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吕娜:《数据驱动业绩增长》

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 薪酬绩效

课程编号 : 32430

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适用对象

企业基层管理者、运营人员,营销&销售体系的业务骨干

课程介绍

【课程背景】当前时代,数据已经成为构建现代社会的重要元素,渗透到人们生活的方方面面。在商业世界中,各行各业的企业把数据当作重要的战略资产,不断挖掘数据的价值。对企业来说,通过科学有效的数据分析,可以帮助企业更集中、更系统、更全面地了解和反映客观实际,帮助他们更好地理解业务状况、竞争对手和客户需求。同时,有助于企业制定更精确的决策,快速响应市场变化,减少错误决策,降本增效,提升市场竞争力和盈利能力。因此,培养数据分析专业人才,对企业内部的数据分析团队建设和发展具有重要意义。

本课程从业务实际应用场景出发,提炼梳理业务分析思路与方法,将理论与实战相结合,确保学员掌握实施落地的系统方法,助力企业切实解决经营过程中遇到的实际问题。

【课程收益】

  • 了解数据思维对企业的重要意义,推动企业数据化能力进阶
  • 学会将数据应用于实战的方法,助力企业切实解决经营过程中遇到的实际问题
  • 学会N种常用数据分析方法,并系统学习用户留存、用户流失、定位异动因素三大核心场景的分析思路,推动相关人员快速定位业务问题,优化业务方向

【课程对象】企业基层管理者、运营人员,营销&销售体系的业务骨干

【课程时间】 6小时(1天)

【课程大纲】

一、培养数据思维对企业发展有重要意义?

1、数据思维到底是什么?

2、为什么数据思维如此重要?

  • 了解市场及客户,衡量业务真实发展状况
  • 通过科学分析,快速定位问题,挖掘商业机会,优化业务流程,实现科学决策

3、数据思维如何培养?

  • 梳理目标意识,寻找潜在分析点
  • 不预设立场,通过客观的标准代替主观的判断
  • 基于数据分析结果为业务提出可行的解决方案
  • 实践、实践、实践!

二、常用数据分析方法及其应用有哪些?

1、三种数据分析问题类型:指标波动型、评估决策型、专题探索型

2、常用的数据分析方法及其应用

  • 用户画像分析:用户分群运营,输出精细化策略
  • 象限交分析法:用户分群运营,输出精细化策略

案例:美团广告业务的象限交叉分层示例

  • 生命周期分析法:拆解用户成长全链路,有的放矢
  • 漏斗分析法:基于流程拆分,找问题节点
  • Aha时刻:用户第一次认识到产品价值,推动客户活跃&留存
  • 5W2H分析法:提高思考效率,推动问题的定位、分析、提案全流程
  • 麦肯锡逻辑树分析法:清晰完整地梳理问题各部分之间的逻辑关系

3、数据分析三大应用场景详解

  • 用户留存分析
  • 用户流失分析
  • 定位业务指标异动因素

三、一个完整的数据分析流程有哪些?

1、一次完整的数据分析流程

  • 明确分析目的:了解分析背景与结论使用场景,理清业务流程,制定分析计划
  • 数据获取:常用的数据获取方式
  • 数据处理:明确数据口径,异常值处理&空值处理
  • 数据分析:针对不同主体,引用不同数据分析方法,制定分析框架
  • 数据可视化:学会用图标说话
  • 形成结论:基于数据结论输出总结和建议

2、数据分析结论的呈现技巧

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【课程背景】当前时代,数据已经成为构建现代社会的重要元素,渗透到人们生活的方方面面。在商业世界中,各行各业的企业开始围绕数据进行信息化、数字化转型,把数据当作企业重要的战略资产,寻求数据的价值。因此,对于企业而言,只有充分挖掘数据价值,才能全面分析企业发展,进行更加准确的决策。本课程梳理提炼了构建数据指标体系的通用法则,通过三个步骤+四大模型,确保学员掌握实施落地的系统方法;同时,深度解析通过指标体系构建企业经营分析框架,解决学员在业务分析过程中面临的“无理论、无框架、无方法”的三大难题,使学员学之能用。【课程收益】学会将数据应用于实战的方法,助力企业切实解决经营过程中遇到的实际问题掌握构建数据指标体系的三个步骤&四大模型,了解通过指标体系构建企业经营分析框架的方法,同时,学会N种常用数据分析方法,推动相关人员快速定位业务问题,优化业务方向学会将数据应用于实战的方法,推动企业核心人员的数据化能力进阶【课程对象】企业基层管理者、运营人员,营销&销售体系的业务骨干【课程时间】 1天(6小时/天)【课程大纲】一、为什么培养数据思维对企业发展有重要意义?1、数据思维到底是什么?2、为什么数据思维如此重要?(两大应用场景)了解市场及客户,衡量业务真实发展状况通过科学分析,快速定位问题,挖掘商业机会,优化业务流程,实现科学决策二、常用的数据分析方法有哪些?1、常用的数据分析方法麦肯锡逻辑树分析法:清晰完整地梳理问题各部分之间的逻辑关系象限交分析法(波士顿矩阵):目标群体分群运营,输出精细化策略5W2H分析法:提高思考效率,推动问题的定位、分析、提案全流程漏斗分析法:基于流程拆分,找问题节点2、常用的营销管理分析方法PEST分析法:宏观环境分析SWOT分析法:内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析三、数据思维应用场景一:如何构建有效的业务监控体系和评估标准?1、数据指标和数据指标体系2、为什么需要指标体系形成标准化的衡量指标,监控业务发展状况通过指标分级治理,快速定位业务问题,优化业务方向形成标准化体系,减少重复工作,提高分析效率3、用四个模型梳理数据指标体系OSM模型:明确业务目标,数据赋能业务AARRR模型和UJM模型:理清用户生命周期及行为路径MECE模型:指标体系分级治理以某企业产品营收为例搭建数据指标体系用三个步骤、四个模型科学构建数据指标体系常用的经营分析框架构成第一部分,经营达成及预算执行分析第二部分,业绩结构分析第三部分,业务策略执行分析第四部分,组织状况分析(组织驱动型业务)第五部分,重点项目主题分析数据分析结论的呈现技巧结论先行:运用SWOT分析法提炼业务概况提出解法:基于数据结论输出总结和建议数据可视化:学会用图表说话浅谈如何挖掘业务健康度评估指标四、数据思维应用场景二:如何进行商业智能分析?1、一次完整的数据分析流程有哪些明确分析目的:了解分析背景与结论使用场景,理清业务流程,制定分析计划数据获取:常用的数据获取方式数据处理:明确数据口径,异常值处理&空值处理数据分析:针对不同主体,引用不同数据分析方法,制定分析框架数据可视化:学会用图标说话形成结论:基于数据结论输出总结和建议2、商业智能分析的三大应用案例详解用户留存分析用户流失分析定位业务指标异动因素数据波动多少才算成为数据异动数据波动分析的四个排除通过逻辑树确定数据波动影响因素3、如何让数据分析结论更有说服力基于数据分析结果为业务提出可行的解决方案避免四个数据分析逻辑漏洞五、数据分析师如何高效与业务部门协作?数据分析部门的工作范围与部门职责届定美团外卖商分团队组织架构与业务协同机制2、数据分析师如何建立影响力,获得话语权?数据分析师必备的软技能与硬技能什么是数据分析师必备的软技能与硬技能为什么软技能比硬技能重要数据分析师需要深入了解业务,充分对焦需求,树立目标意识,寻找潜在分析点基于数据分析结果为业务提出可行的解决方案——给数据,给结论,给观点数据分析师需要避免的几种提建议的方式不明确分析目的,没有结论与观点,只做简单的数据堆砌说的都对,却没什么用预设立场,通过主观的判断代替客观的标准提出的建议无法落地尽可能量化工作价值,沉淀可视化数据资产六、数据思维应用的实战演练(1小时左右)
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【课程背景】当前时代,数据已经成为构建现代社会的重要元素,渗透到人们生活的方方面面。在商业世界中,各行各业的企业开始围绕数据进行信息化、数字化转型,把数据当作企业重要的战略资产,寻求数据的价值。企业想要充分利用将数据转化为信息和知识的过程,就需要通过完善的数据指标体系,系统化看待数据,分门别类的使用数据,让数据发挥出更大作用。数据指标体系的构建在很大程度上,将企业整体的发展情况,完整的展现在管理人员的面前,只有掌握核心数据指标的变化与原因,才能全面分析企业发展,进行更加准确的决策。本课程梳理提炼了构建数据指标体系的通用法则,通过三个步骤+四大模型,确保学员掌握实施落地的系统方法,解决学员在构建业务指标体系过程中面临的“无理论、无框架、无方法”的三大难题,使学员学之能用,助力企业构建科学业务数据指标体系。【课程收益】理解企业数据的战略资产价值,推动企业充分发挥数据能力驱动业务增长掌握构建数据指标体系的三个步骤&四大模型,确保实施落地的系统方法系统学习业务异动分析方法,推动相关人员快速定位业务问题,优化业务方向学会将数据应用于实战的方法,推动企业核心人员的数据化能力进阶【课程对象】企业基层管理者、运营人员,营销&销售体系的业务骨干【课程时间】 3小时(0.5天)【课程大纲】一、缺少科学的数指标体系将给企业带来哪些困境?1、数据指标和数据指标体系2、为什么需要指标体系形成标准化的衡量指标,监控业务发展状况通过指标分级治理,快速定位业务问题,优化业务方向形成标准化体系,减少重复工作,提高分析效率二、如何用三个步骤、四个模型科学构建数据指标体系?1、用四个模型梳理数据指标体系OSM模型:明确业务目标,数据赋能业务AARRR模型和UJM模型:理清用户生命周期及行为路径MECE模型:指标体系分级治理以产品营收为例搭建数据指标体系多部门配合搭建指标体系的流程常见的数据指标体系有哪些?互联网产品数据指标体系电商平台数据指标体系三、数据指标体系应用实战:定位异动因素1、数据波动多少才算成为数据异动2、数据波动分析思路与方法数据波动分析的四个排除排除数据周期性波动排除内部因素的影响排除外部因素的影响排除数据传输问题通过逻辑树确定数据波动影响因素

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