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中國企業(yè)培訓講師
《大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用》—深圳講師
 
講師:張世民 瀏覽次數(shù):2536

課程描述INTRODUCTION

大數(shù)據(jù)應(yīng)用培訓

· 中層領(lǐng)導· 總經(jīng)理· 運營總監(jiān)· 董事長

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

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

大數(shù)據(jù)應(yīng)用培訓

課程背景:
大數(shù)據(jù)時代的到來,正在飛速地改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞?、思維模式以及企業(yè)的業(yè)務(wù)形態(tài)。近幾年里,大數(shù)據(jù)影響了社會的方方面面,從最先受益的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)到傳統(tǒng)的醫(yī)療、教育、交通等領(lǐng)域,整個社會都處于“大數(shù)據(jù)+”的風暴當中。
然而,大部分行業(yè)在大數(shù)據(jù)面前還顯得比較遲緩,數(shù)據(jù)利用基本上處于應(yīng)付監(jiān)管的簡單查詢、報表、多維分析層面,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)分析意識不強,理念較舊,轉(zhuǎn)型較慢,缺乏高瞻遠矚的定位。在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源管理、平臺整合、外部數(shù)據(jù)拓展、數(shù)據(jù)分析人才儲備與培養(yǎng)等各方面仍存在較大差距,基于大數(shù)據(jù)對精準營銷的支撐和經(jīng)營決策作用也亟待加強。
大數(shù)據(jù)是一座待挖掘的“金礦”,它的起源首先要歸功于互聯(lián)網(wǎng),尤其隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展,所有的交易記錄、行動軌跡、語音、影像、傳感信息等幾乎一切均可實現(xiàn)數(shù)據(jù)化。因此,如何借助大數(shù)據(jù)為運營管理和業(yè)務(wù)拓展提供有力支撐,如何有效利用自身已經(jīng)沉淀的大數(shù)據(jù)資源,在深入分析挖掘現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)的同時,實現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺的外部數(shù)據(jù)資源整合,是當前所有企業(yè)管理者需要認真思考的。

課程收益:
1.了解大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時代背景,正確認知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值;
2.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;
3.結(jié)合自身行業(yè)特性,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;
4.基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用,優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,構(gòu)建精細化、智能化管理體系,提升內(nèi)部管理效能;
5.整合外部數(shù)據(jù)資源,進行點對點精準營銷,為客戶提供個性化服務(wù),持續(xù)提升業(yè)績水平。
課程時間:1-2天,6小時/天
課程對象:企業(yè)負責人,營銷、運營、技術(shù)及客服等部門管理者
課程方式:講師講授+案例剖析+互動交流+現(xiàn)場答疑

課程大綱
前言:擁抱變化——大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)形態(tài)與管理思維
1.數(shù)據(jù)資產(chǎn):傳統(tǒng)行業(yè)的短板
2.互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)基因
1)什么是大數(shù)據(jù)基因:客戶VS用戶
2)跨界打劫——挾用戶數(shù)據(jù)重構(gòu)市場空間
3)降維打擊——瓦解競爭對手的慣性生存條件
3.“跨界融合”的本質(zhì):場景轉(zhuǎn)換與用戶體驗

第一講:大數(shù)據(jù)的時代背景和正確認知
一、什么是大數(shù)據(jù)?
1.上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
2.大數(shù)據(jù)三要素
1)大——海量,平臺級
2)數(shù)——信息結(jié)構(gòu)化
3)據(jù)——精準、可依賴
3.大數(shù)據(jù)的六個特征
1)時間
2)空間
3)行為
4)偏好
5)規(guī)律
6)預(yù)測
案例分享:五常大米,下單即送
4.大數(shù)據(jù)的類型
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

二、大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的外部環(huán)境和基礎(chǔ)條件
1.移動互聯(lián)網(wǎng)
——終端普及率
——用戶習慣
——支付
——物流
——信用體系
2.云計算
案例解析:阿里“雙十一”背后強悍的數(shù)據(jù)處理能力
3.物聯(lián)網(wǎng)
案例解析:傳感器——人類感官的延伸
4.人工智能
案例解析:正在到來的萬億級市場

第二講:企業(yè)大數(shù)據(jù)管理平臺規(guī)劃與構(gòu)建
一、企業(yè)數(shù)據(jù)管理體系的重要性
1.數(shù)據(jù)是沉睡的金礦
2.發(fā)現(xiàn)運營中存在的不足
3.針對性解決問題,提升效率
4.業(yè)務(wù)形態(tài)重塑和流程再造
5.洞察行業(yè)周期性趨勢走向
6.為決策提供有效依據(jù)
實戰(zhàn)分享:共享雨傘“JJ傘”數(shù)據(jù)管理平臺搭建

二、如何將運營數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化為管理依據(jù)
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)定各項關(guān)鍵性指標,通過數(shù)據(jù)反饋進行科學決策
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.建立符合企業(yè)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)倉庫
4)數(shù)據(jù)清洗
5)數(shù)據(jù)模型
6)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
5.比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識
實戰(zhàn)分享:通過數(shù)據(jù)反饋改進運營策略

三、大數(shù)據(jù)內(nèi)部采集與外部整合
1.內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點
1)連續(xù)性——數(shù)據(jù)累積效應(yīng)
2)間隔性——周期內(nèi)變化趨勢
3)多維度——數(shù)據(jù)的完整性
4)傾向性——目標導向的數(shù)據(jù)提取
2.外部數(shù)據(jù)渠道開拓與整合優(yōu)化
1)“互聯(lián)網(wǎng)+”的跨界趨勢
2)構(gòu)建跨平臺信息采集體系
實戰(zhàn)分享:WiFi運營商“百米生活”與公安網(wǎng)監(jiān)的大數(shù)據(jù)合作

四、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點
1.統(tǒng)計性分析
1)常規(guī)統(tǒng)計——用戶數(shù)、轉(zhuǎn)化率、留存率、流失率
2)不同維度的統(tǒng)計分析
3)導向性的數(shù)據(jù)提取
案例分享:從一組訂餐數(shù)據(jù)中,你能看出什么?
2.可視化分析
1)文不如表,表不如圖
2)形成觀點和結(jié)論
3)呈現(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具
3.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)風險評估,預(yù)判和管控
案例分享:一起市場人員集體違規(guī)行為引發(fā)的KPI重構(gòu)
4.分析思維的訓練
1)5W2H、SWOT、4P理論、*
2)掌握思維導圖工具(例如百度腦圖等)
3)對比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián),橫向與縱向擴展
4)深入了解各業(yè)務(wù)板塊,使分析工作貼合實際
5)數(shù)據(jù)思維是不斷練習的結(jié)果
思維訓練:如何通過數(shù)據(jù)分析識別已損壞的共享雨傘?

第三講:基于用戶畫像的大數(shù)據(jù)精準營銷與創(chuàng)新服務(wù)
一、什么是用戶畫像
1.用戶DNA
2.決策依據(jù)
3.效果轉(zhuǎn)化
案例剖析:今日頭條為什么讓巨頭們恐慌?
二、用戶畫像體系
1.用戶畫像的核心是標簽
2.數(shù)據(jù)源的建立——內(nèi)部挖掘+外部整合
1)用戶數(shù)據(jù)
2)行為數(shù)據(jù)
3)消費數(shù)據(jù)
4)商品數(shù)據(jù)
5)客服數(shù)據(jù)
3.數(shù)據(jù)建模及規(guī)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
現(xiàn)場討論:共享雨傘的用戶畫像

三、用戶標簽體系
1.基礎(chǔ)屬性
2.消費特性
3.行為偏好
4.購物偏好
5.異常情況
6.用戶特權(quán)
案例解析:滴滴打車的大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈
四、精準營銷與創(chuàng)新服務(wù)
1.個性化搜索
2.社交傳播
3.會員營銷
4.智能選品
5.DSP廣告
6.個性化推薦
案例解析:互聯(lián)網(wǎng)美發(fā)“優(yōu)剪”的數(shù)據(jù)思維與商業(yè)邏輯重構(gòu)

五、大數(shù)據(jù)的開發(fā)價值及發(fā)展趨勢
1.新能源——數(shù)據(jù)也是生產(chǎn)力
視頻分享:馬云談大數(shù)據(jù)
2.個性化服務(wù)——感知用戶,精準觸達
3.標準化輸出——邊際成本和規(guī)模效應(yīng)
4.大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)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(shù)據(jù)會說話
案例解析:基于大數(shù)據(jù)的C2B個性化定制

大數(shù)據(jù)應(yīng)用培訓


轉(zhuǎn)載:http://www.jkyingpanluxiangji.com/gkk_detail/31205.html

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    參加課程:《大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用》—深圳講師

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張世民
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