让一部分企业先学到真知识!

韩迎娣:数据化运营策略与执行

韩迎娣老师韩迎娣 注册讲师 441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 : 数据分析

课程编号 : 6008

面议联系老师

适用对象

品牌零售、营销、运营、数据分析及零售从业者等人员

课程介绍

【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】品牌零售、营销、运营、数据分析及零售从业者等人员

【课程时间】6小时

 

【课程大纲】

一、数据化运营与数据指标

1、什么是数据化运营?

2、数据化运营本质

3、数据化运营目标与目的

4、数据运营与数据化运营的区别

5、数据指标

  • 过程型指标
  • 结果型指标

6、如何设计高质量的数据指标

7、数据指标的组合应用

8、电子商务数据指标与指标多样性困扰

9、我们需要关心哪些核心指标

10、运营活动的量化

  • 运营活动要素
  • 需要哪些过程指标与结果指标

案例:

二、数据分析与策略

1、数据采集

2、数据处理

  • 数据清洗
  • 数据预处理

3、数据分析框

  • 用户
  • 行为
  • 洞察

4、数据分析的5大步骤

  • 明确目标
  • 数据预处理
  • 特征分析
  • 算法建模
  • 数据表达

5、数据可视化

  • 可视化方式
  • 可视化价值

6、数据报告

7、形成策略

  • 数据指导策略
  • 功能优化
  • 迭代与创新
  • 问题解决

8、数据价值

  • 数据可洞察真相
  • 数据可转化行动
  • 数据的引导思路

案例: 20万零售店运营管理

三、数据化运营体系建设行动指南

1、数据化运营体系商业目标

2、数据化运营体系定位与价值

  • 释放数据价值
  • 让决策更科学
  • 让决策更高效
  • 使运营更智慧

3、数据化运营体系建设方法论

  • 数据体系
  • 运营体系
  • 方法体系
  • 组织体系

4、企业数据化运营体系建设的路径选择与行动指南

5、数据化运营7大思路

  • 分解思路
  • 追踪思路
  • 结合思路
  • 对比思路
  • 节点思路
  • 锚点思路
  • 行为标记思路

6、数据能力赋能运营 - 运营进阶

 

韩迎娣老师的其他课程

• 韩迎娣:数据分析与经营决策
【课程对象】企业管理层、管理干部等人员【课程时间】6小时【课程背景】数字经济在全球经济增长中扮演着越来越重要的角色,以互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能为代表的数字技术近几年发展迅猛,数字技术与传统产业的深度融合释放出巨大能量,成为引领经济发展的强劲动力。数字化变革,使商业运行规则发生变化,未来五年左右,一切商业都将数字化,智能化,企业在发展过程中,需要面临商业模式的创新与升级来抓住新机遇。课程将以数据分析与经营结合为切入点,还原商业环境中的实际案例,帮助学员认知数据有什么价值?数据分析,应该从哪些角度出发?数据分析如何给营销赋能?数据驱动的企业经营决策能力在哪里?商业未来的数字化战略及价值创新在哪里?使学员学之解惑,学之能用,实现企业新的经营增长突破点。 【课程收益】思维创新的技术路径,数字思维的创新模式数据价值与数据分析的5大步骤,数据表达数据分析5W1H标签,标签应用体系,标签运营体系数字营销框架,营销活动策略,营销活动分析及用户分析数据分析反馈指导策略优化,订单转化与分析数据驱动决策,数据资源如何转化为数据资产,以数据洞察为驱动的新价值网络智能化“1+N”模式价值框架,企业在经营各环节实现智能决策及未来商业趋势 【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩【课程对象】企业管理层、管理干部等人员【课程时间】6小时 【课程大纲】一、数据分析1、思维创新的技术路径2、数字思维创新模式连接赋能破界3、互联网发展对产业的影响4、数字化改变生产、生活与工作方式5、数据价值数据可洞察真相数据可转化行动数据的引导思路6、数据分析的5大步骤明确目标数据预处理特征分析算法建模数据表达7、数据表达分布数据可视化分类数据可视化案例:二、数据分析赋能营销1、数据分析5W1H标签2、标签的应用体系业务场景倒推标签需求标签自动化标签迭代标签管理机制3、标签体系的数据层数据源数据处理4、数字营销框架体系5、数字营销解决的核心问题及理论基础6、数字营销策略7、数字营销的两个角色与三个环节两个角色关系三个关键环节8、营销活动策略活动目标与路径核心策略策略剖析9、营销活动分析:个性化营销与用户细分用数据实现用户视图用户细分一致化内容沟通定位营销目标群体用户行为特征用户决策过程10、内容营销在场景里的应用与运营方法向细分用户传达精准内容信息核心内容与用户关系优化内容投放策略优化KOL策略,打造丰富的分层分类媒体矩阵11、数据分析反馈指导策略优化12、订单转化与售后分析基础分析:转化的每一步进阶分析:多维度分析用户体验高级分析:多维度交叉分析,支持产品迭代13、打好年度大事件的关键战役案例:三、数据决策体系与未来商业趋势1、数据对企业的价值2、企业大数据决策体系3、让数据驱动企业经营决策4、数据资源如何转化为数据资产5、数据由割裂变为贯穿,提升产业链上下游6、以数据洞察为驱动的新价值网络7、数字化边界向智能化延伸8、智能化重塑发展格局9、智能化“1+N”模式价值框架10数字化和智能化是消费发展的主要推动力11、智能化服务消费者的三大特征12、商业生态全链路数智化13、企业在经营各环节实现智能决策14、智能商业,未来以来  
• 韩迎娣:数据分析与建模
【课程对象】企业管理层、管理干部等人员【课程时间】6小时【课程收益】思维创新的技术路径,数据化运营的本质,数据分析框数据价值与数据分析的5大步骤,数据表达,数据价值数据分析5W1H标签,标签应用体系,标签运营体系数据建模,及建模过程,模型空间数据平台的价值,数据平台的建立模式,数据管控平台智能化“1+N”模式价值框架,企业智能决策平台,智能化场景引擎及未来商业 【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩【课程对象】企业管理层、管理干部等人员【课程时间】6小时 【课程大纲】一、数据分析1、思维创新的技术路径2、数字化改变生产、生活与工作方式3、数据化运营的本质4、数据分析框用户行为洞察5、数据分析的5大步骤明确目标数据预处理特征分析算法建模数据表达6、数据表达分布数据可视化分类数据可视化7、数据分析反馈指导策略优化8、数据价值数据可洞察真相数据可转化行动数据的引导思路案例:二、数据标签与数据建模1、数据分析5W1H标签2、标签的理解3、标签系统4、标签的应用体系业务场景倒推标签需求标签自动化标签迭代标签管理机制5、标签体系的数据层数据源数据处理6、数据建模,模型是什么?7、数据建模过程模型假设模型选择模型求解模型分析模型应用模型评价8、模型空间9、作为数据支撑业务的纽带,需要微服务能力10、数据平台价值数据平台数据平台的价值数据平台解决的问题Data  API是数据平台核心11、数据平台,让数据流通无阻12、数据平台建立模式大平台深平台,数据河数据平台对企业经营的核心价值13、数据管控平台数据湖数据湖的组件与应用场景 – 数据质量管理数据湖的组件与应用场景 – 数据标准管理数据湖的组件与应用场景 – 元数据管理数据湖的组件与应用场景 – 智能大数据处理数据湖的组件与应用场景 – 数据洞察数据湖平台整体输出案例:三、数据化边界向智能化延伸1、数据化边界向智能化延伸2、智能化“1+N”模式价值框架3、商业价值链的全链路数智化4、基于数据化的智能决策体系5、智能化场景引擎6、智能商业,未来以来  
• 韩迎娣:数字零售商业体系与数据分析应用
【课程对象】品牌零售、零售从业者等人员【课程时间】12小时 【课程背景】自近十多年电子商务兴起以来,中国整体零售行业发生了巨大变化。在数字化变革的驱动下,零售行业全面重构和升级,各种零售新业态飞速发展,用户购买需求越发独特、购买方式越来越多样、多样化生活场景,面对新业态下快速变化的用户需求,让你永远也不知道明天的牛奶是在哪里买到的。而随着大数据、智能化软件及物联网硬件的迅速成熟,应对零售数字变革挑战的过程也将给整个经营体系的各个环节带来巨大的变革机会。课程将以数字零售与数据分析为切入点,还原零售商业环境中的实际案例,帮助学员认知零售变革有哪些?零售组成的核心要素是哪些?数字零售三大特征与知识框架是什么?如何构建驱动实际增长的零售数字化能力?数据分析如何给零售赋能?零售未来流量入口在哪里?使学员学之解惑,学之能用,实现企业新的经营增长突破点。 【课程收益】思维创新的技术路径,零售的发展路径与变革,零售组成的核心要素数字技术与用户发展推动零售变革,数字零售三大特征与知识框架数字零售方法论,数据价值与数据分析的5大步骤零售企业数字化转型背景,转型焦点转移,转型框架模型与六边协同零售企业数字化能力模型,驱动实际增长的数字化能力数字化运营八大重要点,整体框架及运营体系,数据运营分析,数据驱动决策数据分析5W1H标签,标签应用体系,标签运营体系营销活动策略,营销分析及以高净值用户为核心的内容营销数据分析反馈指导策略优化,订单转化与分析,大数据洞察以用户为核心的五大体验分析,零售数智创新的关键价值变化,零售消费生态全链路数智化,未来消费者价值链打造及智能零售的发展趋势 管理培训生43人,27人左右研究生,没有太多工作经验,30人在后勤管理岗,产品从无到有(两年内做到主管),13人业务线(两年后做独立店长),各个板块目前没有分配 【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩【课程对象】品牌零售、零售从业者等人员【课程时间】12小时 【课程大纲】一、数据分析与数字零售1、思维创新的技术路径2、数字思维创新模式连接赋能破界3、互联网发展对零售的影响4、零售的发展路径与变革5、零售组成的核心要素6、零售服务各阶段的演变7、数字技术与用户发展推动零售变革8、数字零售的方法论三大特征数字零售知识框架,前台、中台和后台9、数据价值数据可洞察真相数据可转化行动数据的引导思路10、数据分析的5大步骤明确目标数据预处理特征分析算法建模数据表达11、数据表达分布数据可视化分类数据可视化案例: 数字化洗车店案例,学会找到用户二、零售数字化转型与创新1、零售企业数字化转型背景2、零售商业与渠道价值链被技术和顾客重塑3、零售数字化转型焦点转移4、零售数字化转型框架零售数字化框架模型零售三要素的六个高效同边匹配5、零售企业数字化能力模型运营:创新产品、价格与营销用户体验为先无缝安全交易敏捷供应链和运营增强数据分析数字化技术平台与架构弹性组织生态合作伙伴6、产品、用户,场景与传播的关系7、驱动实际增长的数字化能力数据科学的价值用数据认识用户用户结构、特性构建用户深度画像和互动用户关系与用户生命周期管理打造数据驱动的运营和决策8、高端用户市场分析与商业洞察案例:20万零售店运营管理三、数字化运营1、数字化运营八大重要点2、数字化运营整体框架3、数字化运营体系4、该如何思考与落地运营经营效率服务效率组织效率产品、用户、营销价值关系技术能力5、数字化运营 – 产品力用户解决方案真痛点、强需求、自带流量属性6、数字化运营 – 用户用户结构与特点用户画像用户关系让用户乐于传播用户增长框架用户生命周期用户6R模型7、数据运营分析8、让数据驱动企业经营决策案例讲解:家居、高端服装四、数据分析赋能零售营销1、数据分析5W1H标签2、标签的应用体系业务场景倒推标签需求标签自动化标签迭代标签管理机制3、标签体系的数据层数据源数据处理4、营销活动策略活动目标与路径核心策略策略剖析5、营销活动分析:个性化营销与用户细分用数据实现用户视图用户细分一致化内容沟通6、珠宝类用户分析与复购定位营销目标群体用户行为特征用户决策过程7、以高净值用户为核心的内容营销8、内容营销在场景里的应用与运营方法向细分用户传达精准内容信息核心内容与用户关系优化内容投放策略优化KOL策略,打造丰富的分层分类媒体矩阵9、内容社区分析抖音&快手:用户画像抖音&快手:内容风格抖音&快手:平台生态和粉丝关系微博社区分析小红书分析:业务形态小红书分析:用户需求小红书分析:运营手段小红书分析:产品功能与订单转化特点分析如何霸屏小红书10、两微一抖一红的营销特性11、数据分析反馈指导策略优化12、订单转化与售后分析基础分析:转化的每一步进阶分析:多维度分析用户体验高级分析:多维度交叉分析,支持产品迭代13、打好年度大事件的关键战役案例:化妆品五、大数据洞察与高端商品零售全链路数智化1、大数据洞察-数据维度真实性立体性即时性2、大数据的用户洞察 – 营销维度目标用户旅程营销活动评估社交表现追踪行为趋势洞察3、以用户为核心的五大体验分析门店体验产品体验下单体验互动体验交付体验4、零售数智创新的关键价值变化链接价值被重新定义人货场价值被重新定义技术价值被重新定义5、零售全链路数智化加速五部曲基础设施云化触点数字化业务在线化运营数据化决策智能化6、未来消费者价值链打造懂我与我互动聆听我的心声为我赋能愉悦我7、高端零售消费生态全链路数智化 品牌数智化 制造数智化 商品数智化 营销数智化 渠道数智化 销售数智化 服务数智化 物流数智化 金融数智化 组织数智化 技术数智化案例:多点数字化六、智能零售1、数字化边界向智能化延伸2、智能化对企业的改变3、数字化和智能化是消费发展的主要推动力4、智能零售服务消费者的三大特征5、智能零售是在数据+算力+算法定义的零售6、企业在经营各环节实现智能决策7、智能零售 未来已来 

添加企业微信

1V1服务,高效匹配老师
欢迎各种培训合作扫码联系,我们将竭诚为您服务