数字化赋能
中层管理者的数字化技能通识课擎苍老师 【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： ² 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。 ² 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。 ² 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】Ø 能将数据分析用在日常工作中 Ø 能避开常见的数据实施和调查误区 Ø 能学会分解任务，确定正确的执行目标 Ø 学会用数据发现问题、增进认知和评估业绩 Ø 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 四、 用数据分析解决问题的思路是什么？1. 明确业务问题：如何确定业务的价值、用户的底层需求？ 2. 明确业务指标：如何设定数字和非数字的KRO指标？ 3. 进行业务设计：如何设计业务流程，并拆分数字指标？ 4. 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？ 5. 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 2. 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。 3. 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 五、 如何快速有效地获得数据1. 日常数据访谈如何做？ 2. 数据调查的问卷设计？ 3. 如何用互联网获得数据？
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