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张世民:智能制造新技术前瞻与数字化应用

张世民老师张世民 注册讲师 61查看

课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 人工智能

课程编号 : 28239

16960元/天联系老师

适用对象

企业管理者、研发、运营、市场等相关领域人员

课程介绍

课程背景:

全球制造业正在经历新一轮数字化、智能化的转型升级。在我国,“新基建”政策的落地,5G、云计算、物联网等新型基础设施领域的不断发展,为智能制造打好了良好的基础。智能制造是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,推动形成全新的工业生产制造和服务体系。智能制造是我国工业领域数字化转型的关键支撑,通过不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态,肩负起我国核心科技突破和制造业产业升级的历史使命。

智能制造是我国从制造大国走向制造强国的重要一步,也是解决传统制造业装备和软硬件平台依赖进口,企业缺乏创新等问题的重要手段。工业互联网与智能制造密切相关,随着国家层面对产业升级、创新、经济新动能的进一步推动,工业互联网作为智能制造的基础平台,将会在整个制造业发展过程中起到关键作用。通过构建网络、平台、安全三大功能体系,深入推进“互联网+”,形成实体经济与网络相互促进、同步提升的良好格局。

随着“新基建”国家战略的推进,数字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。

课程收益:

  • 透视5G、物联网、大数据、云计算、AI,掌握智能制造应用的关键技术节点
  • 深入解读工业互联网的形成、要素、现状与趋势,把握智能制造未来发展脉络
  • 洞察数字时代的变革力量,搭建数字化运营体系,制造业数字化转型实施策略
  • 汲取互联网思维精髓,强化创新意识,拥抱智能制造领域万亿级市场巨大机遇

课程结构:

课程时间:1天,6小时/天

授课对象:企业管理者、研发、运营、市场等相关领域人员

授课方式:讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑

课程大纲

第一单元:智能制造内涵、要素、现状和发展趋势

一、国家战略和顶层设计

1.智能制造上升为国家战略

(1)实体回归和产业升级

(2)新一代信息技术赋能

(3)深化供给侧结构性改革

【案例解析】犀牛智造平台颠覆传统生产路径

2、数字化助力智能制造

(1)新型基层设施建设即“数字基建”

(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”

【案例解析】数据即资产:中央支持深圳率先完善数据产权制

二、智能制造与工业互联网

1.什么是工业互联网

2.重构全球产业分工体系

3.技术制高点与产业主导权

4.工业互联网的三大体系

(1)基础:网络体系

(2)核心:数据体系

(3)保障:安全体系

5.工业互联网六大要素和发展趋势

【案例解析】消费互联网VS工业互联网

第二单元:智能制造生态体系构建和技术支撑

一、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?

二、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

三、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

四、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.为了无法计算的价值

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

第三单元:制造业数字化转型设计和实施策略

一、数字赋能与转型升级

1.数据成为新的生产要素

2.供给侧和需求侧有效协同

3.技术创新与业态创新并重

5.数字化运营体系助力产业升级

二、数据驱动是制造业的短板

1.数据思维:数据意识相对弱,人才储备不足

2.数据采集:数据积累时间不长,且质量欠佳

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、数字化转型常见三大误区

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】邮政VS顺丰,用户的槽点在哪里

四、制造业数字化运营应用方向

1.产品研发:数据反馈与产品定义

【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑

2.用户画像:客户心理及行为分析

【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的算法加持

3.精准营销:痛点捕捉与需求触达

【案例解析】给纸箱装上拉链,一年卖6个亿

4.风险管控:数据监测与风险预警

【案例解析】上海外滩踩踏事件的反思和启示

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

五、制造业数字化转型实践五步曲(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】某家电品牌的运营模式转型策略

六、智能革命与行业应用场景重构

1.【案例解析】智能交通——百度逆袭AI战略“萝卜快跑”

2.【案例解析】数字电网——广东南沙大桥“5G+无人机保电巡视

3.【案例解析】智慧物流——800万货车重大交通事故下降92%背后

4.【案例解析】智能制造——攀钢西昌钢钒数字化生产变革

5.【案例解析】商用机器人——北京冬奥会那些黑科技

6.【案例解析】移动医疗——云问诊:在线守护百姓健康

7.【案例解析】公共安全——全国首创“龙眼”系统,一体机3秒过闸

8.【案例解析】现代农业——内蒙古农牧业全自动化棚圈

课程回顾、总结、分享和行动

1.结合企业智能制造建设目标,从产品、渠道、技术、服务、运营、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、用户体验、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,有哪些问题和不足?应该如何改进?

3.数字化转型是一个自上而下的系统性工程,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?

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• 张世民:制造业数字化转型顶层设计与实施策略
课程背景:2022年两会期间,数字经济再一次成为各界关注的焦点。3月5日,《政府工作报告》明确指出,要建设数字信息基础设施,推进5G规模化应用,促进产业数字化转型。近年来,互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新,日益融入经济社会发展各领域全过程,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。全球制造业正在经历新一轮数智化转型升级。在我国,“新基建”政策的落地,新型信息基础设施领域的不断发展,为智能制造打好了良好的基础。智能制造是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,数字技术赋能传统产业,催生新产业、新业态、新模式,将全面推动整个社会数字化进程,促使企业升级转型并探索新机遇,推动形成全新的工业生产制造和服务体系。智能制造是我国工业领域数字化转型的关键支撑,通过不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态,肩负起我国核心科技突破和制造业产业升级的历史使命。然而,制造业在数字化面前还显得比较迟缓,信息化基础相对薄弱,数字化运营处于粗放式阶段,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,业务流程优化、个性化服务与产品创新、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、数字化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。数字化转型不是喊口号和作秀。新一代信息技术形成合力并普及应用,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。课程体系:课程收益:透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化运营体系解构5G、物联网、大数据、云计算、AI等前沿数字化技术结合企业战略和目标,将数据思维转化为可实施的解决方案掌握数字化转型的实施路径,强化数据驱动,提升业务效能厘清盲点,规避转型过程中的风险,挖掘运营模式的突破点掌握数据开发流程,展开数据分析,发现背后的问题和机会基于用户画像,进行点对点精准营销,为客户提供个性服务倒逼思维升级,植入数字基因,培养创新意识,并落地实践课程时间:1-3天,6小时/天,或以咨询项目方式进行辅导,合作周期由双方商定授课对象:企业中高层、数字化转型相关部门负责人授课方式:讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动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——保持危机感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:制造业数字化转型规划与实施路径一、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、制造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】华为五大军团数字化布局三、数字化转型常见三大误区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四、制造业数字化运营体系和应用方向1.产品研发:数据反馈与产品定义【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑2.用户画像:客户心理及行为分析【案例解析】众安保险如何收割网购达人3.精准营销:痛点捕捉与需求触达【案例解析】当尿不湿植入芯片4.风险管控:数据监测与风险预警【案例解析】上海外滩踩踏事件的反思和启示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二单元:数字化转型技术支撑和生态构建一、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】5G为什么是新基建排头兵二、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】深圳巴士集团:事故率降五成,省千万元电费三、大数据:永不枯竭的生产资料1.消费数据——C2B个性化定制2.行为数据——位置、轨迹、交易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四、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.为了无法计算的价值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,当下和未来人类离不开算力五、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三单元:产业转型升级和数字化应用场景一、为什么“创新驱动”在中国持续引爆1.拥有全世界最好的数字化土壤2.政策导向:互联网+国家战略3.产业转型升级,新旧动能转换4.传统产业自我革新意识欠缺【案例解析】从“山寨大国”到“新四大发明”二、市场倒逼——躺着赚钱的时代结束了1.长期习惯性无视行业痛点2.要么变革,要么淘汰【案例解析】出租车的份子钱降了三、行业变革与应用场景重构1.【案例解析】智能交通——百度逆袭AI战略“萝卜快跑”2.【案例解析】数字电网——广东南沙大桥“5G+无人机保电巡视3.【案例解析】智慧物流——800万货车重大交通事故下降92%背后4.【案例解析】智能制造——犀牛智造平台颠覆传统生产路径5.【案例解析】科技金融——建设银行携手昆明地铁“刷脸乘车”6.【案例解析】移动医疗——云问诊:在线守护百姓健康7.【案例解析】公共安全——全国首创“龙眼”系统,一体机3秒过闸8.【案例解析】现代农业——内蒙古农牧业全自动化棚圈第四单元:制造业大数据开发和运营策略一、数据驱动是制造业的短板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.数据共享:数据难整合,无法发挥协同作用4.数据开发:应用场景单一,缺乏业务突破点5.数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例【案例解析】三一重工“挖掘机指数”二、大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.大数据的三种类型3.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)数据建模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交互逻辑(3)设定关键指标,通过数据反馈进行科学决策【实战分享】某移动医疗平台数据管理解析三、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?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第五单元: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.目标消费群体的DNA2.营销决策的重要依据3.满足用户场景化需求4.获得最佳的效果转化【案例解析】70后谈存钱、80后谈还钱、90后谈花钱【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的数据驱动二、用户需求分析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4.满足需求/洞察需求/创造需求5.刚性需求/隐性需求/弹性需求/伪需求【案例解析】瞄准社区生鲜,钱大妈凭什么火爆三、场景触发需求1.锁定用户、产品和场景2.实现三者之间自然连接3.完成全流程闭环管理【案例解析】给纸箱装上拉链,一年卖6个亿四、数据源建立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【案例解析】大数据“杀熟”五、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】如何构建用户画像:先有鸡还是先有蛋?六、用户画像建模方法及规则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】某家电品牌营销模式转型策略七、精准营销和渠道开拓1.需求梳理与行为分析2.产品和服务卖点提炼3.画像构建及应用场景4.渠道开发与精准引流【实战分享】某厨具品牌市场推广遭遇的困惑第六单元:制造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】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.没有小数据,只有大数据2.数据是商业模式关键支点3.数字化运营的三个核心指标【案例解析】某环保科技公司业务流程数字化改造四、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】谁夺走了分众传媒的电梯生意【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】在非洲卖得最好的中国手机品牌课程回顾、总结、分享和行动1.结合企业的数字化建设目标,从产品、渠道、技术、运营、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、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:制造业如何利用数字化进行业务创新
课程背景:数字化转型不是做与不做的问题,而是如何做。过去十年里,互联网巨头们以摧枯拉朽之势渗透各行各业,速度之快、程度之深令人目不暇接。微信作为下游应用端,却影响了运营商原本处于产业链中的主导地位;中国银联花了二十年培养的刷卡习惯,在两年时间里被移动支付取代;外卖平台终结了康师傅们的业绩增长,并催生出外卖小哥这一新的职业群体;滴滴不拥有一辆车却成为全国最大的出行服务平台;字节跳动旗下今日头条和抖音,牢牢掌控了中国人的碎片化时间。仿佛一切既有的商业形态都有可能被打破和重构。究其根本,原因在于对市场需求的深刻理解,对用户痛点的深入洞察,对产品体验的不懈追求,对数据资产的极致利用,对创新驱动的充分把控,对业务场景的扩展和重构。进而形成与用户的强链接,培育用户习惯和粘性,重塑了人们的行为方式和企业的业务形态。当前,全球制造业正在经历新一轮数字化、智能化转型升级。在我国,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、人工智能和区块链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。数字化转型不是喊口号和作秀。新一代信息技术快速普及和应用,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。如果固守过往的运营思路,不及时自我革新,为组织植入数字基因,则唯有被时代抛弃。课程收益: 透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化运营体系结合企业战略和目标,将数字思维转化为可实施的解决方案掌握数字化转型的实施路径,强化数据驱动,提升业务效能厘清盲点,规避转型过程中的风险,挖掘运营模式的突破点基于用户画像构建,增强产品导向意识,打造极致用户体验为组织植入数字基因,倒逼思维升级,创新驱动并加以实践课程时间:1-2天,6小时/天授课对象:企业中高层、运营、IT、市场、研发等相关部门业务骨干授课方式: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:制造业数字化转型规划和实施策略一、制造业数字化面临的困境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】消费互联网VS工业互联网二、数据驱动是制造业的短板数据思维:数据意识相对弱,专业能力欠缺数据采集:数据积累时间不长,且质量欠佳数据开发:应用场景不够,缺乏业务突破点数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例数据共享: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、数字化转型常见三大误区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四、制造业数字化运营应用方向1. 产品研发:数据反馈与产品定义【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑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】给纸箱装上拉链,一年卖6个亿4. 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】当尿不湿植入芯片五、制造业数字化转型实践五步曲(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二单元:基于用户画像的产品开发和创新服务一、什么是用户画像1. 目标消费群体的DNA2. 营销决策的重要依据3. 满足用户场景化需求4. 获得最佳的效果转化【案例解析】70后谈存钱、80后谈还钱、90后谈花钱【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的数据驱动二、用户需求分析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4. 刚性需求/隐性需求/弹性需求/伪需求【案例解析】瞄准社区生鲜,钱大妈凭什么火爆三、场景触发需求1. 锁定用户、产品和场景2. 实现三者之间自然连接3. 完成全流程闭环管理【案例解析】亚朵酒店如何做到全面升级“安心工程”四、数据源建立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【案例解析】大数据“杀熟”五、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】如何构建用户画像:先有鸡还是先有蛋?六、用户画像建模方法及规则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】某家电品牌运营模式转型策略七、精准营销和渠道开拓1. 需求梳理与行为分析2. 产品和服务卖点提炼3. 画像构建及应用场景4. 渠道开发与精准引流【实战分享】某厨具品牌市场推广遭遇的困惑第三单元:制造业思维升级和数字基因植入一、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】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】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. 消费数据——C2B个性化定制2. 行为数据——位置、轨迹、交易3. 机器和传感数据——图文、语音、影像四、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】谁夺走了分众传媒的电梯生意六、创新思维——做别人不做的事1. 创新不是耍小聪明2. 创新是“有中生无”3. 否定是创新的开始4. 创新是发现更多可能性【案例解析】在非洲卖得最好的中国手机品牌课程回顾、总结、分享和行动1. 结合企业数字化建设目标,从产品、渠道、技术、服务、运营、资源等角度选择任意一个切入点,探讨关于现阶段进行数字化业务创新的实施路径。2. 从数字基因植入的角度,目前在市场洞察、痛点捕捉、用户体验、流程优化、精准营销和客户服务等方面,与数字巨头们存在哪些差距,有哪些问题和不足?应该如何改进?3. 数字化转型是一个自上而下的系统性工程,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:大数据时代下制造业管理升级
课程背景:全球制造业正在经历新一轮数字化、智能化的转型升级。在我国,“新基建”政策的落地,5G、大数据、云计算、物联网等新型基础设施领域的不断发展,为智能制造打好了良好基础。智能制造是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,推动形成全新的工业生产制造和管理体系。数字化转型是我国智能制造的关键支撑,通过不断变革传统制造模式、生产组织方式和管理机制,肩负起我国核心科技突破和制造业产业升级的历史使命。大数据时代到来,给企业经营提出了全新的挑战,所有行业都有可能面临跨界冲击。如何结合自身行业特性,打造极具竞争力的管理和运营体系,则是企业成功转型的关键。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。作为企业管理者,如果固守过往的经营思路,不及时自我革新,则唯有被时代抛弃。然而,制造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,业务流程优化、个性化服务与产品创新、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经营提供有力支撑,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,实现数字化运营体系建构和管理升级,是现阶段企业管理者必须认真思考并掌握的技能。课程收益: 了解大数据时代的形成、要素、现状、关键节点与发展趋势透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化管理体系结合企业战略和目标,将数据思维转化为可实施的解决方案掌握大数据运营的实施路径,培养数据思维,提升业务效能为组织植入数字化基因,强化创新意识,推动管理体系升级课程时间:1-2天,6小时/天授课对象:企业管理层、业务骨干、相关岗位人员授课方式: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. 大数据的内涵、价值、底层逻辑和终极目标2. 大数据时代下企业生存之道——保持危机感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:数字化背景下的制造业变革一、数字赋能与产业升级1. 数据成为新的生产要素2. 新一代信息技术应用赋能3. 智能制造上升为国家战略4. 技术创新与业态创新并重5. 数字化运营体系推动企业转型升级【案例解析】消费互联网VS工业互联网二、数据驱动是制造业的短板数据思维:数据意识相对弱,人才储备不足数据采集:数据积累时间不长,且质量欠佳数据开发:应用场景不够,缺乏业务突破点数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例数据共享: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、制造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】华为五大军团数字化布局四、数字化转型常见三大误区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第二单元:制造业大数据开发和运营策略一、大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二、大数据运营及应用方向1. 产品研发:数据反馈与产品定义【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑2. 用户画像:客户心理及行为分析【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的算法加持3. 精准营销:痛点捕捉与需求触达【案例解析】给纸箱装上拉链,一年卖6个亿4. 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”三、数字化管理落地实施路径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】某家电品牌的运营模式转型策略第三单元:制造业思维升级助力管理体系变革一、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. 消费数据——C2B个性化定制2. 行为数据——位置、轨迹、交易3. 机器和传感数据——图文、语音、影像【案例解析】当尿不湿植入芯片四、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】谁夺走了分众传媒的电梯生意【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】在非洲卖得最好的中国手机品牌课程回顾、总结、分享和行动1. 结合企业的战略目标,从产品、渠道、技术、服务、运营、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. 从思维升级和管理变革的角度,目前在市场洞察、痛点捕捉、流程优化、客户服务和业务创新等方面,存在哪些问题和不足?应该如何改进?3. 数字化转型是一个自上而下的系统性工程,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?

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