课程总览
一、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
二、大数据运营体系和应用方向
- 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
- 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
- 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
- 6. 创新服务：客户个性化需求满足
- 【案例解析】电力大数据在银行征信中的应用
三、基于大数据的商业模式创新
- 1. 商业模式的六大要素
- 2. 商业模式的五个维度
- 3. 商业逻辑决定商业空间
- 4. 数据是商业逻辑的支点
- 5. 商业模式创新的三个误区
四、管理思维升级与商业逻辑重构
- 1. 用户思维——技术转化能力
- 2. 产品思维——业务打磨能力
- 3. 数据思维——数据驱动能力
- 4. 创新思维——创造性输出能力
- 5. 跨界思维——跨学科知识能力
- 【案例解析】某消费品牌的大数据思维和颠覆式创新
- 第二单元：产业变革与数字化转型实施策略
一、数字化是产业升级必经之路
- 1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
- 2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感
- 3. 什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地
- 【案例解析】消费互联网VS产业互联网
二、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
- 【行动指南】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？
三、企业数字化转型常见问题
- 1. 战略层面缺乏系统性顶层设计
- 2. 业务层面信息化基础相对薄弱
- 3. 实施层面技术与业务容易脱节
- 4. 组织层面人才队伍上储备不足
- 【案例解析】德国大众为什么炒掉软件公司多名高管
四、数字化转型实践五步曲（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
