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數字化技能培訓

【課程背景】
麥肯錫報告指出，企業數字化轉型失敗率高達80%，原因不是技術和設備，而是認知誤區、組織適配。其中組織適配一方面要重構公司組織，另一方面就要培養員工的數據分析能力，本課程就是給中層員工講的數字化通識課，從而給組織賦能。同時也會破除中層的認知誤區，清楚地知道數字化能做什么，不能做什么。
具體而言本課程包括如下內容：
提升認知：通過各種維度的數據展現，可以幫你認知用戶、挖掘新用戶。
發現問題：通過數據可指導業務人員發現問題，從而解決問題。
評估效果：解決完畢后如何評估？這仍然用數據說話。
如何做到？ 我們不能單純地學習數據分析知識，而要結合業務、底層邏輯來學習，從而學以致用。同時要理解，數據分析是分析問題的一個環節，我們不僅僅要學習數據分析，還要學會系統思考。本課程就是圍繞這些邏輯構建的，從而全面提升數字能力。
而(er)本(ben)課程的(de)與(yu)其他課程不同之處在于：① 老師(shi)跨(kua)界服務過傳(chuan)統企業、頭部互聯網企業、硬件(jian)、安(an)全和(he)網絡公司，因(yin)此可更好地運用數據分析經(jing)驗。 ② 延(yan)續了本(ben)人(ren)暢銷書(shu)的(de)風格，即分模塊、分層級、分步(bu)驟地講解，且注重工(gong)作場景的(de)細(xi)節呈現。

【課程收益】
能將數據分析用在日常工作中
能避開常見的數據實施和調查誤區
能學會分解任務，確定正確的執行目標
學會用數據發現問題、增進認知和評估業績
能將互(hu)聯網(wang)的(de)數據建模等經典方法用在工作中

【課程對象】
 銷售(shou)經(jing)(jing)理/總監(jian)，客服經(jing)(jing)理/總監(jian), 運(yun)營經(jing)(jing)理/總監(jian)，技術總監(jian)，產品經(jing)(jing)理，項目(mu)經(jing)(jing)理，售(shou)前經(jing)(jing)理等一(yi)線(xian)管(guan)理人員

【課程特色】
接(jie)地氣：以改變為目標，將工作方法一步(bu)步(bu)呈現出(chu)來。細(xi)致：不高談(tan)闊論(lun)，講解細(xi)致，深入淺(qian)出(chu)。專業：沉淀多年(nian)，總結(jie)了多個(ge)套理論(lun)體系，且不需要編程(cheng)基礎。

【課程大綱】
一、為什么數據能力是必備技能？
1.新時代下的管理和業務困惑
2.數據分析如何解決這些困惑
案例(li)：中小(xiao)餐廳、中小(xiao)制造企業、某(mou)上市教育公司

二、數據指標的全景地圖
1.常見的數據指標有哪些？
2.選擇數據指標的基本原則
3.什么是數據指標體系？
案例：金(jin)融公司(si)、零售公司(si)、內容(rong)行業

三、數據分析如何用在公司業務中？
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
2.定位數據的波動的原因
工具：對比、假設、相關度和群組分析法
案例：分析線下教育企業數據波動、復購率下降原因。
3.銷售型企業的業務指標設定、營銷策略設定
工具：RFM、AARRR、漏斗分析方法
案例：餐飲企業個性化營銷、電商電信企業個性化推薦
4. 企業大數據分析、策略制定
工具：決策樹、K近領法、線性回歸，數據建模、維度拆分
案例：機票推薦(jian)、金融風控、汽車(che)/房產

四、用數據分析解決問題的思路是什么？
1.明確業務問題：如何確定業務的價值、用戶的底層需求？
2.明確業務指標：如何設定數字和非數字的KRO指標？
3.進行業務設計：如何設計業務流程，并拆分數字指標？
4.評估效果和提升認知：如何看數來提升業務認知，拆分細分人群？
5.數據分析的能與不能：什么時候數據分析是錯誤的？ 
工具：A/B測試、用戶畫像、數據建模
案例(li)：在線教育業務系統搭建

五、如何快速有效地獲得數據
1.日常數據訪談如何做？
2.數據調查的問卷設計？
3.如何用互聯網獲(huo)得數據(ju)？

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