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市場大數據深度分析

【課程背景】
企業數字化轉型是大勢所趨，新的商業模式、新的渠道、新的方法，不斷將數字化技術與業務充分融合，在創新中求變，為消費者創造多、快、好、省的價值。在這一過程中，充分利用優秀的數據分析模型和工具，通過交互可視化實現針對企業數據進行專業分析，支撐決策人員做出更加符合公司策略和利益的決策，使企業的戰略及戰術切實落地。其中，最重要的三個法則是：結合業務場景、提升業務指標、構建企業組織能力。隨著商業環境的發展愈加快速，客戶的需求變化更不容易被捕獲，這也讓企業重新審視數據商業智能的價值所在。越來越多的企業下定決心打通企業的數據孤島，打開“商業智能化”的大門。
本(ben)課(ke)程指(zhi)導企業(ye)(ye)(ye)核心團隊轉變(bian)思(si)維，從(cong)授人以魚(yu)到授人以漁(yu)，致力提升業(ye)(ye)(ye)務用(yong)戶的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)素養和數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分析(xi)能力，從(cong)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)中(zhong)發現新的(de)問(wen)題和商(shang)(shang)(shang)業(ye)(ye)(ye)機會點(dian)。本(ben)課(ke)程涵蓋(gai)商(shang)(shang)(shang)業(ye)(ye)(ye)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分析(xi)中(zhong)常用(yong)方法，重點(dian)探討了大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)營銷的(de)意義和數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)應用(yong)體系(xi)，注(zhu)重深度理(li)(li)解數(shu)(shu)字(zi)商(shang)(shang)(shang)業(ye)(ye)(ye)的(de)本(ben)質，支撐企業(ye)(ye)(ye)管理(li)(li)者根據(ju)(ju)(ju)(ju)市(shi)場變(bian)化(hua)，動(dong)態地(di)設計出高盈(ying)利(li)的(de)商(shang)(shang)(shang)業(ye)(ye)(ye)模式(shi)，從(cong)客(ke)戶思(si)維、利(li)益共贏、數(shu)(shu)字(zi)化(hua)、平臺(tai)模式(shi)、指(zhi)數(shu)(shu)思(si)維、循環商(shang)(shang)(shang)業(ye)(ye)(ye)六大要(yao)點(dian)出發，圍繞商(shang)(shang)(shang)業(ye)(ye)(ye)元素的(de)重要(yao)性進行排列組合，指(zhi)導企業(ye)(ye)(ye)不(bu)斷(duan)革(ge)新自己的(de)商(shang)(shang)(shang)業(ye)(ye)(ye)模式(shi)，對(dui)外關注(zhu)客(ke)戶導向和營銷增(zeng)長，對(dui)內強調(diao)數(shu)(shu)字(zi)化(hua)組織(zhi)構建與人才能力提升，動(dong)態地(di)、便(bian)捷(jie)地(di)滿足(zu)客(ke)戶需(xu)求(qiu)，不(bu)斷(duan)為客(ke)戶創造新的(de)價值，使企業(ye)(ye)(ye)在(zai)當下激烈的(de)市(shi)場競爭中(zhong)勝出！

【課程收益】
提煉商業數據分析模板及其背后的思維邏輯，展示*實踐內容，為實戰提供“模板化”的公式及思維
不論從事IT工作、財務工作，還是企業的高管，都可以像商業分析師一樣思考，挖掘商業數據背后的價值
深入淺出，從理論到實踐，既給初學者提供學習的路徑，也給進階者帶來思維的碰撞
逐個解疑，層層剖析，讓商業智能數據分析實戰變得生動、深刻，具有挑戰性
貼近業務，以商業價值和商業數據為導向，快速迭代更新，推動企業實現“IT業務化，業務IT化”
深入分析構建數字營銷策略和建立高效的數字化組織，助力企業實現數字化營銷的全面轉型，以及數字化戰略和組織的升級
系統性地(di)提煉出(chu)的關于數字營銷(xiao)的創新理論(lun)和(he)實戰攻略(lve)，為理解前沿數字營銷(xiao)實戰知識(shi)與(yu)經驗(yan)提供扎實的指(zhi)導

【課程對象】
-企業高層管理者：董事長、總裁、總經理、分管副總等
-戰略高層、戰略規劃、頂層設計負責人（CEO、CTO、CIO、CMO等）
-各個條線的業務負責人和技術專家
-產品開發與創新人員、服務方案制定者
-市場營銷策劃、客戶經理、產品經理等
-創(chuang)(chuang)新業(ye)務的負責(ze)人，創(chuang)(chuang)新創(chuang)(chuang)業(ye)導師及實(shi)踐者

【課程大綱】
第一部分、商業數據深度分析：數理模型與市場洞察方法
一、商業分析概述
1、商業數據分析的概念
什么是商業數據分析
商業數據分析需要具備的能力
2、商業數據分析的特點
3、商業數據分析的價值
4、商業數據分析的業務流程
商業數據分析的三個階段六個步驟
階段一：構建問題
階段二：分析問題、解決問題
階段三：傳達結構并行動
5、商業數據分析的核心技能模型
-數據分析能力
-邏輯思維能力
-贏得結果能力
6、商業數(shu)據分析場景

二、面向商業分析的數理模型
1、數理模型的核心分析方法
-假設法
-對比分析
-分組分析
-趨勢分析
-結構分析
-矩陣分析
-多維分析
-公式分析
-路徑分析
-交叉分析
2、數理模型的數據分析思維模式
-分類思維模式
-對比思維模式
-時間序列思維模式
-邏輯樹思維模式
-指數化思維模式
-下鉆思維模式
-經營思維模式
3、數理模型中的五大數據分析模型
-AARRR模型
-RFM模型
-CLV用戶生命周期模型
-事件分析模型
-用戶旅程模型
4、數理模型的業務分析框架
-商業發展不同階段的分析框架
5、數理模型的業務指標體系
-搭建目的
-搭建步驟

三、數理模型的可視化呈現及分析
1、數據信息分析—如何有條理地整理數據信息
-信息分析的目的和對象
-信息分析流程
2、數據信息分析—常用數據分析應用
3、定性信息分析—如何呈現更直觀易讀
實例：
進口品牌SUV銷(xiao)量數據分析

四、數理模型的應用方法論——透過數據看本質
1、方法論：如何深度進行數據挖掘，得出有價值的觀點
管理項目中，客戶提出的問題
透過現象看本質-方法論和應用技巧
透過現象看本質-以公司為例
2、方法論應用舉例
第一步：確定數據分解的框架
第二步：基于該框架對目標公司進行分析
第三步：與歷史數據、與可比競爭者進行對比
第四步：對重點領域進行細化分析
第五步：定性分析，分析背后的原因
第六步：匯總報表，并給出建議
3、商業分析中常見問題
實例：
如何拆(chai)解分析各大白酒上市(shi)公司的財(cai)務指(zhi)標

五、蛋糕到底有多大？通過市場規模分析觀測行業發展情況
1、市場規模計算：現有規模&未來規模預測
-市場規模測算方法
-測算當前市場和未來市場的異同
2、市場規模預測框架搭建
Step1. 列出行業分析框架
Step2. 按照分析框架，列出歷史數據
Step3. 進行未來 3 - 5 年相關變量的預測
Step4. 對市場預測模型進行歸納、總結
案例：
中國天然氣行業
健身房行業

六、蛋糕可以分多少？看懂細分市場和產業鏈，準確判斷行業態勢
1、摸清產業鏈構成及各環節的基本態勢
-產業鏈梳理步驟
-如何從零開始研究產業鏈構成
2、細分環節，分析重點
-各環節的切分及相互影響
-如何確定產業鏈的重點環節？
-確定重點環節之后，從哪些角度進行分析？
案例：
快遞行業
3、摸清細分行業的構成和基本情況
-快速摸清細分行業的構成
-確定重點環節之后的分析角度
政策分析：不同機構的適用政策與規定
細分行業發展的驅動因素
案例：
物流行業細分
4、競爭者分析
行業競爭格局如何分析
競爭者分析的方法
案例：
快遞行業競爭態勢概覽
以健身房行業(ye)投資(zi)項目(mu)為例

七、如何看懂新興企業的商業模式和前景
1、從經典商業模式出發，看懂復雜多變的創新模式
-如何定義商業模式
-從公司層面解讀商業模式
-資源驅動的商業模式
-產品驅動的商業模式
-客戶驅動的商業模式
2、系統分析創新商業模式的核心要點
核心要點1-用戶價值
核心要點2-收入來源
核心要點3-市場規模
核心要點4-競(jing)爭(zheng)格(ge)局(ju)

第二部分、企業數字化經營：統計決策與大數據價值挖掘
一、數字化經營的難點分析
1、難點分析：為什么企業數字化經營無法帶來價值？
2、價值視角：需求各異，眾口難調
3、數據視角：紛繁復雜，負重前行
4、數據(ju)(ju)團隊的(de)關鍵(jian)價(jia)值：數據(ju)(ju)和(he)價(jia)值之間的(de)橋梁(liang)

二、面向統計決策的戰略分析模型
1、BCG矩陣
2、PESTLE分析
3、SWOT分析
4、價值鏈模型
5、生命周期模型
6、行業集中度模型

三、統計決策的價值視角
1、如何創造數據價值？
2、數據價值的場景連接
-決策層
-IT層
-業務層
-場景
3、場景出發點：決策者如何改善經營？
4、價值視角的典型場景
-幫決策者提升信息收集的效率體驗
-幫決策者加強業務過程的精細化管理
-用價值衡量驅動執行的不斷改進
案例：
某醫療機構的自動化報表體系
中建鋼構
5、決策層的價值衡量
-基于“人”的視角
-基于(yu)“事”的(de)視(shi)角

四、統計決策的數據視角
1、如何改善數據的質量？
2、當前企業數據質量存在的問題
案例：
某證券公司的數據質量案例
3、數據視角的成功經驗：加強底層數據處理
4、數據視角的成功經驗：加強中間模型的建立，提升數據深度
-數據模型建立
-業務模型建立

五、縮短數據和價值的距離
1、數據團隊帶領企業打贏數字化經營之戰
定戰術：IT部門的定位
建能力：培養鏈路上最重要的人（數據運營官的平臺）
給武器：FineBI+FineReport（行業方案和企業管理平臺）
多實戰：思想碰撞+實際經驗互換（面向“人術器”的完整服務體系）
案例：
某大型藥企的數據人才蛻變
2、“人術器”完整的服務體系
-器（工具）
-器（方案）
-人（服務）
-術（交流平臺）

六、如何像咨詢顧問一樣解決企業內部的問題
1、如何對一個新的產品定價
舉例：如何對一個新的產品定價？
方法論：在討論定價時，通常我們討論的是兩方面
-基準定價策略
-定價調整策略
2、基準定價策略的操作方法
-基于成本的定價方法
-基于競爭/需求的定價方法
3、基準定價策略的適用行業
基于成本的定價方法的適用行業
基于競爭/需求的定價方法的適用行業
4、基準定價策略的使用
基于成本的定價方法的使用
基于競爭/需求的定價方法的使用
5、如何解決盈利率下降的問題
舉例：如何解決盈利率下降的問題？
方法論：沿著四部曲，解決盈利率下降的問題
第一步：定量尋找原因
第二步：明確分析重點
第三步：定性刨根問底
第四步：提出改善建議
6、企業內部問題的總結
-新產品定價及定價調整策略
-解決盈利性問題
7、能源化(hua)工企業的數(shu)據化(hua)經營（BI）解決方(fang)案

七、綜合案例：
1、電力業數據化經營（BI）解決方案
2、建筑業數據化經營（BI）解決方案
3、零售業數據化經營（BI）解決方案
4、物流業數據化經營（BI）解決方案
5、醫療行業數據化經營（BI）解決方案
6、醫藥行業數據化經營（BI）解決方案
7、銀行數據化經營（BI）解(jie)決(jue)方(fang)案

市場大數據深度分析