周建华:结构化思维与工作汇报技巧

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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 : 创新思维

课程编号 : 40402

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适用对象

中高层管理者、部门经理、主管。

课程介绍

课程特色:

场景化教学 + 案例研讨 + 小组分享 + 轻松愉快掌握工具

避免

枯燥的鸡汤理论讲解

课程背景:

想清楚,说明白是一种逻辑思考能力和表达能力,严谨的逻辑结构、清晰的口头表达、快速分析问题过程,高效的沟通,是每一位职场人士应该具备的基本能力。

本课程为管理者提供结构化思考的技巧、工作报告制作以及汇报技巧。帮助学员快速掌握有相关技巧、并能在工作中成功地运用所学到的知识和技能,减少向上、向下和同级沟通的障碍,协助管理者高效完成工作任务, 提高工作绩效。

课程收益:

l 掌握结构化思维的方法

l 掌握工作报告制作的方法

l 掌握高效沟通的方法

l 掌握工作汇报的技巧

课程模型:

课程时间:1天,6小时/天

授课对象:中高层管理者、部门经理、主管。

授课方式:讲师讲授+案例分析+视频互动+角色扮演+情景模拟+实操演练

课程大纲

第一讲 认识影响思维与表达的障碍

一、I 型思维的障碍

1. 内生的I型思维特点

2. I型内部视角导致的自以为是的思维

2. I型内部视角导致的自以为是的表达

二、突破I型思维的方法

1. 训练自己的E型外部视角思维

2. 训练自己的U型用户视角思维

3. 训练逻辑分析能力

三、结构化思维的优点

1. 让你想清楚

2. 让你说明白

情景演练:如何从I型思维到U型思维的转变

第二讲 结构化思维原则

一、原则一 结论先行

1. 总分总技巧

2. 总体+细节

3. 论点+论据

二、原则二 以上驭下

1. 上一句引导

2. 下一句解释

三、原则三:横向分类

1. 横向分类汇总

2. MECE法则应用

四、原则四 纵向分层

1. 纵向层次清晰

2. MECE法则应用

情景演练:结构化思维原则应用

第三讲 报告制作技巧

一、报告制作的目的导向

1. WHY-WHAT-HOW工作黄金圈法则

2. 目的导向思维

3. 听众导向思维

二、报告制作技巧-金字塔原理

1. 封面

2. 目录

3. 要点

4. 总结

三、报告制作技巧-文字与图表

1. 文字提炼

2. 图文并茂

3. 图表应用

情景演练:如何策划高水平的工作报告

第四讲 工作汇报技巧

一、工作汇报核心是分清情境

1.汇报工作说结果

2.请示工作说方案

3.总结工作说流程

4. 回忆工作说感受

5.布置工作说标准

6. 关心下属问感受

二、工作汇报前准备

1. 明确要求,收集材料

2. 了解听众,熟悉环境

3. 理清思路,拟订提纲

4. 起草讲稿,反复推敲

5. 超量准备、有备而来

三、工作汇报过程技巧

1. 站姿走动

2. 面部表情

3. 应用手势

4. 声音能量

情景演练:如何展示高水平的汇报技巧

第五讲 工作汇报沟通中说的技巧

一.向上请示沟通技巧

1.向上请示工作的表达要点

2.选择题与问答题的差异

一.提建议的说话技巧-ABC公式

1.Advantage优点

2.Benefit好处

3.Case案例

4. FTS建议公式

5. 怎样准确表达想沟通的要点

三.换位思考沟通技巧

1.I型沟通特点与不足

2.U型沟通特点与优势

3. 如何识别上级的工作指令要求

情景演练:怎样利用30秒沟通法则让领导对你的建议感兴趣

课程收尾

1回顾课程

2答疑解惑

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课程背景: 随着人工智能(AI)技术的快速发展,运营商行业面临着前所未有的机遇与挑战。AI技术,尤其是像Deepseek这样的先进工具,为问题分析与科学决策提供了全新的解决方案。本课程旨在通过行动学习模式,帮助运营商领导层掌握基于AI或Deepseek的问题分析与科学决策方法,提升决策效率与精准度,推动组织在数字化时代的竞争力。   课程收益: • 掌握AI与Deepseek在问题分析中的核心应用 • 学会使用AI工具进行数据驱动的科学决策 • 提升复杂问题的分析与解决能力 • 通过行动学习,解决实际工作中的复杂问题 • 推动AI技术在组织中的落地与应用适用行业: 运营商 学员对象: 领导层 课程形式: 行动学习模式 课程时间: 2天,6小时/天 课程特色: 实际案例教学 + AI工具演示 + 行动学习 + 小组研讨分享   课程大纲 导引:AI与Deepseek在问题分析与决策中的未来 1. AI与Deepseek的核心价值 AI在问题分析与决策中的优势 Deepseek工具的功能与应用场景 运营商行业中的AI应用案例 2. 传统决策方法的局限性 传统决策方法的效率瓶颈 数据驱动决策的必要性 AI如何弥补传统方法的不足 3. 行动学习模式介绍 行动学习的基本流程 行动学习在AI辅助决策中的应用 如何通过行动学习解决复杂问题 第一讲:AI辅助问题识别 1. 问题的定义与分类 问题定义:目标与现实的差距 问题的类型:战略问题 vs 运营问题 AI在问题识别中的自动化优势 2. AI工具在问题识别中的应用 自然语言处理(NLP)在问题描述中的应用 图像识别技术在网络故障识别中的应用 传感器与物联网(IoT)在实时问题监控中的应用 3. 行动学习演练:使用AI工具进行问题识别 小组任务:识别当前工作中的核心问题 工具应用:使用Deepseek进行问题自动化识别 成果分享:各小组问题识别结果展示 第二讲:AI辅助数据收集与分析 1. 数据收集的重要性 数据是科学决策的基础 运营商行业数据的多样性与复杂性 AI在数据收集中的自动化与实时性优势 2. AI工具在数据分析中的应用 机器学习在数据分析中的应用 大数据分析工具的使用 数据可视化工具的应用 3. 行动学习演练:使用AI工具进行数据分析 小组任务:收集与整理相关数据 工具应用:使用Deepseek进行数据分析 成果分享:数据分析结果展示 第三讲:AI辅助原因分析 1. 原因分析的步骤 数据模式识别 假设生成与验证 真因验证的方法 2. AI工具在原因分析中的应用 机器学习算法在原因分析中的应用 深度学习在复杂问题分析中的应用 自动化报告生成工具的使用 3. 行动学习演练:使用AI工具进行原因分析 小组任务:分析问题的根本原因 工具应用:使用Deepseek进行原因分析 成果分享:原因分析与验证结果展示   第四讲:AI辅助解决方案生成 1. 解决方案的构思与评估 AI在解决方案生成中的应用 基于数据的解决方案优化 解决方案的可行性评估 2. AI工具在解决方案生成中的应用 生成式AI在创新解决方案中的应用 优化算法在资源分配中的应用 自动化决策支持系统的使用 3. 行动学习演练:使用AI工具生成解决方案 小组任务:生成并评估解决方案 工具应用:使用Deepseek进行方案优化 成果分享:最佳解决方案展示   第五讲:AI辅助风险预测与控制 1. 风险识别与评估 AI在风险识别中的应用 风险预测模型的构建 风险评估的自动化工具 2. 风险控制与优化 AI在风险控制中的应用 实时风险监控与预警 风险控制措施的优化 3. 行动学习演练:使用AI工具进行风险预测 小组任务:识别与评估潜在风险 工具应用:使用Deepseek进行风险预测 成果分享:风险控制方案展示   第六讲:AI辅助决策的未来趋势 1. AI技术的未来发展方向 自动化与智能化的发展趋势 AI与其他技术的融合(如区块链、物联网) AI在跨领域决策中的应用 2. AI在组织中的落地与推广 如何推动AI工具在组织中的应用 组织文化与AI工具的适配 AI工具的持续学习与优化 3. AI伦理与责任 AI在决策中的伦理问题 数据隐私与安全 AI决策的透明性与可解释性   课程收尾 1. 回顾课程内容 总结AI与Deepseek在问题分析与决策中的应用 回顾行动学习中的关键成果 2. 答疑解惑 解答学员在实际应用中的疑问 提供后续学习与应用的资源 3. 课程反馈与改进建议 收集学员反馈 持续优化课程内容与形式   总结: 本课程通过行动学习模式,帮助运营商领导层掌握基于AI或Deepseek的问题分析与科学决策方法。通过实际案例与AI工具演示,学员能够在工作中灵活运用AI技术,提升决策效率与精准度,推动组织在数字化时代的持续发展。

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