【培訓對象】
企業(yè)管理者、部門主管、相關崗位人員

【培訓收益】
▲了解大數(shù)據(jù)的時代背景和基礎條件，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； ▲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，構建精細化、智能化管理體系，提升管理效能； ▲整合數(shù)據(jù)資源，基于用戶畫像構建，進行點對點精準營銷，為客戶提供個性服務。

 課程背景：

戰(zhàn)“疫”期間，助力線上交易、遠程辦公、在線教育，云服務無處不在；從流動人員健康監(jiān)測，到疫情態(tài)勢研判，大數(shù)據(jù)應用身手不凡；廣泛應用機器人配送、無接觸方艙CT、紅外人體溫度快速篩檢儀，人工智能嶄露頭角……數(shù)字技術的普及運用，人們愈發(fā)感受到托舉產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的新型基礎設施的重要性。

數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為推動實體行業(yè)轉型升級的底層驅動，引領我國經(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)應用），以及互聯(lián)網(wǎng)+實體行業(yè)結合的部分。

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亟待提升。此外，在基礎數(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，基于用戶畫像構建，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準營銷和創(chuàng)新服務，是現(xiàn)階段企業(yè)管理者需要認真思考的。

  

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——躺著賺錢的時代結束了

2. “跨界打劫”的本質：場景轉換與用戶體驗

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，結構化

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：km²百萬級設備接入

4）廣連接：應用場景更加豐富

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：條件所限，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：瞄準社區(qū)生鮮，錢大媽憑什么火爆？

3. 精準營銷：痛點捕捉與需求觸達

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)平臺構建及應用策略

一、大數(shù)據(jù)開發(fā)和應用方向

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

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. 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）建模應用

小組討論：如何有效構建企業(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）設定關鍵性指標

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？

3. 可視化分析

1）形成觀點和結論

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、轉化、關聯(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預測失誤？

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

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)品和服務保持憤怒

1. 無痛點，不產(chǎn)品（服務）

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）風險管控模型

3. 用戶畫像構建

1）用戶的基礎信息

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

實戰(zhàn)分享：用戶畫像偏差——某廚具廠家國內(nèi)業(yè)務遭遇的困惑

實戰(zhàn)分享：用戶畫像重構——某家電生產(chǎn)企業(yè)的業(yè)務模式轉型策略

互聯(lián)網(wǎng)連續(xù)創(chuàng)業(yè)者

O2O項目運營實戰(zhàn)專家

中國Wi-Fi產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副秘書長

傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)+互聯(lián)網(wǎng)實戰(zhàn)型培訓師

華東理工大學EMBA核心課程講師

中山大學管理學院、南開大學深圳研究院特邀講師

曾任：共享雨傘“JJ傘”丨聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO

曾任：移動醫(yī)療平臺“醫(yī)號館”丨聯(lián)合創(chuàng)始人、COO

曾任：深圳樂多分網(wǎng)絡科技有限公司丨創(chuàng)始人、CEO

15年互聯(lián)網(wǎng)+傳統(tǒng)行業(yè)經(jīng)驗，歷練于實戰(zhàn)一線，涉及通信、醫(yī)療、餐飲及共享經(jīng)濟等多個領域。曾于深圳自主創(chuàng)業(yè)建立外賣平臺，任職國內(nèi)最大商用Wi-Fi運營商“百米生活”全國拓展總監(jiān)，知名移動醫(yī)療平臺“醫(yī)號館”聯(lián)合創(chuàng)始人、COO，共享雨傘“JJ傘”聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO。具有企業(yè)經(jīng)營全盤管理經(jīng)驗，在數(shù)次創(chuàng)業(yè)中，成功完成3起VC融資。對“大智物移云”等領域落地實踐均有獨到見解，并積累了豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。

張老師結合自身經(jīng)驗開發(fā)和講授相關課題，服務對象包括政府機構、高校、銀行、電信、互聯(lián)網(wǎng)、電力、煙草、稅務、醫(yī)療、地產(chǎn)、零售等行業(yè)，累計授課時長超過3500小時。

 

實戰(zhàn)經(jīng)驗：

☛ 深圳市街借傘科技有限公司丨聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO

主要負責組建研發(fā)、市場、招商、運營、供應鏈、裝維、客服等部門，制定運營策略和執(zhí)行計劃，統(tǒng)籌并推動各項工作的開展。“JJ傘”是國內(nèi)領先的共享雨傘平臺，截止2017年7月， JJ傘已進入深圳、廣州、上海、南京、杭州、寧波、廈門等城市，合作網(wǎng)點包括：必勝客、螞蟻金服、中國聯(lián)通、招商銀行、漢庭酒店、京基百納廣場、博納影城、蛇口網(wǎng)谷等。于5月26日完成深圳昂若資本天使輪融資，估值人民幣5000萬元，并受到央視財經(jīng)頻道、南方都市報、36氪、新浪網(wǎng)、搜狐網(wǎng)、網(wǎng)易科技、鳳凰網(wǎng)等權威媒體的廣泛關注和深度報道。

☛ 深圳市捷迅高新科技股份有限公司丨聯(lián)合創(chuàng)始人、COO

主要負責公司全盤運營，包括產(chǎn)品研發(fā)、運營推廣、市場管理、品牌建設及融資對接。“醫(yī)號館”是捷迅科技旗下移動醫(yī)療平臺，服務于基層醫(yī)療機構和社區(qū)居民。依托互聯(lián)網(wǎng)技術，以“平臺+硬件”模式，為患者提供在線問診、專業(yè)檢測、專家預約、健康管理等服務。醫(yī)號館以助力“分級診療”為己任，致力于成為基層醫(yī)療行業(yè)標準制定者。2016年6月，“醫(yī)號館”獲馬良資本A輪3000萬投資。并在廣東、河南、河北、山東、湖北等地組織及主講多場大型項目推介會，截止12月底，醫(yī)號館業(yè)務已覆蓋11個省及53個城市，合作基層醫(yī)療網(wǎng)點超過1.2萬家，平臺藥品庫種類達到20余萬，服務患者群體1300余萬人。

☛ 深圳市百米生活電子商務有限公司丨全國拓展總監(jiān)

主要負責全國8家分子公司及200多個代理城市的市場拓展工作。百米生活是中國最大的Wi-Fi運營商，O2O綜合服務平臺。覆蓋各類線下商業(yè)實體，包括餐飲、娛樂、體育場館、酒店、4S店、大型賣場等業(yè)態(tài)，為廣大用戶提供安全快捷的免費WiFi服務。2015年7月，獲得元禾控股及順豐速運聯(lián)合投資8000萬美金。任職期間，WiFi熱點數(shù)量從7.9萬增長至17.4萬，在線率從63%增長至71%，日均UV從125萬增長至520萬，日均PV從1100萬增長至4300萬。參加中國WiFi產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟首屆主席團會議，任副秘書長。負責與中國WiFi產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、公安網(wǎng)監(jiān)系統(tǒng)、微信、360、樂視云計算、虎撲、58同城等相關戰(zhàn)略合作項目的接洽和落地，實現(xiàn)資源對接與共享，同時引入各類優(yōu)質第三方應用。

☛ 深圳樂多分網(wǎng)絡科技有限公司丨創(chuàng)始人、CEO

主要負責項目統(tǒng)籌，體系和制度搭建，主導產(chǎn)品研發(fā)、平臺運營、線上與線下推廣實施，以及融資對接、BP制作和項目路演。自主研發(fā)PC端、APP訂餐系統(tǒng)，為合作餐廳提供包括訂單處理、自動打印、菜品管理、財務統(tǒng)計、客戶服務在內(nèi)的一整套數(shù)字化運營解決方案。平臺上線3400余家餐廳，匯聚超過27萬道美食，基本覆蓋深圳市內(nèi)的寫字樓、小區(qū)、學校、醫(yī)院等場所。項目運營期間，訂餐成功率95%以上，用戶留存率67%，客戶投訴率3%以下。

 

主講課程：

《新基建：智能驅動與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化》

《基于互聯(lián)網(wǎng)思維的商業(yè)模式創(chuàng)新》

《5G技術革命下的萬億級產(chǎn)業(yè)機遇》

《智能革命：AI發(fā)展趨勢與商業(yè)應用》

《萬物互聯(lián)：IOT應用解析與變革力量》

《疫情下互聯(lián)網(wǎng)+助力供給側結構性改革》

《數(shù)字賦能：大數(shù)據(jù)開發(fā)運營與應用實踐》

《從IT到DT：大數(shù)據(jù)精準營銷與創(chuàng)新服務》

• 職場白領office三合一超強綜合應用實踐

   

  【課程大綱】第一部分：office三軟件常見協(xié)同操作的案例分析知識點如下：1、通過Word解決Excel里的水印功能Excel水印加入方法及優(yōu)缺點分析Word水印加入方法及優(yōu)缺點分析Word跟Excel的結合彌補各自的優(yōu)缺點2、Word跟ppt結合實現(xiàn)彼此的轉換Word如何轉換為ppt文件？PPt如何轉換為word..

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• 打造數(shù)據(jù)驅動的數(shù)字化營銷體系

   

  第一單元 為什么要用數(shù)據(jù)驅動數(shù)字化營銷l數(shù)據(jù)驅動的本質：從新浪到后浪，今日頭條廣告的數(shù)字化驅動； l數(shù)據(jù)驅動的技術引擎：營銷人員也能搞懂的大數(shù)據(jù)和AI；l數(shù)據(jù)驅動的營銷生態(tài)：從DMP到CDPl數(shù)據(jù)驅動的增長本質：從海盜模式到裂變營銷第二單元 數(shù)據(jù)驅動的數(shù)字化營銷轉型l你在哪里：數(shù)字化營銷的成熟度評估：l往哪里去：數(shù)字化營銷..

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• 銀行數(shù)據(jù)應用實踐課程大綱

   

  1.銀行數(shù)據(jù)應用的問題• 互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴數(shù)據(jù)
• 金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產(chǎn)業(yè) • 數(shù)據(jù)分析推動了銀行的轉型與創(chuàng)新
• 未來互聯(lián)網(wǎng)銀行模式
• 傳統(tǒng)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融的結合
• 目前的問題: ü數(shù)據(jù)特點..

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• 銀行大數(shù)據(jù)應用實踐

   

  １．金融大數(shù)據(jù)應用的問題•互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴數(shù)據(jù)•金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產(chǎn)業(yè)•目前的問題：ü數(shù)據(jù)特點與組成n數(shù)量不夠大；維度不夠多n核心數(shù)據(jù)、外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會化的數(shù)據(jù)等ü技術不足n互聯(lián)網(wǎng)的流行使得非結構化數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度都遠遠超過傳統(tǒng)結構化數(shù)據(jù)；傳統(tǒng)I..

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