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大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用培訓(xùn)課

課程背景：
在互聯(lián)網(wǎng)+的持續(xù)推進(jìn)下，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，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(huì)的各個(gè)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(gè)社會(huì)都處于大數(shù)據(jù)的風(fēng)暴當(dāng)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(xún)、報(bào)表提交層面，主要是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應(yīng)用。數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)意識(shí)不強(qiáng)，數(shù)據(jù)思維不足，數(shù)據(jù)應(yīng)用滯后。尤其在客戶(hù)行為分析，消費(fèi)心理捕捉、個(gè)性化服務(wù)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新、洞察市場(chǎng)趨勢(shì)等方面，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用上亟待提升。此外，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建、外部數(shù)據(jù)拓展、數(shù)據(jù)分析人才儲(chǔ)備與培養(yǎng)等方面比較欠缺，無(wú)法有效盤(pán)活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)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?dú)w功于互聯(lián)網(wǎng)，隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展，所有的交易記錄、行動(dòng)軌跡、語(yǔ)音、影像、傳感信息等均可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化。因此，如何借助大數(shù)據(jù)為管理和營(yíng)銷(xiāo)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(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺(tái)的外部數(shù)據(jù)資源整合，基于用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和創(chuàng)新服務(wù)，是企業(yè)管理者需要認(rèn)真思考的。

課程收益：
.了解大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)代背景，正確認(rèn)知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)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(tái)，開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問(wèn)題和機(jī)會(huì)；
.基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，構(gòu)建精細(xì)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(kāi)展點(diǎn)對(duì)點(diǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，為客戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)，持續(xù)提升業(yè)績(jī)水平。

課程時(shí)間：2天，6小時(shí)/天
課程對(duì)象：企業(yè)中高層管理者、部門(mén)主管
課程方式：講師講授+案例解析+互動(dòng)交流+現(xiàn)場(chǎng)答疑

課程大綱
引言：互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)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(shí)較弱，人才儲(chǔ)備不足
2. 數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)積累時(shí)間長(zhǎng)，但質(zhì)量不佳
3. 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：應(yīng)用場(chǎng)景不夠，缺乏業(yè)務(wù)突破點(diǎn)
4. 數(shù)據(jù)應(yīng)用：不會(huì)造勢(shì)，缺少應(yīng)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(shí)代的沖擊——競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手到底是誰(shuí)？
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(hù)數(shù)據(jù)重構(gòu)市場(chǎng)空間
2. 降維打擊——瓦解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的慣性生存條件
3. “跨界打劫”的本質(zhì)：場(chǎng)景轉(zhuǎn)換與用戶(hù)體驗(yàn)
案例解析：BAT們的邊界到底在哪里？
三、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)及應(yīng)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(hù)畫(huà)像：消費(fèi)者心理及行為分析
案例解析：瞄準(zhǔn)社區(qū)生鮮，錢(qián)大媽?xiě){什么火爆？
3. 精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：痛點(diǎn)捕捉與個(gè)性化需求觸達(dá)
案例解析：從產(chǎn)品定義到精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，看眾安保險(xiǎn)如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)
4. 風(fēng)險(xiǎn)管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
案例解析：上海外灘陳毅廣場(chǎng)踩踏事件的反思和啟示
5. 運(yùn)營(yíng)效率：智能化和精細(xì)化管理
6. 創(chuàng)新服務(wù)：消費(fèi)者個(gè)性化需求滿(mǎn)足
案例解析：門(mén)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(tái)構(gòu)建及開(kāi)發(fā)應(yīng)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(yùn)營(yíng)中存在的不足
3. 把握市場(chǎng)變化和競(jìng)對(duì)動(dòng)態(tài)
4. 客戶(hù)需求與*體驗(yàn)
5. 個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)方案制定
6. 業(yè)務(wù)形態(tài)重塑和流程優(yōu)化
7. 洞察行業(yè)性周期走勢(shì)
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(diǎn)
1. 統(tǒng)計(jì)性分析
1）常規(guī)統(tǒng)計(jì)——轉(zhuǎn)化率、留存率、活躍度
2）不同維度的統(tǒng)計(jì)分析
3）導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取
案例解析：飛機(jī)真的是最安全的交通工具？
實(shí)戰(zhàn)分享：從某外賣(mài)平臺(tái)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，你能看出什么？
2. 預(yù)測(cè)性分析
1）捕捉各個(gè)因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)
2）通過(guò)歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢(shì)
3）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，預(yù)判和管控
案例解析：為什么電力數(shù)據(jù)真實(shí)反映了國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況？
實(shí)戰(zhàn)分享：一起市場(chǎng)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(diǎn)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(diǎn)
4. 分析思維訓(xùn)練
1）對(duì)比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián)，橫向與縱向擴(kuò)展
2）深入了解各業(yè)務(wù)板塊，使分析工作貼合實(shí)際
3）比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識(shí)
思維訓(xùn)練：為什么大部分人對(duì)中國(guó)房?jī)r(jià)走勢(shì)分析判斷失誤？
實(shí)戰(zhàn)分享：如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析識(shí)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(diǎn)
1）完整性——數(shù)據(jù)累積效應(yīng)
2）連續(xù)性——周期內(nèi)變化趨勢(shì)
3）多維度——數(shù)據(jù)的多樣性
4）傾向性——目標(biāo)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)提取
2. 外部數(shù)據(jù)渠道開(kāi)拓與整合優(yōu)化
1）“互聯(lián)網(wǎng)+”的跨界趨勢(shì)
2）構(gòu)建跨平臺(tái)信息采集體系
實(shí)戰(zhàn)分享：WiFi運(yùn)營(yíng)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(yùn)營(yíng)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(yùn)行之間的底層邏輯
2. 建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制提升部門(mén)協(xié)同效率
3. 設(shè)定關(guān)鍵性指標(biāo)，通過(guò)數(shù)據(jù)反饋進(jìn)行科學(xué)決策
1）業(yè)務(wù)改進(jìn)措施
2）績(jī)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. 建立符合實(shí)際情況的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)流程
1）數(shù)據(jù)接入
2）數(shù)據(jù)整合
3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
4）數(shù)據(jù)清洗
5）數(shù)據(jù)建模
6）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
實(shí)戰(zhàn)分享：共享雨傘“JJ傘”數(shù)據(jù)管理平臺(tái)搭建

第三講：基于用戶(hù)畫(huà)像的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)與創(chuàng)新服務(wù)
一、什么是用戶(hù)畫(huà)像
1. 用戶(hù)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(hù)畫(huà)像構(gòu)建
1. 用戶(hù)需求洞察
1）用戶(hù)角色屬性劃分
2）用戶(hù)真?zhèn)涡枨笳鐒e
3）保持傾聽(tīng)，獨(dú)立判斷
案例解析：中國(guó)郵政VS順豐速運(yùn)，用戶(hù)的槽點(diǎn)在哪里？
2. 用戶(hù)畫(huà)像的核心是標(biāo)簽
3. 數(shù)據(jù)源的建立
1）用戶(hù)數(shù)據(jù)
2）行為數(shù)據(jù)
3）消費(fèi)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(gòu)買(mǎi)力模型
2）群體畫(huà)像模型
3）購(gòu)買(mǎi)興趣模型
4）促銷(xiāo)敏感度模型
案例解析：拼多多市值相當(dāng)于4個(gè)聯(lián)想集團(tuán)，哪些用戶(hù)群體貢獻(xiàn)*？
案例解析：抖音和快手所呈現(xiàn)出的用戶(hù)畫(huà)像，反映了真實(shí)的中國(guó)青年？

三、用戶(hù)標(biāo)簽體系
1. 用戶(hù)的基礎(chǔ)信息
2. 用戶(hù)的社會(huì)屬性
3. 用戶(hù)的消費(fèi)傾向
4. 用戶(hù)的行為習(xí)慣
5. 用戶(hù)的購(gòu)物偏好
6. 用戶(hù)的心理特征
7. 用戶(hù)的異常情況
8. 用戶(hù)的使用特權(quán)
實(shí)戰(zhàn)分享：用戶(hù)畫(huà)像偏差——某廚具生產(chǎn)廠家線上推廣遭遇的困惑
實(shí)戰(zhàn)分享：用戶(hù)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(shí)戰(zhàn)分享：剛需VS偽需求——共享雨傘的用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建
四、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)與創(chuàng)新服務(wù)
1. 智能搜索
2. 社交傳播
3. 智能選品
4. 會(huì)員營(yíng)銷(xiāo)
5. DSP廣告
6. 個(gè)性化推薦
案例解析：從做什么到為誰(shuí)做，基于大數(shù)據(jù)的C2B個(gè)性化定制

第四講：大數(shù)據(jù)的正確認(rèn)知及發(fā)展趨勢(shì)
一、大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景和基礎(chǔ)條件
1. 阿里巴巴新戰(zhàn)略：數(shù)字經(jīng)濟(jì)體
2. 大數(shù)據(jù)三要素
1）大——海量，平臺(tái)級(jí)
2）數(shù)——信息，結(jié)構(gòu)化
3）據(jù)——精準(zhǔn)、可依賴(lài)
3. 大數(shù)據(jù)的六個(gè)特征
案例解析：五常大米，下單即送
4. 大數(shù)據(jù)的類(lèi)型
1）消費(fèi)數(shù)據(jù)——多維度記錄
2）機(jī)器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語(yǔ)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(dòng)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(jì)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(yīng)用
二、大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)價(jià)值及發(fā)展趨勢(shì)
1. 新能源——數(shù)據(jù)也是生產(chǎn)力
2. 個(gè)性化服務(wù)——感知用戶(hù)，精準(zhǔn)觸達(dá)
3. 標(biāo)準(zhǔn)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(lái)趨勢(shì)
1）人格化——個(gè)體都是載體
2）擴(kuò)展性——用之不竭和高兼容性
3）智能化——數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)話(huà)
視頻分享：馬云談大數(shù)據(jù)
案例解析：阿里“雙十一”背后強(qiáng)悍的數(shù)據(jù)處理能力

大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用培訓(xùn)課