《数字网络视角下的场景化数据分析实战》

授课领域:
授课讲师:魏凌睿
上课方式:内训
课程时间:
授课对象
各行业基层管理人员(行政、技术等方面管理人员)
课程目标
课程收益:● 建立数字网络尤其是个人数字网络的,掌握数字网络建立的方法和技巧;● 理解数据思维并掌握数据思维培养方法,掌握建立数据思维框架的方法;● 理解业务场景并抓住核心关键点,掌握各种业务场景下数据分析的方法和技巧,并能够举一反三,对新业务/场景进行分析。
课程背景
随着国家数字化转型战略的提出,企业必须对数字化转型潮流进行应对,面对企业进行数字化改造,各级员工是否具备根据工作业务场景进行数字化分析能力是决定员工是否能够适应新趋势完成个人数字化转变的重要条件,也是关系企业能否成功完成数字化变革的关键。个人数字化转型首先面对的是传统关系网络向个人数字化网络的过渡,以此为基础进行数据分析思维的培养从而能够将数字化方法手段应用于相应工作场景。因此本课程从个人数字网络建立入手进行讨论,在建立个人数字网络的基础上,培养数据思维、掌握数据分析方法,面对各种业务场景中进行数据分析应
课程大纲

第一讲:理解并利用个人数字网络一、数字化网络对传统个人关系网络的冲击1. 节点和连接构成了数字化网络2. 网络视角分析场景状况的抓手二、把自己打造成不可替代的数字网络节点1. 构建稳固的中心性底层逻辑(把握节点中心性三个特点)2. 搭建信息关系桥(占据网络重要空隙)3. 成为适应企业发展变化的“穿越者”(锻炼切换能力)案例:如何判断谁是微信大V讨论:如何利用节点理论实现人生目标三、善用数字网络连接建立可靠关系并打造高效协同团队1. 建立同质的情感连接和异质的任务连接组建团队2. 巧用强关系和弱关系建立团队的沟通和领导机制3. 理解小世界网络建立团队外部资源的获取连接案例:六度分隔现象四、建设自己的有效数字网络1. 打造优先连接成为高影响力的超级流量节点2. 维护高质量的资源最大限度发挥效率3. 建立自己的高级网络4. 建设高韧性网络树立园丁式领导风格5. 利用组织中的非正式网络为目标服务6. 深入分析多模网络培养按需而动的数字化网络7. 分析数字化网络中的圈层设计互动模式案例1:大众点评的信息瀑布分析案例2:影响力扩散模型分析案例3:校友网络分析案例4:布雷斯悖论第二讲:培养数字网络中的数据思维一、数据化工作管理的本质1. 数据的四大类型2. 让数据说话——理解数据产生的背景二、建立数据思维的框架1. 数据思维的起源2. 数据思维框架拆解1)数据思维的三种境界:没数、有数、驭数2)三方面区别数据思维和大数据思维的关系幸存者偏差案例:应该在什么地方加装装甲(注意防止幸存者偏差)a预测思维b数学逻辑c KPI思维3)数据思维培养的四种方向方向一:提升数字型感觉方向二:建立平均回归原则方向三:把握数据感觉方向四:建立数据模型4)数据思维培养五个步骤第一步:问—业务问题转化为数据问题第二步:拆—问题至细节的拆分第三步:解—运用算法思维解决问题第四步:谋—数据思维与科学人文思维的统一第五步:现—可视化直观高效呈现案例1:斯诺医生案例2:汽车超速怎么调查互动1:婚恋平台如何为客户服务的?互动2:这样吃Pizza亏了吗?测试:您的数商值是多少?思考:某个城市一年的外卖数量?第三讲:企业关键业务场景数据分析实战一、业务发展战略分析1. 分析思路2. 相关战略分析方法的运用1)外部环境分析利器——内外因素评价矩阵2)层次分析法步骤:建立层次结构→准则比较→计算准则优先级→方案确定→检验3)麦肯锡战略分析利器——GE矩阵4)权重确定方法——权值因子判读/专家评分5)变异系数法:平均分→标准差→变异系数案例:如何找到钟意的他/她?二、投资分析1. 预测分析法1)预测原则2)定性预测方法3)定量预测方法:回归→假设检验2. 收益分析法1)理解现金流量表2)静态经济评价3)动态经济评价3. 风险分析法1)盈亏平衡分析2)敏感性分析3)概率分析案例1:预测某电子产品的销售额案例2:判断某项目是否可行三、新产品研发分析工具:用户需求分析KANO模型1. 模型的四类属性1)必备需求2)一维需求3)魅力需求4)可有可无需求2. 模型设计3. 模型应用案例:研发部门各种feature的开发顺序分析四、营销分析1. 分析思路1)用户行为分析2)4P营销组合法3)营销效果评估2. 聚类分析1)聚类分析思路2)层次聚类3)迭代聚类案例:用户消费习惯分析3. 价格敏感度测试工具:PSM模型案例:某商品定价分析4. 品牌知觉图分析1)品牌知觉图2)问题设置3)数据分析4)操作步骤案例:某品牌知觉图5. 定标比超分析1)确定标杆2)建立评价指标体系3)比较、提出措施案例:某产品渠道运营提升6. 漏斗分析7. AIDA模型1)广告投放地点2)广告投放内容3)广告投放时段案例:某产品广告方案五、运营分析——流转地图运用1. 流转地图5要素1)横轴2)流转节点3)流转线段4)流转数量5)流转率2. 三类流转地图——全域、平台、局部3. 流转地图应用方式1)评价效能2)发现瓶颈3)开辟新路案例:某小程序电商运营整体提升4. 绘制流转地图1)选择业务目标,确定关键结果2)结合关键结果,反推高价值行为3)量化页面数据,排布流转节点4)套用数据模型,补齐流转数据练习:绘制本企业的流转地图五、数据分析确定问题→分解问题→评估问题→决策执行案例:某公司旗舰产品销售提升

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