数据驱动问题解决-运营绩效增长及问题分析解决实战工作坊

Q: 这门课适合哪些学员参加？

适合中基层管理者、骨干、全体员工等 课程设计：25%讲授+25%镜例分析+25%场景练习+15%学员汇报+10%复盘等需要系统提升相关能力的人群

Q: 学习这门课可以获得什么收益？

树立科学思维： 建立系统化和结构化的思维框架，摆脱经验主义和碎片化思考，从根本上提升分析解决复杂问题的能力，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程大纲

foundation-建立系统性解决问题的思维基础（1小时）

1.1 引言：为什么我们需要结构化的问题解决方法？

案例：从救火队员到防火专家的转变
传统经验决策的局限性与数据决策的价值

1.2 核心思维一：系统思维看问题——不是孤立事件，而是整体网络

概念：要素、连接、功能/目标

1.3 核心思维二：逻辑树——问题拆解的手术刀

概念：议题树、假设树、是否树
原则：MECE原则（相互独立，完全穷尽）的精髓与应用
演练：【小组讨论】选择一个熟悉的运营问题（如保单E化率增速不及预期），尝试用逻辑树进行初步拆解，并分享拆解逻辑

define and disassemble-精准定义与科学拆解绩效问题（1.5小时）

2.1 第一步：精准定义问题——找到靶心

工具：SCQA框架（情境-冲突-问题-答案）构建故事线
产出：一个被明确定义的核心问题陈述（包括：痛点、范围、差距、量化目标）

2.2 第二步：构建问题逻辑树，形成分析框架

如何将高层级问题分解为可操作、可分析的子议题
演练：【小组实战】各小组选定一个本模块的真实绩效难题，运用SCQA和逻辑树，输出一份清晰的问题定义和初步拆解框架

analyze-深度根因分析：杜邦分析法与数据验证（3小时）

3.1 杜邦分析法的精髓：从财务到运营的思维迁移

思维模式：结构性分解、驱动因素追踪、量化关联

3.2 实战：为运营指标构建杜邦分析树

3.3 假设驱动与数据验证：用数据说话，而非凭感觉

在逻辑树的末端提出假设（我认为XX是导致问题的主要原因）
演练：【小组实战】基于模块二拆解出的框架，为关键子议题构建杜邦分析路径，并列出需要验证这些假设所需的数据清单和初步分析思路

synthesize and recommend-综合论证与制定高效解决方案（2小时）

4.1 综合提炼：从数据碎片到故事洞察

判断根因的优先级：影响程度、可操作性
工具：议题-假设-分析-结论链条梳理

4.2 设计解决方案：针对性举措与预案

针对找到的根因，运用头脑风暴等方法生成解决方案
评估解决方案：预期效果、资源投入、风险预案
制定行动计划：明确责任人、时间表、关键里程碑

4.3 案例：提升新契约回访成功率的完整分析链条与举措设计（展示从数据拆解到发现某时段呼叫失败率高是主因，再到制定调整外呼策略、优化名单分配等举措的全过程）

演练：【小组实战】各小组基于前面的分析，提炼出1-2个最核心的根因，并 brainstorming 出3-5个针对性举措，完成一份简单的行动计划表

communicate and apply-成果呈现与课程总结（1.5小时）

5.1 高效沟通：用一页纸报告讲清问题和方案

金字塔原理简述：结论先行，以上统下
设计你的一页纸报告/简报：核心结论、支持论据、建议举措

5.2 课程总结与行动承诺

讲师与学员互动点评
总结1.5天的核心方法论链条
制定个人/小组的《课后行动学习计划》，将方法应用于实际工作

适合对象

中基层管理者、骨干、全体员工等课程设计：25%讲授+25%镜例分析+25%场景练习+15%学员汇报+10%复盘

课程定位与主要问题

现场管理、质量改善、流程增效或供应链协同训练中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作

核心收益

对齐目标要求、责任分工和过程反馈，先把训练目标落到真实工作场景
围绕define and disass…明确判断口径和处理优先级
用synthesize and re…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
带走communicate and a…相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

当前，寿险行业面临深度转型挑战：人口红利消退、客户需求升级、代理人队伍流失加剧，传统人海战术驱动的粗放模式难以为继。平安寿险作为行业领军者，近年来新业务价值与代理人数量均出现下滑，根源在于供需错配——客户对个性化保障服务的要求提升，而行业仍依赖标准化产品与低效人力扩张

在此背景下，平安集团率先推动4+3战略改革（四大渠道升级+三大产品服务体系），旨在通过渠道精细化（代理人三高转型、社区网格化覆盖孤儿单）、产品服务化（保险+健康养老生态）及全面数字化重塑增长引擎。改革的核心诉求是提升运营效能：一方面需通过杜邦分析法精准定位ROE波动根因（如资产周转率低、成本超支），另一方面需借力大数据拆解技术从海量客户行为中识别改善机会（如续保率下滑的客群特征、投诉热点环节）

故而，平安总部近年来大力推崇杜邦分析法这一强大的战略工具，其核心思想在于通过结构化的层层拆解，将宏观绩效指标溯源至微观的业务动因，为管理决策提供清晰、量化、系统的视角

课程时间

1.5天，9小时

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01define and disassemble-精准定义与科学拆解绩效问题

02synthesize and recommend-综合论证与制定高效解决方案

03communicate and apply-成果呈现与课程总结

讲师介绍

蔡元

创新思维与数智化效能专家

创新思维与数智化效能专家。中科院心理所硕士，AI创新专家。专注创新思维与数智化效能十余年，融合AI技术与思维工具。累计培训超2000场，服务300+企业，课程好评率97%

金融银行电力能源通信互联网科技制造业政府国企

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课程差异说明

本课程页面围绕《数据驱动问题解决-运营绩效增长及问题分析解决实战工作坊》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？

适合中基层管理者、骨干、全体员工等课程设计：25%讲授+25%镜例分析+25%场景练习+15%学员汇报+10%复盘等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

树立科学思维：建立系统化和结构化的思维框架，摆脱经验主义和碎片化思考，从根本上提升分析解决复杂问题的能力，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：1.5天，6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

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