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擎苍:数字化赋能 -- 中层管理者的数字化技能通识课

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课程概要

培训时长 : 2天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 中高层管理

课程编号 : 6112

0元/天联系老师

适用对象

销售经理/总监,客服经理/总监, 运营经理/总监,技术总监,产品经理,项目经理,售前经理等一线管理人员

课程介绍

【课程对象】

销售经理/总监,客服经理/总监, 运营经理/总监,技术总监,产品经理,项目经理,售前经理等一线管理人员

【课程时间】

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%,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,本课程就是给中层员工讲的数字化通识课,从而给组织赋能。同时也会破除中层的认知误区,清楚地知道数字化能做什么,不能做什么。

具体而言本课程包括如下内容:

  • 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。同时要理解,数据分析是分析问题的一个环节,我们不仅仅要学习数据分析,还要学会系统思考。本课程就是围绕这些逻辑构建的,从而全面提升数字能力。

而本课程的与其他课程不同之处在于:① 老师跨界服务过传统企业、头部互联网企业、硬件、安全和网络公司,因此可更好地运用数据分析经验。 ② 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。

【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,技术总监,产品经理,项目经理,售前经理等一线管理人员

 【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,总结了多个套理论体系,且不需要编程基础。

【课程时间】

2天(6小时/天)

【课程大纲】

一、为什么数据能力是必备技能?

  1. 新时代下的管理和业务困惑
  2. 数据分析如何解决这些困惑

案例:中小餐厅、中小制造企业、某上市教育公司

 

二、数据指标的全景地图

  1. 常见的数据指标有哪些?
  2. 选择数据指标的基本原则
  3. 什么是数据指标体系?

案例:金融公司、零售公司、内容行业

 

  1. 用数据分析解决问题的思路是什么?
  2. 明确业务问题:如何确定业务的价值、用户的底层需求?
  3. 明确业务指标:如何设定数字和非数字的KRO指标?
  4. 进行业务设计:如何设计业务流程,并拆分数字指标?
  5. 评估效果和提升认知:如何看数来提升业务认知,拆分细分人群?
  6. 数据分析的能与不能:什么时候数据分析是错误的?

    工具:A/B测试、用户画像、数据建模

案例:在线教育业务系统搭建

 

三、数据分析如何用在公司业务中?

  1. 对问题进行拆分和重组

工具:5W1H、逻辑树分析法、库伯的5类14项

案例:在线教育、电信公司、某中型企业

 

  1. 定位数据的波动的原因

工具:对比、假设、相关度和群组分析法

案例:分析线下教育企业数据波动、复购率下降原因。

 

  1. 销售型企业的业务指标设定、营销策略设定

工具:RFM、AARRR、漏斗分析方法
案例:餐饮企业个性化营销、电商\电信企业个性化推荐

4. 企业大数据分析、策略制定

工具:决策树、K近领法、线性回归,数据建模、维度拆分

案例:机票推荐、金融风控、汽车/房产

 

  1. 如何快速有效地获得数据
  2. 日常数据访谈如何做?
  3. 数据调查的问卷设计?
  4. 如何用互联网获得数据?

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【课程对象】传统企业的董事长、总经理、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、技术总监等管理人员。【课程时间】1-2天(6小时/天)【课程背景】企业数字化转型是必须做的,然而失败率却颇高。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。本课程就是解决这些问题。如何做?具体而言就是以系统角度看待并给出执行路线图。系统角度看,本课程包括:战略制定、组织适配、人员培养、项目实施、项目评估(运营效率和业务价值),从而让你全面提升认知。同时不仅仅提升认知,还会学习如何一步步地确定战略和执行战略,以及如何进行组织适配。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,其实践方法针对性强,可快速落地为一线执行。幸福的家庭总是相似的,不行的家庭却各不相同。我们不仅讲成功案例,更会讲众多失败案例,从而避免成为80%的失败者。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。【课程对象】传统企业的董事长、总经理、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、技术总监等管理人员。【课程时间】1-2天(6小时/天)【课程收益】清晰地数字化转型战略实施路线一套拿来即用的战略实施路线图掌握数字化战略设计的底层工具避开数字化战略设计和实施的雷区清晰地理解各行各业的最佳实践  【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,总结了多个套优秀的方法论。 【课程大纲】一、数字化的本质是什么?1、为什么说数字化是企业的抓手而不是目标?2、数字化如何与工业互联网、物联网相融合?3. 数字化与中台建设、信息建设的关系是什么?二、数字化能给企业带来什么?1、为什么说大型企业一定要数字化?2、为什么说中小企业也要数字化?3、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、安全管理业务变革:企业营销、业务重构、生产重塑案例:阿里、某上市农业公司、某工业软件公司,中小餐饮数字化再造、灵活用工企业,方向:CRM,营销、内部管理。工具:波特五力模型、商业画布、4P理论、四层九要素模型等三、当前商业环境,给数字化带来哪些机会和挑战?1、基于供给侧改革带来的机会与挑战2、基于长期主义带来的机会与挑战3、技术发展所带来的颠覆性的挑战与超车机会4、物理/经济/内容发展规律案例:华为、E 袋洗、小米等工具:颠覆式创新、精益创业四、如何用数字化开拓新的增长极?1、数字化战略的设计视角有哪些?竞争性的战略设计开拓新的业务增长基于产业链的战略设计以并购、上市为目标的战略设计案例:美团、瑞幸、阿里本地生活、农业上市公司互联网子公司、互联网家政2. 如何找到战略目标?以产品为抓手,确定企业战略用四个角度确认战略目标3、如何执行战略目标?数字化目标设计项目化目标分解人性化目标管控案例:某初创生产型企业、某互联网装修企业4、其他常见的数字化战略实施路径5、为什么数字化战略失败率这么高?六、如何用数字化给企业保驾护航?1、如何用数字化优化企业决策?2、数字化和绩效的关系是什么?3、如何用数字化帮助一线管理?4、如何用数字化赋能一线员工?5、中层领导对数字化的十大误区七、如何提升组织的数字化能力?1、重塑企业文化:如何在企业中嵌入数字基因?2、利益机制设计:如何平衡短期收益、长期收益和数字的局限?3、组织设计与胜任力:如何设计以“变”为核心的数字化组织?4、人才招募与使用机制:如何找到最重要的人,以及如何用好人5、成长机制:如何促进人才与组织成长的同步,找到最适合本阶段的成长路径6、风险管控:时间、资金与机遇的风险管控
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【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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