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擎苍:给中高层管理者插上数字翅膀-- 销售、运营和服务数字化落地指南

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课程概要

培训时长 : 3天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 营销策划

课程编号 : 6111

0元/天联系老师

适用对象

传统企业的数字战略实施官、数字化战略的执行者、CIO/CTO等战略人、中层的产品经理、运营总监、市场总监、销售总监、技术

课程介绍

【课程对象】

传统企业的数字战略实施官、数字化战略的执行者、CIO/CTO等战略人、中层的产品经理、运营总监、市场总监、销售总监、技术总监、产品经理等管理人员。

 

【课程时间】

3天(6小时/天)

【课程背景】

麦肯锡报告指出,企业数字化转型失败率高达80%,原因不是技术和设备,而是认知误区、组织适配。其中组织适配一方面要重构公司组织,另一方面就要培养员工的数据分析能力,本课程就是给中高层员工讲的数字化课,该课程聚焦于员工最关心的营销、运营和服务数字化方向,将系统地阐述如下内容:

  • 用数据驱动业务设计。包括如何改善销售流程、如何进行数据评估等。
  • 用数据驱动需求分析。包括数据驱动需求挖掘、目标建立。
  • 用数据驱动产品运营。包括驱动用户增长、价格波动分析、生命周期管理、优化产品选品、提升盈利水平等。
  • 如何用数据评估业务。包括评估业务效能、评估日常工作、规避业务风险等。
  • 如何打造数字化人才。包括:招聘、培养数字化人才,打造全员数字化能力等。

 

本课程的与其他课程不同之处在于:

  • 作者既有高层经验,也有中层经验;既有互联网工作经验,也有传统企业工作经验。丰富的经验可将其他领域内的最佳实践,更好地运用在企业中。
  • 瞄准场景化应用:以企业的工作场景来串联课程,适合运营、技术、销售、市场、产品等部门的学习,从而快速建立数字化的框架思维。
  • 注重体系:本课程继承了老师畅销书著作的特点,即分层、分模块和分步骤地讲解知识,从而便于学员学习和掌握。

 

【课程对象】

传统企业的数字战略实施官、数字化战略的执行者、CIO/CTO等战略人、中层的产品经理、运营总监、市场总监、销售总监、技术总监、产品经理等管理人员。

 

【课程时间】

3天(6小时/天)

【课程收益】

能够学会数据分析的基本方法

能用数据驱动产品设计、业务设计

能用数据驱动用户增长和运营

能用数据改善产品和品类运营

能用数据驱动销售指标的建立

能用数据对员工进行合理绩效

学会招聘和培养数字化人才的方法

 

【课程特色】

接地气:以改变为目标,将工作方法一步步呈现出来。细致:不高谈阔论,讲解细致,深入浅出。专业:沉淀多年,总结了多个套原创理论体系。

 

【课程大纲】

 

  1. 数据本质是什么?

1、数据能给企业带来什么?

  • 数据驱动业务和数字化的关系是什么?
  • 数据如何促进管理者的工作?
  • 为什么说数字化是企业的抓手而不是目标?
  • 为什么说大企业需要数字化,但更需要数字人才?
  • 为什么说中小企业需要数字化仁爱,而不不是数字化?

 

2、数字化的变革模式有哪些?

  • 模式变革:盈利模式、商业版图、企业并购
  • 管理变革:企业组织、战略决策、风险管控
  • 业务变革:企业营销、业务重构、生产重塑
  • 数字平台的金矿在哪里?

案例:某运营商、某银行、某金融、某上市农业公司、某工业软件软件公司、物流企业。

 

  1. 如何用数据驱动业务设计?

1、业务流程设计的方法论

  • 用户故事驱动的业务流程设计
  • 场景驱动的业务流程再造

案例:某银行、某食品公司、某上市农业公司、某工业软件公司,仓储物流企业

 

2、如何通过数据驱动业务流程再造? 

  • 以人为核心的流程提升
  • 以货为核心的流程提升
  • 以场为核心的流程提升

案例:某分销系统、某运营商某银行、某金融、物流企业

 

3、如何通过数据改善销售流程?

  • 销售考核的三个阶段
  • 销售考核的四种评估方法
  • 如何平衡短期收益、长期收益?
  • 如何以价值数据为核心的考核绩效?
  • 如何以利润数据为核心的考核绩效?

 

  1. 如何用数据驱动需求分析?

1、如何用数据驱动需求分析?

  • 如何进行需求拆解?
  • 如何用数据归纳出业务结论?
  • 如何确认数据模型可用性?
  • 数据报告的内容和展现形式
  • 如何用数据做好沟通工作?

案例:某地产公司、某金融公司、某CRM系统、某物流企业

 

2、如何用数据驱动产品目标的建立?

  • 什么是好的产品或业务目标?
  • 用预测值和门槛值管理日常业务
  • 如何做好大数据的统一和统筹?
  • 如何建立流量化指标矩阵?
  • 如何在数据不全时做决策?

案例:某地产公司、某分销系统、某运营商某银行、某金融、物流企业

 

  1. 如何用数据驱动产品运营?

1、如何用数据驱动用户增长?

  • 用户运营常见指标
  • 用户运营指标的搭建
  • 用户运营指标的迭代

 

2、用数据分析客单价指标的波动

  • 客单价波动的四大指标
  • 用四步分析清楚单价波动

 

3、如何用数据分析提升用户粘性?

  • 用户生命周期的三阶段
  • 用户生命周期的价值分析
  • 通过数据运营提升用户粘性

案例:某地产公司、某分销系统、某运营商某银行、某金融、物流企业

 

4、如何用数据优化产品的选品?

  • 通过数据做品类管理
  • 通过数据驱动商品选品
  • 通过数据创造爆款产品

 

5、如何通过数据提升产品的盈利水平?

  • 基于人货场的盈利模型
  • 标品的横切与纵切分析
  • 非标品的横切与纵切分析

案例:某电商、某B2B企业

 

  1. 如何用数据评估业务效能和规避业务风险?

1、数据评业务效能的指标有哪些?

  • 组织评估的三类核心指标
  • 基于岗位静态信息的评估指标
  • 基于岗位动态信息的评估指标
  • 基于岗位效率的评估指标

 

2、如何评估日常的业务指标?

  • 季度、年度的动态指标评估方法
  • 城市、部门的静态指标评估方法

 

3、如何数据管控业务风险?

  • 风险管控的三要素
  • 基于时间要素的风险管控
  • 基于资金要素的风险管控
  • 基于机遇要素的风险管控

案例:某金融公司、某全国零售公司、医药公司等

 

  1. 如何用数据驱动组织再造?

 

1、数据人才的用户画像、价值与岗位设定

  • 数据人才对于企业的价值
  • 数据人才的能力、技能模型
  • 如何发挥数据人才的价值?
  • 如何招募到适合本阶段的数据人才?
  • 数据人才的岗位职责设定
  • 与信息建设的关系是什么?

 

2、如何在企业中嵌入数字基因?

  • 如何建立企业的数据化文化?
  • 如何发展下属的数字化能力?
  • 小白如何快速上手数据分析?

案例:某互联网公司、某分销系统、某运营、商某银行

 

3、数字化其他技术的关系是什么?

  • 数字化与数据分析的关系是什么?
  • 如何与工业互联网、物联网相融合?
  • 如何助力互联网+?
  • 与中台建设的关系是什么?

 

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• 擎苍:《数据赋能》-- 公司管理人员的数据分析通识课
【课程对象】销售经理/总监,客服经理/总监, 运营经理/总监等一线管理人员 【课程特色】 注重实战、不要编程基础、不讲无用知识、通俗易懂【课程时间】1-2天(6小时/天)【课程背景】麦肯锡报告指出,企业数字化转型失败率高达80%,很大的原因就和认知、组织适配有关,而不是技术和设备。组织适配一方面要重构公司组织,另一方面就要培养拥有数字分析能力的员工,本课程就是给中层员工讲的数据分析课,从而给组织赋能。对于中层员工而言,数据分析能用来做什么?提升认知:通过各种维度的数据展现,可以帮你认知用户、挖掘新用户。发现问题:通过数据可指导业务人员发现问题,从而解决问题评估效果:解决完毕后如何评估?这仍然用数据说话。如何做到? 我们不能单纯地学习互联网数据分析知识,而要结合业务、底层逻辑来学习,从而学以致用。同时应理解,数据分析是分析问题的一个环节,我们不仅仅需要学习数据分析,还要学会系统思考。本课程就是围绕这些逻辑构建的。而本课程的与其他课程不同之处在于:① 延续了本人畅销书的风格,即分模块、分层级、分步骤地讲解,且注重工作场景的细节呈现。 ② 老师跨界服务过硬件、安全、传统企业和头部互联网企业,因此可更好地运用数据分析经验。【课程收益】能将数据分析用在日常工作中能避开常见的数据实施和调查误区能学会分解任务,确定正确的执行目标学会用数据发现问题、增进认知和评估业绩能将互联网的数据建模等经典方法用在工作中 【课程对象】销售经理/总监,客服经理/总监, 运营经理/总监等一线管理人员 【课程特色】 注重实战、不要编程基础、不讲无用知识、通俗易懂【课程时间】1-2天(6小时/天) 【课程大纲】一、为什么数据能力是必备技能新时代下的管理和业务困惑数据分析如何解决这些困惑 二、业务指标的全景地图常见的数据指标有哪些?选择数据指标的基本原则什么是数据指标体系? 三、数据的分析方法有哪些?基础逻辑分析方法:5W1H、逻辑树分析法统计学分析方法:对比、假设、相关度和群组分析法互联网分析方法:RFM、AARRR、漏斗分析方法统计学分析方法:决策树、K近领法、线性回归数据建模分析法:数据建模、维度拆分 用数据分析解决问题数据分析的能与不能如何明确业务问题?如何明确业务指标?如何分析业务原因?进行改善和评估效果两个工具:A/B测试和用户画像 如何快速有效地获得数据日常数据访谈如何做?数据调查的问卷设计?如何用互联网获得数据? 六、将数据分析用于各行各业教育行业的数据分析电商行业的数据分析运营商的数据分析地产行业的数据分析内容行业的数据分析  
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