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數(shù)字化賦能

主講老師: 擎蒼 擎蒼

主講師資:擎蒼

課時安排: 2天
學習費用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 中層管理者的數(shù)字化技能通識課
內(nèi)訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓 | 宏觀經(jīng)濟 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2022-11-19 10:30

【課程背景】

麥肯錫報告指出,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗率高達80%,原因不是技術(shù)和設(shè)備,而是認知誤區(qū)、組織適配。其中組織適配一方面要重構(gòu)公司組織,另一方面就要培養(yǎng)員工的數(shù)據(jù)分析能力,本課程就是給中層員工講的數(shù)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(qū),清楚地知道數(shù)字化能做什么,不能做什么。

具體而言本課程包括如下內(nèi)容:

提升認知:通過各種維度的數(shù)據(jù)展現(xiàn),可以幫你認知用戶、挖掘新用戶。

發(fā)現(xiàn)問題:通過數(shù)據(jù)可指導業(yè)務(wù)人員發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)說話。

如何做到? 我們不能單純地學習數(shù)據(jù)分析知識,而要結(jié)合業(yè)務(wù)、底層邏輯來學習,從而學以致用。同時要理解,數(shù)據(jù)分析是分析問題的一個環(huán)節(jié),我們不僅僅要學習數(shù)據(jù)分析,還要學會系統(tǒng)思考。本課程就是圍繞這些邏輯構(gòu)建的,從而全面提升數(shù)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(wù)過傳統(tǒng)企業(yè)、頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、硬件、安全和網(wǎng)絡(luò)公司,因此可更好地運用數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗。 ② 延續(xù)了本人暢銷書的風格,即分模塊、分層級、分步驟地講解,且注重工作場景的細節(jié)呈現(xiàn)。


【課程收益】

能將數(shù)據(jù)分析用在日常工作中

能避開常見的數(shù)據(jù)實施和調(diào)查誤區(qū)

能學會分解任務(wù),確定正確的執(zhí)行目標

學會用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、增進認知和評估業(yè)績

能將互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)建模等經(jīng)典方法用在工作中


【課程對象】

銷售經(jīng)理/總監(jiān),客服經(jīng)理/總監(jiān), 運營經(jīng)理/總監(jiān),技術(shù)總監(jiān),產(chǎn)品經(jīng)理,項目經(jīng)理,售前經(jīng)理等一線管理人員

 【課程特色】

接地氣:以改變?yōu)槟繕?,將工作方法一步步呈現(xiàn)出來。細致:不高談闊論,講解細致,深入淺出。專業(yè):沉淀多年,總結(jié)了多個套理論體系,且不需要編程基礎(chǔ)。

【課程時間】

2天(6小時/天)

【課程大綱】

一、為什么數(shù)據(jù)能力是必備技能?

1.新時代下的管理和業(yè)務(wù)困惑

2.數(shù)據(jù)分析如何解決這些困惑

案例:中小餐廳、中小制造企業(yè)、某上市教育公司


二、數(shù)據(jù)指標的全景地圖

1.常見的數(shù)據(jù)指標有哪些?

2.選擇數(shù)據(jù)指標的基本原則

3.什么是數(shù)據(jù)指標體系?

案例:金融公司、零售公司、內(nèi)容行業(yè)


四、用數(shù)據(jù)分析解決問題的思路是什么?

1.明確業(yè)務(wù)問題:如何確定業(yè)務(wù)的價值、用戶的底層需求?

2.明確業(yè)務(wù)指標:如何設(shè)定數(shù)字和非數(shù)字的KRO指標?

3.進行業(yè)務(wù)設(shè)計:如何設(shè)計業(yè)務(wù)流程,并拆分數(shù)字指標?

4.評估效果和提升認知:如何看數(shù)來提升業(yè)務(wù)認知,拆分細分人群?

5.數(shù)據(jù)分析的能與不能:什么時候數(shù)據(jù)分析是錯誤的? 

    工具:A/B測試、用戶畫像、數(shù)據(jù)建模

案例:在線教育業(yè)務(wù)系統(tǒng)搭建


三、數(shù)據(jù)分析如何用在公司業(yè)務(wù)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(yè)


2.定位數(shù)據(jù)的波動的原因

工具:對比、假設(shè)、相關(guān)度和群組分析法

案例:分析線下教育企業(yè)數(shù)據(jù)波動、復(fù)購率下降原因。


3.銷售型企業(yè)的業(yè)務(wù)指標設(shè)定、營銷策略設(shè)定

工具:RFM、AARRR、漏斗分析方法

案例:餐飲企業(yè)個性化營銷、電商\電信企業(yè)個性化推薦

4. 企業(yè)大數(shù)據(jù)分析、策略制定

工具:決策樹、K近領(lǐng)法、線性回歸,數(shù)據(jù)建模、維度拆分

案例:機票推薦、金融風控、汽車/房產(chǎn)


五、如何快速有效地獲得數(shù)據(jù)

1.日常數(shù)據(jù)訪談如何做?

2.數(shù)據(jù)調(diào)查的問卷設(shè)計?

3.如何用互聯(lián)網(wǎng)獲得數(shù)據(jù)?

 
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