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张世民: 前沿数字化技术解析与应用场景

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 28241

16960元/天联系老师

适用对象

银行个金、对公、科技、运营、合规、产品等条线管理层和核心骨干

课程介绍

课程背景:

2022年1月10日为深入贯彻落实以***同志为核心的党中央决策部署,加快数字经济建设,全面推进银行业保险业数字化转型,推动金融高质量发展,更好服务实体经济和满足人民群众需要。中国银保监会发布了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》(银保监办发〔2022〕2号),提出需要发展高质量的金融服务,深化金融供给侧结构性改革,以数字化转型推动银行业保险业高质量发展,构建适应现代经济发展的数字金融新格局,不断提高金融服务实体经济的能力和水平,有效防范化解金融风险。

今年两会期间,数字经济再一次成为各界关注的焦点。3月5日,《政府工作报告》明确指出,要建设数字信息基础设施,推进5G规模化应用,促进产业数字化转型。近年来,数字经济日益融入社会各领域全过程,发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

科技金融+跨界融合,是当前金融行业发展方向。5G、大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链等前沿技术快速发展,金融与科技的融合正在不断迭代升级。越来越多的银行正积极行动起来,顺应时代变革的大趋势,坚定的以数字化转型为目标。

随着“新基建”国家战略的推进,数字化、智能化已经成为各行业升级转型的共识。促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式,将全面推动整个社会数字化进程,促使企业升级转型并探索新机遇。

新一代数字化技术形成合力并普及应用,大大降低了资源之间的连接成本,从而促使产品和服务供应方式的改变,重塑了人们的行为方式和企业的经营形态。作为银行从业者,如果固守过往的经营思路,不及时自我革新,主动拥抱数字化趋势,则唯有被时代抛弃。

课程收益:

  • 解构5G、物联网、大数据、云计算、AI等前沿数字化技术
  • 透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化运营体系
  • 结合企业战略和目标,将数字技术转化为可实施的解决方案
  • 强化用户导向意识,精确捕捉用户痛点,打造极致服务体验
  • 为团队植入数字基因,倒逼思维升级,并持续提升业务效能

课程时间:1天,6小时/天

授课对象:银行个金、对公、科技、运营、合规、产品等条线管理层和核心骨干

授课方式:讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑

课程大纲

第一单元:前沿数字化技术生态体系和变革趋势

一、国家战略与顶层设计

1. 数字经济和产业升级

2. “新基建”的整体布局

3. 数据成为新的生产要素

4. 新一代数字技术应用赋能

5. 技术创新与业态创新并重

【案例解析】消费互联网VS产业互联网

二、银行业的挑战和机遇

1. 新形势下经济发展增速放缓

2. 传统业务受互联网平台冲击 

3. 服务智能化、场景化、一体化

4. 大数据+云计算+AI等新技术应用

案例解析】云闪付逆袭无望,银联为何完美错过移动支付

三、5G商用:再次飞跃

1. 高速率:大幅提高传输速率

2. 低时延:端到端毫秒级时延

3. 大带宽:km²百万级设备接入

4. 广连接:应用场景更加丰富

【案例解析】北京银行打造“机器人军团”

四、物联网:连接一切

1. 物联网三个基本特征

2. 传感器——人类感官的延伸

3. 互联网是一张网,物联网是整个世界

【案例解析】亚朵酒店全面升级“安心工程”

五、大数据:永不枯竭的生产资料

1. 行为数据——位置、轨迹、交易

2. 消费数据——用户画像与C2B定制

3. 机器和传感数据——图文、语音、影像

六、云计算:智能时代的基石

1. 大数据反哺云计算

2. 算力提升与算法优化

3. 为了无法计算的价值

4. 企业上云和政务上云大趋势

【案例解析】无需摘口罩:建设银行携手昆明地铁“刷脸乘车”

七、区块链:重新定义交易

1. 分布式、去中心化

2. 开放性、对等传输、可追溯

3. 匿名性、透明化、信息不可逆

案例解析】重庆银行:构建“区块链可信身份及数字签名服务体系”

八、人工智能:今天遇见未来

1.  AI类型和划分标准

2. 模拟、延伸、扩展及迭代

3. 语言识别、图像识别、自然语言处理

【案例解析】北京冬奥会那些黑科技

九、元宇宙:开启下一个时代

1. 从VR、AR到MR、XR 

2. 现实与虚拟哪个更真实

3. 科技巨头们的集体入局

案例解析】元宇宙+银行:数字员工&数字藏品成为发力点

第二单元:思维升级与数字技术场景化应用策略

一、用户思维——为懒人服务

1. 傻瓜式、简单可依赖

2. 别让消费者做选择题

3. 需求洞察与痛点捕捉

4. 用户需求VS应用场景

案例解析】邮政VS顺丰,用户的槽点在哪里

【案例解析】某银行信用卡客服如何把人气出内伤

二、产品思维——对一切有违人性的产品和服务保持愤怒

1. 无痛点,不产品(服务)

2. 做减法,不做加法(功能)

3. 小步快跑,快速迭代(效率)

4. 避免过度的产品设计(机制)

案例解析】马桶上的两个按钮VS苹果的HOME键

案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒

三、数据思维——变革的底层驱动力

1. 没有小数据,只有大数据

2. 数据是商业模式的重要支撑

3. 数字化管理运营的核心逻辑

案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的数据驱动

案例解析】门店暴增,某消费品牌的大数据思维和颠覆式创新

四、平台思维——规则制定者

1. 边际成本与规模效应

2. 利益相关者的交易结构

3. 商业逻辑决定商业空间

4. 四度法则:深度、广度、维度、力度

【实战分享】某新能源车充电桩运营平台的纠结

五、跨界思维——乱拳打死老师傅

1. 挟用户数据重构市场空间

2. 瓦解竞争对手的惯性生存条件

3. 跨界打劫的本质:场景转换与用户体验

【案例解析】谁夺走了分众传媒的电梯生意

【案例解析】江苏银行“无感支付”让出行更加美好

六、创新思维——做别人不做的事

1. 创新不是瞎折腾

2. 创新不是耍小聪明

3. 创新是“有中生无”

4. 创新是发现更多可能性

【案例解析】从“山寨大国”到“新四大发明”

课程回顾、总结、分享和行动

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课程背景2022年1月10日,中国银保监会发布了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》(银保监办发〔2022〕2号),提出需要发展高质量的金融服务,深化金融供给侧结构性改革,以数字化转型推动银行业保险业高质量发展,构建适应现代经济发展的数字金融新格局,不断提高金融服务实体经济的能力和水平,有效防范化解金融风险。银行业数字化转型不是做与不做的问题,而是如何做。过去十年里,互联网巨头们以摧枯拉朽之势渗透各行各业,速度之快、程度之深令人目不暇接。微信让运营商彻底沦为流量的管道工;中国银联花了二十年培养的刷卡习惯,在两年时间里被移动支付取代;外卖平台终结了康师傅们的业绩增长;滴滴不拥有一辆车却成为全国最大的出行服务平台。究其根本,原因在于对市场需求的深刻理解,对用户痛点的深入洞察,对产品体验的不懈追求,对数据资产的极致利用,对创新驱动的充分把控,对业务场景的扩展和重构。进而形成与用户的强链接,培育用户习惯和粘性,重塑了人们的行为方式和企业的业务形态。当前,随着“新基建”国家战略的推进,数字化、智能化已经成为各行业升级转型的共识。5G、物联网、大数据、云计算、人工智能和区块链等新一代信息技术形成合力,将全面推动整个社会数字化进程。同时为提升企业竞争力、创造更多新的增长点等方面提供坚实支撑,与更多现实业务场景融合,促使企业升级转型并探索新机遇。数字化转型不是喊口号和作秀。新一代信息技术快速普及和应用,大大降低了资源之间的连接成本,从而促使产品和服务供应方式的改变。如果固守过往的运营思路,不及时自我革新,为组织植入数字基因,则唯有被时代抛弃。课程收益: 透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化运营体系结合企业战略和目标,将数字思维转化为可实施的解决方案掌握数字化转型的实施路径,强化数据驱动,提升业务效能厘清盲点,规避转型过程中的风险,挖掘运营模式的突破点基于用户画像构建,增强用户导向意识,打造极致产品体验为组织植入数字基因,倒逼思维升级,创新驱动并加以实践课程时间:1天,6小时/天授课对象:银行个金、对公、科技、运营、合规、产品等条线管理层和核心骨干授课方式:讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑课程大纲互动导入:数字化转型是产业升级的必经之路1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标2. 大数据时代,企业生存之道——保持饥饿感3. 什么是数字化转型六度法则,如何将数字化真正落地第一单元:银行业数字化变革趋势与转型路径一、数字化背景下银行业的挑战和机遇1. 新形势下经济发展增速放缓2. 传统业务受互联网平台冲击 3. 服务智能化、场景化、一体化4. 大数据+云计算+AI等新技术应用【案例解析】云闪付逆袭无望,银联为何完美错过移动支付二、银行业数字化转型面临的困境1. 战略层面缺乏系统性顶层设计2. 业务层面信息化基础相对薄弱3. 实施层面人才队伍上储备不足【案例解析】建设银行首推“无人银行”的启示和反思三、数字化转型常见三大误区1. 数字化转型不等于技术数字化2. 数字化转型不等于产品数字化3. 数字化转型不等于渠道数字化【案例解析】某银行信用卡客服如何把人气出内伤四、大数据开发运营和应用方向1. 产品研发:数据反馈与产品定义【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑2. 用户画像:客户心理及行为分析3. 精准营销:痛点捕捉与需求触达4. 风险管控:数据监测与风险预警【案例解析】上海外滩踩踏事件的反思和启示5. 运营效率:智能化和精细化管理【案例解析】北京银行打造“机器人军团”6. 创新服务:客户个性化需求满足【案例解析】无需摘口罩:建设银行携手昆明地铁“刷脸乘车”五、银行数字化落地实施路径(转型五步曲)1. 内部管理信息化(1)各业务系统之间联动,流程衔接自动化(2)简化流程、无纸化,完善数据埋点,从点到线到面一体2. 业务流程可视化(1)进度清晰可见、节点流转可控(2)流程标准化,减少人为和不确定因素3. 产品服务数据化(1)建立指标体系,拆解、匹配适合运营方法  (2)分析和改善指标,以数据导向总结优化4. 营销推广个性化(1)用户细分,需求聚焦,360°视图(2)线上线下深度融合,数据驱动和精准引流5. 用户体验标准化(1)洞察痛点,快速响应,超预期满足(2)打造极致体验,促进留存和转化【案例解析】门店暴增,某消费品牌数字化变革和颠覆式创新【小组研讨】结合案例阐述的知识点、方法论和数字化转型五步曲应用模型,总结分析银行各业务条线实际工作中遇到的难点,提出可操作的解决方案或改进建议。第二单元:基于用户画像的产品创新和渠道开拓一、什么是用户画像1. 目标消费群体的DNA2. 营销决策的重要依据3. 满足用户场景化需求4. 获得最佳的效果转化【案例解析】70后谈存钱、80后谈还钱、90后谈花钱【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的数据驱动二、用户需求分析1. 用户角色属性划分2. 用户真伪需求甄别3. 保持倾听,独立判断4. 满足需求/洞察需求/创造需求5. 刚性需求/隐性需求/弹性需求/伪需求【案例解析】马桶上的两个按钮VS苹果的HOME键三、场景触发需求1. 锁定用户、产品和场景2. 实现三者之间自然连接3. 完成全流程闭环管理【案例解析】谁夺走了分众传媒的电梯广告四、数据源建立1. 用户数据2. 行为数据3. 消费数据4. 商品数据5. 客服数据【案例解析】大数据“杀熟”五、用户标签体系1. 用户的基础信息2. 用户的社会属性3. 用户的行为偏好4. 用户的心理特征5. 用户的异常情况6. 用户的使用特权【实战分享】用户画像:先有鸡还是先有蛋?六、用户画像建模方法及规则(个金/对公)1. 明确建模的目标和方向2. 掌握业务关联性和逻辑3. 必须结合实际应用场景4. 根据数据反馈优化模型【实战分享】某厨具品牌市场推广遭遇的困惑七、精准营销和渠道开拓1. 需求梳理与行为分析2. 产品和服务卖点提炼3. 画像构建和应用场景4. 渠道开发与精准引流【实战分享】某家电品牌营销模式转型策略【小组研讨】金融产品如何构建用户画像,并在渠道和营销方式上实现精准匹配?第三单元:产品设计思维升级和数字基因植入一、用户思维——为懒人服务1. 傻瓜式、简单可依赖2. 别让消费者做选择题3. 需求洞察与痛点捕捉4. 用户需求VS应用场景【案例解析】邮政VS顺丰,用户的槽点在哪里二、产品思维——对一切有违人性的产品和服务保持愤怒1. 无痛点,不产品(服务)2. 做减法,不做加法(功能)3. 小步快跑,快速迭代(效率)4. 避免过度的产品设计(机制)【案例解析】理想one成为爆品猎手的产品逻辑【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒三、数据思维——变革的底层驱动力1. 消费数据——C2B个性化定制2. 行为数据——位置、轨迹、交易3. 机器和传感数据——图文、语音、影像【案例解析】当尿不湿植入芯片四、平台思维——规则制定者1. 边际成本与规模效应2. 利益相关者的交易结构3. 商业逻辑决定商业空间4. 四度法则:深度、广度、维度、力度【实战分享】某新能源车充电桩运营平台的纠结五、跨界思维——乱拳打死老师傅1. 挟用户数据重构市场空间2. “跨界打劫”VS“降维打击”3. 瓦解竞争对手的惯性生存条件4. 跨界打劫的本质:场景转换与用户体验【案例解析】中国邮政卖咖啡意欲何为六、创新思维——做别人不做的事1. 创新不是耍小聪明2. 创新是“有中生无”3. 否定是创新的开始4. 创新是发现更多可能性【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”【小组研讨】基于数字基因内核的理解,银行业在痛点捕捉、流程优化、用户体验、效率提升和产品创新等关键节点上,与数字巨头们存在哪些差距,如何针对性改进?课程回顾、总结、分享和行动1. 结合企业数字化建设目标,从产品、渠道、技术、服务、资源、运营等角度选择任意一个切入点,探讨关于现阶段数字化转型的实施路径。2. 数字化转型是一个自上而下的系统性工程,结合自身行业特性和岗位职责,有什么具体的想法或者行动计划?
• 张世民:智能制造新技术前瞻与数字化应用
课程背景:全球制造业正在经历新一轮数字化、智能化的转型升级。在我国,“新基建”政策的落地,5G、云计算、物联网等新型基础设施领域的不断发展,为智能制造打好了良好的基础。智能制造是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,推动形成全新的工业生产制造和服务体系。智能制造是我国工业领域数字化转型的关键支撑,通过不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态,肩负起我国核心科技突破和制造业产业升级的历史使命。智能制造是我国从制造大国走向制造强国的重要一步,也是解决传统制造业装备和软硬件平台依赖进口,企业缺乏创新等问题的重要手段。工业互联网与智能制造密切相关,随着国家层面对产业升级、创新、经济新动能的进一步推动,工业互联网作为智能制造的基础平台,将会在整个制造业发展过程中起到关键作用。通过构建网络、平台、安全三大功能体系,深入推进“互联网+”,形成实体经济与网络相互促进、同步提升的良好格局。随着“新基建”国家战略的推进,数字化已经成为各行业升级转型的共识。5G、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术形成合力,将全面推动整个社会数字化进程。同时为提升企业竞争力、创造更多新的增长点等方面提供坚实支撑,与更多现实业务场景融合,促使企业升级转型并探索新机遇。课程收益:透视5G、物联网、大数据、云计算、AI,掌握智能制造应用的关键技术节点深入解读工业互联网的形成、要素、现状与趋势,把握智能制造未来发展脉络洞察数字时代的变革力量,搭建数字化运营体系,制造业数字化转型实施策略汲取互联网思维精髓,强化创新意识,拥抱智能制造领域万亿级市场巨大机遇课程结构:课程时间:1天,6小时/天授课对象:企业管理者、研发、运营、市场等相关领域人员授课方式:讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑课程大纲第一单元:智能制造内涵、要素、现状和发展趋势一、国家战略和顶层设计1.智能制造上升为国家战略(1)实体回归和产业升级(2)新一代信息技术赋能(3)深化供给侧结构性改革【案例解析】犀牛智造平台颠覆传统生产路径2、数字化助力智能制造(1)新型基层设施建设即“数字基建”(2)数据资产是企业发展的核心竞争力(3)数字化转型是双轮驱动的“一把手工程”【案例解析】数据即资产:中央支持深圳率先完善数据产权制二、智能制造与工业互联网1.什么是工业互联网2.重构全球产业分工体系3.技术制高点与产业主导权4.工业互联网的三大体系(1)基础:网络体系(2)核心:数据体系(3)保障:安全体系5.工业互联网六大要素和发展趋势【案例解析】消费互联网VS工业互联网第二单元:智能制造生态体系构建和技术支撑一、5G商用:再次飞跃1.高速率:大幅提高传输速率2.低时延:端到端毫秒级时延3.大带宽:km²百万级设备接入4.广连接:应用场景更加丰富【案例解析】“华为造车”开局直接王炸?二、物联网:连接一切1.物联网三个基本特征2.传感器——人类感官的延伸3.互联网是一张网,物联网是整个世界【案例解析】当尿不湿植入芯片三、大数据:永不枯竭的生产资料1.行为数据——位置、轨迹、交易2.消费数据——用户画像与C2B定制3.机器和传感数据——图文、语音、影像【案例解析】城市大脑:基于大数据的智能交通布局四、云计算:智能时代的基石1.大数据反哺云计算2.算力提升与算法优化3.为了无法计算的价值4.企业上云和政务上云大趋势【案例解析】过去一百年人类离不开电力,未来人类离不开算力第三单元:制造业数字化转型设计和实施策略一、数字赋能与转型升级1.数据成为新的生产要素2.供给侧和需求侧有效协同3.技术创新与业态创新并重5.数字化运营体系助力产业升级二、数据驱动是制造业的短板1.数据思维:数据意识相对弱,人才储备不足2.数据采集:数据积累时间不长,且质量欠佳3.数据开发:应用场景不够,缺乏业务突破点4.数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例5.数据共享:数据不统一,难以发挥整体作用【案例解析】三一重工“挖掘机指数”三、数字化转型常见三大误区1.数字化转型不等于技术数字化2.数字化转型不等于产品数字化3.数字化转型不等于渠道数字化【案例解析】邮政VS顺丰,用户的槽点在哪里四、制造业数字化运营应用方向1.产品研发:数据反馈与产品定义【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑2.用户画像:客户心理及行为分析【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的算法加持3.精准营销:痛点捕捉与需求触达【案例解析】给纸箱装上拉链,一年卖6个亿4.风险管控:数据监测与风险预警【案例解析】上海外滩踩踏事件的反思和启示5.运营效率:智能化和精细化管理【案例解析】深圳机场携手华为打造最佳体验数字化机场6.创新服务:客户个性化需求满足五、制造业数字化转型实践五步曲(数转模型)1.内部管理信息化(1)各业务系统之间联动,流程衔接自动化(2)简化流程、无纸化,完善数据埋点,从点到线到面一体2.业务流程可视化(1)进度清晰可见、节点流转可控(2)流程标准化,减少人为和不确定因素3.产品服务数据化(1)建立指标体系,拆解、匹配适合运营方法(2)分析和改善指标,以数据导向总结优化4.营销推广个性化(1)用户细分,需求聚焦,360°视图(2)线上线下深度融合,数据驱动和精准引流5.用户体验标准化(1)洞察痛点,快速响应,超预期满足(2)打造极致体验,促进留存和转化【案例解析】某家电品牌的运营模式转型策略六、智能革命与行业应用场景重构1.【案例解析】智能交通——百度逆袭AI战略“萝卜快跑”2.【案例解析】数字电网——广东南沙大桥“5G+无人机保电巡视3.【案例解析】智慧物流——800万货车重大交通事故下降92%背后4.【案例解析】智能制造——攀钢西昌钢钒数字化生产变革5.【案例解析】商用机器人——北京冬奥会那些黑科技6.【案例解析】移动医疗——云问诊:在线守护百姓健康7.【案例解析】公共安全——全国首创“龙眼”系统,一体机3秒过闸8.【案例解析】现代农业——内蒙古农牧业全自动化棚圈课程回顾、总结、分享和行动1.结合企业智能制造建设目标,从产品、渠道、技术、服务、运营、资源等角度选择任意一个切入点,探讨关于现阶段数字化转型的实施路径。2.从数字基因植入的角度,目前在市场洞察、痛点捕捉、用户体验、流程优化、客户服务和业务创新等方面,与数字巨头们存在哪些差距,有哪些问题和不足?应该如何改进?3.数字化转型是一个自上而下的系统性工程,结合自身行业特性和岗位职责,有什么具体的想法或者行动计划?
• 张世民:制造业数字化转型顶层设计与实施策略
课程背景:2022年两会期间,数字经济再一次成为各界关注的焦点。3月5日,《政府工作报告》明确指出,要建设数字信息基础设施,推进5G规模化应用,促进产业数字化转型。近年来,互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新,日益融入经济社会发展各领域全过程,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。全球制造业正在经历新一轮数智化转型升级。在我国,“新基建”政策的落地,新型信息基础设施领域的不断发展,为智能制造打好了良好的基础。智能制造是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,数字技术赋能传统产业,催生新产业、新业态、新模式,将全面推动整个社会数字化进程,促使企业升级转型并探索新机遇,推动形成全新的工业生产制造和服务体系。智能制造是我国工业领域数字化转型的关键支撑,通过不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态,肩负起我国核心科技突破和制造业产业升级的历史使命。然而,制造业在数字化面前还显得比较迟缓,信息化基础相对薄弱,数字化运营处于粗放式阶段,主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用。数据开发意识不强,数据思维不足,数据应用滞后。尤其在客户行为分析,业务流程优化、个性化服务与产品创新、洞察市场趋势等方面亟待提升。此外,在基础数据管理、数据平台搭建、数字化人才储备上比较欠缺,无法有效盘活数据资产,为企业经营决策提供有力依据。数字化转型不是喊口号和作秀。新一代信息技术形成合力并普及应用,大大降低了资源之间的连接成本,从而促使产品和服务供应方式的改变。作为企业的管理者,如果固守过往的经营思路,不及时自我革新,为组织植入数字基因,则唯有被时代抛弃。课程体系:课程收益:透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化运营体系解构5G、物联网、大数据、云计算、AI等前沿数字化技术结合企业战略和目标,将数据思维转化为可实施的解决方案掌握数字化转型的实施路径,强化数据驱动,提升业务效能厘清盲点,规避转型过程中的风险,挖掘运营模式的突破点掌握数据开发流程,展开数据分析,发现背后的问题和机会基于用户画像,进行点对点精准营销,为客户提供个性服务倒逼思维升级,植入数字基因,培养创新意识,并落地实践课程时间:1-3天,6小时/天,或以咨询项目方式进行辅导,合作周期由双方商定授课对象:企业中高层、数字化转型相关部门负责人授课方式:讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑课程大纲互动导入:数字化转型是产业升级的必经之路1.数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标2.数字化背景下,企业生存之道——保持危机感3.什么是数字化转型六度法则,如何将数字化真正落地第一单元:制造业数字化转型规划与实施路径一、国家战略与顶层设计1.数字经济和产业升级2.“新基建”的战略布局3.数据成为新的生产要素4.新一代信息技术应用赋能5.技术创新与业态创新并重6.数字化运营助力企业转型升级【案例解析】消费互联网VS产业互联网二、制造业数字化困境和对策1.战略层面缺乏系统性顶层设计2.业务层面信息化基础相对薄弱3.实施层面人才队伍上储备不足【案例解析】华为五大军团数字化布局三、数字化转型常见三大误区1.数字化转型不等于技术数字化2.数字化转型不等于产品数字化3.数字化转型不等于渠道数字化【案例解析】“健康码崩溃”折射的数字化思维缺失四、制造业数字化运营体系和应用方向1.产品研发:数据反馈与产品定义【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑2.用户画像:客户心理及行为分析【案例解析】众安保险如何收割网购达人3.精准营销:痛点捕捉与需求触达【案例解析】当尿不湿植入芯片4.风险管控:数据监测与风险预警【案例解析】上海外滩踩踏事件的反思和启示5.运营效率:智能化和精细化管理【案例解析】深圳机场携手华为打造最佳体验数字化机场6.创新服务:客户个性化需求满足【案例解析】亚朵酒店如何做到全面升级“安心工程”五、数字化转型落地实施五步曲(数转模型)1.内部管理信息化(1)各业务系统之间联动,流程衔接自动化(2)简化流程、无纸化,完善数据埋点,从点到线到面一体2.业务流程可视化(1)进度清晰可见、节点流转可控(2)流程标准化,减少人为和不确定因素3.产品服务数据化(1)建立指标体系,拆解、匹配适合运营方法(2)分析和改善指标,以数据导向总结优化4.营销推广个性化(1)用户细分,需求聚焦,360°视图(2)线上线下深度融合,数据驱动和精准引流5.用户体验标准化(1)洞察痛点,快速响应,超预期满足(2)打造极致体验,促进留存和转化【案例解析】门店暴增,某消费品牌数字化变革和颠覆式创新第二单元:数字化转型技术支撑和生态构建一、5G商用:再次飞跃1.高速率:大幅提高传输速率2.低时延:端到端毫秒级时延3.大带宽:km²百万级设备接入4.广连接:应用场景更加丰富【案例解析】5G为什么是新基建排头兵二、物联网:连接一切1.物联网三个基本特征2.传感器——人类感官的延伸3.互联网是一张网,物联网是整个世界【案例解析】深圳巴士集团:事故率降五成,省千万元电费三、大数据:永不枯竭的生产资料1.消费数据——C2B个性化定制2.行为数据——位置、轨迹、交易3.机器和传感数据——图文、语音、影像【案例解析】城市大脑:基于大数据的智能交通布局四、云计算:智能时代的基石1.大数据反哺云计算2.算力提升与算法优化3.为了无法计算的价值4.企业上云和政务上云大趋势【案例解析】过去一百年人类离不开电力,当下和未来人类离不开算力五、人工智能:今天遇见未来1.AI类型和划分标准2.模拟、延伸、扩展及迭代3.语言识别、图像识别、自然语言处理【案例解析】北京冬奥会那些黑科技第三单元:产业转型升级和数字化应用场景一、为什么“创新驱动”在中国持续引爆1.拥有全世界最好的数字化土壤2.政策导向:互联网+国家战略3.产业转型升级,新旧动能转换4.传统产业自我革新意识欠缺【案例解析】从“山寨大国”到“新四大发明”二、市场倒逼——躺着赚钱的时代结束了1.长期习惯性无视行业痛点2.要么变革,要么淘汰【案例解析】出租车的份子钱降了三、行业变革与应用场景重构1.【案例解析】智能交通——百度逆袭AI战略“萝卜快跑”2.【案例解析】数字电网——广东南沙大桥“5G+无人机保电巡视3.【案例解析】智慧物流——800万货车重大交通事故下降92%背后4.【案例解析】智能制造——犀牛智造平台颠覆传统生产路径5.【案例解析】科技金融——建设银行携手昆明地铁“刷脸乘车”6.【案例解析】移动医疗——云问诊:在线守护百姓健康7.【案例解析】公共安全——全国首创“龙眼”系统,一体机3秒过闸8.【案例解析】现代农业——内蒙古农牧业全自动化棚圈第四单元:制造业大数据开发和运营策略一、数据驱动是制造业的短板1.数据思维:数据意识相对弱,专业能力欠缺2.数据采集:数据积累时间较长,但质量不佳3.数据共享:数据难整合,无法发挥协同作用4.数据开发:应用场景单一,缺乏业务突破点5.数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例【案例解析】三一重工“挖掘机指数”二、大数据管理与开发流程1.大数据三个要素(1)大——海量,平台级(2)数——信息,结构化(3)据——精准、可依赖2.大数据的三种类型3.大数据六个特征:时间、空间、行为、偏好、规律、预测【案例解析】五常大米,下单即送4.符合实际情况的数据开发流程(1)数据采集(2)数据整合(3)数据清洗(4)数据分析(5)数据呈现(6)数据建模5.数据管理平台构建三项要求(1)建立数据共享机制,提升部门协同效率(2)掌握业务板块与数据运行之间的交互逻辑(3)设定关键指标,通过数据反馈进行科学决策【实战分享】某移动医疗平台数据管理解析三、大数据分析挖掘方法和要点1.统计性分析(1)结合业务场景设定关键指标(2)不同维度组合的统计模型(3)导向性的数据提取【案例解析】飞机真的是最安全的交通工具?2.预测性分析(1)捕捉各个因素之间的内在关联(2)通过历史数据发掘规律和趋势(3)风险评估,预判和管控【案例解析】为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况?3.可视化分析(1)形成观点和结论(2)文不如表,表不如图(3)呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具4.分析思维训练(1)对比、转化、关联,横向与纵向扩展(2)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际(3)比数据分析更重要的是大数据思维和意识第五单元:基于用户画像的精准营销和创新服务一、什么是用户画像1.目标消费群体的DNA2.营销决策的重要依据3.满足用户场景化需求4.获得最佳的效果转化【案例解析】70后谈存钱、80后谈还钱、90后谈花钱【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的数据驱动二、用户需求分析1.用户角色属性划分2.用户真伪需求甄别3.保持倾听,独立判断4.满足需求/洞察需求/创造需求5.刚性需求/隐性需求/弹性需求/伪需求【案例解析】瞄准社区生鲜,钱大妈凭什么火爆三、场景触发需求1.锁定用户、产品和场景2.实现三者之间自然连接3.完成全流程闭环管理【案例解析】给纸箱装上拉链,一年卖6个亿四、数据源建立1.用户数据2.行为数据3.消费数据4.商品数据5.客服数据【案例解析】大数据“杀熟”五、用户标签体系1.用户的基础信息2.用户的社会属性3.用户的行为偏好4.用户的心理特征5.用户的异常情况6.用户的使用特权【实战分享】如何构建用户画像:先有鸡还是先有蛋?六、用户画像建模方法及规则1.明确建模的目标和方向2.掌握业务关联性和逻辑3.必须结合实际应用场景4.根据数据反馈优化模型【实战分享】某家电品牌营销模式转型策略七、精准营销和渠道开拓1.需求梳理与行为分析2.产品和服务卖点提炼3.画像构建及应用场景4.渠道开发与精准引流【实战分享】某厨具品牌市场推广遭遇的困惑第六单元:制造业思维升级与数字基因植入一、用户思维——为懒人服务1.傻瓜式、简单可依赖2.别让消费者做选择题3.需求洞察与痛点捕捉4.用户需求VS应用场景【案例解析】腾讯如何打造用户端“举重若轻”【案例解析】邮政VS顺丰,用户的槽点在哪里【案例解析】华为手机用户体验的“科技基于人性”二、产品思维——对一切有违人性的产品和服务保持愤怒1.无痛点,不产品(服务)2.做减法,不做加法(功能)3.小步快跑,快速迭代(效率)4.避免过度的产品设计(机制)【案例解析】马桶上的两个按钮VS苹果的HOME键【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒三、数据思维——变革的底层驱动力1.没有小数据,只有大数据2.数据是商业模式关键支点3.数字化运营的三个核心指标【案例解析】某环保科技公司业务流程数字化改造四、平台思维——规则制定者1.边际成本与规模效应2.利益相关者的交易结构3.商业逻辑决定商业空间4.四度法则:深度、广度、维度、力度【实战分享】某新能源车充电桩运营平台的纠结五、跨界思维——乱拳打死老师傅1.挟用户数据重构市场空间2.“跨界打劫”VS“降维打击”3.瓦解竞争对手的惯性生存条件4.跨界打劫的本质:场景转换与用户体验【案例解析】谁夺走了分众传媒的电梯生意【案例解析】中国邮政为什么要去卖咖啡六、创新思维——做别人不做的事1.创新不是瞎折腾2.创新不是耍小聪明3.创新是“有中生无”4.否定是创新的开始5.创新是发现更多可能性6.脱离真实场景的创新是“一厢情愿”【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”【案例解析】在非洲卖得最好的中国手机品牌课程回顾、总结、分享和行动1.结合企业的数字化建设目标,从产品、渠道、技术、运营、服务、资源等角度选择任意一个切入点,探讨关于现阶段数字化转型的实施路径。2.从数字基因植入的角度,目前在市场洞察、痛点捕捉、应用场景、流程优化、客户服务和业务创新等方面,与数字巨头们存在哪些差距,应该如何改进?3.数字化转型是一个科技+业务双轮驱动的系统性工程,结合自身行业特性和岗位职责,有什么具体的想法或者行动计划?

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