张世民：数字赋能与双轮驱动：大数据开发运营技能提升

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
• 解析大数据应用的实施路径，培养数据意识，提升业务效能
• 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，并转化为可实施的解决方案

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：企业大数据开发应用策略及实施路径

一、数字化是企业转型必经之路

1. 大数据的内涵、应用价值、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

【案例解析】中国银联为什么错失移动支付

二、数字化的三个基本特征

1. 数据业务化——消灭物理介质

2. 流程标准化——减少人为干预

3. 管理精细化——全程闭环可控

【案例解析】华为数字化工具应用的启示

三、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

【小组讨论】如何完善基础数据治理，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环。

四、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

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

【案例解析】国网电力大数据在征信体系中的应用

五、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

3. 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

六、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】某消费品牌大数据运营管理和颠覆式创新

【小组讨论】目前在数据开发和运营管理方面，存在哪些盲点和障碍，如何克服？

第二单元：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DNA

2. 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】在非洲卖得最好的中国手机品牌

三、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”、小罐茶、江小白

四、用户标签体系

1. 用户的基础信息

2. 用户的社会属性

3. 用户的行为习惯

4. 用户的兴趣偏好

5. 用户的心理特征

【实战分享】如何构建用户画像：先有鸡还是先有蛋？

五、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】某家电品牌运营模式转型策略

第三单元：运营思维升级和数字化素养能力提升

一、用户思维——技术转化能力

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】“懒人四件套”背后的商业逻辑

二、产品思维——业务打磨能力

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. 避免过度的流程设计（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

三、数据思维——数据驱动能力

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

【案例解析】广州供电局“电力大数据+政务”

四、创新思维——创造性输出能力

1. 否定是创新的开始

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”

课程回顾、总结和分享