课程总览
一、数字化助力企业转型升级
- 1. 数字化转型正确认知
- 2. 数字化的三个基本特征
- 3. 数字化转型底层逻辑和终极目标
- 4. 大数据运营是企业数字化转型的底座
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
- 【行动指南】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、大数据管理开发流程
- 1. 大数据三个要素和三种类型
- 2. 大数据六个特征：时间、空间、行为、偏好、规律、预测
- 3. 符合实际情况的数据开发流程
- 4. 数据管理平台构建核心要点
四、大数据分析挖掘方法及要点
- 1. 统计性分析
- （1）结合业务场景设定关键指标
- （2）不同维度组合的统计模型
- （3）导向性的数据提取
- 2. 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
- 3. 可视化分析
- （1）形成观点和结论
五、大数据开发运营及应用方向
- 1. 产品研发：数据反馈与产品定义
- 【案例解析】在非洲卖得最好的中国手机品牌
- 3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达
- 【案例解析】众安保险产品创新和精准获客
- 4. 风险管控：数据监测与风险预警
- 5. 运营效率：智能化和精细化管理
- 【案例解析】亚朵酒店如何做到全面升级安心工程
- 6. 创新服务：客户个性化需求满足
- 【案例解析】国网电力大数据在银行征信体系的应用
六、企业数字化转型实施路径
- 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
一、什么是用户画像
- 1. 目标消费群体的DNA
- 2. 营销决策的重要依据
- 3. 满足用户场景化需求
二、用户需求分析
