
實戰分享:用戶畫像偏差——某廚具生產廠家線上推廣遭遇的困惑
實戰分享:用戶群體重構——某家電生產廠家的互聯網轉型策略
實戰分享:剛需VS偽需求——共享雨傘的用戶畫像構建
四、精準營銷與創新服務
1. 智能搜索
2. 社交傳播
3. 智能選品
4. 會員營銷
5. DSP廣告
6. 個性化推薦
案(an)例解(jie)析(xi):從做什么到為誰做,基于大數據的C2B個性化定制

第四講:大數據的正確認知及發展趨勢
一、大數據的時代背景和基礎條件
1. 阿里巴巴新戰略:數字經濟體
2. 大數據三要素
1)大——海量,平臺級
2)數——信息,結構化
3)據——精準、可依賴
3. 大數據的六個特征
案例解析:五常大米,下單即送
4. 大數據的類型
1)消費數據——多維度記錄
2)機器和傳感數據——圖文、語音、影像
3)行為數據——位置、軌跡、交易
4)大數據與移動互聯網
5)大數據與物聯網
6)大數據與云計算
7)大數據與人工智能
5. 大數據在各行業的應用
二、大數據的開發價值及發展趨勢
1. 新能源——數據也是生產力
2. 個性化服務——感知用戶,精準觸達
3. 標準化輸出——邊際成本和規模效應
4. 大數據發展現狀及未來趨勢
1)人格化——個體都是載體
2)擴展性——用之不竭和高兼容性
3)智能化——數據會說話
視頻分享:馬云談大數據
案(an)例解析:阿里“雙十(shi)一”背后強悍(han)的數據(ju)處(chu)理能力

大數據在企業管理中的應用培訓課


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