大数据在企业管理中的应用
课程背景:
大数据时代的到来,正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里,大数据影响了社会的方方面面,从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域,整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。
然而,大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓,数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面,主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强,理念较旧,转型较慢,缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距,基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。
大数据是一座待挖掘的“金矿”,它的起源首先要归功于互联网,尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展,所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此,如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑,如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源,在深入分析挖掘现有客户数据的同时,实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合,是当前所有企业管理者需要认真思考的。
课程收益:
1.了解大数据产生的时代背景,正确认知大数据的应用价值;
2.透视大数据的基本规律和特性,掌握大数据思维,提高工作效率;
3.结合自身行业特性,搭建数据管理平台,开展数据分析,发现数据背后的问题和机会;
4.基于大数据应用,优化业务流程,构建精细化、智能化管理体系,提升内部管理效能;
5.整合外部数据资源,进行点对点精准营销,为客户提供个性化服务,持续提升业绩水平。
课程模型:
课程时间:1-2天,6小时/天
课程对象:企业负责人,营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式:讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑
课程大纲
前言:拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维
1.数据资产:传统行业的短板
2.互联网企业的大数据基因
1)什么是大数据基因:客户VS用户
2)跨界打劫——挟用户数据重构市场空间
3)降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件
3.“跨界融合”的本质:场景转换与用户体验
第一讲:大数据的时代背景和正确认知
一、什么是大数据?
1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示
2.大数据三要素
1)大——海量,平台级
2)数——信息结构化
3)据——精准、可依赖
3.大数据的六个特征
1)时间
2)空间
3)行为
4)偏好
5)规律
6)预测
案例分享:五常大米,下单即送
4.大数据的类型
1)消费数据——多维度记录
2)机器和传感数据——图文、语音、影像
3)行为数据——位置、轨迹、交易
二、大数据产生的外部环境和基础条件
1.移动互联网
——终端普及率
——用户习惯
——支付
——物流
——信用体系
2.云计算
案例解析:阿里“双十一”背后强悍的数据处理能力3.物联网
案例解析:传感器——人类感官的延伸
4.人工智能
案例解析:正在到来的万亿级市场
第二讲:企业大数据管理平台规划与构建
一、企业数据管理体系的重要性
1.数据是沉睡的金矿
2.发现运营中存在的不足
3.针对性解决问题,提升效率
4.业务形态重塑和流程再造
5.洞察行业周期性趋势走向
6.为决策提供有效依据
实战分享:共享雨伞“JJ伞”数据管理平台搭建
二、如何将运营数据有效转化为管理依据
1.掌握各业务板块与数据运行之间的底层逻辑
2.建立数据共享机制提升部门协同效率
3.设定各项关键性指标,通过数据反馈进行科学决策1)业务改进措施
2)绩效考核体系
3)供应链优化
4)信息安全管理
5)品牌建设
6)客服体系建设
4.建立符合企业实际情况的数据开发流程
1)数据接入
2)数据整合
3)数据仓库
4)数据清洗
5)数据模型
6)数据呈现
5.比数据分析更重要的是大数据思维和意识
实战分享:通过数据反馈改进运营策略
三、大数据内部采集与外部整合
1.内部数据采集要点
1)连续性——数据累积效应
2)间隔性——周期内变化趋势
3)多维度——数据的完整性
4)倾向性——目标导向的数据提取
2.外部数据渠道开拓与整合优化
1)“互联网+”的跨界趋势
2)构建跨平台信息采集体系
实战分享:WiFi运营商“百米生活”与公安网监的大数据合作
四、大数据分析挖掘方法和要点
1.统计性分析
1)常规统计——用户数、转化率、留存率、流失率
2)不同维度的统计分析
3)导向性的数据提取
案例分享:从一组订餐数据中,你能看出什么?
2.可视化分析
1)文不如表,表不如图
2)形成观点和结论
3)呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具
3.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
案例分享:一起市场人员集体违规行为引发的KPI重构4.分析思维的训练
1)5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽
2)掌握思维导图工具(例如百度脑图等)
3)对比、转化、关联,横向与纵向扩展
4)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际
5)数据思维是不断练习的结果
思维训练:如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞?
第三讲:基于用户画像的大数据精准营销与创新服务
一、什么是用户画像
1.用户DNA
2.决策依据
3.效果转化
案例剖析:今日头条为什么让巨头们恐慌?
二、用户画像体系
1.用户画像的核心是标签
2.数据源的建立——内部挖掘+外部整合
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
3.数据建模及规则
1)购买力模型
2)群体画像模型