數(shù)字化轉(zhuǎn)型與落地實(shí)踐策略

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課程背景：

戰(zhàn)“疫”期間，助力線上交易、遠(yuǎn)程辦公、在線教育，云服務(wù)無(wú)處不在；從流動(dòng)人員健康監(jiān)測(cè)，到疫情態(tài)勢(shì)研判，大數(shù)據(jù)應(yīng)用身手不凡；廣泛應(yīng)用機(jī)器人配送、無(wú)接觸方艙CT、紅外人體溫度快速篩檢儀，人工智能嶄露頭角……數(shù)字技術(shù)的普及運(yùn)用，人們愈發(fā)感受到產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的重要性。

近幾年里互聯(lián)網(wǎng)巨頭攻城略地，其根本原因在對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的極致應(yīng)用。阿里巴巴掌握了中國(guó)人的消費(fèi)記錄，騰訊獲取了我們的社交關(guān)系鏈，滴滴出行和百度地圖最清楚人們的行動(dòng)軌跡，美團(tuán)最了解我們的吃喝玩樂(lè)。甚至人們平時(shí)用鍵盤和手機(jī)打字，也被搜狗掌握了我們的輸入習(xí)慣。這些沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對(duì)于企業(yè)而言就是核心競(jìng)爭(zhēng)力。

然而，很多行業(yè)在大數(shù)據(jù)面前還顯得比較遲緩，數(shù)據(jù)利用基本上處于信息查詢、報(bào)表提交層面，主要是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應(yīng)用。數(shù)據(jù)開發(fā)意識(shí)不強(qiáng)，數(shù)據(jù)思維不足，數(shù)據(jù)應(yīng)用滯后。尤其在客戶行為分析，消費(fèi)心理捕捉、個(gè)性化服務(wù)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新、洞察市場(chǎng)趨勢(shì)等方面亟待提升。此外，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建、數(shù)據(jù)分析人才儲(chǔ)備上比較欠缺，無(wú)法有效盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供有力依據(jù)。

在數(shù)字化背景下，如何借助大數(shù)據(jù)為管理和營(yíng)銷提供有力支撐，如何有效挖掘自身已經(jīng)沉淀的數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺(tái)的外部數(shù)據(jù)資源整合，基于用戶畫像構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和創(chuàng)新服務(wù)，是現(xiàn)階段企業(yè)管理者需要認(rèn)真思考的。

課程收益：

1. 了解數(shù)字化的時(shí)代背景和基礎(chǔ)條件，正確認(rèn)知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值；

2.?透視大數(shù)據(jù)的基本規(guī)律和特性，掌握大數(shù)據(jù)思維，提高工作效率；

3.?搭建數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，開展數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問(wèn)題和機(jī)會(huì)；

4.?基于數(shù)字化應(yīng)用，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，構(gòu)建精細(xì)化、智能化管理體系；

5.?為組織植入數(shù)字化基因，樹立創(chuàng)新管理意識(shí)，持續(xù)的發(fā)現(xiàn)新機(jī)會(huì)。

課程結(jié)構(gòu)：

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課程時(shí)間：1天，6小時(shí)/天

授課對(duì)象：企業(yè)高管、相關(guān)崗位人員

課程方式：講師講授+案例解析+互動(dòng)交流+現(xiàn)場(chǎng)答疑

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課程大綱

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引言：市場(chǎng)倒逼——躺著賺錢的時(shí)代結(jié)束了

第一單元：數(shù)字化背景下的商業(yè)變革

一、大數(shù)據(jù)內(nèi)涵定義和基礎(chǔ)條件

1.?阿里巴巴新戰(zhàn)略：數(shù)字經(jīng)濟(jì)體

2. 大數(shù)據(jù)三個(gè)要素

（1）大——海量，平臺(tái)級(jí)

（2）數(shù)——信息，結(jié)構(gòu)化

（3）據(jù)——精準(zhǔn)、可依賴

3. 大數(shù)據(jù)的六個(gè)特征

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4.?大數(shù)據(jù)的三種類型

（1）消費(fèi)數(shù)據(jù)——多維度記錄

（2）機(jī)器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語(yǔ)音、影像

（3）行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易

5.?大數(shù)據(jù)+移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)

——終端普及率

——用戶習(xí)慣

——支付體系

6.?大數(shù)據(jù)+物聯(lián)網(wǎng)

（1）物聯(lián)網(wǎng)的三個(gè)基本特征

（2）傳感器——人類感官的延伸

（3）互聯(lián)網(wǎng)是一張網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)是整個(gè)世界

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7.?大數(shù)據(jù)+5G

（1）高速率：大幅提高傳輸速率

（2）低時(shí)延：端到端毫秒級(jí)時(shí)延

（3）大帶寬：km2百萬(wàn)級(jí)設(shè)備接入

（4）廣連接：應(yīng)用場(chǎng)景更加豐富

8.?大數(shù)據(jù)+云計(jì)算

（1）為了無(wú)法計(jì)算的價(jià)值

（2）算力提升與算法優(yōu)化

（3）大數(shù)據(jù)反哺云計(jì)算

（4）企業(yè)上云和政務(wù)上云大趨勢(shì)

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9.?大數(shù)據(jù)+AI人工智能

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二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的難點(diǎn)

1.?數(shù)據(jù)思維：數(shù)據(jù)意識(shí)較弱，人才儲(chǔ)備不足

2.?數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)積累時(shí)間長(zhǎng)，但質(zhì)量不佳

3.?數(shù)據(jù)開發(fā)：應(yīng)用場(chǎng)景不夠，缺乏業(yè)務(wù)突破點(diǎn)

4.?數(shù)據(jù)應(yīng)用：條件所限，缺少應(yīng)用的成功案例

5.?數(shù)據(jù)共享：數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，難以發(fā)揮整體作用

三、大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)及應(yīng)用方向

1. 產(chǎn)品研發(fā)：數(shù)據(jù)反饋與產(chǎn)品定位

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2. 用戶畫像：消費(fèi)者心理及行為分析

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1.?精準(zhǔn)營(yíng)銷：痛點(diǎn)捕捉與需求觸達(dá)

4. 風(fēng)險(xiǎn)管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

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5. 運(yùn)營(yíng)效率：智能化和精細(xì)化管理

6.?創(chuàng)新服務(wù)：消費(fèi)者個(gè)性化需求滿足

【案例解析】門店暴增，“優(yōu)剪”的大數(shù)據(jù)思維和顛覆式創(chuàng)新

第二單元：數(shù)字化平臺(tái)構(gòu)建及應(yīng)用策略

一、大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要性

1. 發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)存在的不足

2. 市場(chǎng)變化和競(jìng)對(duì)動(dòng)態(tài)

3. 客戶需求與極致體驗(yàn)

4. 個(gè)性化營(yíng)銷方案制定

5. 洞察行業(yè)周期性走勢(shì)

6. 為決策提供有效依據(jù)

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二、大數(shù)據(jù)開發(fā)運(yùn)營(yíng)流程

1. 數(shù)據(jù)接入

2. 數(shù)據(jù)整合

3. 數(shù)據(jù)清洗

4. 數(shù)據(jù)分析

5. 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

6. 建模應(yīng)用

三、數(shù)字化管理與信息化構(gòu)建

1. 掌握業(yè)務(wù)板塊與數(shù)據(jù)運(yùn)行之間的底層邏輯

2. 建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制提升部門協(xié)同效率

3. 設(shè)定關(guān)鍵指標(biāo)，通過(guò)數(shù)據(jù)反饋進(jìn)行科學(xué)決策

（1）業(yè)務(wù)改進(jìn)措施

（2）績(jī)效考核體系

（3）服務(wù)流程優(yōu)化

（4）信息安全管理

（5）客服體系建設(shè)

（6）品牌建設(shè)

4. 符合實(shí)際情況的數(shù)據(jù)開發(fā)流程

（1）數(shù)據(jù)接入

（2）數(shù)據(jù)整合

（3）數(shù)據(jù)清洗

（4）數(shù)據(jù)分析

（5）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

（6）建模應(yīng)用

【實(shí)戰(zhàn)分享】共享雨傘“JJ傘”數(shù)據(jù)管理平臺(tái)搭建

四、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點(diǎn)

1. 統(tǒng)計(jì)性分析

（1）結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)定關(guān)鍵指標(biāo)

（2）不同維度組合的統(tǒng)計(jì)模型

（3）導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取

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2. 預(yù)測(cè)性分析

（1）捕捉各個(gè)因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)

（2）通過(guò)歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢(shì)

（3）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，預(yù)判和管控

【案例解析】為什么電力數(shù)據(jù)真實(shí)反映了國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況？

3. 可視化分析

（1）形成觀點(diǎn)和結(jié)論

（2）文不如表，表不如圖

（3）呈現(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具

4. 分析思維訓(xùn)練

（1）對(duì)比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián)，橫向與縱向擴(kuò)展

（2）深入了解各業(yè)務(wù)板塊，使分析工作貼合實(shí)際

（3）比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識(shí)

【思維訓(xùn)練】為什么大部分人對(duì)中國(guó)房?jī)r(jià)走勢(shì)預(yù)測(cè)失誤？

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第三單元：實(shí)體產(chǎn)業(yè)如何植入數(shù)字基因

一、用戶思維——為懶人服務(wù)

1. 傻瓜式、簡(jiǎn)單可依賴

2. 別讓消費(fèi)者做選擇題

3. 需求洞察與痛點(diǎn)捕捉

4. 用戶需求VS應(yīng)用場(chǎng)景

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二、產(chǎn)品思維——對(duì)一切有違人性的產(chǎn)品和服務(wù)保持憤怒

1.?無(wú)痛點(diǎn)，不產(chǎn)品（服務(wù)）

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(guò)度的產(chǎn)品設(shè)計(jì)（機(jī)制）

【案例解析】瞄準(zhǔn)社區(qū)生鮮，錢大媽憑什么火爆

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三、平臺(tái)思維——規(guī)則制定者

1. 邊際成本與規(guī)模效應(yīng)

2. 利益相關(guān)者的交易結(jié)構(gòu)

3. 四度法則：深度、廣度、維度、力度

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四、跨界思維——亂拳打死老師傅

1. 挾用戶數(shù)據(jù)重構(gòu)市場(chǎng)空間

2. 瓦解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的慣性生存條件

3. “跨界打劫”VS“降維打擊”

4.“跨界打劫”的本質(zhì)：場(chǎng)景轉(zhuǎn)換與用戶體驗(yàn)

【案例解析】誰(shuí)奪走了分眾傳媒的電梯生意

五、創(chuàng)新思維——做別人不做的事

1．創(chuàng)新不是瞎折騰

2. 創(chuàng)新不是耍小聰明

3. 創(chuàng)新是“有中生無(wú)”

4. 微創(chuàng)新——保持饑餓感

【案例解析】馬云聲稱的“珍珠港偷襲”

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