让一部分企业先学到真知识！
让一部分企业先学到真知识！
课程背景：
如果说上一个十年属于移动互联网和智能手机，下一个十年则属于智能汽车和新能源革命。随着各方造车新势力纷纷入场，人们的出行方式和消费倾向发生了极大改变。在新能源车+无人驾驶+城市大脑的预期下，百年汽车工业正面临前所未有的巨大挑战，汽车与能源、交通、通信、互联网等行业的融合更加深入。90、95乃至00后这一代互联网原住民，将逐步成为汽车消费的主体人群，他们对汽车的关注点不再是“品牌、技术、设计”，而是“智能化、场景化、体验度”。如何更准确捕捉各类型消费者的诉求，需要汽车行业从经营理念、产品思维、数据驱动和创新能力等方面进行全方位升级转型。
回顾“十三五”，我国汽车产业电动化快速推进，成果斐然。展望“十四五”，新能源的突破、智能网联的建设都将给汽车产业带来全新发展机遇，电动化发展进入快车道，智能网联汽车全面迸发。因此，了解“十四五”期间我国汽车产业发展特征，才能推动我国汽车产业迈向高质量发展，掌握国际市场竞争主动性。
随着“新基建”国家战略的推进，数字化、智能化已经成为各行业升级转型的共识。5G、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术形成合力，将全面推动整个社会数字化进程。同时为提升企业竞争力、创造更多新的增长点等方面提供坚实支撑，与更多现实业务场景融合，促使企业升级转型并探索新机遇。
纵观人类社会近几百年的演进历程，从工业化到信息化，进而实现数字化和智能化，是国家发展的必然路径，既无法跳跃式发展，也没有捷径可走。新一代信息技术的应用，大大降低了资源之间的连接成本，从而促使产品和服务供应方式的改变。作为企业的管理者，如果固守过往的经营思路，不及时自我革新，为组织植入数字基因，则唯有被时代抛弃。
课程结构：
课程收益：
课程时间：1-2天，6小时/天
授课对象：企业管理层、研发、运营、产品、市场、数字化等相关领域人员
授课方式：讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑
课程大纲
互动导入：数字化转型是产业升级的必经之路
1.数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
2.数字化背景下，企业生存之道——保持饥饿感
3.什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地
第一单元：数字技术生态体系构建和应用趋势
一、国家战略与顶层设计
1.数字经济和产业升级2.“新基建”的战略布局
3.数据成为新的生产要素
4.新一代信息技术应用赋能
5.技术创新与业态创新并重
6.数字化运营助力企业转型升级
【案例解析】消费互联网VS产业互联网
二、汽车产业的挑战和机遇
1.出行场景多元化冲击
2.数字化水平相对滞后
3.物联网+5G+AI等新技术应用
4.智能交通发展催生行业新动能
【案例解析】国家意志：从互联网到新能源
三、汽车行业数字化困境和对策
1.战略层面缺乏系统性顶层设计
2.业务层面信息化基础相对薄弱
3.实施层面人才队伍上储备不足
【案例解析】蔚来汽车为什么着急做手机
四、5G商用：再次飞跃
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】华为造车开局直接“王炸”
五、物联网：连接一切
1.物联网三个基本特征
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】当尿不湿植入芯片
六、大数据：永不枯竭的生产资料
1.行为数据——位置、轨迹、交易
2.消费数据——用户画像与C2B定制
3.机器和传感数据——图文、语音、影像
【案例解析】城市大脑：基于大数据的智能交通布局
七、云计算：智能时代的基石
1.大数据反哺云计算
2.算力提升与算法优化
3.企业上云和政务上云大趋势
【案例解析】百度逆袭AI战略“萝卜快跑”
八、人工智能：今天遇见未来
1.AI类型和划分标准
2.模拟、延伸、扩展及迭代
3.语言识别、图像识别、自然语言处理
【案例解析】北京冬奥会那些黑科技
第二单元：数字化转型规划设计与实施策略
一、数字化转型常见的三大误区
1.数字化转型不等于技术数字化
2.数字化转型不等于产品数字化
3.数字化转型不等于渠道数字化
【案例解析】“健康码崩溃”折射的数字化思维缺失
二、汽车行业数据管理运营面临的难点
1.数据思维：数据意识相对弱，专业能力欠缺
2.数据采集：数据积累时间较长，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
【案例解析】三一重工“挖掘机指数”
三、数据管理与开发流程
1.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
2.大数据六个特征：时间、空间、行为、偏好、规律、预测
【案例解析】五常大米，下单即送
3.大数据的三种类型
4.符合实际情况的数据开发流程
（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
5.数据管理平台构建三项要求
（1）建立数据共享机制，提升部门协同效率
（2）掌握业务板块与数据运行之间的底层逻辑
（3）设定关键指标，通过数据反馈进行科学决策
【案例解析】全国首创“龙眼”系统，一体机3秒过闸
四、数字化运营及应用方向
1.产品研发：数据反馈与产品定义
【案例解析】比亚迪“D1”侧滑门背后的数据支撑
2.用户画像：客户心理及行为分析
3.精准营销：痛点捕捉与需求触达
【案例解析】在非洲卖得最好的中国手机品牌
4.风险管控：数据监测与风险预警
【案例解析】800万货车重大交通事故下降92%背后
5.运营效率：智能化和精细化管理
【案例解析】深圳机场携手华为打造最佳体验数字化机场
6.创新服务：客户个性化需求满足
【案例解析】亚朵酒店如何做到全面升级“安心工程”
五、数字化转型落地实施五步曲（数转模型）
1.内部管理信息化
（1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化
（2）简化流程、无纸化，完善数据埋点，从点到线到面一体
2.业务流程可视化
（1）进度清晰可见、节点流转可控
（2）流程标准化，减少人为和不确定因素
3.产品服务数据化
（1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法
（2）分析和改善指标，以数据导向总结优化
4.营销推广个性化
（1）用户细分，需求聚焦，360°视图
（2）线上线下深度融合，数据驱动和精准引流
5.用户体验标准化
（1）洞察痛点，快速响应，超预期满足
（2）打造极致体验，促进留存和转化
【案例解析】门店暴增，某消费品牌数字化变革和颠覆式创新
第三单元：汽车行业思维升级与数字基因植入
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】腾讯如何打造用户端“举重若轻”
【案例解析】邮政VS顺丰，用户的槽点在哪里
【案例解析】华为手机用户体验的“科技基于人性”
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】理想汽车成为爆品猎手的产品逻辑
【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、数据思维——变革的底层驱动力
1.数字化管理运营的核心逻辑
2.数字经济才是真正的“计划经济”
3.数字化转型是自上而下的系统工程
【案例解析】800万货车重大交通事故下降92%背后
四、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.商业逻辑决定商业空间
4.四度法则：深度、广度、维度、力度
【实战分享】某新能源车充电桩运营平台的纠结
五、跨界思维——乱拳打死老师傅
1.挟用户数据重构市场空间
2.“跨界打劫”VS“降维打击”
3.瓦解竞争对手的惯性生存条件
4.跨界打劫的本质：场景转换与用户体验
【案例解析】出租车司机的份子钱降了
【案例解析】中国邮政为什么要去卖咖啡
六、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.否定是创新的开始
5.创新是发现更多可能性
6.脱离真实场景的创新是“一厢情愿”
【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”
【案例解析】从“山寨大国”到“新四大发明”
课程回顾、总结、分享和行动
1.结合企业的数字化建设目标，从产品、技术、运营、渠道、服务、资源等角度选择任意一个切入点，探讨关于现阶段数字化转型的实施路径。
2.从数字基因植入的角度，目前在市场洞察、痛点捕捉、用户画像、应用场景、流程优化、客户服务和业务创新等方面，与数字巨头们存在哪些差距，应该如何改进？
3.数字化转型是一个科技+业务双轮驱动的系统性工程，结合自身行业特性和岗位职责，有什么具体的想法或者行动计划？
张世民