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数据驱动:大数据开发运营与应用实践

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数据驱动:大数据开发运营与应用实践授课老师

张世民

张世民互联网战略及创新营销专家

互联网战略及创新营销专家互联网连续创业者O2O项目运营实战专家中国Wi-Fi产业联盟副秘书长传统产业+互联网实战型培训师华东理工大学EMBA核心课程讲师中山大学管理学院、南开大学深圳研究院特邀讲师曾任:共享雨伞“JJ伞”丨联合创始人、CEO曾任:移动医疗平台“医号馆”丨联合创始人、COO曾任:深圳乐...[详细]

课程简介

课程背景:

战“疫”期间,助力线上交易、远程办公、在线教育,云服务无处不在;从流动人员健康监测,到疫情态势研判,大数据应用身手不凡;广泛应用机器人配送、无接触方舱CT、红外人体温度快速筛检仪,人工智能崭露头角……数字技术的普及运用,人们愈发感受到托举产业数字化、数字产业化的新型基础设施的重要性。

数字经济已经成为推动实体行业转型升级的底层驱动,引领我国经济发展的新引擎、新动能。总体来说,数字经济主要涵盖大数据(数据采集)、云计算(数据分析)、人工智能(数据应用),以及互联网+实体行业结合的部分。

然而,很多行业在大数据面前还显得比较迟缓,数据利用基本上处于信息查询、报表提交层面,主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用。数据开发意识不强,数据思维不足,数据应用滞后。尤其在客户行为分析,消费心理捕捉、个性化服务与业务创新、洞察市场趋势等方面亟待提升。此外,在基础数据管理、数据平台搭建、数据分析人才储备上比较欠缺,无法有效盘活数据资产,为企业经营决策提供有力依据。

在数字化背景下,如何借助大数据为管理和营销提供有力支撑,如何有效挖掘自身已经沉淀的数据,并实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合,基于用户画像构建,实现大数据实现精准营销和创新服务,是现阶段企业管理者需要认真思考的。


课程收益:

▲了解大数据的时代背景和基础条件,正确认知大数据的应用价值;

▲透视大数据的基本规律和特性,掌握大数据思维,提高工作效率;

▲搭建数据管理平台,开展数据分析,发现数据背后的问题和机会;

▲基于大数据应用,优化业务流程,构建精细化、智能化管理体系,提升管理效能;

▲整合数据资源,基于用户画像构建,进行点对点精准营销,为客户提供个性服务。


课程时间:1-2天,6小时/天

课程对象:企业管理者、部门主管、相关岗位人员

课程方式:讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑


课程结构:



课程大纲

引言:数字时代企业生存之道——保持饥饿感

1. 市场倒逼——躺着赚钱的时代结束了

2. “跨界打劫”的本质:场景转换与用户体验

案例解析:疫情之下的逆袭:钉钉用户数超11亿

第一讲:数字化背景下的商业变革

一、大数据的内涵定义和基础条件

1. 阿里巴巴新战略:数字经济体

2. 大数据三个要素

1)大——海量,平台级

2)数——信息,结构化

3)据——精准,可依赖

3. 大数据的六个特征

案例解析:五常大米,下单即送

4. 大数据的三种类型

1)消费数据——多维度记录

2)机器和传感数据——图文、语音、影像

3)行为数据——位置、轨迹、交易

5. 大数据+移动互联网

1)终端普及率

2)用户习惯

3)支付、物流

4)信用体系

6. 大数据+物联网

1)物联网的三个基本特征

2)传感器——人类感官的延伸

3)互联网是一张网,物联网是整个世界

案例解析:万物互联——当尿不湿植入芯片

7. 大数据+5G

1)高速率:大幅提高传输速率

2)低时延:端到端毫秒级时延

3)大带宽:km²百万级设备接入

4)广连接:应用场景更加丰富

8. 大数据+云计算

1)为了无法计算的价值

2)算力提升与算法优化

3)大数据反哺云计算

4)企业上云和政务上云大趋势

案例解析:“双十一”背后阿里云强悍的数据处理能力

9. 大数据与AI人工智能

1)京东、顺丰无人机投递

2)富士康工业机器人作业

案例解析:百度逆袭:AI战略——无人驾驶

10. 大数据在各行业的应用

二、大数据开发面临的难点

1. 数据思维:数据意识较弱,人才储备不足

2. 数据采集:数据积累时间长,但质量不佳

3. 数据开发:应用场景不够,缺乏业务突破点

4. 数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例

5. 数据共享:数据不统一,难以发挥整体作用

三、大数据运营及数据挖掘

1. 产品研发:数据反馈与产品定位

案例解析:从产品定义看众安保险如何玩转大数据

2. 用户画像:消费者心理及行为分析

案例解析:瞄准社区生鲜,钱大妈凭什么火爆?

3. 精准营销:痛点捕捉与需求触达

4. 风险管控:数据监测与风险预警

案例解析:上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示

5. 运营效率:智能化和精细化管理

6. 创新服务:消费者个性化需求满足

案例解析:门店暴增,“优剪”的大数据思维和颠覆式创新


第二讲:企业大数据平台构建及应用策略

一、大数据开发和应用方向

1. 发现运营存在的不足

2. 产品研发与极致体验

3. 质量改进和效能提升

4. 个性化营销方案制定

5. 洞察行业周期性走势

6. 为决策提供有效依据

视频分享:什么是马云眼中的“新能源”

二、企业大数据管理平台建设

1. 掌握各业务板块与数据运行之间的底层逻辑

2. 建立数据共享机制提升部门协同效率

3. 设定关键性指标,通过数据反馈进行科学决策

1)业务改进措施

2)绩效考核体系

3)供应链优化

4)信息安全管理

5)品牌建设

6)客服体系建设

4. 符合实际情况的数据开发流程

1)数据接入

2)数据整合

3)数据清洗

4)数据分析

5)数据呈现

6)建模应用

小组讨论:如何有效构建企业数字化管理平台

三、大数据分析挖掘方法和要点

1. 统计性分析

1)设定关键性指标

2)不同维度的统计分析

3)导向性的数据提取

案例解析:飞机真的是最安全的交通工具?

实战分享:从某外卖平台的统计数据中,你能看出什么?

2. 预测性分析

1)捕捉各个因素之间的内在关联

2)通过历史数据发掘规律和趋势

3)风险评估,预判和管控

案例解析:为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况?

3. 可视化分析

1)形成观点和结论

2)文不如表,表不如图

3)呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具

案例解析:城市大脑——智能交通最重要的支点

4. 分析思维训练

1)对比、转化、关联,横向与纵向扩展

2)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际

3)比数据分析更重要的是大数据思维和意识

思维训练:为什么大部分人对中国房价走势预测失误?

实战分享:如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞?

第三讲:传统产业如何植入数字化基因

一、用户思维——为懒人服务

1. 傻瓜式,简单可依赖

2. 别让消费者做选择题

3. 需求洞察与极致体验

4. 用户需求VS应用场景

案例解析:邮政VS顺丰,用户的槽点在哪里?

案例解析:某4S店人员身上折射的用户思维缺失

二、产品思维——对一切有违人性的产品和服务保持愤怒

1. 无痛点,不产品(服务)

2. 做减法,不做加法(功能)

3. 小步快跑,快速迭代(效率)

4. 避免过度的产品设计(机制)

案例解析:马桶上的两个按钮VS苹果的HOME键

案例解析:瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒

三、创新思维——做别人不做的事

1.创新不是瞎折腾

2. 创新不是耍小聪明

3. 微创新——保持饥饿感

案例解析:马云声称的“珍珠港偷袭”

五、用户画像与高效运营

1. 什么是用户画像

1)用户DNA

2)决策依据

3)效果转化

案例解析:今日头条为什么让巨头们恐慌

2. 数据建模及规则

1)群体画像模型

2)购买兴趣模型

3)产品定义模型

4)风险管控模型

3. 用户画像构建

1)用户的基础信息

2)用户的社会属性

3)用户的行为偏好

4)用户的心理特征

5)用户的使用特权

实战分享:用户画像偏差——某厨具厂家国内业务遭遇的困惑

实战分享:用户画像重构——某家电生产企业的业务模式转型策略


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