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。当前，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。阿里巴巴掌握了中国人的消费记录，腾讯获取了我们的社交关系链，滴滴出行和百度地图最清楚人们的行动轨迹，美团最了解我们的吃喝玩乐。甚至人们平时用键盘和手机打字，也被搜狗掌握了我们的输入习惯。这些沉淀的数据资产，对于企业而言就是核心竞争力。
然而，很多行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本处于业务查询、报表提交层面。主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘深层应用，数据开发意识不强，数据思维缺乏，数据应用滞后。尤其在客户行为分析，个性化服务与业务创新、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、数据分析人才储备上比较欠缺，无法有效盘活数据资产，提升日常工作效率，为企业经营改善提供有力依据。
随着5G、物联网、大数据等新一代信息技术的应用，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。当所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等均可实现数据化，因而变得更加繁杂、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“数据管理”到“数据驱动”的跨越。作为企业的一线管理者，如果固守过往的管理思路，不及时自我革新，打造数字化管理体系，则唯有被时代抛弃。
课程收益：
课程时间：1-2天，6小时/天
授课对象：企业管理层、运营、市场、研发、客服等相关岗位人员
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：数字化背景下的企业管理变革
一、数字化管理面临的难点
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】某银行信用卡客服如何把人气出内伤
二、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】江苏银行“无感支付”让出行更加美好
2. 用户画像：客户心理及行为分析
【案例解析】瞄准社区生鲜，钱大妈凭什么火爆
3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达
【案例解析】无需摘口罩：建设银行携手昆明地铁“刷脸乘车”
4. 风险管控：数据监测与风险预警
【案例解析】800万货车司机重大交通事故下降92%背后
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】“健康码崩溃”折射的数字化思维缺失
三、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
3. 大数据的三种类型
（1）消费数据——多维度记录
（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
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）建模应用
【案例解析】大数据“杀熟”
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底层逻辑
（3）设定关键指标，通过数据反馈进行科学决策
四、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】三一重工“挖掘机指数”
【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
五、数字化管理实施路径（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：管理思维升级与业务团队数字基因植入
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？
【案例解析】银行的APP为什么难用？
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. 数字化管理三个核心指标
【案例解析】亚朵酒店如何做到全面升级“安心工程”
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. 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”
第三单元：问题分析解决和创新方法落地实践
一、结构性思维与问题解决
1. 结构性思维四个基本特点
（1）结论先行
（2）以上统下
（3）归类分组
（4）逻辑递进
【案例解析】碎片化思维VS结构性思维
2. 分析问题的基础条件
（1）多角度：结构性全面思考问题
（2）看本质：下意识打破思维惯性
（3）抓重点：按主次轻重进行排序
（4）有弹性：不代入个人主观臆断
3. 解决问题的方法策略
（1）明确方向：以终为始，厘清盲点，循序渐进
（2）实施路径：定目标、定计划、定流程、定标准
【案例解析】某小区业主们遭遇的一桩烦心事
4. 执行力是绩效管理的试金石
（1）执行与执行力的本质区别
（2）高效沟通与向上向下管理
（3）时间管理和员工辅导激励
【案例解析】管理者的每日三省
二、创新最大的阻碍：路径依赖
1．否定是创新的开始
2．创新能力的构成
（1）持续的学习能力
（2）深入的分析能力
（3）敏锐的想象能力
（4）充分的整合能力
3．创新过程中的思维枷锁
4．创新能力培养及模型解析
（1）洞见：穿透现象，直面本质
（2）思考：挖掘隐形与显性需求
（3）决断：价值梳理，取舍有度
（4）行动：聚焦关键，快速切入
（5）感召：借力使力，突破瓶颈
5. 创新型企业与传统企业的差别
6. 脱离真实场景的创新是“一厢情愿”
【案例解析】从“山寨大国”到“新四大发明”
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
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】某新能源车充电桩运营平台的纠结
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
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
课程回顾、总结、分享和行动
1. 结合数字化运营管理目标，从产品、渠道、运营、服务、资源等角度选择任意一个切入点，探讨关于现阶段提升管理效能的实施路径。
2. 从思维升级和创新驱动的角度，目前在痛点捕捉、流程优化、客户服务和员工辅导等方面，存在哪些问题和不足？结合自身行业特性和岗位职责，有什么具体的想法或者改进计划？
张世民