引言:數(shù)字化時代企業(yè)生存之道——保持饑餓感 |
1.數(shù)字經(jīng)濟才是真正的“計劃經(jīng)濟” |
2.數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)發(fā)展的核心競爭力 |
3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型是雙輪驅(qū)動的“一把手工程” |
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)濟體 |
2.?大數(shù)據(jù)三個要素 |
(1)大——海量,平臺級 |
(2)數(shù)——信息,結(jié)構(gòu)化 |
(3)據(jù)——精準、可依賴 |
3.?大數(shù)據(jù)的六個特征 |
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(xí)慣 |
——支付體系 |
6.?大數(shù)據(jù)+物聯(lián)網(wǎng) |
(1)物聯(lián)網(wǎng)的三個基本特征 |
(2)物聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì):連接一切 |
(3)傳感器——人類感官的延伸 |
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7.?大數(shù)據(jù)+5G |
(1)高速率:大幅提高傳輸速率 |
(2)低時延:端到端毫秒級時延 |
(3)大帶寬:km2百萬級設(shè)備接入 |
(4)廣連接:應(yīng)用場景更加豐富 |
【案例解析】消費互聯(lián)網(wǎng)VS產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng) |
8.?大數(shù)據(jù)+云計算 |
(1)大數(shù)據(jù)反哺云計算 |
(2)算力提升與算法優(yōu)化 |
(4)企業(yè)上云和政務(wù)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(yīng)用場景不夠,缺乏業(yè)務(wù)突破點 |
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 |
第二單元:數(shù)字化平臺構(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、數(shù)字化管理與信息化建設(shè) |
1.?掌握業(yè)務(wù)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(shè)定關(guān)鍵指標,通過數(shù)據(jù)反饋進行科學(xué)決策 |
(1)業(yè)務(wù)改進措施 |
(2)績效考核體系 |
(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 |
三、大數(shù)據(jù)運營及應(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(fēng)險管控:數(shù)據(jù)監(jiān)測與風(fēng)險預(yù)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(wù):客戶個性化需求滿足 |
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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(jié)合業(yè)務(wù)場景設(shè)定關(guān)鍵指標 |
(2)不同維度組合的統(tǒng)計模型 |
(3)導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取 |
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2.?預(yù)測性分析 |
(1)捕捉各個因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián) |
(2)通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢 |
(3)風(fēng)險評估,預(yù)判和管控 |
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3.?可視化分析 |
(1)形成觀點和結(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)對比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián),橫向與縱向擴展 |
(2)深入了解各業(yè)務(wù)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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五、大數(shù)據(jù)內(nèi)部采集與外部整合 |
1.?內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點 |
(1)完整性——數(shù)據(jù)累積效應(yīng) |
(2)連續(xù)性——周期變化趨勢 |
(3)多維度——數(shù)據(jù)的多樣性 |
(4)傾向性——目標數(shù)據(jù)提取 |
2.?外部數(shù)據(jù)渠道開拓與整合優(yōu)化 |
(1)“互聯(lián)網(wǎng)+”的趨勢 |
(2)構(gòu)建跨平臺信息采集體系 |
第三單元:基于用戶畫像的精準營銷和創(chuàng)新服務(wù) |
一、什么是用戶畫像 |
1.?用戶DNA |
2.?營銷依據(jù) |
3.?效果轉(zhuǎn)化 |
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二、用戶畫像構(gòu)建 |
1 .?用戶需求洞察 |
(1)用戶角色屬性劃分 |
(2)用戶真?zhèn)涡枨笳鐒e |
(3)保持傾聽,獨立判斷 |
2.?數(shù)據(jù)源的建立 |
(1)用戶數(shù)據(jù) |
(2)行為數(shù)據(jù) |
(3)消費數(shù)據(jù) |
(4)商品數(shù)據(jù) |
(5)客服數(shù)據(jù) |
3.?用戶畫像模型 |
(1)群體畫像模型 |
(2)購買興趣模型 |
(3)產(chǎn)品定義模型 |
(4)風(fēng)險管控模型 |
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三、用戶標簽體系 |
1.?用戶的基礎(chǔ)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.?用戶的異常情況 |
6.?用戶的使用特權(quán) |
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四、用戶畫像建模規(guī)則 |
1.?明確建模的目標和方向 |
2.?掌握業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性和邏輯 |
3.?必須結(jié)合實際應(yīng)用場景 |
4.?根據(jù)數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化模型 |
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第四單元: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(wù) |
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(yīng)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(wù)保持憤怒 |
1.?無痛點,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.?避免過度的產(chǎn)品設(shè)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(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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