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數(shù)據驅動:大數(shù)據開發(fā)運營與應用實踐

課程編號:21640

課程價格:¥22260/天

課程時長:2 天

課程人氣:1129

行業(yè)類別:通信郵政     

專業(yè)類別:戰(zhàn)略管理 

授課講師:張世民

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【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)據的時代背景和基礎條件,正確認知大數(shù)據的應用價值; ▲透視大數(shù)據的基本規(guī)律和特性,掌握大數(shù)據思維,提高工作效率; ▲搭建數(shù)據管理平臺,開展數(shù)據分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據背后的問題和機會; ▲基于大數(shù)據應用,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)感受到托舉產業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產業(yè)化的新型基礎設施的重要性。

數(shù)字經濟已經成為推動實體行業(yè)轉型升級的底層驅動,引領我國經濟發(fā)展的新引擎、新動能。總體來說,數(shù)字經濟主要涵蓋大數(shù)據(數(shù)據采集)、云計算(數(shù)據分析)、人工智能(數(shù)據應用),以及互聯(lián)網+實體行業(yè)結合的部分。

然而,很多行業(yè)在大數(shù)據面前還顯得比較遲緩,數(shù)據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)據的簡單加工,很少涉及數(shù)據挖掘等深層應用。數(shù)據開發(fā)意識不強,數(shù)據思維不足,數(shù)據應用滯后。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)據管理、數(shù)據平臺搭建、數(shù)據分析人才儲備上比較欠缺,無法有效盤活數(shù)據資產,為企業(yè)經營決策提供有力依據。

在數(shù)字化背景下,如何借助大數(shù)據為管理和營銷提供有力支撐,如何有效挖掘自身已經沉淀的數(shù)據,并實現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺的外部數(shù)據資源整合,基于用戶畫像構建,實現(xiàn)大數(shù)據實現(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

第一講:數(shù)字化背景下的商業(yè)變革

一、大數(shù)據的內涵定義和基礎條件

1. 阿里巴巴新戰(zhàn)略:數(shù)字經濟體

2. 大數(shù)據三個要素

1)大——海量,平臺級

2)數(shù)——信息,結構化

3)據——精準,可依賴

3. 大數(shù)據的六個特征

案例解析:五常大米,下單即送

4. 大數(shù)據的三種類型

1)消費數(shù)據——多維度記錄

2)機器和傳感數(shù)據——圖文、語音、影像

3)行為數(shù)據——位置、軌跡、交易

5. 大數(shù)據+移動互聯(lián)網

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+物聯(lián)網

1)物聯(lián)網的三個基本特征

2)傳感器——人類感官的延伸

3)互聯(lián)網是一張網,物聯(lián)網是整個世界

案例解析:萬物互聯(lián)——當尿不濕植入芯片

7. 大數(shù)據+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+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)據處理能力

9. 大數(shù)據與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)據在各行業(yè)的應用

大數(shù)據開發(fā)面臨的難點

1. 數(shù)據思維:數(shù)據意識較弱,人才儲備不足

2. 數(shù)據采集:數(shù)據積累時間長,但質量不佳

3. 數(shù)據開發(fā):應用場景不夠,缺乏業(yè)務突破點

4. 數(shù)據應用:條件所限,缺少應用的成功案例

5. 數(shù)據共享:數(shù)據不統(tǒng)一,難以發(fā)揮整體作用

大數(shù)據運營及數(shù)據挖掘

1. 產品研發(fā):數(shù)據反饋與產品定位

案例解析:從產品定義看眾安保險如何玩轉大數(shù)據

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)據思維和顛覆式創(chuàng)新

 

第二講:企業(yè)大數(shù)據平臺構建及應用策略

一、大數(shù)據開發(fā)和應用方向

1. 發(fā)現(xiàn)運營存在的不足

2. 產品研發(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

視頻分享:什么是馬云眼中的“新能源”

企業(yè)大數(shù)據管理平臺建設

1. 掌握各業(yè)務板塊與數(shù)據運行之間的底層邏輯

2. 建立數(shù)據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)據開發(fā)流程

1)數(shù)據接入

2)數(shù)據整合

3)數(shù)據清洗

4)數(shù)據分析

5)數(shù)據呈現(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

大數(shù)據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)據中,你能看出什么?

2. 預測性分析

1)捕捉各個因素之間的內在關聯(lián)

2)通過歷史數(shù)據發(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)據真實反映了國民經濟運行狀況?

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——ExcelPPT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)據分析更重要的是大數(shù)據思維和意識

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)據分析識別已損壞的共享雨傘?

第三講:傳統(tǒng)產業(yè)如何植入數(shù)字化基因

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:4S店人員身上折射的用戶思維缺失

產品思維——對一切有違人性的產品和服務保持憤怒

1. 無痛點,不產品(服務)

2. 做減法,不做加法(功能)

3. 小步快跑,快速迭代(效率)

4. 避免過度的產品設計(機制)

案例解析:馬桶上的兩個按鈕VS蘋果的HOME

案例解析:瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5

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”

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

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)據建模及規(guī)則

1)群體畫像模型

2)購買興趣模型

3)產品定義模型

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——某廚具廠家國內業(yè)務遭遇的困惑

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

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