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曾涛

易精数字化战略与运营实战

曾涛 / 大数据决策专家

课程价格: 具体课酬和讲师商量确定

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课程大纲

「课程概括」防水工程与材料行业正经历环保去产能政策和房地产疲软的双重挑战,“大行业,小企业”的行业竞争格局孕育洗牌。快速变化的外部环境促使传统“设目标、定产能、铺摊子”的决策模式也要随之改变:应用大数据分析辅助战略决策,而战略的落地执行则更需要数字化监控和数据纠偏。因此,构建防水行业数字化战略与运营管理模式是本次课程核心目标。达到这个目标需要克服两个障碍:

1. 数字化人才欠缺

数字化需要人来推动,培训全员数据分析能力和工具使用技能是数字化基础。企业既需要掌握数字化决策的高管,也需要能一线拼刺刀的数字化蓝领!

2. 数字化基础薄弱

企业所用各种管理软件各行其是,数据孤岛遍布,没有集中管理。想要升级,又面临高昂的数字化改造成本和风险。

曾老师《易精大数据决策法》即针对以上两个痛点而设计,帮助企业快速养成数字化人才团队,推动低成本低风险的渐进式数字化改良。

「课程特色」本门课程以  为目标:

² “易学”—— 快速上手,无需计算机专业背景

² “易精”—— 精益求精,现学现用,独立作战

「内容简介」课程为企业学员铺设了循序渐进的四个数字化成长阶梯:

1. 想法——养成数字化战略思维

帮助高管学员掌握数据分析的基础知识,熟悉数字化战略的理论思路,了解数据运营管理过程,明白设定什么量化目标,相应需要什么数据,从哪里获取,如何落地追踪。

2. 看法——建立数字化运营罗盘

掌握基础数据分析工具,学会制作企业精益运营数据仪表盘,能从复杂数据中及时发现战略执行过程中的运营盲点。

3. 算法——实操数据分析方法

帮助学员在实操中学会《易精大数据决策法》,掌握“两点三面四线”实用分析“套路”,串联数据孤岛,学会用价值精算来支撑战略决策和日常运营管理。

4. 说法——写好数据分析报告

酒香**怕巷子深!数据分析报告是说服老板、客户和合作伙伴的强大武器,数据化、图形化和逻辑化构成了数据分析报告的核心战力。写好数据分析报告是精英必备能力。

「课程收益」l 6套实战案例,附赠原始数据

曾老师从主持的互联网网站、新能源规划精算、汽车共享出行和互联网游戏等项目中,提炼了多套经典数据分析案例,涵盖了数字化战略、数字化运营和投资决策精算等热门领域。数据模型可套用到学员工作中,现抓现用。

l 4级课后作业,练会为止

光说不练假把式!课程配备了与学员学习进展一一对应的课后作业,学员可以在线上方便提交作业,接受老师的答疑解难。

l 对优秀学员项目的免费辅导

教学相长!对能学化为用的优秀同学,曾老师很愿意提供帮助指导。

「课程模式」1. 课上面授

2. 分组互动

3. 课后作业

4. 微群辅导

「受众对象」l 非计算机专业背景

l 企业高管或执行层骨干

「时间安排」普通班2天

「课程目录」 1 数字化的前世今生

1.1 全球数字化服务趋势

1.2 企业数字化现状评估

1.3 规避数字化陷阱

1.4 易精数字化成长之路

1.4.1 揉动数字化改良

1.4.2 速成数字化蓝领

2 想法——养成数字化战略思维

2.1 大数据要素与难题

2.2 数字化战略模型

2.3 我们需要哪些数据?

2.4 数据从哪里来?

2.4.1 现场调研

2.4.2 企业内部数据

2.4.3 交易/协作平台

2.4.4 外部行业数据

2.5 案例:央企新能源汽车的战略决策精算

3 看法——建立数字化运营罗盘

3.1 数据可视化

3.1.1 历史著名可视化精品

3.1.2 图表分类与应用

3.1.3 案例:京东数据罗盘

3.2 图表、对比与决策

3.2.1 拉普拉斯与马云

3.2.2 “颜值即是正义”

3.2.3 识破数据“误导”

3.3 案例:共享出行数据全息罗盘

3.4 分组互动:决策私董会

4 算法——实操数据分析方法

4.1 大数据探秘

4.1.1 大数据4V概念

4.1.2 大数据“陷阱”

4.2 不以赢利为目的的企业数据分析是“耍流氓”

4.3 大数据分析模型

4.3.1 价值精算

4.3.1.1 案例:500强企业的客户价值精算

4.3.2 横切面方法

4.3.2.1 案例:涨还是不涨?CDO的选择

4.3.2.2 案例:你了解你的行业吗?

4.3.3 纵贯线方法

4.3.3.1 案例:互联网游戏海外数字化运营

4.3.3.2 案例:社交电商销售客户的RFM分析

5 说法——写好数据分析报告

5.1 数据分析报告“123”工作法

5.2 数据分析报告一个中心

5.3 数据分析报告两个基本点

5.4 数据分析报告三个要素

5.4.1 “痛”——量化问题

5.4.2 “病”——分解病因

5.4.3 “药”——解决方案

5.5 案例:一份救命的数据分析报告

5.6 分组互动:数据分析报告大纲

6 课程总结

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