教學(xué)優(yōu)勢
曙海教育的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系。曙海集團的課程在業(yè)內(nèi)有著廣泛的美譽度和響亮的知名度。
秉承二十幾年積累的教學(xué)品質(zhì)，本課程以真實項目實戰(zhàn)為導(dǎo)向,授課工程師將會與您分享設(shè)計的全流程及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗。
| 引言：數(shù)字化時代企業(yè)生存之道——保持饑餓感 | 1.數(shù)字經(jīng)濟才是真正的“計劃經(jīng)濟” |
| 2.數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)發(fā)展的核心競爭力 | |
| 3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型是雙輪驅(qū)動的“一把手工程” | |
| 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)濟體 | |
| 2.?大數(shù)據(jù)三個要素 | |
| （1）大——海量，平臺級 | |
| （2）數(shù)——信息，結(jié)構(gòu)化 | |
| （3）據(jù)——精準、可依賴 | |
| 3.?大數(shù)據(jù)的六個特征 | |
| 4.?大數(shù)據(jù)的三種類型 | |
| （1）消費數(shù)據(jù)——多維度記錄 | |
| （2）機器和傳感數(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)的三個基本特征 | |
| （2）物聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)：連接一切 | |
| （3）傳感器——人類感官的延伸 | |
| 【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）低時延：端到端毫秒級時延 | |
| （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 | |
| 【案例解析】消費互聯(lián)網(wǎng)VS產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng) | |
| 8.?大數(shù)據(jù)+云計算 | |
| （1）大數(shù)據(jù)反哺云計算 | |
| （2）算力提升與算法優(yōu)化 | |
| （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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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)運營存在的不足 | |
| 2.?市場變化和競對動態(tài) | |
| 3.?客戶需求與極致體驗 | |
| 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(jù) | |
| 【案例解析】什么是馬云眼中的“新能源” | |
| 二、數(shù)字化管理與信息化建設(shè) | |
| 1.?掌握業(yè)務(wù)板塊與數(shù)據(jù)運行之間的底層邏輯 | |
| 2.?建立數(shù)據(jù)共享機制提升部門協(xié)同效率 | |
| 3.?設(shè)定關(guān)鍵指標，通過數(shù)據(jù)反饋進行科學(xué)決策 | |
| （1）業(yè)務(wù)改進措施 | |
| （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 | |
| 三、大數(shù)據(jù)運營及應(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)品定義看眾安保險如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù) | |
| 2.?用戶畫像：消費者心理及行為分析 | |
| 【案例解析】在非洲賣的最好的中國手機品牌 | |
| 1.?精準營銷：痛點捕捉與需求觸達 | |
| 4.?風(fēng)險管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測與風(fēng)險預(yù)警 | |
| 【案例解析】上海外灘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(wù)：客戶個性化需求滿足 | |
| 【案例解析】門店暴增，“優(yōu)剪”的數(shù)據(jù)思維和顛覆式創(chuàng)新 | |
| 四、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點 | |
| 1.?統(tǒng)計性分析 | |
| （1）結(jié)合業(yè)務(wù)場景設(shè)定關(guān)鍵指標 | |
| （2）不同維度組合的統(tǒng)計模型 | |
| （3）導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)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(jù)中，你能看出什么？ | |
| 2.?預(yù)測性分析 | |
| （1）捕捉各個因素之間的內(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)險評估，預(yù)判和管控 | |
| 【案例解析】為什么電力數(shù)據(jù)真實反映了國民經(jīng)濟運行狀況？ | |
| 3.?可視化分析 | |
| （1）形成觀點和結(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)，橫向與縱向擴展 | |
| （2）深入了解各業(yè)務(wù)板塊，使分析工作貼合實際 | |
| （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走勢預(yù)測失誤？ | |
| 【實戰(zhàn)分享】如何通過數(shù)據(jù)分析識別已損壞的共享雨傘？ | |
| 五、大數(shù)據(jù)內(nèi)部采集與外部整合 | |
| 1.?內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點 | |
| （1）完整性——數(shù)據(jù)累積效應(yīng) | |
| （2）連續(xù)性——周期變化趨勢 | |
| （3）多維度——數(shù)據(jù)的多樣性 | |
| （4）傾向性——目標數(shù)據(jù)提取 | |
| 2.?外部數(shù)據(jù)渠道開拓與整合優(yōu)化 | |
| （1）“互聯(lián)網(wǎng)+”的趨勢 | |
| （2）構(gòu)建跨平臺信息采集體系 | |
| 第三單元：基于用戶畫像的精準營銷和創(chuàng)新服務(wù) | 一、什么是用戶畫像 |
| 1.?用戶DNA | |
| 2.?營銷依據(jù) | |
| 3.?效果轉(zhuǎn)化 | |
| 【案例解析】今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？ | |
| 二、用戶畫像構(gòu)建 | |
| 1 .?用戶需求洞察 | |
| （1）用戶角色屬性劃分 | |
| （2）用戶真?zhèn)涡枨笳鐒e | |
| （3）保持傾聽，獨立判斷 | |
| 2.?數(shù)據(jù)源的建立 | |
| （1）用戶數(shù)據(jù) | |
| （2）行為數(shù)據(jù) | |
| （3）消費數(shù)據(jù) | |
| （4）商品數(shù)據(jù) | |
| （5）客服數(shù)據(jù) | |
| 3.?用戶畫像模型 | |
| （1）群體畫像模型 | |
| （2）購買興趣模型 | |
| （3）產(chǎn)品定義模型 | |
| （4）風(fēng)險管控模型 | |
| 【案例解析】瞄準社區(qū)生鮮，錢大媽憑什么火爆？ | |
| 三、用戶標簽體系 | |
| 1.?用戶的基礎(chǔ)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.?用戶的異常情況 | |
| 6.?用戶的使用特權(quán) | |
| 【實戰(zhàn)分享】用戶畫像偏差：某廚具品牌線上推廣遭遇的困惑 | |
| 四、用戶畫像建模規(guī)則 | |
| 1.?明確建模的目標和方向 | |
| 2.?掌握業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性和邏輯 | |
| 3.?必須結(jié)合實際應(yīng)用場景 | |
| 4.?根據(jù)數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化模型 | |
| 【實戰(zhàn)分享】用戶畫像重構(gòu)：某家電生產(chǎn)企業(yè)的營銷模式轉(zhuǎn)型策略 | |
| 第四單元：實體產(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.?別讓消費者做選擇題 | |
| 3.?需求洞察與痛點捕捉 | |
| 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，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（機制） | |
| 【案例解析】馬桶上的兩個按鈕VS蘋果的HOME鍵 | |
| 【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 | |
| 【實戰(zhàn)分享】某新能源充電樁運營平臺的糾結(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 | |
| 【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” |
