課程背景：
數字經濟已經成為推動實體行業轉型升級的底層驅動，引領我國經濟發展的新引擎、新動能。總體來說，數字經濟主要涵蓋大數據（數據采集）、云計算（數據分析）、人工智能（數據應用），以及互聯網+實體行業結合的部分。
然而，很多行業在大數據面前還顯得比較遲緩，數據利用基本上處于信息查詢、報表提交層面，主要是對現有數據的簡單加工，很少涉及數據挖掘等深層應用。數據開發意識不強，數據思維不足，數據應用滯后。尤其在客戶行為分析，消費心理捕捉、個性化服務與業務創新、洞察市場趨勢等方面亟待提升。此外，在基礎數據管理、數據平臺搭建、數據分析人才儲備上比較欠缺，無法有效盤活數據資產，為企業經營決策提供有力依據。
在數字化背景下，如何借助大數據為管理和營銷提供有力支撐，如何有效挖掘自身已經沉淀的數據，并實現跨行業、跨平臺的外部數據資源整合，基于用戶畫像構建，實現大數據實現精準營銷和創新服務，是現階段企業管理者需要認真思考的。
課程收益：
▲了解大數據的時代背景和基礎條件，正確認知大數據的應用價值；
▲透視大數據的基本規律和特性，掌握大數據思維，提高工作效率；
▲搭建數據管理平臺，開展數據分析，發現數據背后的問題和機會；
▲基于大數據應用，優化業務流程，構建精細化、智能化管理體系，提升管理效能；
▲整合數據資源，基于用戶畫像構建，進行點對點精準營銷，為客戶提供個性服務。
課程時間：1-2天，6小時/天
課程對象：企業管理者、部門主管、相關崗位人員
課程方式：講師講授+案例解析+互動交流+現場答疑
課程大綱：
引言：數字時代企業生存之道——保持饑餓感
1. 市場倒逼——躺著賺錢的時代結束了
2. “跨界打劫”的本質：場景轉換與用戶體驗
案例解析：疫情之下的逆襲：釘釘用戶數超11億
第一講：數字化背景下的商業變革
一、大數據的內涵定義和基礎條件
1. 阿里巴巴新戰略：數字經濟體
2. 大數據三個要素
1）大——海量，平臺級
2）數——信息，結構化
3）據——精準，可依賴
3. 大數據的六個特征
案例解析：五常大米，下單即送
4. 大數據的三種類型
1）消費數據——多維度記錄
2）機器和傳感數據——圖文、語音、影像
3）行為數據——位置、軌跡、交易
5. 大數據+移動互聯網
1）終端普及率
2）用戶習慣
3）支付、物流
4）信用體系
6. 大數據+物聯網
1）物聯網的三個基本特征
2）傳感器——人類感官的延伸
3）互聯網是一張網，物聯網是整個世界
案例解析：萬物互聯——當尿不濕植入芯片
7. 大數據+5G
1）高速率：大幅提高傳輸速率
2）低時延：端到端毫秒級時延
3）大帶寬：km²百萬級設備接入
4）廣連接：應用場景更加豐富
8. 大數據+云計算
1）為了無法計算的價值
2）算力提升與算法優化
3）大數據反哺云計算
4）企業上云和政務上云大趨勢
案例解析：“雙十一”背后阿里云強悍的數據處理能力
9. 大數據與AI人工智能
1）京東、順豐無人機投遞
2）富士康工業機器人作業
案例解析：百度逆襲：AI戰略——無人駕駛
10. 大數據在各行業的應用
二、大數據開發面臨的難點
1. 數據思維：數據意識較弱，人才儲備不足
2. 數據采集：數據積累時間長，但質量不佳
3. 數據開發：應用場景不夠，缺乏業務突破點
4. 數據應用：條件所限，缺少應用的成功案例
5. 數據共享：數據不統一，難以發揮整體作用
三、大數據運營及數據挖掘
1. 產品研發：數據反饋與產品定位
案例解析：從產品定義看眾安保險如何玩轉大數據
2. 用戶畫像：消費者心理及行為分析
案例解析：瞄準社區生鮮，錢大媽憑什么火爆？
3. 精準營銷：痛點捕捉與需求觸達
4. 風險管控：數據監測與風險預警
案例解析：上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
5. 運營效率：智能化和精細化管理
6. 創新服務：消費者個性化需求滿足
案例解析：門店暴增，“優剪”的大數據思維和顛覆式創新
第二講：企業大數據平臺構建及應用策略
一、大數據開發和應用方向
1. 發現運營存在的不足
2. 產品研發與極致體驗
3. 質量改進和效能提升
4. 個性化營銷方案制定
5. 洞察行業周期性走勢
6. 為決策提供有效依據
視頻分享：什么是馬云眼中的“新能源”
二、企業大數據管理平臺建設
1. 掌握各業務板塊與數據運行之間的底層邏輯
2. 建立數據共享機制提升部門協同效率
3. 設定關鍵性指標，通過數據反饋進行科學決策
1）業務改進措施
2）績效考核體系
3）供應鏈優化
4）信息安全管理
5）品牌建設
6）客服體系建設
4. 符合實際情況的數據開發流程
1）數據接入
2）數據整合
3）數據清洗
4）數據分析
5）數據呈現
6）建模應用
小組討論：如何有效構建企業數字化管理平臺
三、大數據分析挖掘方法和要點
1. 統計性分析
1）設定關鍵性指標
2）不同維度的統計分析
3）導向性的數據提取
案例解析：飛機真的是最安全的交通工具？
實戰分享：從某外賣平臺的統計數據中，你能看出什么？
2. 預測性分析
1）捕捉各個因素之間的內在關聯
2）通過歷史數據發掘規律和趨勢
3）風險評估，預判和管控
案例解析：為什么電力數據真實反映了國民經濟運行狀況？
3. 可視化分析
1）形成觀點和結論
2）文不如表，表不如圖
3）呈現方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例解析：城市大腦——智能交通最重要的支點
4. 分析思維訓練
1）對比、轉化、關聯，橫向與縱向擴展
2）深入了解各業務板塊，使分析工作貼合實際
3）比數據分析更重要的是大數據思維和意識
思維訓練：為什么大部分人對中國房價走勢預測失誤？
實戰分享：如何通過數據分析識別已損壞的共享雨傘？
第三講：傳統產業如何植入數字化基因
一、用戶思維——為懶人服務
1. 傻瓜式，簡單可依賴
2. 別讓消費者做選擇題
3. 需求洞察與極致體驗
4. 用戶需求VS應用場景
案例解析：郵政VS順豐，用戶的槽點在哪里？
案例解析：某4S店人員身上折射的用戶思維缺失
二、產品思維——對一切有違人性的產品和服務保持憤怒
1. 無痛點，不產品（服務）
2. 做減法，不做加法（功能）
3. 小步快跑，快速迭代（效率）
4. 避免過度的產品設計（機制）
案例解析：馬桶上的兩個按鈕VS蘋果的HOME鍵
案例解析：瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5秒
三、創新思維——做別人不做的事
1．創新不是瞎折騰
2. 創新不是耍小聰明
3. 微創新——保持饑餓感
案例解析：馬云聲稱的“珍珠港偷襲”
五、用戶畫像與高效運營
1. 什么是用戶畫像
1）用戶DNA
2）決策依據
3）效果轉化
案例解析：今日頭條為什么讓巨頭們恐慌
2. 數據建模及規則
1）群體畫像模型
2）購買興趣模型
3）產品定義模型
4）風險管控模型
3. 用戶畫像構建
1）用戶的基礎信息
2）用戶的社會屬性
3）用戶的行為偏好
4）用戶的心理特征
5）用戶的使用特權
實戰分享：用戶畫像偏差——某廚具廠家國內業務遭遇的困惑
實戰分享：用戶畫像重構——某家電生產企業的業務模式轉型策略
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