課程大綱： 數(shù)據(jù)驅(qū)動：數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略與落地實踐培訓
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：km2百萬級設備接入
（4）廣連接：應用場景更加豐富
【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)：應用場景不夠，缺乏業(yè)務突破點
4. 數(shù)據(jù)應用：條件所限，缺少應用的成功案例
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
1. 掌握業(yè)務板塊與數(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. 設定關鍵指標，通過數(shù)據(jù)反饋進行科學決策
（1）業(yè)務改進措施
（2）績效考核體系
（3）服務流程優(yōu)化
（4）信息安全管理
（5）客服體系建設
（6）品牌建設
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）建模應用
三、大數(shù)據(jù)運營及應用方向
1. 產(chǎn)品研發(fā)：數(shù)據(jù)反饋與產(chǎn)品定位 【案例解析】從產(chǎn)品定義看眾安保險如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)
2. 用戶畫像：消費者心理及行為分析
【案例解析】在非洲賣的好的中國手機品牌 1. 精準營銷：痛點捕捉與需求觸達
4. 風險管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測與風險預警
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5. 運營效率：智能化和精細化管理
6. 創(chuàng)新服務：客戶個性化需求滿足
【案例解析】門店暴增，“優(yōu)剪”的數(shù)據(jù)思維和顛覆式創(chuàng)新
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)務場景設定關鍵指標
（2）不同維度組合的統(tǒng)計模型
（3）導向性的數(shù)據(jù)提取
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2. 預測性分析
（1）捕捉各個因素之間的內(nèi)在關聯(lián)
（2）通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢
（3）風險評估，預判和管控 【案例解析】為什么電力數(shù)據(jù)真實反映了國民經(jīng)濟運行狀況？
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. 分析思維訓練
（1）對比、轉(zhuǎn)化、關聯(lián)，橫向與縱向擴展
（2）深入了解各業(yè)務板塊，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
（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
一、什么是用戶畫像
1. 用戶DNA
2. 營銷依據(jù)
3. 效果轉(zhuǎn)化 【案例解析】今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？
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）風險管控模型 【案例解析】瞄準社區(qū)生鮮，錢大媽憑什么火爆？
三、用戶標簽體系
1. 用戶的基礎信息
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) 【實戰(zhàn)分享】用戶畫像偏差：某廚具品牌線上推廣遭遇的困惑 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)務關聯(lián)性和邏輯
3. 必須結(jié)合實際應用場景
4. 根據(jù)數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化模型 【實戰(zhàn)分享】用戶畫像重構(gòu)：某家電生產(chǎn)企業(yè)的營銷模式轉(zhuǎn)型策略
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
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應用場景 【案例解析】郵政VS順豐，用戶的槽點在哪里
二、產(chǎn)品思維——對一切有違人性的產(chǎn)品和服務保持憤怒
1. 無痛點，不產(chǎn)品（服務）
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)品設計（機制） 【案例解析】馬桶上的兩個按鈕VS蘋果的HOME鍵 【案例解析】瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5秒
三、平臺思維——規(guī)則制定者
1. 邊際成本與規(guī)模效應
2. 利益相關者的交易結(jié)構(gòu)
3. 四度法則：深度、廣度、維度、力度 【實戰(zhàn)分享】某新能源充電樁運營平臺的糾結(jié)
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 【案例解析】誰奪走了分眾傳媒的電梯生意
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 【案例解析】馬云聲稱的“珍珠港偷襲”
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