课程背景:
2023年2月27日,中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》,并发出通知,建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎,要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。***总书记强调,要站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度,统筹国内国际两个大局、发展安全两件大事,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进数字技术与实体经济深度融合,催生新产业新业态新模式。
从IT到DT,大数据时代已经到来,很多企业运营模式却还停留在粗放状态,这是对数据资源的极大浪费。移动互联网高度普及,企业经营和人们日常几乎所有的行为,都可以被记录和储存下来。这些沉淀的数据资产,对于企业而言就是核心竞争力。
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。微信作为下游应用端,却影响了运营商原本处于产业链中的主导地位;中国银联花了二十年培养的刷卡习惯,在不到两年的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,并催生出外卖小哥这一新的职业群体;滴滴不拥有一辆车却成为全国最大的出行服务平台;字节跳动旗下的今日头条和抖音,牢牢掌控了中国人的碎片化时间。各种新业态、新技术和新模式层出不穷,仿佛一切既有的商业格局都有可能被打破和重构。
究其根本,原因在于对数据资产的极致利用,对市场需求的深刻理解,对用户痛点的深入洞察,对业务场景的扩展和重构。进而重塑了人们的行为方式和企业经营形态。
随着5G、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的普及应用,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。作为企业相关岗位人员,如果固守过往的运营思路,不及时自我革新,植入数字基因,构建大数据治理体系,则唯有被时代抛弃。
课程收益:
课程时间:1天,6小时/天
授课对象:企业管理层、各部门业务骨干、数字化相关岗位人员
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:大数据治理应用策略和实施路径
一、大数据是数字化建设的底座
1. 大数据的内涵、要素、价值
2. 大数据特性解析、开发应用流程
3. 大数据时代企业生存之道——保持危机感
【案例解析】消费互联网VS产业互联网
二、数字化的三个基本特征
1. 业务数据化——消灭物理介质
2. 流程标准化——减少人为干预
3. 管理精细化——全程闭环可控
【案例解析】华为财经体系数字化工具应用的启示
【小组讨论】在目前的业务场景中,还存在哪些由物理介质和人为因素相互叠加的节点,如何利用数字化手段进行优化?
三、数据驱动是传统产业的短板
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. 数据贯通: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】某银行信用卡中心如何把人气出内伤
【小组研讨】如何完善数据埋点,打通数据堵点,完成数据贯通和闭环。
四、大数据运营体系和分析应用
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】大数据“杀熟”、江小白、小罐茶
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】亚朵酒店如何做到全面升级“安心工程”
6. 创新服务:客户个性化需求满足
五、大数据管理运营实施路径(应用模型)
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,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,某消费品牌大数据思维和颠覆式创新
【小组研讨】结合案例阐述的知识点、方法论和应用模型,目前在大数据治理的顶层设计和实施层面,存在哪些盲点和障碍,如何克服?
第二单元:管理思维升级与数字化素养能力提升
一、用户思维——技术转化能力
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
【小组研讨】业务部门如何提高需求甄别能力,规避技术开发需求反复,减少内耗。
二、产品思维——业务打磨能力
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】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒
【小组研讨】技术部门如何把控需求标准,并完善产品和服务的颗粒度。
三、数据思维——数据驱动能力
1. 没有小数据,只有大数据
2. 数据是商业模式关键支点
3. 数字化运营三个核心指标
4. 数据开发应用的四个层面
【案例解析】国网电力大数据在银行征信体系中的应用
四、创新思维——持续输出能力
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”
【小组研讨】在大数据治理过程中,业务导向与技术实现之间如何避免出现脱节问题。
课程回顾、总结和分享