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“數字經濟”賦能實體行業轉型升級培訓

課程背景：
截至2019年兩會，大數據已經連續5年進入兩會議程。在今年的兩會上，數字經濟話題更加受到社會各界的高度關注，數字經濟已經成為推動實體行業轉型升級的底層驅動，引領我國經濟發展的新引擎、新動能。
數據顯示：2017年中國數字經濟規模達到27.2萬億元，占GDP比重32.9%，2018上半年總規模達16萬億，同比增速迅猛。總體來說，數字經濟主要涵蓋大數據（數據采集）、云計算（數據分析）、人工智能（數據應用），以及互聯網+實體行業結合的部分。
然而，大部分行業在大數據面前還顯得比較遲緩，數據利用基本上處于信息查詢、報表提交層面，主要是對現有數據的簡單加工，很少涉及數據挖掘等深層應用。數據開發意識不強，數據思維不足，數據應用滯后。尤其在客戶行為分析，消費心理捕捉、個性化服務與業務創新、洞察市場趨勢等方面亟待提升。此外，在基礎數據管理、數據平臺搭建、數據分析人才儲備上比較欠缺，無法有效盤活數據資產，為企業經營決策提供有力依據。
在(zai)數(shu)字化背景下(xia)，如何借(jie)助(zhu)大數(shu)據(ju)為管(guan)理和營(ying)銷提供有力(li)支撐，如何有效挖掘自(zi)身已經沉淀(dian)的(de)數(shu)據(ju)，并實現(xian)跨(kua)行業(ye)、跨(kua)平臺的(de)外部數(shu)據(ju)資源整合，基于(yu)用戶畫(hua)像構(gou)建(jian)，實現(xian)大數(shu)據(ju)實現(xian)精(jing)準營(ying)銷和創新服務，是(shi)現(xian)階段企業(ye)管(guan)理者需要(yao)認真思(si)考的(de)。

課程收益：
.了解大數據產生的時代背景，正確認知大數據的應用價值；
.透視大數據的基本規律和特性，掌握大數據思維，提高工作效率；
.結合自身行業特性，搭建數據管理平臺，開展數據分析，發現數據背后的問題和機會；
.基于大數據應用，優化業務流程，構建精細化、智能化管理體系，提升內部管理效能；
.整(zheng)合內外部數據(ju)資源(yuan)，開展點對點精準營(ying)銷(xiao)，為(wei)客戶提(ti)供個(ge)性(xing)化服務(wu)，提(ti)升業績水平。

課程時間：2天，6小時/天
課程對象：企業中高層管理者、部門主管
課程方式：講(jiang)師講(jiang)授+案(an)例解析+互動(dong)交流(liu)+現場答疑(yi)

課程大綱
引言：互聯網+時代企業生存之道——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：康師傅連續四年凈利潤下降，市值一天蒸發1個億
第一講：數字化背景下的商業形態變革
一、傳統行業大數據開發應用的難點
1. 數據思維：數據意識較弱，人才儲備不足
2. 數據采集：數據積累時間長，但質量不佳
3. 數據開發：應用場景不夠，缺乏業務突破點
4. 數據應用：不會造勢，缺少應用的成功案例
5. 數據共享：數據不統一，難以發揮整體性作用
案例解析：數據驅動——如何用大數據賦能企業經營？
二、互聯網巨頭們的大數據基因
1. 跨界打劫——挾用戶數據重構市場空間
2. 降維打擊——瓦解競爭對手的慣性生存條件
3. 羊毛出在豬身上：消滅你與你無關
案例解析：流量收割——趣頭條低調上線網貸超市
案例解析：物業被架空，螞蟻金服牽手捷順布局智慧停車
案例解析：騰訊進軍保險，曬半年成績單——月活用戶超1200萬
三、大數據開發及應用方向
1. 產品研發：數據反饋與產品定位
2. 用戶畫像：消費者心理及行為分析
案例解析：瞄準社區生鮮，錢大媽憑什么火爆？
3. 精準營銷：痛點捕捉與需求觸達
案例解析：從產品定義到精準營銷，看眾安保險如何玩轉大數據
4. 風險管控：數據監測與風險預警
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. 創新服務：消費者個性化需求滿足
案例解析：門店數量持續(xu)暴增，美發(fa)品牌“優剪”的大數據(ju)思維(wei)和顛覆式創新

第二講：企業大數據管理平臺構建及開發應用策略
一、企業數據管理體系的重要性
1. 數據是沉睡的金礦
2. 發現運營中存在的不足
3. 把握市場變化和競對動態
4. 客戶需求與*體驗
5. 個性化營銷方案制定
6. 業務形態重塑和流程優化
7. 洞察行業性周期走勢
8. 為決策提供有效依據
案例解析：從天貓“吃貨”大數據，來看中國人消費需求的變遷
二、大數據分析挖掘方法和要點
1. 統計性分析
1）常規統計——轉化率、留存率、活躍度
2）不同維度的統計分析
3）導向性的數據提取
案例解析：飛機真的是最安全的交通工具？
實戰分享：從某外賣平臺的統計數據中，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
2）通過歷史數據發掘規律和趨勢
3）風險評估，預判和管控
案例解析：為什么電力數據真實反映了國民經濟運行狀況？
實戰分享：一起市場人員集體違規行為引發的KPI重構
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，橫向與縱向擴展
2）深入了解各業務板塊，使分析工作貼合實際
3）比數據分析更重要的是大數據思維和意識
思維訓練：為什么大部分人對中國房價走勢分析判斷失誤？
實戰分享：如何通過數據分析識別已損壞的共享雨傘？
三、大數據內部采集與外部整合
1. 內部數據采集要點
1）完整性——數據累積效應
2）連續性——周期內變化趨勢
3）多維度——數據的多樣性
4）傾向性——目標導向的數據提取
2. 外部數據渠道開拓與整合優化
1）“互聯網+”的跨界趨勢
2）構建跨平臺信息采集體系
實戰分享：WiFi運營商“百米生活”與公安網監的大數據合作
四、如何將運營數據有效轉化為管理依據
1. 掌握各業務板塊與數據運行之間的底層邏輯
2. 建立數據共享機制提升部門協同效率
3. 設定關鍵性指標，通過數據反饋進行科學決策
1）業務改進措施
2）績效考核體系
3）供應鏈優化
4）信息安全管理
5）品牌建設
6）客服體系建設
4. 建立符合實際情況的數據開發流程
1）數據接入
2）數據整合
3）數據倉庫
4）數據清洗
5）數據建模
6）數據呈現
實戰分享(xiang)：共享(xiang)雨傘“JJ傘”數據管理平臺搭建

第三講：基于用戶畫像的大數據精準營銷與創新服務
一、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？
二、用戶畫像構建
1. 用戶需求洞察
1）用戶角色屬性劃分
2）用戶真偽需求甄別
3）保持傾聽，獨立判斷
案例解析：中國郵政VS順豐速運，用戶的槽點在哪里？
2. 用戶畫像的核心是標簽
3. 數據源的建立
1）用戶數據
2）行為數據
3）消費數據
4）商品數據
5）客服數據
4. 數據建模及規則
1）購買力模型
2）群體畫像模型
3）購買興趣模型
4）促銷敏感度模型
案例解析：用數據解讀三只松鼠，414萬條評價背后暴露了什么？
案例解析：拼多多市值相當于4個聯想集團，哪些用戶群體貢獻*？
案例解析：抖音和快手所呈現出的用戶畫像，反映了真實的中國青年？
三、用戶標簽體系
1. 用戶的基礎信息
2. 用戶的社會屬性
3. 用戶的消費傾向
4. 用戶的行為習慣
5. 用戶的購物偏好
6. 用戶的心理特征
7. 用戶的異常情況
8. 用戶的使用特權
實戰分享：用戶畫像偏差——某廚具生產廠家線上推廣遭遇的困惑
實戰分享：用戶群體重構——某家電生產廠家的互聯網轉型策略
實戰分享：剛需VS偽需求——共享雨傘的用戶畫像構建
四、精準營銷與創新服務
1. 智能搜索
2. 社交傳播
3. 智能選品
4. 會員營銷
5. DSP廣告
6. 個性化推薦
案例解析：從做什么到為誰做，基于大數據的C2B個性化定(ding)制(zhi)

第四講：大數據的正確認知及發展趨勢
一、大數據的時代背景和基礎條件
1. 阿里巴巴新戰略：數字經濟體
2. 大數據三要素
1）大——海量，平臺級
2）數——信息，結構化
3）據——精準、可依賴
3. 大數據的六個特征
案例解析：五常大米，下單即送
4. 大數據的類型
1）消費數據——多維度記錄
2）機器和傳感數據——圖文、語音、影像
3）行為數據——位置、軌跡、交易
4. 大數據與移動互聯網
5. 大數據與物聯網
6. 大數據與云計算
7.大數據與人工智能
5. 大數據在各行業的應用
二、大數據的開發價值及發展趨勢
1. 新能源——數據也是生產力
2. 個性化服務——感知用戶，精準觸達
3. 標準化輸出——邊際成本和規模效應
4. 大數據發展現狀及未來趨勢
1）人格化——個體都是載體
2）擴展性——用之不竭和高兼容性
3）智能化——數據會說話
視頻分享：馬云談大數據
 案例解析：阿里(li)“雙十一”背后強悍(han)的數(shu)據處理能力

“數字經濟”賦能實體行業轉型升級培訓