數(shù)字化轉(zhuǎn)型與落地實(shí)踐策略

?

課程背景：

戰(zhàn)“疫”期間，助力線上交易、遠(yuǎn)程辦公、在線教育，云服務(wù)無處不在；從流動(dòng)人員健康監(jiān)測，到疫情態(tài)勢研判，大數(shù)據(jù)應(yīng)用身手不凡；廣泛應(yīng)用機(jī)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(shù)的普及運(yùn)用，人們愈發(fā)感受到產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的重要性。

近幾年里互聯(lián)網(wǎng)巨頭攻城略地，其根本原因在對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的極致應(yīng)用。阿里巴巴掌握了中國人的消費(fèi)記錄，騰訊獲取了我們的社交關(guān)系鏈，滴滴出行和百度地圖最清楚人們的行動(dòng)軌跡，美團(tuán)最了解我們的吃喝玩樂。甚至人們平時(shí)用鍵盤和手機(jī)打字，也被搜狗掌握了我們的輸入習(xí)慣。這些沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對于企業(yè)而言就是核心競爭力。

然而，很多行業(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、報(bào)表提交層面，主要是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應(yīng)用。數(shù)據(jù)開發(fā)意識不強(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、洞察市場趨勢等方面亟待提升。此外，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)平臺搭建、數(shù)據(jù)分析人才儲備上比較欠缺，無法有效盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為企業(yè)經(jīng)營決策提供有力依據(jù)。

在數(shù)字化背景下，如何借助大數(shù)據(jù)為管理和營銷提供有力支撐，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)、跨平臺的外部數(shù)據(jù)資源整合，基于用戶畫像構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和創(chuàng)新服務(wù)，是現(xiàn)階段企業(yè)管理者需要認(rèn)真思考的。

課程收益：

1. 了解數(shù)字化的時(shí)代背景和基礎(chǔ)條件，正確認(rèn)知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值；

2.?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；

3.?搭建數(shù)據(jù)管理平臺，開展數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問題和機(jī)會(huì)；

4.?基于數(shù)字化應(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；

5.?為組織植入數(shù)字化基因，樹立創(chuàng)新管理意識，持續(xù)的發(fā)現(xiàn)新機(jī)會(huì)。

課程結(jié)構(gòu)：

?

?

?

?

課程時(shí)間：1天，6小時(shí)/天

授課對象：企業(yè)高管、相關(guān)崗位人員

課程方式：講師講授+案例解析+互動(dòng)交流+現(xiàn)場答疑

?

課程大綱

?

引言：市場倒逼——躺著賺錢的時(shí)代結(jié)束了

第一單元：數(shù)字化背景下的商業(yè)變革

一、大數(shù)據(jù)內(nèi)涵定義和基礎(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)三個(gè)要素

（1）大——海量，平臺級

（2）數(shù)——信息，結(jié)構(gòu)化

（3）據(jù)——精準(zhǔn)、可依賴

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)的三種類型

（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、語音、影像

（3）行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易

5.?大數(shù)據(jù)+移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)

——終端普及率

——用戶習(xí)慣

——支付體系

6.?大數(shù)據(jù)+物聯(lián)網(wǎng)

（1）物聯(lián)網(wǎng)的三個(gè)基本特征

（2）傳感器——人類感官的延伸

（3）互聯(lián)網(wǎng)是一張網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)是整個(gè)世界

【案例解析】萬物互聯(lián)——當(dāng)尿不濕植入芯片

7.?大數(shù)據(jù)+5G

（1）高速率：大幅提高傳輸速率

（2）低時(shí)延：端到端毫秒級時(shí)延

（3）大帶寬：km2百萬級設(shè)備接入

（4）廣連接：應(yīng)用場景更加豐富

8.?大數(shù)據(jù)+云計(jì)算

（1）為了無法計(jì)算的價(jià)值

（2）算力提升與算法優(yōu)化

（3）大數(shù)據(jù)反哺云計(jì)算

（4）企業(yè)上云和政務(wù)上云大趨勢

【案例解析】過去一百年人類離不開電力，未來人類離不開算力

9.?大數(shù)據(jù)+AI人工智能

【案例解析】百度AI戰(zhàn)略——無人駕駛

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的難點(diǎn)

1.?數(shù)據(jù)思維：數(shù)據(jù)意識較弱，人才儲備不足

2.?數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)積累時(shí)間長，但質(zhì)量不佳

3.?數(shù)據(jù)開發(fā)：應(yīng)用場景不夠，缺乏業(yè)務(wù)突破點(diǎn)

4.?數(shù)據(jù)應(yīng)用：條件所限，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)揮整體作用

三、大數(shù)據(jù)運(yùn)營及應(yīng)用方向

1. 產(chǎn)品研發(fā)：數(shù)據(jù)反饋與產(chǎn)品定位

【案例解析】從產(chǎn)品定義看眾安保險(xiǎn)如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)

2. 用戶畫像：消費(fèi)者心理及行為分析

【案例解析】瞄準(zhǔn)社區(qū)生鮮，錢大媽憑什么火爆？

1.?精準(zhǔn)營銷：痛點(diǎn)捕捉與需求觸達(dá)

4. 風(fēng)險(xiǎn)管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)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(yùn)營效率：智能化和精細(xì)化管理

6.?創(chuàng)新服務(wù)：消費(fèi)者個(gè)性化需求滿足

【案例解析】門店暴增，“優(yōu)剪”的大數(shù)據(jù)思維和顛覆式創(chuàng)新

第二單元：數(shù)字化平臺構(gòu)建及應(yīng)用策略

一、大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要性

1. 發(fā)現(xiàn)運(yùn)營存在的不足

2. 市場變化和競對動(dòng)態(tài)

3. 客戶需求與極致體驗(yàn)

4. 個(gè)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(jù)

【案例解析】什么是馬云眼中的“新能源”

二、大數(shù)據(jù)開發(fā)運(yùn)營流程

1. 數(shù)據(jù)接入

2. 數(shù)據(jù)整合

3. 數(shù)據(jù)清洗

4. 數(shù)據(jù)分析

5. 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

6. 建模應(yīng)用

三、數(shù)字化管理與信息化構(gòu)建

1. 掌握業(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)制提升部門協(xié)同效率

3. 設(shè)定關(guān)鍵指標(biāo)，通過數(shù)據(jù)反饋進(jìn)行科學(xué)決策

（1）業(yè)務(wù)改進(jìn)措施

（2）績效考核體系

（3）服務(wù)流程優(yōu)化

（4）信息安全管理

（5）客服體系建設(shè)

（6）品牌建設(shè)

4. 符合實(shí)際情況的數(shù)據(jù)開發(fā)流程

（1）數(shù)據(jù)接入

（2）數(shù)據(jù)整合

（3）數(shù)據(jù)清洗

（4）數(shù)據(jù)分析

（5）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

（6）建模應(yīng)用

【實(shí)戰(zhàn)分享】共享雨傘“JJ傘”數(shù)據(jù)管理平臺搭建

四、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點(diǎn)

1. 統(tǒng)計(jì)性分析

（1）結(jié)合業(yè)務(wù)場景設(shè)定關(guān)鍵指標(biāo)

（2）不同維度組合的統(tǒng)計(jì)模型

（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】從某外賣平臺的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，你能看出什么？

2. 預(yù)測性分析

（1）捕捉各個(gè)因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)

（2）通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢

（3）風(fēng)險(xiǎn)評估，預(yù)判和管控

【案例解析】為什么電力數(shù)據(jù)真實(shí)反映了國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況？

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

4. 分析思維訓(xùn)練

（1）對比、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

【思維訓(xùn)練】為什么大部分人對中國房價(jià)走勢預(yù)測失誤？

【實(shí)戰(zhàn)分享】如何通過數(shù)據(jù)分析識別已損壞的共享雨傘？

第三單元：實(shí)體產(chǎn)業(yè)如何植入數(shù)字基因

一、用戶思維——為懶人服務(wù)

1. 傻瓜式、簡單可依賴

2. 別讓消費(fèi)者做選擇題

3. 需求洞察與痛點(diǎn)捕捉

4. 用戶需求VS應(yīng)用場景

【案例解析】郵政VS順豐，用戶的槽點(diǎn)在哪里

二、產(chǎn)品思維——對一切有違人性的產(chǎn)品和服務(wù)保持憤怒

1.?無痛點(diǎn)，不產(chǎn)品（服務(wù)）

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(chǎn)品設(shè)計(jì)（機(jī)制）

【案例解析】瞄準(zhǔn)社區(qū)生鮮，錢大媽憑什么火爆

【案例解析】瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5秒

三、平臺思維——規(guī)則制定者

1. 邊際成本與規(guī)模效應(yīng)

2. 利益相關(guān)者的交易結(jié)構(gòu)

3. 四度法則：深度、廣度、維度、力度

【實(shí)戰(zhàn)分享】某新能源充電樁運(yùn)營平臺的糾結(jié)

四、跨界思維——亂拳打死老師傅

1. 挾用戶數(shù)據(jù)重構(gòu)市場空間

2. 瓦解競爭對手的慣性生存條件

3. “跨界打劫”VS“降維打擊”

4.“跨界打劫”的本質(zhì)：場景轉(zhuǎn)換與用戶體驗(yàn)

【案例解析】誰奪走了分眾傳媒的電梯生意

五、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. 創(chuàng)新是“有中生無”

4. 微創(chuàng)新——保持饑餓感

【案例解析】馬云聲稱的“珍珠港偷襲”

?