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培訓(xùn)講師：張世民老師（>>點擊查看張世民老師詳細(xì)介紹）

課程背景：
數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為推動實體行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的底層驅(qū)動，引領(lǐng)我國經(jīng)濟發(fā)展的新引擎、新動能。總體來說，數(shù)字經(jīng)濟主要涵蓋大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)采集）、云計算（數(shù)據(jù)分析）、人工智能（數(shù)據(jù)應(yīng)用），以及互聯(lián)網(wǎng)+實體行業(yè)結(jié)合的部分。
然而，很多行業(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、報表提交層面，主要是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應(yīng)用。數(shù)據(jù)開發(fā)意識不強，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，消費心理捕捉、個性化服務(wù)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新、洞察市場趨勢等方面亟待提升。此外，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)平臺搭建、數(shù)據(jù)分析人才儲備上比較欠缺，無法有效盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為企業(yè)經(jīng)營決策提供有力依據(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)，并實現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺的外部數(shù)據(jù)資源整合，基于用戶畫像構(gòu)建，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和創(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)的時代背景和基礎(chǔ)條件，正確認(rèn)知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值；
▲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；
▲搭建數(shù)據(jù)管理平臺，開展數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問題和機會；
▲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，提升管理效能；
▲整合數(shù)據(jù)資源，基于用戶畫像構(gòu)建，進行點對點精準(zhǔn)營銷，為客戶提供個性服務(wù)。

課程時間：1-2天，6小時/天
課程對象：企業(yè)管理者、部門主管、相關(guān)崗位人員
課程方式：講師講授+案例解析+互動交流+現(xiàn)場答疑

課程大綱：
引言：數(shù)字時代企業(yè)生存之道——保持饑餓感
1. 市場倒逼——躺著賺錢的時代結(jié)束了
2. “跨界打劫”的本質(zhì)：場景轉(zhuǎn)換與用戶體驗
案例解析：疫情之下的逆襲：釘釘用戶數(shù)超11億
第一講：數(shù)字化背景下的商業(yè)變革
一、大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵定義和基礎(chǔ)條件
1. 阿里巴巴新戰(zhàn)略：數(shù)字經(jīng)濟體
2. 大數(shù)據(jù)三個要素
1）大——海量，平臺級
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)的六個特征
案例解析：五常大米，下單即送
4. 大數(shù)據(jù)的三種類型
1）消費數(shù)據(jù)——多維度記錄
2）機器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語音、影像
3）行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易
5. 大數(shù)據(jù)+移動互聯(lián)網(wǎng)
1）終端普及率
2）用戶習(xí)慣
3）支付、物流
4）信用體系
6. 大數(shù)據(jù)+物聯(lián)網(wǎng)
1）物聯(lián)網(wǎng)的三個基本特征
2）傳感器——人類感官的延伸
3）互聯(lián)網(wǎng)是一張網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)是整個世界
案例解析：萬物互聯(lián)——當(dāng)尿不濕植入芯片
7. 大數(shù)據(jù)+5G
1）高速率：大幅提高傳輸速率
2）低時延：端到端毫秒級時延
3）大帶寬：km²百萬級設(shè)備接入
4）廣連接：應(yīng)用場景更加豐富
8. 大數(shù)據(jù)+云計算
1）為了無法計算的價值
2）算力提升與算法優(yōu)化
3）大數(shù)據(jù)反哺云計算
4）企業(yè)上云和政務(wù)上云大趨勢
案例解析：“雙十一”背后阿里云強悍的數(shù)據(jù)處理能力
9. 大數(shù)據(jù)與AI人工智能
1）京東、順豐無人機投遞
2）富士康工業(yè)機器人作業(yè)
案例解析：百度逆襲：AI戰(zhàn)略——無人駕駛
10. 大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用
二、大數(shù)據(jù)開發(fā)面臨的難點
1. 數(shù)據(jù)思維：數(shù)據(jù)意識較弱，人才儲備不足
2. 數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)積累時間長，但質(zhì)量不佳
3. 數(shù)據(jù)開發(fā)：應(yīng)用場景不夠，缺乏業(yè)務(wù)突破點
4. 數(shù)據(jù)應(yīng)用：條件所限，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)揮整體作用
三、大數(shù)據(jù)運營及數(shù)據(jù)挖掘
1. 產(chǎn)品研發(fā)：數(shù)據(jù)反饋與產(chǎn)品定位
案例解析：從產(chǎn)品定義看眾安保險如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)
2. 用戶畫像：消費者心理及行為分析
案例解析：瞄準(zhǔn)社區(qū)生鮮，錢大媽憑什么火爆？
3. 精準(zhǔn)營銷：痛點捕捉與需求觸達(dá)
4. 風(fēng)險管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測與風(fēng)險預(yù)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(xì)化管理
6. 創(chuàng)新服務(wù)：消費者個性化需求滿足
案例解析：門店暴增，“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)平臺構(gòu)建及應(yīng)用策略
一、大數(shù)據(jù)開發(fā)和應(yīng)用方向
1. 發(fā)現(xiàn)運營存在的不足
2. 產(chǎn)品研發(fā)與極致體驗
3. 質(zhì)量改進和效能提升
4. 個性化營銷方案制定
5. 洞察行業(yè)周期性走勢
6. 為決策提供有效依據(jù)
視頻分享：什么是馬云眼中的“新能源”
二、企業(yè)大數(shù)據(jù)管理平臺建設(shè)
1. 掌握各業(yè)務(wù)板塊與數(shù)據(jù)運行之間的底層邏輯
2. 建立數(shù)據(jù)共享機制提升部門協(xié)同效率
3. 設(shè)定關(guān)鍵性指標(biāo)，通過數(shù)據(jù)反饋進行科學(xué)決策
1）業(yè)務(wù)改進措施
2）績效考核體系
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. 符合實際情況的數(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)清洗
4）數(shù)據(jù)分析
5）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
6）建模應(yīng)用
小組討論：如何有效構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化管理平臺
三、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點
1. 統(tǒng)計性分析
1）設(shè)定關(guān)鍵性指標(biāo)
2）不同維度的統(tǒng)計分析
3）導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取
案例解析：飛機真的是最安全的交通工具？
實戰(zhàn)分享：從某外賣平臺的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，你能看出什么？
2. 預(yù)測性分析
1）捕捉各個因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)
2）通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢
3）風(fēng)險評估，預(yù)判和管控
案例解析：為什么電力數(shù)據(jù)真實反映了國民經(jīng)濟運行狀況？
3. 可視化分析
1）形成觀點和結(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
4. 分析思維訓(xùn)練
1）對比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián)，橫向與縱向擴展
2）深入了解各業(yè)務(wù)板塊，使分析工作貼合實際
3）比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識
思維訓(xùn)練：為什么大部分人對中國房價走勢預(yù)測失誤？
實戰(zhàn)分享：如何通過數(shù)據(jù)分析識別已損壞的共享雨傘？
第三講：傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)如何植入數(shù)字化基因
一、用戶思維——為懶人服務(wù)
1. 傻瓜式，簡單可依賴
2. 別讓消費者做選擇題
3. 需求洞察與極致體驗
4. 用戶需求VS應(yīng)用場景
案例解析：郵政VS順豐，用戶的槽點在哪里？
案例解析：某4S店人員身上折射的用戶思維缺失
二、產(chǎn)品思維——對一切有違人性的產(chǎn)品和服務(wù)保持憤怒
1. 無痛點，不產(chǎn)品（服務(wù)）
2. 做減法，不做加法（功能）
3. 小步快跑，快速迭代（效率）
4. 避免過度的產(chǎn)品設(shè)計（機制）
案例解析：馬桶上的兩個按鈕VS蘋果的HOME鍵
案例解析：瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5秒
三、創(chuàng)新思維——做別人不做的事
1．創(chuàng)新不是瞎折騰
2. 創(chuàng)新不是耍小聰明
3. 微創(chuàng)新——保持饑餓感
案例解析：馬云聲稱的“珍珠港偷襲”
五、用戶畫像與高效運營
1. 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
2. 數(shù)據(jù)建模及規(guī)則
1）群體畫像模型
2）購買興趣模型
3）產(chǎn)品定義模型
4）風(fēng)險管控模型
3. 用戶畫像構(gòu)建
1）用戶的基礎(chǔ)信息
2）用戶的社會屬性
3）用戶的行為偏好
4）用戶的心理特征
5）用戶的使用特權(quán)
實戰(zhàn)分享：用戶畫像偏差——某廚具廠家國內(nèi)業(yè)務(wù)遭遇的困惑
實戰(zhàn)分享：用戶畫像重構(gòu)——某家電生產(chǎn)企業(yè)的業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型策略

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