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张世民:数字化素养能力提升和创新思维实践

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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 : 28286

16960元/天联系老师

适用对象

企业管理层、各部门业务骨干、数字化相关人员

课程介绍

课程背景:

数字化转型是利用新一代信息技术,对企业经营形态进行长期洞察和整体重构的系统性工程。数字化转型的难点在于顶层设计和实施路径,而落地最大的障碍是缺少数字基因。

在互联网、大数据、IoT、云计算、人工智能等前沿科技不断发展的背景下,对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态,进行重新审视的思维方式和管理体系变革,是企业数字化建设的出发点,也是决定成败的关键。

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,对创新驱动的高度重视,以及对业务场景的扩展和重构。进而重塑了人们的行为方式和各行业的经营形态。

数字化转型不是转与不转的问题,而是如何转。然而,大部分企业在数字化方面处于盲人摸象、舍本逐末的状态。对数字化转型的理解过于碎片化,仍然停留在工具应用的层面,未能触及数字化的核心。

本课程将全面阐述数字基因的精髓和数字化素质能力的重要性,以及在实际工作中,我们如何运用创新思维重新解读各种问题,掌握实践方法和工具,从而开阔视野并提升效能。

课程收益:

  • 剖析“数字基因”构成要素和应用方向,提升数字化素养能力
  • 强化用户导向意识,精确捕捉用户痛点,打造极致的服务体验
  • 塑造结构性思维方式,提高问题分析解决和创新应用实践能力
  • 了解前沿趋势,树立危机意识,掌握创新实践的方法和工具
  • 为组织植入数字基因,倒逼思维升级,从而持续发现新机会

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:思维升级与数字化素养能力构建

一、用户思维——技术转化能力

1. 傻瓜式、简单可依赖

2. 不要让用户做选择题

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

【小组讨论】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. 避免过度的流程设计(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

【小组讨论】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】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑

四、平台思维——开拓整合能力

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

【案例解析】移动互联网时代运营商为什么陷入被动

五、跨界思维——跨学科知识能力

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】中石化第1000座充换电站投产

六、创新思维——创造性输出能力

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. 创新是发现更多可能性

5. 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”

【小组讨论】在数字化进程中业务导向与技术实现之间的衔接,如何避免出现脱节问题。

第二单元:跨界融合背景下创新驱动与方法实践

一、为什么“创新引领”在中国持续引爆

1. 拥有全世界最好的创新土壤

2. 传统产业自我革新意识欠缺

3. 政策导向:互联网+国家战略

4. 产业转型升级,新旧动能转换

案例解析】从“山寨大国”到“新四大发明”

二、创新最大的阻碍:路径依赖

1.否定是创新的开始

2.创新能力构成和提升

3.创新过程中的思维枷锁

4. 创新型企业与传统企业的差别

【案例解析】碎片化思维VS结构性思维

三、创新工具之痛点列举法

1. 保持觉察的本能

2. 停下来5秒钟,问“为什么”

3. 训练步骤——从不经意的细节开始

【案例解析】给纸箱装上拉链,一年卖6个亿

【练习环节】10分钟,用痛点列举法梳理业务流程的堵点

四、创新工具之逻辑推演法

1. 5W2H、SWOT分析

2. 以终为始,步步为营

3.训练步骤——梳理、筛选、检验、论证

【实战分享】某新能源车充电桩平台的纠结

【练习环节】10分钟,用逻辑推演法验证业务创新可行性

五、创新工具之逆向思维法

1. 既异想天开,又实事求是

2. 避免灯下黑,发现更多可能性

3.训练步骤——存疑、摸索、试探、非常规

【案例解析】在非洲卖得最好的中国手机品牌

【练习环节】10分钟,用逆向思维法发掘业务突破的爆点

六、创新工具之场景重构法

1. 先推到,再重建

2. 元素的确定和方案设计

3.训练步骤——目标、角色、排列、重构

【实战分享】某家电品牌的运营模式转型策略

【练习环节】10分钟,用场景重构法解析业务转型的焦点

课程回顾、总结、分享和行动

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课程背景: 从IT到DT,数字时代已经到来,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,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,对于企业而言就是最重要的经营利器。当所有的交易记录、行动轨迹、图文、语音、影像、传感信息等均可实现数据化,必然变得更加繁杂、更难把握。未经筛选、清洗、分析、整合的数据,只是一堆无用的数字而已。只有将数据进行加工比对、从数据中发现问题和机会,才能把数据变成有效信息,才能实现从“数据资源”到“数据驱动”的跨越。数字化转型是利用新一代信息技术,对企业经营形态进行长期洞察和整体重构的过程。传统行业数字化变革最大的障碍在于缺少原生数字基因。因此,大部分企业处于盲人摸象、舍本逐末的状态。对数字化的理解过于碎片化,仍然停留在工具应用的层面,未能触及数字化的核心。数据利用基本上限于业务查询、报表提交,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、精细化管理、市场趋势洞察等方面亟待提升。数字化转型不是转与不转的问题,而是如何转。数字化转型更不是喊口号和作秀。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,如果固守过往的运营思路,不及时自我革新,主动拥抱数字化变革,为组织植入数字基因,则唯有被时代抛弃。课程结构: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掌握数字化转型的实施路径,强化数据驱动,提升业务效能解析数据开发流程,展开数据分析,发现背后的问题和机会厘清盲点和认知误区,将数据思维转化为可实施的解决方案倒逼思维升级,植入数字基因,创新管理工具以及落地实践课程时间:1天,6小时/天授课对象:企业管理层、销售、运营等部门业务骨干授课方式:讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑课程大纲第一单元:数字思维——数字化正确认知及实施路径一、数字化是企业转型必经之路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——为懒人服务【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、数据驱动是传统行业的短板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四、数据管理的四个维度1. 数据统计呈现业务状态2. 数据分析改善业务指标3. 数据挖掘驱动业务发展4. 数据赋能重构业务逻辑【实战分享】数据开发流程、步骤、分析、可视化五、数字化运营实践五步曲(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,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)构建用户画像,实现精准营销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【小组讨论】目前在数字化转型实施层面,存在哪些盲点和障碍,如何克服?第二单元:数字营销——基于用户画像的精准营销一、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】今日头条、抖音快速崛起背后的数据驱动二、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. 客服数据三、用户标签体系1. 用户的基础信息2. 用户的社会属性3. 用户的行为习惯4. 用户的兴趣偏好5. 用户的心理特征【实战分享】用户画像:先有鸡还是先有蛋?四、精准营销和创新服务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. 营销渠道与精准获客【实战分享】某家电品牌营销模式转型策略第三单元:数字基因——管理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. 不要让用户做选择题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、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. 数字化运营三个核心指标4. 数据开发应用的四个层面【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑三、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5. 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”【小组讨论】在数字化进程中业务导向与技术实现之间的衔接,如何避免出现脱节问题。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、用户体验和业务创新等方面,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“技术+业务”双轮驱动的系统性工程,根据行业特性和岗位职责,有什么具体想法或者行动计划?
• 张世民:数字化发展趋势:数字孪生与虚拟现实
课程背景:数字孪生技术是通过收集现实世界或实体的信息,在虚拟空间中创建与之相对应的数字化模型,这个模型可以包含系统或实体的各种物理、化学、力学等特性以及其环境因素,以至达到实际系统的全要素镜像。当人们还在试图理解消化这个新概念时,一些科技巨头们早已开始了对数字孪生和元宇宙领域的探索布局。facebook首席执行官扎克伯格向员工表示,未来几年,facebook将从一家社交媒体公司转变为一家元宇宙公司。与此同时,微软提出了要建立“企业元宇宙”的解决方案。近年来,数字孪生被认为是具有战略性、颠覆性、先导性的技术,其应用场景已深入城市治理、工业制造、医疗健康等各个领域,也成为构建智慧城市的重要技术手段。以数字孪生为底层技术基础,解决线下真实业务经营在规划、建设、运行、管理和服务等方面的复杂性和不确定性,以虚拟服务于现实,从而全面提升各项资源的配置能力和应用能力,降低试错成本并极大增强企业的内生发展动力。数字孪生技术的核心价值在于其可以对实际系统进行实时监控、预测性维护、优化控制以及决策支持。这主要得益于其精细化的数据模型和强大的数据处理能力。通过对收集到的各类数据进行深度学习和分析,数字孪生模型可以实现对系统状态的精确预测,以及对系统性能的优化提升。在应用方向上,数字孪生技术被广泛应用于各种复杂系统,如航空航天、汽车制造、能源电力、生物医药、科技金融、现代农业等领域。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,数字孪生技术正在成为支撑战略性新兴产业发展的重要组成部分。在未来,我们有理由相信,数字孪生技术将在更多的领域得到应用,为我们的工作和生活带来更多的便利和效益。课程收益:透视数字孪生技术内涵原理,以及实现数字孪生必须具备的基础条件解析元宇宙的本质和应用领域,探索物理世界与数字世界的连接贯通剖析5G、物联网、大数据、云计算、AI等数字孪生构建的前沿技术解读数字化变革未来发展趋势,数字孪生在不同行业中实际应用场景正确认识数字孪生时代的挑战和机遇,以及自我能力提升进化的方向课程时间: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:数字孪生的基础条件和应用场景一、数字孪生技术概述1. 内涵定义和基本概念2. 技术架构及实现要素3. 数据模型建立与演化4. 数字孪生与物理世界的关系5. 数字孪生与实际系统的互动【案例解析】华为胡厚崑:数字化变革是数字孪生的基石二、数字化是产业升级必经之路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【案例解析】德国大众为什么炒掉软件公司多名高管三、数字化的三个基本特征1. 数据业务化——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】华为数字化工具应用的启示四、数字孪生四大核心要素1. 极致沉浸体验2. 丰富内容生态3. 超时空的社交体系4. 虚实交互的经济系统【案例解析】钱学森先生眼中的“数字孪生世界”五、虚拟现实开启未来世界五大趋势1. 数据成为核心资产和竞争力2. 数字贡献引发价值分配变革3. 数字经济与实体经济深度融合4. 元宇宙中数字形象映射自我认知5. 元宇宙中数字文化成为主流文化六、数字孪生在不同行业中的应用1. 【案例解析】交通行业——基于大数据的智能交通布局2. 【案例解析】能源电力——虚拟电网与新型电力系统建设3. 【案例解析】智慧城市——从长安到雄安,未来城市的数字基因4. 【案例解析】工业制造——数字孪生工厂颠覆传统生产路径5. 【案例解析】现代农业——云上农场:把水稻种到“云端”6. 【案例解析】数字政府——AI大模型赋能数字政务建设第二单元:新一代信息技术加速数字孪生构建一、“智能+”终极版图:数字孪生世界1. 5G:新基建排头兵2. 物联网:人类感官延伸3. 大数据:永不枯竭的生产资料4. 云计算:智能时代的基石5. 人工智能:今天遇见未来【案例解析】大语言模型带来的颠覆与重构二、AI大模型开启新范式1. 从聚合式到生成式2. 从标准化到个性化3. 人机对话VS自我进化4. 各国科技巨头们纷纷入局【案例解析】比尔盖茨发公开信:未来已来三、大数据+大算力+强算法=大模型1. 参数规模:千亿级参数成为主流2. 技术架构:GPT--基于反馈的强化学习3. 模态支持:文本、图片、影像、语音等多模态4. 应用领域:通用大模型VS行业大模型【案例解析】过去一百年人类离不开电力,当下和未来离不开算力四、通用大语言模型三项核心能力1. 文字归纳提炼和文案撰写能力2. 自然语言处理和逻辑推理能力3. 商业逻辑洞察和系统输出能力五、数字孪生时代的机遇和挑战1. 用想象力、创造力驾驭AI应用2. 发现问题的能力比解决问题更重要3. 潜在风险:信息滥用、数据安全、科技作恶【案例解析】马斯克为什么呼吁暂停ChatGPT第三单元:数字孪生时代能力进化和提升方向一、用户思维——技术转化能力1. 傻瓜式、简单可依赖2. 不要让用户做选择题3. 需求洞察与痛点捕捉4. 用户需求VS应用场景【案例解析】“懒人四件套”背后的商业逻辑二、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. 避免过度的流程设计(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】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑四、创新思维——创造性输出能力1. 创新不是耍小聪明2. 创新是“有中生无”3. 创新是发现更多可能性4. 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”课程回顾、总结和分享
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