张世民：数字时代企业管理变革与创新营销

课程背景：

从IT到DT，数字时代到来，给企业运营管理提出了全新的挑战，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、营销和运营体系，则是企业成功转型的关键。移动互联网、5G、大数据等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，如果固守过往的运营思路，不及时自我革新，打造数字化管理体系，则唯有被时代抛弃。

过去十年，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；字节跳动旗下今日头条和抖音，牢牢掌控了中国人的碎片化时间。各种新产品、新技术和新模式层出不穷，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，对营销场景的扩展和重构。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。

创新是对既有思维方式的重构，对棘手问题的全新解读，是对路径依赖最有力的突破。本课程将在企业管理变革、数字化运营、精准营销、产品和服务创新等方面进行深入解析，植入数字基因，强化创新意识，掌握实践方法和工具，从而提升企业管理效能。

课程收益：

• 透视数字时代变革力量，增强危机感，构建数字化管理体系
• 掌握数据思维，展开数据分析，发现数据背后的问题和机会
• 基于用户画像，进行点对点精准营销，为客户提供个性服务
• 提升创新驱动能力，并将创新思维转化为可实施的解决方案

课程结构：

课程时间：1-2天，6小时/天

授课对象：企业管理层、运营、市场、研发、客服等相关岗位人员

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：数字化背景下的企业管理变革

一、企业数字化建设困境和对策

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

二、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】“健康码崩溃”折射的数字化思维缺失

三、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”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】瞄准社区生鲜，钱大妈凭什么火爆

3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达

【案例解析】徐闻菠萝产销实现精准对接

4. 风险管控：数据监测与风险预警

【案例解析】800万货车司机重大交通事故下降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”

四、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

（1）消费数据——多维度记录

（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

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

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】三一重工“挖掘机指数”

【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

六、企业数字化管理实施路径

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】门店暴增，某消费品牌数字化变革和颠覆式创新

第二单元：基于用户画像的精准营销和渠道开拓

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、抖音快速崛起背后的算法加持

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. 刚性需求/隐性需求/弹性需求/伪需求

5. 满足需求/洞察需求/创造需求

【案例解析】马桶上的两个按钮VS苹果的HOME键

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】谁夺走了分众传媒的电梯广告

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

【案例解析】蔚来汽车为什么着急做手机

七、精准营销和渠道开发

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. 渠道开拓与精准引流

【实战分享】某厨具品牌市场推广遭遇的困惑

第三单元：营销升级与创新方法落地实践

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】出租车司机的份子钱降了

二、创新最大的阻碍：路径依赖

1．否定是创新的开始

2．创新能力的构成

（1）学习能力

（2）分析能力

（3）想象能力

（4）整合能力

3．创新过程中的思维枷锁

4．创新能力培养及模型解析

5. 创新型企业与传统企业的差别

6. 脱离真实场景的创新是“一厢情愿”

【案例解析】从“山寨大国”到“新四大发明”

三、创新工具之痛点列举法

1. 保持觉察的本能

2. 停下来5秒钟，问“为什么”

3. 训练步骤——从不经意的细节开始

【案例解析】给纸箱装上拉链，一年卖6个亿

四、创新工具之逻辑推演法

1. 5W2H、SWOT分析

2. 以终为始，步步为营

3．训练步骤——梳理、筛选、检验、论证

【实战分享】某新能源车充电桩运营平台的纠结

五、创新工具之逆向思维法

1. 既异想天开，又实事求是

2. 避免灯下黑，发现更多可能性

3．训练步骤——存疑、摸索、试探、非常规

【案例解析】在非洲卖得最好的中国手机品牌

六、创新工具之场景重构法

1. 先推到，再重建

2. 元素的确定和方案设计

3．训练步骤——目标、角色、排列、重构

【实战分享】某家电品牌的营销模式转型策略

课程回顾、总结、分享和行动

1. 结合企业的数字化建设目标，请从产品、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. 从数字营销和创新驱动的角度，目前在痛点捕捉、用户画像、精准营销、流程优化和客户服务等方面，存在哪些问题和不足？应该如何改进？

3. 数字化管理变革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？