【項目特色】 多年從事大數據咨詢經驗的實戰專家,聚焦企業數據運營過程中的關鍵性問題,從不同企業普遍問題入手,進行最實戰的講述。 1、系統:從用戶消費行為數據挖掘、數據分類、數據分析、數據加工、數據管理等多方面講述大數據對企業決策依據起到的作用分析,提供數據分析方法論、工具、路徑、實務等方面的支持。 2、實戰:和君多年從事數據咨詢的項目實戰專家,憑借多年中小企業項目咨詢經驗,提供最實戰最真實的大數據應用方法論、工具。 3、生態資源:優質技術資源:為幫助學員企業盡快獲得最優質的數據技術資源,省卻無頭緒的摸索,我們掃描并對接了業內最優質的技術資源,可為企業提供基礎技術支持。 【課程收獲】 使得企業各層級管理人員意識到數據運營的重要性; 掌握數據化改造傳統企業的方向、方式、方法、步驟; 明確了解數據營銷如何提高投入產出,數據化生產如何降低成本,掌握如何構建企業數據采集入口和數據分析工具; 明確如何引進、管理和激勵高水平數據運營人員; 掌握不同類型的數據服務提供商的選擇原則,對接靠譜的合作伙伴。 【課程綱要】 第1節:產品數據化 1、萬物互聯時代,你的產品互聯了嗎 2、一切皆可量化 3、你的企業在不在線,決定了你的企業存不存在 4、智能硬件&可穿戴設備未來的趨勢 5、互聯網公司本質都是數據公司 6、大數據時代如何重新定位你的產業?
第2節:營銷數據化 1、你的用戶不是一類人,而是每個人 2、企業互聯網化第一步動作如何設計? 3、傳統企業如何運營數據化精準營銷? 4、會員數據化管理&SCRM的應用 5、業務在線化&口碑數據化的具體方法 6、O2O的本質是商務電子化和運營數據化 實戰演練:數據規劃與數據采集
第3節:工業4.0與智能生產 1、工業4.0對不同產業到底意味什么 2、工業4.0帶來的制造業變革邏輯 3、智能生產與智能制造 4、C2B&大數據助推研發模式創新 5、工業4.0如何助力企業降低成本 6、傳統企業如何擁抱工業4.0 實戰演練:工業4.0對自身企業的影響
第4節:管理數據化 1、量化管理如何應用 2、大數據如何顛覆傳統管理模式 3、傳統企業布局數據5大關鍵點 4、數據化人才如何評估、選拔、培養? 5、所有生意都將變成數據生意 6、如何甄選靠譜的數據服務提供商? 7、數據時代的管理如何提升?
【培訓講師】陳能杰:互聯網轉型、O2O商業模式、大數據和用戶運營、社會化營銷專家
和君咨詢集團 互聯網轉型研究中心 高級咨詢師 Ideaso品牌和設計平臺 創始人 北京德合傳媒有限公司 企劃總監 《中外管理》、《互聯網經濟》、《市場與銷售》、socialbeta等媒體的特邀撰稿人 上海交大MBA講師 【專業領域】 互聯網轉型 | O2O商業模式設計 | 大數據和用戶運營 | 市場運營和營銷外包 | 精益創業指導 |品牌規劃和社會化營銷 【專業經驗】 陳能杰老師作為“和君產業互聯網研究中心”的聯合發起人,助力多個傳統企業互聯網改造。 專注于傳統企業互聯網轉型實戰,擅長大數據運營與管理、品牌規劃和社會化營銷等業務與技術交叉領域的 研究、咨詢及培訓; 擅長大消費(旅游、家具、快消品,文化傳媒、零售)、大健康新興等行業,依托“咨詢+資本+人才+IT“的商業模式,為企業提供效果導向的一攬子服務。 【客戶評價】 1. 通過本次陳老師《掘金大數據》——數據運營與實操的分享學習,使我對大數據應用的認識從原概念轉換到實操,使大數據更落地。讓大家的數據項目工作有了方向,有了起點,,就是以業務為導向,以業務為核心,讓數據與業績相結合,從而挖掘更有價值的亮點,來指導我們的工作。更重要的是學習到數據運營的流程與關鍵點,從數據采集--數據整理—精細分析--數據建模--數據解讀的方法及每一環節的要點。一切都是數據,數據無處不在,重要的是要從什么樣的維度與方式去收集。(沈春) 2. 本次培訓讓我一方面學習重新定義消費者,分析消費者的購買習慣、頻次、飲食習慣、特殊愛好、精神需求等,精準的用戶畫像和興趣行為建模,為后期營銷、價格等問題提供解決方案;另一方面,學習利用數據縮短部門間的流程,更有效提高團隊協同效率,降低人力、管理、溝通、時間成本。(何娜) 3. 本次培訓與分享的過程充分兼顧到大家的發言的積極性,對其提出意見體現出包容和鼓勵的氛圍。同時,通過本次培訓讓我們站在全新的視覺審視各版塊的業務,打破大家的慣性思維與邏輯,從另外一個角度重新思考業務;(周勇) 4. 我們在工作中所遇到的業務問題,都可以進行梳理,將問題指標化之后再將指標定量,隨后通過我們對所采集的數據進行整理,使數據的分析可視化,最后通過不同視角對分析結果進行解讀,使之成為預測或是決策的依據,由此再一次證實了,一切皆可數據化。(姚瓊) 5. 通過陳老師的培訓我了解到一份數據不再單一地為一個職能服務,而是要從不同角度讀取不同信息;同樣的,數據的建設不再是銷售、財務部門的專利,而是全公司共同采集,整合為一個大數據體系,其中的關聯性才是與以往的數據輔助決策之間的差異點。(韓倩) |