数据赋能业务的新时代：如何提升企业竞争力

数据赋能业务：开创企业发展的新篇章

在当今时代，数据已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，将数据视为企业的重要战略资产，寻求数据的价值。如何有效地利用数据赋能业务，已成为企业发展的关键所在。

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）

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为何培养数据思维对企业发展至关重要？

数据思维是指在决策过程中以数据为依据，利用数据分析来推动业务发展的思维方式。这种思维模式的形成，不仅能提升管理者的决策能力，还能推动整个团队在工作中更加科学、高效地运作。

• 了解市场及客户：通过数据分析，企业能够深入了解客户的需求与偏好，进而制定更为精准的市场策略。
• 衡量业务真实发展状况：数据为企业提供了真实、客观的业务发展情况，有助于管理者及时调整策略，避免因盲目决策而造成的损失。

常用的数据分析方法

在数据赋能的过程中，掌握一定的数据分析方法至关重要。以下是一些常用的数据分析方法：

• 麦肯锡逻辑树分析法：此方法可以帮助企业清晰、完整地梳理问题各部分之间的逻辑关系，从而找到解决方案。
• 象限交分析法（波士顿矩阵）：通过对目标群体的分群运营，企业可以输出精细化的策略，提高市场竞争力。
• 5W2H分析法：这一方法可以提高思考效率，推动问题的定位、分析及提案全流程。
• 全流程漏斗分析法：基于流程拆分，帮助企业找出问题节点，为后续优化提供依据。

构建有效的业务监控体系和评估标准

为了实现数据赋能，企业需要构建有效的业务监控体系和评估标准。数据指标和数据指标体系的建立，将为企业提供科学、标准化的衡量工具。

• 形成标准化的衡量指标：通过建立标准化的指标体系，企业能够监控业务发展状况，快速定位问题。
• 减少重复工作，提高分析效率：标准化体系的建立，能够有效降低工作中的重复性劳动，提高分析效率。

在构建数据指标体系的过程中，可以应用以下四个模型：

• OSM模型：明确业务目标，确保数据能够真正赋能业务。
• AARRR模型和UJM模型：理清用户生命周期及行为路径，帮助企业更好地了解客户。
• MECE模型：通过指标体系分级治理，确保数据分析的全面性和系统性。

数据思维在商业智能分析中的应用

商业智能分析是企业运用数据进行决策的重要工具。一次完整的数据分析流程一般包括以下几个步骤：

• 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：运用多种方式获取数据，确保数据的准确性与完整性。
• 数据处理：明确数据口径，处理异常值和空值，以保证数据分析的可靠性。
• 数据分析：根据不同主体，引用适合的数据分析方法，制定科学的分析框架。
• 数据可视化：通过图表等形式展示分析结果，使数据更具说服力。
• 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

数据分析师在数据赋能过程中扮演着举足轻重的角色。他们不仅需要具备扎实的分析技能，更需与业务部门建立良好的协作关系。

• 明确工作范围与职责：数据分析师需清楚自己的工作范围，明确与业务部门的协作机制，以提升工作效率。
• 建立影响力：数据分析师需通过专业的分析与建议，赢得业务部门的信任，获得话语权。
• 避免分析逻辑漏洞：在提出建议时，数据分析师应确保分析目的明确，避免简单的数据堆砌。

数据赋能业务的实战演练

在课程的最后部分，学员将进行数据赋能实战演练。这一环节将帮助学员将理论知识与实际应用相结合，通过真实案例的分析，提升其数据思维和分析能力。

通过实战演练，参与者将能够更好地理解如何将数据应用于实际业务中，推动企业在数据化转型过程中克服各种挑战。学员将能够从中学习到如何有效地构建数据指标体系，如何通过数据分析找到业务问题的根源，继而提出切实可行的解决方案。

总结

在数据驱动的时代，企业的成长与发展离不开数据的深度分析与应用。通过培养数据思维、掌握数据分析方法、构建业务监控体系，企业能够更有效地挖掘数据的价值，推动业务的优化与创新。数据赋能不仅是一个趋势，更是企业在竞争激烈的市场中立于不败之地的必要条件。未来，企业只有不断提升自身的数据化能力，才能在瞬息万变的市场环境中把握机遇，实现可持续发展。