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张世民:企业数字化运营体系建设与落地实践

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 资本运营

课程编号 : 28275

16960元/天联系老师

适用对象

企业管理层、研发、生产、运营、IT、市场、数字化相关部门骨干

课程介绍

课程背景:

数字化转型是利用新一代信息技术,对企业经营形态进行长期洞察和整体重构的系统性工程。数字化转型的难点在于顶层设计和实施路径,而落地最大的障碍是缺少数字基因。

在互联网、大数据、IoT、云计算、人工智能等前沿科技不断发展的背景下,对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态,进行重新审视的思维方式和管理体系变革,是企业数字化建设的出发点,也是决定成败的关键。

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,在不到两年的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;字节跳动旗下的今日头条和抖音,牢牢掌控了中国人的碎片化时间。各种新业态、新技术和新模式层出不穷,仿佛一切既有的商业格局都有可能被打破和重构。究其根本,原因在于对数据资产的极致利用,对创新驱动的高度重视,以及对业务场景的扩展和重构。进而重塑了人们的行为方式和各行业的经营形态。

数字化转型不是转与不转的问题,而是如何转。数字化转型更不是喊口号和作秀。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,如果固守过往的运营思路,不及时自我革新,主动拥抱数字化变革,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:

  • 透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化运营体系
  • 掌握数字化转型的实施路径,强化数据驱动,提升业务效能
  • 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
  • 厘清盲点,规避转型过程中的风险,挖掘业务模式的突破点
  • 倒逼思维升级,植入数字基因,掌握创新工具以及落地实践

课程时间:1天,6小时/天

授课对象:企业管理层、研发、生产、运营、IT、市场、数字化相关部门骨干

授课方式:讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑

课程大纲

第一单元:企业数字化运营体系构建及实施路径

一、数字化是企业转型必经之路

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

二、企业数字化转型的挑战

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.实施层面技术与业务容易脱节

4.组织层面人才队伍上储备不足

【案例解析】华为财经体系数字化工具的启示

【小组研讨】在目前的业务场景中,还存在哪些由物理介质和人为因素相互叠加的节点,如何利用数字化工具进行优化?

三、数字化转型落地三个要点

1.“技术+业务”双轮驱动

2.让听得见炮火的士兵做决定

3.借助专业第三方力量推进实施

【案例解析】某银行信用卡中心如何把人气出内伤

【小组研讨】如何完善数据埋点,打通数据堵点,完成数据贯通和闭环。

四、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】今日头条、抖音快速崛起背后的算法驱动

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】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】亚朵酒店如何做到全面升级“安心工程”

6.创新服务:客户个性化需求满足

五、数字化运营落地实践五步曲(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,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

【小组研讨】结合案例阐述的知识点、方法论和数字化转型五步曲应用模型,目前在数字化转型顶层设计和实施层面,存在哪些盲点和障碍,如何克服?

第二单元:业务部门运营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.不要让用户做选择题

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

【小组研讨】业务部门如何提高需求甄别能力,规避技术开发需求反复,减少内耗。

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】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒

【小组研讨】技术部门如何把控需求标准,并完善产品和服务的颗粒度。

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.数字化运营三个核心指标

4.数据开发应用的四个层面

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

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.创新不是瞎折腾

2.创新不是耍小聪明

3.创新是“有中生无”

4.创新是发现更多可能性

5.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”

【小组研讨】在数字化建设中业务导向与技术实现之间的衔接,如何避免出现脱节问题。

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、用户体验和业务创新等方面,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“技术+业务”双轮驱动的系统性工程,根据行业特性和岗位职责,有什么具体想法或者行动计划?

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• 张世民:大数据开发运营和应用技能提升
课程背景:从IT到DT,大数据时代已经到来,很多企业运营模式却还停留在粗放状态,这是对数据资源的极大浪费。移动互联网高度普及,企业经营和人们日常几乎所有的行为,都可以被记录和储存下来。这些沉淀的数据资产,对于企业而言就是核心竞争力。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,在不到两年的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;字节跳动旗下的今日头条和抖音,牢牢掌控了中国人的碎片化时间。各种新业态、新技术和新模式层出不穷,仿佛一切既有的商业格局都有可能被打破和重构。究其根本,原因在于对数据资产的极致利用,对创新驱动的高度重视,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,以及对业务场景的扩展和重构。进而形成与用户的强链接,重塑了人们的行为方式和企业的业务形态。随着5G、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的普及应用,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。作为企业相关岗位人员,如果固守过往的运营思路,不及时自我革新,植入数字基因,构建大数据治理体系,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,构建大数据治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应用的实施路径,培养数据意识,提升业务效能厘清盲点,规避应用过程中的风险,挖掘数据运营的突破点解构5G、物联网、大数据、云计算、AI等技术和应用场景掌握数据开发流程,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课程时间:1天,6小时/天授课对象:企业管理层、各部门业务骨干、数字化相关岗位人员授课方式:讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑课程大纲第一单元:大数据治理应用策略和实施路径一、数字化是企业转型必经之路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【案例解析】德国大众为什么炒掉软件公司多名高管二、大数据助力企业转型升级1. 状态全面感知——全要素网络化协同2. 数据全面融通——全流程数字化运营3. 平台高效共享——多场景服务化延伸4. 应用便捷灵活——跨领域个性化定制5. 智能驱动业务——精细化管理提效能【案例解析】华为财经体系数字化工具应用的启示三、企业大数据治理面临的难点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. 实施层面技术与业务容易脱节4. 组织层面人才队伍上储备不足【小组研讨】在目前的业务场景中,还存在哪些由物理介质和人为因素相互叠加的节点,如何利用数字化工具进行优化?四、数据驱动是传统产业的短板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. 数据贯通: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】某银行信用卡中心如何把人气出内伤【小组研讨】如何完善数据埋点,打通数据堵点,完成数据贯通和闭环。五、大数据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和差旅达人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】“小包裹+大数据”引出10亿假烟案5. 运营效率:智能化和精细化管理【案例解析】亚朵酒店如何做到全面升级“安心工程”6. 创新服务:客户个性化需求满足【案例解析】国网电力大数据在银行征信体系中的应用六、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七、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八、大数据管理运营实践五步曲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,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】某消费品牌大数据思维和颠覆式创新【小组研讨】结合案例阐述的知识点、方法论和数字化转型五步曲应用模型,目前在大数据治理的顶层设计和实施层面,存在哪些盲点和障碍,如何克服?第二单元:大数据技术生态体系和数字化应用场景一、5G:新基建排头兵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超远程机器人手术二、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. 泛在网,物联网是整个世界【案例解析】IBM研发“电子舌头”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. 图像识别、自然语言处理【案例解析】ChatGPT带来的颠覆与重构六、元宇宙:开启下一个时代1. 从VR、AR到MR、XR 2. 现实与虚拟哪个更真实3. 科技巨头们的集体入局【案例解析】“智能+”终极版图:数字孪生世界第三单元:基于用户画像的大数据营销和创新服务一、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】今日头条、抖音快速崛起的算法加持二、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/弹性需求/隐性需求/伪需求【案例解析】“懒人四件套”背后的商业逻辑三、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”、江小白、小罐茶五、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】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】某品牌市场推广遭遇的困惑课程回顾、总结、分享和行动1. 结合企业大数据应用目标,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,探讨关于现阶段大数据开发治理的实施路径。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、数据驱动和业务创新等方面,与数字巨头们存在哪些差距,应该如何改进?3. 大数据开发运营是一个科技+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?
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