提升数据思维：解锁商业成功的新机遇

数据思维的重要性与应用

在当今信息化和数字化的时代，数据已成为现代社会不可或缺的组成部分。无论是在个人生活还是商业运作中，数据的价值都在不断提升。企业通过对数据的深入分析，能够更好地理解市场动态、客户需求以及自身的运营状况，从而实现科学决策和精准管理。因此，培养数据思维对于企业的发展尤为重要。

吕娜：《数据驱动业绩增长》

【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）

吕娜 培训咨询

什么是数据思维？

数据思维是一种将数据作为决策基础的思维方式，强调通过数据分析来解决问题、优化流程和提高效率。它不仅仅是对数据的收集和处理，更是对数据背后所蕴含的信息进行深度挖掘和分析的能力。在这种思维模式下，企业能够形成以数据为核心的决策机制，推动业务的持续改进与创新。

数据思维的应用场景

数据思维的应用场景广泛，主要体现在以下两个方面：

• 了解市场及客户：通过数据分析，企业可以深入了解市场趋势和客户需求，进而制定更具针对性的营销策略。
• 衡量业务真实发展状况：利用数据指标，企业能够实时监控业务运营状况，快速识别问题并作出调整。

如何培养数据思维

培养数据思维并不仅仅是技术层面的提升，更是思维方式的转变。企业需要通过系统的培训和实践来增强员工的数据意识和分析能力。本课程旨在通过三个步骤和四大模型，帮助学员掌握构建数据指标体系的具体方法。

构建数据指标体系的三个步骤

在构建数据指标体系的过程中，可以通过以下三个步骤来实现：

• 确定业务目标：明确企业的战略目标，从而为数据指标的设定提供方向。
• 选择合适的数据指标：根据业务目标选择能够反映业务状况的关键指标。
• 建立数据监控体系：通过数据监控体系的建立，实现对业务过程的实时监控。

四大模型的应用

在构建数据指标体系时，四大模型起着关键作用：

• OSM模型：该模型强调通过数据赋能业务，明确业务目标，并通过数据监控业务的发展。
• AARRR模型和UJM模型：这两个模型帮助企业理清用户生命周期及行为路径，从而制定更有效的用户获取和留存策略。
• MECE模型：通过对指标体系的分级治理，确保数据指标的全面性和准确性。

常用的数据分析方法

数据分析是实现数据思维的重要手段，掌握常用的数据分析方法能够帮助企业更高效地解决实际问题。以下是几种常用的数据分析方法：

• 麦肯锡逻辑树分析法：通过清晰的逻辑关系梳理问题的各个部分，帮助分析师理清思路。
• 波士顿矩阵（象限交分析法）：对目标群体进行分群运营，输出精细化策略。
• 5W2H分析法：提高思考效率，有效推动问题的定位和分析。
• 全流程漏斗分析法：基于流程拆分，识别问题节点，优化业务流程。

构建有效的业务监控体系

构建有效的业务监控体系是数据思维的重要应用之一。通过数据指标和指标体系的形成，企业能够实现标准化的衡量指标，监控业务发展状况。这不仅有助于快速定位业务问题，还能通过标准化体系减少重复工作，提高分析效率。

为什么需要指标体系？

指标体系的建立具有多重意义：

• 形成标准化的衡量指标，确保数据分析的一致性和准确性。
• 通过指标分级治理，能够迅速定位到具体的业务问题。
• 提高数据分析效率，减少人工干预和错误。

用四个模型梳理数据指标体系

在构建数据指标体系的过程中，可以运用四个模型来理清思路：

• OSM模型：明确业务目标，确保数据能够有效赋能业务。
• AARRR和UJM模型：理清用户的生命周期和行为路径，帮助企业更好地理解客户。
• MECE模型：通过分级治理，确保指标体系的完整性和独立性。

商业智能分析的流程

商业智能分析的完整流程包括多个环节，每个环节都至关重要：

• 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：选择合适的数据获取方式，确保数据的真实性和有效性。
• 数据处理：明确数据口径，处理异常值和空值，确保数据的质量。
• 数据分析：根据不同主体应用不同的数据分析方法，制定分析框架。
• 数据可视化：通过图表呈现数据，使结论更加直观。
• 形成结论：基于数据分析结果，输出总结和建议。

数据分析师与业务部门的高效协作

数据分析师在企业中扮演着重要角色，与业务部门的协作至关重要。为了实现高效协作，数据分析师需要了解业务部门的需求，树立目标意识，寻找潜在的分析点。同时，数据分析师应具备一定的软技能与硬技能，以便更好地与业务团队沟通和协调。

数据分析师必备的技能

数据分析师需要掌握的技能包括但不限于：

• 数据分析技能：包括对数据的敏感性、逻辑思维能力和分析能力。
• 沟通能力：能够将复杂的数据分析结果以通俗易懂的方式传达给业务团队。
• 业务理解能力：深入了解业务背景，以便提出更加切实可行的建议。

如何避免分析逻辑漏洞

在数据分析过程中，分析师需要避免以下几种逻辑漏洞：

• 不明确分析目的，缺乏清晰的结论和观点。
• 仅仅进行数据的简单堆砌，而不进行深入的分析。
• 主观判断取代客观标准，导致建议无法落地。

数据思维的实战演练

为了帮助学员更好地掌握数据思维的应用，本课程还安排了数据思维的实战演练。通过实际案例分析与练习，学员能够将所学知识运用到实际工作中，提升数据分析能力和决策水平。

结论

数据思维的培养是企业数字化转型的重要组成部分。通过系统的培训和实践，企业能够充分挖掘数据的价值，实现科学决策和精准管理。掌握数据分析方法和构建数据指标体系的能力，将为企业的长期发展提供强大的支持。在这个数据驱动的时代，培养数据思维不仅是企业提升竞争力的关键，也是推动业务创新和增长的动力源泉。