數(shù)字化轉(zhuǎn)型與落地實踐策略

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課程背景：

戰(zhàn)“疫”期間，助力線上交易、遠程辦公、在線教育，云服務無處不在；從流動人員健康監(jiān)測，到疫情態(tài)勢研判，大數(shù)據(jù)應用身手不凡；廣泛應用機器人配送、無接觸方艙CT、紅外人體溫度快速篩檢儀，人工智能嶄露頭角……數(shù)字技術的普及運用，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，其根本原因在對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的極致應用。阿里巴巴掌握了中國人的消費記錄，騰訊獲取了我們的社交關系鏈，滴滴出行和百度地圖最清楚人們的行動軌跡，美團最了解我們的吃喝玩樂。甚至人們平時用鍵盤和手機打字，也被搜狗掌握了我們的輸入習慣。這些沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對于企業(yè)而言就是核心競爭力。

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、報表提交層面，主要是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應用。數(shù)據(jù)開發(fā)意識不強，數(shù)據(jù)思維不足，數(shù)據(jù)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(yè)務創(chuàng)新、洞察市場趨勢等方面亟待提升。此外，在基礎數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)平臺搭建、數(shù)據(jù)分析人才儲備上比較欠缺，無法有效盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為企業(yè)經(jīng)營決策提供有力依據(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)，并實現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺的外部數(shù)據(jù)資源整合，基于用戶畫像構建，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準營銷和創(chuàng)新服務，是現(xiàn)階段企業(yè)管理者需要認真思考的。

課程收益：

1. 了解數(shù)字化的時代背景和基礎條件，正確認知大數(shù)據(jù)的應用價值；

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，開展數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問題和機會；

4.?基于數(shù)字化應用，優(yōu)化業(yè)務流程，構建精細化、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，持續(xù)的發(fā)現(xiàn)新機會。

課程結構：

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課程時間：1天，6小時/天

授課對象：企業(yè)高管、相關崗位人員

課程方式：講師講授+案例解析+互動交流+現(xiàn)場答疑

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課程大綱

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引言：市場倒逼——躺著賺錢的時代結束了

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)涵定義和基礎條件

1.?阿里巴巴新戰(zhàn)略：數(shù)字經(jīng)濟體

2. 大數(shù)據(jù)三個要素

（1）大——海量，平臺級

（2）數(shù)——信息，結構化

（3）據(jù)——精準、可依賴

3. 大數(shù)據(jù)的六個特征

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4.?大數(shù)據(jù)的三種類型

（1）消費數(shù)據(jù)——多維度記錄

（2）機器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語音、影像

（3）行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易

5.?大數(shù)據(jù)+移動互聯(lián)網(wǎng)

——終端普及率

——用戶習慣

——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)是整個世界

【案例解析】萬物互聯(lián)——當尿不濕植入芯片

7.?大數(shù)據(jù)+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(shù)據(jù)+云計算

（1）為了無法計算的價值

（2）算力提升與算法優(yōu)化

（3）大數(shù)據(jù)反哺云計算

（4）企業(yè)上云和政務上云大趨勢

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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

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

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

3.?數(shù)據(jù)開發(fā)：應用場景不夠，缺乏業(yè)務突破點

4.?數(shù)據(jù)應用：條件所限，缺少應用的成功案例

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)運營及應用方向

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：消費者心理及行為分析

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1.?精準營銷：痛點捕捉與需求觸達

4. 風險管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測與風險預警

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5. 運營效率：智能化和精細化管理

6.?創(chuàng)新服務：消費者個性化需求滿足

【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)字化平臺構建及應用策略

一、大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要性

1. 發(fā)現(xiàn)運營存在的不足

2. 市場變化和競對動態(tài)

3. 客戶需求與極致體驗

4. 個性化營銷方案制定

5. 洞察行業(yè)周期性走勢

6. 為決策提供有效依據(jù)

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二、大數(shù)據(jù)開發(fā)運營流程

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. 建模應用

三、數(shù)字化管理與信息化構建

1. 掌握業(yè)務板塊與數(shù)據(jù)運行之間的底層邏輯

2. 建立數(shù)據(jù)共享機制提升部門協(xié)同效率

3. 設定關鍵指標，通過數(shù)據(jù)反饋進行科學決策

（1）業(yè)務改進措施

（2）績效考核體系

（3）服務流程優(yōu)化

（4）信息安全管理

（5）客服體系建設

（6）品牌建設

4. 符合實際情況的數(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）建模應用

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四、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點

1. 統(tǒng)計性分析

（1）結合業(yè)務場景設定關鍵指標

（2）不同維度組合的統(tǒng)計模型

（3）導向性的數(shù)據(jù)提取

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2. 預測性分析

（1）捕捉各個因素之間的內(nèi)在關聯(lián)

（2）通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢

（3）風險評估，預判和管控

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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(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具

4. 分析思維訓練

（1）對比、轉(zhuǎn)化、關聯(lián)，橫向與縱向擴展

（2）深入了解各業(yè)務板塊，使分析工作貼合實際

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

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第三單元：實體產(chǎn)業(yè)如何植入數(shù)字基因

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. 需求洞察與痛點捕捉

4. 用戶需求VS應用場景

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二、產(chǎn)品思維——對一切有違人性的產(chǎn)品和服務保持憤怒

1.?無痛點，不產(chǎn)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(chǎn)品設計（機制）

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三、平臺思維——規(guī)則制定者

1. 邊際成本與規(guī)模效應

2. 利益相關者的交易結構

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)重構市場空間

2. 瓦解競爭對手的慣性生存條件

3. “跨界打劫”VS“降維打擊”

4.“跨界打劫”的本質(zhì)：場景轉(zhuǎn)換與用戶體驗

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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”

4. 微創(chuàng)新——保持饑餓感

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