韩迎娣：《数据资产变现》-- 企业大数据决策系统与商业价值

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 数据分析

课程编号 : 5670

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行业不限

适用对象

董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理等高管人员

课程介绍

【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理等高管人员

【课程时间】1小时

【课程背景】

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键，企业面对这些痛点则是“有数据不会用，无法产生实际价值”

课程将以大数据资产与价值管理为切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知大数据是什么？主要价值体现在哪些方面？企业如何根据所学来做大数据应用，释放数据资产与价值？使学员学之解惑，学之能用，带领实现企业新的经营增长突破点。

【课程收益】

大数据特征、特点、价值能力、商业场景
大数据决策体系、如何价值变现及资产化
如何让数据引导企业业务、驱动企业决策
如何数字化经营管理，成本变收益方法

【课程宗旨】

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理等高管人员

【课程时间】1小时

【课程大纲】

一、大数据与数据价值

1、大数据现状及应用痛点

2、大数据能做什么？

3、大数据特征与特点

4、大数据价值能力

5、大数据的商业场景

小城青年
社交电商

案例：

二、大数据决策支持系统、数据资产与智能商业

1、大数据决策模式

2、让数据驱动企业决策

3、价值导向的数据应用

4、数据资产与属性是什么？

5、大数据资产管理概述

6、数据资产管理架构

7、数据全生命周期的安全管理

8、基于大数据的服务用户的三大特征

9、智能商业、未来已来

案例：

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• 韩迎娣：市场调研与数据分析: 【课程对象】产品研发团队、产品经理、产品需求调研团队、营销、营销分析、运营【课程时间】6小时【课程背景】现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，同时也会释放出庞大的数据能量，大数据就是这个高科技时代的产物，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘、应用比数量更为重要。对于需求的动态变化，需建立一个多维度的产品应用、客群画像，才能够做到“大数据比产品本身更了解产品，比客户自己更了解自己需求”，大数据的产品应用场景让数据重新理解产品，把产品自身、服务与客户形成强关系，在产品使用过程中建立数据触角，随时可清晰了解产品应用状态，客户的体验与场景需求。课程将以大数据分析切入点，还原金融环境中的实际案例，帮助学员理解大数据是什么？大数据有什么特点，区别在哪里？数据如何洞察产品需求？产品整个生命周期的数据管理该如何做？大数据洞察的客群特点是什么？如何构建金融应用场景与客群关系？使学员学之解惑，学之能用。【课程收益】金融大数据的应用现状与痛点，大数据特点，技术图谱及大数据思维大数据分析、建模、标签化管理、数据洞察产品需求大数据下的产品场景，找回需求原点，构建金融产品需求场景金融产品数据分析与挖掘、金融产品研发前置分析及商业应用全周期大数据洞察的客户关系，洞察维度，客群分析，客群在线的四大场景金融应用场景与客群关系，基于用户洞察体验需求升级【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩【课程对象】产品研发团队、产品经理、产品需求调研团队、营销、营销分析、运营【课程时间】6小时【课程大纲】一、市场调研维度与用户认知1、思维创新技术路径2、市场调研的目的调研目的调研对象需要收集的数据需要达成的效果网点周边商业3、调研的五大维度网点周边社区网点周边用户竞争对手合作单位3、调研的三种方法实地调研文案调研特殊调研4、市场调研的3个目的5、市场调研的数据陷阱6、用户存在无意识的感知偏误7、用户观念跟不上企业创新二、市场调研方法与失效因素1、市场调研中容易混淆的3种误差固有误差随机误差主观误差13、市场调研 - 行业成熟度14、市场调研 - 市场发展空间15、市场调研 - 未来市场规模16、市场调研 - 行业发展趋势17、致使市场调研失效的7个因素某些消费者有“隐形需求”调研的时间太远，不具备结论霍桑效应偏见与歧视沉迷市场机会和体量导致市研失效消费者是自我的导致市研失效消费者难以场景化导致市研失效8、从众心理导致虚假信息9、维护形象导致虚假信息10、思维锚定导致低效信息11、广告干扰导致低效信息 18、如何整理市场调研数据19、市场调研分析报告整个大市场分析整体市场下的细分市场分析典型产品分析新机会风险大数据技术图谱大数据技术基础大数据的数据源特点大数据技术逻辑大数据全域识别大数据数据展现5、大数据思维全样容错相关智能案例：二、数据分析1、数据分析意识对比关系看趋势重点数据2、数据分析方法对比分析法结构分析法交叉分析法分组分析法漏斗分析法杜邦分析法矩阵关联分析法2、数据分析报告对产品研发的影响3、数据预处理4、特征分析5、算法建模线性回归聚类分类6、数据表达分布数据可视化分类数据可视化线性关系数据可视化7、数据挖掘8、统计分析方法集中趋势离散程度相关程度参数估计假设检验9、大数据分析与建模建模训练模型应用模型优化模型2、大数据标签化管理数据标签标签多样化标签与场景化应用基于标签化的产品画像3、数据洞察金融产品需求4、大数据为金融产品赋能5、金融大数据的数据挖掘与建模大数据挖掘流程与逻辑大数据基本算法逻辑大数据挖掘特性大数据建模逻辑数据＋模型＝产品能力？案例：三、贯穿整个金融产品生命周期的数据挖掘1、金融大数据分析与数据挖掘业务场景数据建模挖掘算法相关分析2、大数据应用场景及场景解析3、找回需求原点，构建产品需求场景4、产品数据分析与挖掘的样本条件5、产品研发前置分析需求任务研究目的关键指标6、产品生命周期 - 产品研发设计策略研究概念评估产品研发产品测试7、产品生命周期 – 商业应用导入发展成熟衰退8、产品商业应用的数据触角案例：四、大数据洞察的客群分析1、与客户关系的核心传统价值高阶价值2、大数据驱动的客群洞察-数据维度真实性立体性即时性3、大数据驱动的客群洞察 – 营销维度目标客群旅程营销活动评估社交表现追踪行为趋势洞察4、客群洞察与分析基础属性需求解构客群分层客户心智内容偏好产品能力场景故事金融价值逻辑解析5、客户在线的四大场景输入场景浏览场景搜索场景交易场景6、金融应用场景与客群关系可运营人群数 – 活跃用户人群转化率 – 关系加深率高价值人群总量高价值人群活跃度7、创新实践，端到端的整合场景场景总览预设GMV目标，反推各阶层用户体量8、内容传播渠道内容矩阵数字媒介矩阵融合匹配KOL选择9、基于内容营销闭环的布局基础内容投放头部内容资源人群关系触达10、基于用户洞察体验升级需求

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