友情鏈接:
智能物流專用車研發(fā)仿真培訓課程 |
ANSYS 高級疲勞分析培訓 |
Geomagic Spark逆向掃描培訓課程 |
ETAP模擬分析培訓
版權所有

曙海教學優(yōu)勢
本課程,秉承二十一年積累的教學品質(zhì),以項目實現(xiàn)為導向,面向企事業(yè)項目實際需要,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗、技巧。課程可定制,線上/線下/上門皆可,熱線:4008699035。
曙海培訓的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關系,20多年來,合作企事業(yè)單位以達30多萬。曙海培訓的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。
| 引言:數(shù)字化時代企業(yè)生存之道——保持饑餓感 | 1.數(shù)字經(jīng)濟才是真正的“計劃經(jīng)濟” |
| 2.數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)發(fā)展的核心競爭力 | |
| 3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型是雙輪驅(qū)動的“一把手工程” | |
| 第一單元:數(shù)字化背景下的商業(yè)變革 | 一、大數(shù)據(jù)內(nèi)涵定義和基礎條件 |
| 1.?阿里巴巴新戰(zhàn)略:數(shù)字經(jīng)濟體 | |
| 2.?大數(shù)據(jù)三個要素 | |
| (1)大——海量,平臺級 | |
| (2)數(shù)——信息,結構化 | |
| (3)據(jù)——精準、可依賴 | |
| 3.?大數(shù)據(jù)的六個特征 | |
| 4.?大數(shù)據(jù)的三種類型 | |
| (1)消費數(shù)據(jù)——多維度記錄 | |
| (2)機器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語音、影像 | |
| (3)行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易 | |
| 5.?大數(shù)據(jù)+移動互聯(lián)網(wǎng) | |
| ——終端普及率 | |
| ——用戶習慣 | |
| ——支付體系 | |
| 6.?大數(shù)據(jù)+物聯(lián)網(wǎng) | |
| (1)物聯(lián)網(wǎng)的三個基本特征 | |
| (2)物聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì):連接一切 | |
| (3)傳感器——人類感官的延伸 | |
| 【案例解析】萬物互聯(lián)——當尿不濕植入芯片 | |
| 7.?大數(shù)據(jù)+5G | |
| (1)高速率:大幅提高傳輸速率 | |
| (2)低時延:端到端毫秒級時延 | |
| (3)大帶寬:km2百萬級設備接入 | |
| (4)廣連接:應用場景更加豐富 | |
| 【案例解析】消費互聯(lián)網(wǎng)VS產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng) | |
| 8.?大數(shù)據(jù)+云計算 | |
| (1)大數(shù)據(jù)反哺云計算 | |
| (2)算力提升與算法優(yōu)化 | |
| (4)企業(yè)上云和政務上云大趨勢 | |
| 【案例解析】過去一百年人類離不開電力,未來人類離不開算力 | |
| 9.?大數(shù)據(jù)+AI人工智能 | |
| 【案例解析】百度AI戰(zhàn)略——無人駕駛 | |
| 二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的難點 | |
| 1.?數(shù)據(jù)思維:數(shù)據(jù)意識較弱,人才儲備不足 | |
| 2.?數(shù)據(jù)采集:數(shù)據(jù)積累時間長,但質(zhì)量不佳 | |
| 3.?數(shù)據(jù)開發(fā):應用場景不夠,缺乏業(yè)務突破點 | |
| 4.?數(shù)據(jù)應用:條件所限,缺少應用的成功案例 | |
| 5.?數(shù)據(jù)共享:數(shù)據(jù)不統(tǒng)一,難以發(fā)揮整體作用 | |
| 第二單元:數(shù)字化平臺構建及應用策略 | 一、大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要性 |
| 1.?發(fā)現(xiàn)運營存在的不足 | |
| 2.?市場變化和競對動態(tài) | |
| 3.?客戶需求與極致體驗 | |
| 4.?個性化營銷方案制定 | |
| 5.?洞察行業(yè)周期性走勢 | |
| 6.?為決策提供有效依據(jù) | |
| 【案例解析】什么是馬云眼中的“新能源” | |
| 二、數(shù)字化管理與信息化建設 | |
| 1.?掌握業(yè)務板塊與數(shù)據(jù)運行之間的底層邏輯 | |
| 2.?建立數(shù)據(jù)共享機制提升部門協(xié)同效率 | |
| 3.?設定關鍵指標,通過數(shù)據(jù)反饋進行科學決策 | |
| (1)業(yè)務改進措施 | |
| (2)績效考核體系 | |
| (3)服務流程優(yōu)化 | |
| (4)信息安全管理 | |
| (5)客服體系建設 | |
| (6)品牌建設 | |
| 4.?符合實際情況的數(shù)據(jù)開發(fā)流程 | |
| (1)數(shù)據(jù)接入 | |
| (2)數(shù)據(jù)整合 | |
| (3)數(shù)據(jù)清洗 | |
| (4)數(shù)據(jù)分析 | |
| (5)數(shù)據(jù)呈現(xiàn) | |
| (6)建模應用 | |
| 三、大數(shù)據(jù)運營及應用方向 | |
| 1.?產(chǎn)品研發(fā):數(shù)據(jù)反饋與產(chǎn)品定位 | |
| 【案例解析】從產(chǎn)品定義看眾安保險如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù) | |
| 2.?用戶畫像:消費者心理及行為分析 | |
| 【案例解析】在非洲賣的最好的中國手機品牌 | |
| 1.?精準營銷:痛點捕捉與需求觸達 | |
| 4.?風險管控:數(shù)據(jù)監(jiān)測與風險預警 | |
| 【案例解析】上海外灘踩踏事件的反思和啟示 | |
| 5.?運營效率:智能化和精細化管理 | |
| 6.?創(chuàng)新服務:客戶個性化需求滿足 | |
| 【案例解析】門店暴增,“優(yōu)剪”的數(shù)據(jù)思維和顛覆式創(chuàng)新 | |
| 四、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點 | |
| 1.?統(tǒng)計性分析 | |
| (1)結合業(yè)務場景設定關鍵指標 | |
| (2)不同維度組合的統(tǒng)計模型 | |
| (3)導向性的數(shù)據(jù)提取 | |
| 【案例解析】飛機真的是最安全的交通工具? | |
| 【實戰(zhàn)分享】從某外賣平臺的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中,你能看出什么? | |
| 2.?預測性分析 | |
| (1)捕捉各個因素之間的內(nèi)在關聯(lián) | |
| (2)通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢 | |
| (3)風險評估,預判和管控 | |
| 【案例解析】為什么電力數(shù)據(jù)真實反映了國民經(jīng)濟運行狀況? | |
| 3.?可視化分析 | |
| (1)形成觀點和結論 | |
| (2)文不如表,表不如圖 | |
| (3)呈現(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具 | |
| 4.?分析思維訓練 | |
| (1)對比、轉(zhuǎn)化、關聯(lián),橫向與縱向擴展 | |
| (2)深入了解各業(yè)務板塊,使分析工作貼合實際 | |
| (3)比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識 | |
| 【思維訓練】為什么大部分人對中國房價走勢預測失誤? | |
| 【實戰(zhàn)分享】如何通過數(shù)據(jù)分析識別已損壞的共享雨傘? | |
| 五、大數(shù)據(jù)內(nèi)部采集與外部整合 | |
| 1.?內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點 | |
| (1)完整性——數(shù)據(jù)累積效應 | |
| (2)連續(xù)性——周期變化趨勢 | |
| (3)多維度——數(shù)據(jù)的多樣性 | |
| (4)傾向性——目標數(shù)據(jù)提取 | |
| 2.?外部數(shù)據(jù)渠道開拓與整合優(yōu)化 | |
| (1)“互聯(lián)網(wǎng)+”的趨勢 | |
| (2)構建跨平臺信息采集體系 | |
| 第三單元:基于用戶畫像的精準營銷和創(chuàng)新服務 | 一、什么是用戶畫像 |
| 1.?用戶DNA | |
| 2.?營銷依據(jù) | |
| 3.?效果轉(zhuǎn)化 | |
| 【案例解析】今日頭條為什么讓巨頭們恐慌? | |
| 二、用戶畫像構建 | |
| 1 .?用戶需求洞察 | |
| (1)用戶角色屬性劃分 | |
| (2)用戶真?zhèn)涡枨笳鐒e | |
| (3)保持傾聽,獨立判斷 | |
| 2.?數(shù)據(jù)源的建立 | |
| (1)用戶數(shù)據(jù) | |
| (2)行為數(shù)據(jù) | |
| (3)消費數(shù)據(jù) | |
| (4)商品數(shù)據(jù) | |
| (5)客服數(shù)據(jù) | |
| 3.?用戶畫像模型 | |
| (1)群體畫像模型 | |
| (2)購買興趣模型 | |
| (3)產(chǎn)品定義模型 | |
| (4)風險管控模型 | |
| 【案例解析】瞄準社區(qū)生鮮,錢大媽憑什么火爆? | |
| 三、用戶標簽體系 | |
| 1.?用戶的基礎信息 | |
| 2.?用戶的社會屬性 | |
| 3.?用戶的行為偏好 | |
| 4.?用戶的心理特征 | |
| 5.?用戶的異常情況 | |
| 6.?用戶的使用特權 | |
| 【實戰(zhàn)分享】用戶畫像偏差:某廚具品牌線上推廣遭遇的困惑 | |
| 四、用戶畫像建模規(guī)則 | |
| 1.?明確建模的目標和方向 | |
| 2.?掌握業(yè)務關聯(lián)性和邏輯 | |
| 3.?必須結合實際應用場景 | |
| 4.?根據(jù)數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化模型 | |
| 【實戰(zhàn)分享】用戶畫像重構:某家電生產(chǎn)企業(yè)的營銷模式轉(zhuǎn)型策略 | |
| 第四單元:實體產(chǎn)業(yè)如何植入數(shù)字基因 | 一、用戶思維——為懶人服務 |
| 1.?傻瓜式、簡單可依賴 | |
| 2.?別讓消費者做選擇題 | |
| 3.?需求洞察與痛點捕捉 | |
| 4.?用戶需求VS應用場景 | |
| 【案例解析】郵政VS順豐,用戶的槽點在哪里 | |
| 二、產(chǎn)品思維——對一切有違人性的產(chǎn)品和服務保持憤怒 | |
| 1.?無痛點,不產(chǎn)品(服務) | |
| 2.?做減法,不做加法(功能) | |
| 3.?小步快跑,快速迭代(效率) | |
| 4.?避免過度的產(chǎn)品設計(機制) | |
| 【案例解析】馬桶上的兩個按鈕VS蘋果的HOME鍵 | |
| 【案例解析】瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5秒 | |
| 三、平臺思維——規(guī)則制定者 | |
| 1.?邊際成本與規(guī)模效應 | |
| 2.?利益相關者的交易結構 | |
| 3.?四度法則:深度、廣度、維度、力度 | |
| 【實戰(zhàn)分享】某新能源充電樁運營平臺的糾結 | |
| 四、跨界思維——亂拳打死老師傅 | |
| 1.?挾用戶數(shù)據(jù)重構市場空間 | |
| 2.?瓦解競爭對手的慣性生存條件 | |
| 3. “跨界打劫”VS“降維打擊” | |
| 4.“跨界打劫”的本質(zhì):場景轉(zhuǎn)換與用戶體驗 | |
| 【案例解析】誰奪走了分眾傳媒的電梯生意 | |
| 五、創(chuàng)新思維——做別人不做的事 | |
| 1.?創(chuàng)新不是瞎折騰 | |
| 2.?創(chuàng)新不是耍小聰明 | |
| 3.?創(chuàng)新是“有中生無” | |
| 4.?微創(chuàng)新——保持饑餓感 | |
| 【案例解析】馬云聲稱的“珍珠港偷襲” |