引言:数字化时代企业生存之道——保持饥饿感
1.数字经济才是真正的“计划经济”
2.数据资产是企业发展的核心竞争力
3.数字化转型是双轮驱动的“一把手工程”
第一单元:数字化背景下的商业变革
一、大数据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
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)支付体系
6.大数据+物联网
1)物联网的三个基本特征
2)物联网的本质:连接一切
3)传感器——人类感官的延伸
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
案例解析:消费互联网VS产业互联网
8.大数据+云计算
1)大数据反哺云计算
2)算力提升与算法优化
4)企业上云和政务上云大趋势
案例解析:过去一百年人类离不开电力,未来人类离不开算力
9.大数据+AI人工智能
案例解析:百度AI战略——无人驾驶
二、数字化转型面临的难点
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
第二单元:数字化平台构建及应用策略
一、大数据开发的重要性
1.发现运营存在的不足
2.市场变化和竞对动态
3.客户需求与极致体验
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
案例解析:什么是马云眼中的“新能源”
二、大数据开发运营流程
1.数据采集
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
三、数字化管理与信息化构建
1.掌握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)服务流程优化
4)信息安全管理
5)客服体系建设
6)品牌建设
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
实战分享:共享雨伞“JJ伞”数据管理平台搭建
四、数字化运营及应用方向
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:在非洲卖的最好的中国手机品牌
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:客户个性化需求满足
案例解析:门店暴增,“优剪”的大数据思维和颠覆式创新
五、大数据分析挖掘方法和要点
1.统计性分析
1)结合业务场景设定关键指标
2)不同维度组合的统计模型
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
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?
第三单元:基于用户画像的精准营销和创新服务
一、什么是用户画像
1.用户DNA
2.营销依据
3.效果转化
案例解析:今日头条为什么让巨头们恐慌?
二、用户画像构建
1.用户需求洞察
1)用户角色属性划分
2)用户真伪需求甄别
3)保持倾听,独立判断
案例解析:70后谈存钱、80后谈还钱、90后谈花钱
2.数据源的建立
1)用户数据
2)行为数据
3)消费数据
4)商品数据
5)客服数据
3.用户画像模型
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
案例解析:瞄准社区生鲜,钱大妈凭什么火爆?
三、用户标签体系
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.用户的异常情况
6.用户的使用特权
实战分享:用户画像偏差:某厨具品牌线上推广遭遇的困惑
四、用户画像建模规则
1.明确建模的目标和方向
2.掌握业务关联性和逻辑
3.必须结合实际应用场景
4.根据数据反馈优化模型
实战分享:用户画像重构:某家电生产企业的营销模式转型策略
第四单元:实体产业如何植入数字基因
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.需求洞察与痛点捕捉
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
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、平台思维——规则制定者
1.边际成本与规模效应
2.利益相关者的交易结构
3.四度法则:深度、广度、维度、力度
实战分享:某新能源充电桩运营平台的纠结
四、跨界思维——乱拳打死老师傅
1.挟用户数据重构市场空间
2.瓦解竞争对手的惯性生存条件
3.“跨界打劫”VS“降维打击”
4.“跨界打劫”的本质:场景转换与用户体验
案例解析:谁夺走了分众传媒的电梯生意
五、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.创新是“有中生无”
4.微创新——保持饥饿感
案例解析:马云声称的“珍珠港偷袭”
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,人们愈发感受到产业数字化的重要性。近几年里互联网巨头攻城略地,其根本原因在对数据资产的极致应用。阿里巴巴掌握了中国人的消费记录,腾讯获取了我们的社交关系链,滴滴出行和百度地图最清楚人们的行动轨迹,美团最了解我们的吃喝玩乐。甚至人们平时用键盘和手机打字,也被搜狗掌握了我们的输入习惯。这些沉淀的数据资产,对于企业而言就是核心竞争力。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。