课程描述INTRODUCTION
数字化技能培训
日程安排SCHEDULE
课程大纲Syllabus
数字化技能培训
【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:
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。
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。
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】
能将数据分析用在日常工作中
能避开常见的数据实施和调查误区
能学会分解任务,确定正确的执行目标
学会用数据发现问题、增进认知和评估业绩
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
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
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
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?
数字化技能培训
转载://www.ibid2.com/gkk_detail/262284.html
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