数字化思维提升与数字化能力构建

数字化思维解析与大数据运营策略会打开第一轮讨论，AI驱动下数字化应用与业务场景重塑与【案例解析】华为数字化工具应用的启示负责把练习结果接到后续工作

1天，6小时 人工智能应用
授课讲师： 张世民 · AI应用及数字化转型实战专家
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课程大纲

第一单元 数字化思维解析与大数据运营策略

一、数字化的三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控
  • 【案例解析】华为数字化工具应用的启示
  • 【小组讨论】在目前的业务场景中，有哪些不符合数字化要求的节点，如何优化？
二、数据驱动是传统产业的短板
  • 1. 数据思维：数据意识相对弱，专业能力欠缺
  • 2. 数据采集：数据积累时间较长，但质量不佳
  • 3. 数据贯通：数据难整合，无法发挥协同作用
  • 4. 数据开发：应用场景单一，缺乏业务突破点
  • 5. 数据应用：条件所限，缺少应用的成功案例
  • 【案例解析】某银行客服中心如何把人气出内伤
  • 【思考方向】如何完善基础数据治理，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环
三、大数据管理开发和应用方向
  • 1. 产品研发：数据反馈与产品定义
  • 【案例解析】比亚迪D1电动侧滑门的数据支撑
  • 2. 用户画像：客户心理及行为分析
  • 【案例解析】头条、抖音快速崛起背后的算法加持
  • 3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达
  • 【案例解析】大数据杀熟、江小白、小罐茶
  • 4. 风险管控：数据监测与风险预警
  • 【案例解析】上海外滩踩踏事件的反思和启示
  • 5. 运营效率：智能化和精细化管理
  • 【案例解析】亚朵酒店全面升级安心工程
四、数字化运营实践五步曲（数转模型）
  • 1. 内部管理信息化
  • （1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化
  • （2）简化流程、无纸化，数据埋点，从点到线到面一体
  • 2. 业务流程可视化
  • （1）进度清晰可见、节点流转可控
  • （2）流程标准化，减少人为和不确定因素
  • 3. 产品服务数据化
  • （1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法
  • （2）分析和改善指标，以数据导向总结优化
  • 4. 营销推广个性化

第二单元 AI驱动下数字化应用与业务场景重塑

一、AI大模型三项核心能力
  • 1. 图文音影多模态生成解析能力
  • 2. 自然语言处理和逻辑推理能力
  • 3. 商业逻辑洞察和系统输出能力
二、从普通用户到指令大师
  • 1. 提问优化的黄金法则
  • 2. DeepSeek+王炸组合
  • 3. 提示词是与大模型沟通的咒语
  • 4. 调教技巧-避坑指南-使用禁忌
  • 5. 国内外主流大模型解析及优劣势对比
三、人机协同：AI应用重塑业务
  • 1：文档智能体：三件套自动化产出
  • 2. 数据指挥官：非结构化数据治理
  • 3. 创意加速器：探爆款内容秒产出
  • 4. 业务创新助手：AI生成改进建议
四、DeepSeek驱动智能工作范式
  • 1. 智能对话平台：企业级知识库快速搭建
  • 2. 数据分析套件：Excel小白秒变分析专家
  • 3. RPA流程自动化：重复工作的终结者
  • 4. 知识图谱：让岗位经验不再随人员流失
  • 5. 预测分析：从「事后诸葛」到「未卜先知」
  • 6. 管理者如何拥抱AI技术，重塑企业竞争力

第三单元 数字化背景下思维升级和能力进化方向

一、用户思维——技术转化能力
  • 1. 傻瓜式、简单可依赖
  • 2. 不要让用户做选择题
  • 3. 需求洞察与痛点捕捉
  • 4. 用户需求VS应用场景
  • 【案例解析】懒人四件套背后的商业逻辑
二、产品思维——业务打磨能力
  • 1. 无痛点，不产品（服务）
  • 2. 做减法，不做加法（功能）
  • 3. 小步快跑，快速迭代（效率）
  • 4. 避免过度的流程设计（机制）
  • 【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒
三、迭代思维——持续进化能力
  • 1. 避免完美主义导致停滞
  • 2. 目标拆解为可执行步骤
  • 3. 以低成本试错获取反馈
  • 4. 想办法干掉昨天的自己
四、数据思维——数据驱动能力
  • 1. 没有小数据，只有大数据
  • 2. 数据是商业模式关键支点
  • 3. 数字化运营三个核心指标
  • 4. 数据开发应用的四个层面
  • 【案例解析】门店暴增，某品牌大数据思维和颠覆式创新
五、创新思维——创造性输出能力
  • 1. 否定是创新的开始
  • 2. 创新不是瞎折腾
  • 3. 创新是有中生无
  • 4. 创新是发现更多可能性
  • 【案例解析】从山寨大国到新四大发明
  • 课程回顾、总结、分享和行动
  • 1. 数字化运营是一个科技+业务双轮驱动的系统性工程，结合所属行业特性和岗位职责，制定个人或团队在企业数字化转型中的具体行动计划
  • 2. 目前在市场洞察、痛点捕捉、应用场景、流程优化、数据驱动、精准营销和业务创新等方面的差距，与原生数字基因企业存在哪些差距，并提出改进措施

适合对象

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏

核心收益

  • 透视数字时代变革力量，增强危机感，构建数字化运营体系
  • 提示与校验更稳定：数据思维，展开数据应用，发现数据背后的问题和机会
  • 采用递进式框架，快速建立起系统的AI工具应用和实践能力
  • 倒逼思维升级，植入数字基因，并转化为可实施的解决方案

课程背景与交付信息

从IT到DT，在数字化背景下，给企业运营管理提出了全新挑战，所有行业都有可能面临跨界冲击。如何结合自身行业特性，打造极具竞争力的数字化运营体系，是企业成功转型的关键。然而，大部分行业在数据应用面前还显得比较迟缓，基本处于简单查询、报表提交层面。主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘深层应用，数据开发意识不强，数据思维缺乏，数据应用滞后。此外，在基础数据管理、数据平台搭建、数据分析人才储备上比较欠缺，无法有效盘活数据资产，为企业营销推广提供有力依据

在过去十多年里，互联网巨头们以摧枯拉朽之势渗透各行各业，速度之快、程度之深令人目不暇接。微信让运营商彻底沦为管道工，中国银联花了二十年培养的刷卡习惯，在不到两年的时间里被移动支付取代；滴滴不拥有一辆车却成为全国最大的出行服务平台；字节跳动旗下的今日头条和抖音，牢牢掌控了中国人的碎片化时间。各种新产品、新技术和新模式层出不穷，仿佛一切商业形态都有可能被打破和重构

究其根本，原因在于对市场需求的深刻理解，对用户痛点的深入洞察，对服务体验的不懈追求，对数据资产的极致利用，对创新驱动的充分把控，对营销场景的扩展和重构。进而形成与用户的强链接，培育用户习惯和粘性，重塑了人们的行为方式和企业的经营形态

课程时间

1天，6小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、实操演示、小组研讨

课程内容重点

01数字化思维解析与大数据运营策略
02AI驱动下数字化应用与业务场景重塑
03【案例解析】华为数字化工具应用的启示
04【小组讨论】在目前的业务场景中，有哪些不符合数字化要求的节点，如何优化？
05数据驱动是传统产业的短板

讲师介绍

张世民 讲师头像

张世民

AI应用及数字化转型实战专家

AI应用及数字化转型实战专家，17年互联网+传统产业经验，曾任多家平台CEO/COO。专注AI落地与数字化战略，累计授课超4500小时，服务政府、能源、金融等多行业头部客户

政府国企电力能源通信金融银行烟草制造业
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课程差异说明

本课程页面围绕《数字化思维提升与数字化能力构建》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进。

学习这门课可以获得什么收益？

透视数字时代变革力量，增强危机感，构建数字化运营体系；掌握数据思维，展开数据应用，发现数据背后的问题和机会。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用讲师讲授+案例解析+实操演示+小组研讨，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配