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大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應用培訓課

課程背景：
在互聯(lián)網(wǎng)+的持續(xù)推進下，大數(shù)據(jù)時代的到來，正在飛速地改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞健⑺季S模式以及企業(yè)的業(yè)務形態(tài)。近幾年里，大數(shù)據(jù)影響了社會的各個方面，從最先受益的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)到傳統(tǒng)的零售、交通、醫(yī)療、金融等領(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(yè)務創(chuàng)新、洞察市場趨勢等方面，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的開發(fā)和應用上亟待提升。此外，在基礎數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)平臺搭建、外部數(shù)據(jù)拓展、數(shù)據(jù)分析人才儲備與培養(yǎng)等方面比較欠缺，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)。
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)，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、傳感信息等均可實現(xiàn)數(shù)據(jù)化。因此，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)精準營銷和創(chuàng)新服務，是企業(yè)管理者需要認真思考的。

課程收益：
.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；
.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；
.基于大數(shù)據(jù)應用，優(yōu)化業(yè)務流程，構(gòu)建精細化、智能化管理體系，提升內(nèi)部管理效能；
.整合外部數(shù)據(jù)資源，開展點對點精準營銷，為客戶提供個性化服務，持續(xù)提升業(yè)績水平。

課程時間：2天，6小時/天
課程對象：企業(yè)中高層管理者、部門主管
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：互聯(lián)網(wǎng)+時代企業(yè)生存之道——保持饑餓感
第一講：數(shù)字化背景下的商業(yè)形態(tài)變革
一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)——傳統(tǒng)行業(yè)的短板
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)：應用場景不夠，缺乏業(yè)務突破點
4. 數(shù)據(jù)應用：不會造勢，缺少應用的成功案例
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(lián)網(wǎng)巨頭們的大數(shù)據(jù)基因
1. 跨界打劫——挾用戶數(shù)據(jù)重構(gòu)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(zhì)：場景轉(zhuǎn)換與用戶體驗
案例解析：BAT們的邊界到底在哪里？
三、大數(shù)據(jù)開發(fā)及應用方向
1. 產(chǎn)品研發(fā)：數(shù)據(jù)反饋與產(chǎn)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(qū)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(chǎn)品定義到精準營銷，看眾安保險如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)
4. 風險管控：數(shù)據(jù)監(jiān)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(chuàng)新服務：消費者個性化需求滿足
案例解析：門店數(shù)量持續(xù)暴增，美發(fā)品牌“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)管理平臺構(gòu)建及開發(fā)應用策略
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. 把握市場變化和競對動態(tài)
4. 客戶需求與*體驗
5. 個性化營銷方案制定
6. 業(yè)務形態(tài)重塑和流程優(yōu)化
7. 洞察行業(yè)性周期走勢
8. 為決策提供有效依據(jù)

二、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——轉(zhuǎn)化率、留存率、活躍度
2）不同維度的統(tǒng)計分析
3）導向性的數(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？
實戰(zhàn)分享：一起市場人員集體違規(guī)行為引發(fā)的KPI重構(gòu)
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
思維訓練：為什么大部分人對中國房價走勢分析判斷失誤？
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？

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）完整性——數(shù)據(jù)累積效應
2）連續(xù)性——周期內(nèi)變化趨勢
3）多維度——數(shù)據(jù)的多樣性
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、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. 設定關(guān)鍵性指標，通過數(shù)據(jù)反饋進行科學決策
1）業(yè)務改進措施
2）績效考核體系
3）供應鏈優(yōu)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(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)建模
6）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
實戰(zhàn)分享：共享雨傘“JJ傘”數(shù)據(jù)管理平臺搭建

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
一、什么是用戶畫像
1. 用戶DNA
2. 決策依據(jù)
3. 效果轉(zhuǎn)化
案例解析：今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？

二、用戶畫像構(gòu)建
1. 用戶需求洞察
1）用戶角色屬性劃分
2）用戶真?zhèn)涡枨笳鐒e
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(shù)據(jù)源的建立
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)
4. 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
案例解析：拼多多市值相當于4個聯(lián)想集團，哪些用戶群體貢獻*？
案例解析：抖音和快手所呈現(xiàn)出的用戶畫像，反映了真實的中國青年？

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(quán)
實戰(zhàn)分享：用戶畫像偏差——某廚具生產(chǎn)廠家線上推廣遭遇的困惑
實戰(zhàn)分享：用戶群體重構(gòu)——某家電生產(chǎn)廠家的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型策略
實戰(zhàn)分享：剛需VS偽需求——共享雨傘的用戶畫像構(gòu)建
四、精準營銷與創(chuàng)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
案例解析：從做什么到為誰做，基于大數(shù)據(jù)的C2B個性化定制

第四講：大數(shù)據(jù)的正確認知及發(fā)展趨勢
一、大數(shù)據(jù)的時代背景和基礎條件
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
案例解析：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
4）大數(shù)據(jù)與移動互聯(lián)網(wǎng)
5）大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)
6）大數(shù)據(jù)與云計算
7）大數(shù)據(jù)與人工智能
5. 大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應用
二、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
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(guī)模效應
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
視頻分享：馬云談大數(shù)據(jù)
案例解析：阿里“雙十一”背后強悍的數(shù)據(jù)處理能力

大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應用培訓課