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《數(shù)字化經(jīng)營(yíng)分析》 ——數(shù)據(jù)分析支撐經(jīng)營(yíng)決策

主講老師: 王鴻華 王鴻華

主講師資:王鴻華

課時(shí)安排: 1天/6小時(shí)
學(xué)習(xí)費(fèi)用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號(hào))
課程簡(jiǎn)介: 數(shù)字化轉(zhuǎn)型是建立在數(shù)字化轉(zhuǎn)換和升級(jí)基礎(chǔ)上,進(jìn)一步觸及公司核心業(yè)務(wù),以新建一種商業(yè)模式為目標(biāo)的高層次轉(zhuǎn)型。它要求企業(yè)對(duì)其業(yè)務(wù)進(jìn)行系統(tǒng)性、徹底的重新定義,不僅限于IT層面,而是涉及組織活動(dòng)、流程、業(yè)務(wù)模式和員工能力的全面變革。數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、跨部門協(xié)同和客戶至上,通過(guò)引入數(shù)字化技術(shù),企業(yè)能夠提升運(yùn)營(yíng)效率、降低成本、增強(qiáng)創(chuàng)新能力,并更好地滿足客戶需求。這一轉(zhuǎn)型過(guò)程需要克服技術(shù)更新?lián)Q代、數(shù)據(jù)安全、人才短缺等挑戰(zhàn),但成功實(shí)施將為企業(yè)帶來(lái)顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場(chǎng)營(yíng)銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績(jī)效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購(gòu)物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng) | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國(guó)企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國(guó)學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長(zhǎng)培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時(shí)間: 2024-05-15 15:47


 

【課程背景】

經(jīng)營(yíng)分析,即針對(duì)銷售額的數(shù)據(jù)分析。其核心思想是基于經(jīng)營(yíng)目標(biāo)與實(shí)際經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)歸因分析,找到問(wèn)題,進(jìn)而優(yōu)化相關(guān)因素,提升業(yè)績(jī)。在實(shí)際的經(jīng)營(yíng)過(guò)程中,由于所牽涉到的指標(biāo)較多,分析維度復(fù)雜,也成為一家企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析中最重要、最難的部分。

本節(jié)課將系統(tǒng)性指導(dǎo)學(xué)員借助數(shù)據(jù)分析的方法找到業(yè)績(jī)經(jīng)營(yíng)中的問(wèn)題,優(yōu)化改善,最終實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。

【課程收獲】

了解數(shù)據(jù)分析的意義

了解數(shù)據(jù)分析的邏輯

掌握數(shù)據(jù)分析的流程、方法和工具

掌握經(jīng)營(yíng)分析的具體方法

【課程時(shí)間】 1天(6小時(shí))

【課程對(duì)象】運(yùn)營(yíng)部、大數(shù)據(jù)部門

【課程內(nèi)容】

一、數(shù)據(jù)分析的價(jià)值和意義

1. 優(yōu)秀的企業(yè)都在在每一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)做出了科學(xué)判斷

2. 科學(xué)判斷的本質(zhì)是對(duì)復(fù)雜事物(數(shù)據(jù))的一種分析

(1)做什么?——方向

(2)怎么做?——策略

(3)怎么做才能做得更好?——方法技巧

3. 相比于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)決策,數(shù)據(jù)決策的特點(diǎn)

(1)經(jīng)驗(yàn)本質(zhì)也是數(shù)據(jù),但卻是主觀的、片面的、歷史的數(shù)據(jù)

(2)大數(shù)據(jù),具有客觀性、即時(shí)性、全面性

(3)相比傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的決策,更加科學(xué)

二、數(shù)據(jù)分析賦能企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的底層邏輯

1.定義問(wèn)題——提出一個(gè)好問(wèn)題

2.數(shù)據(jù)模型——對(duì)一個(gè)問(wèn)題的多維度思考

3.數(shù)據(jù)采集——從各個(gè)渠道獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)

4.數(shù)據(jù)分析——使用一定的數(shù)據(jù)分析方法得出結(jié)論

5.形成判斷——對(duì)初始的問(wèn)題作出接下來(lái)的行動(dòng)決策

【案例】上海清美C2M數(shù)據(jù)分析

三、數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展(多個(gè)部門采用此方案)

1. 業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的關(guān)系

(1)業(yè)務(wù)是數(shù)據(jù)的來(lái)源

(2)數(shù)據(jù)反映業(yè)務(wù)運(yùn)行狀況,并反過(guò)來(lái)指導(dǎo)業(yè)務(wù)

2. 實(shí)體產(chǎn)業(yè)常見(jiàn)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用

(1)C2M,借助需求數(shù)據(jù),敏捷性創(chuàng)新產(chǎn)品

【案例】元?dú)馍值漠a(chǎn)品創(chuàng)新

(2)IMS,依托ERP、MES、PLM等系統(tǒng)數(shù)據(jù)展開(kāi)智能化精細(xì)化排產(chǎn)

【案例】上海清美面包的定制化生產(chǎn)

(3)ILS,依托智能物聯(lián)數(shù)據(jù)和AI建模,實(shí)現(xiàn)智慧物流體系

【案例】上海洋山港碼頭智慧物流

(4)品牌與市場(chǎng),基于目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)展開(kāi)品牌細(xì)分與精準(zhǔn)市場(chǎng)營(yíng)銷

【案例】瑞幸咖啡的精準(zhǔn)市場(chǎng)投放

(5)用戶體驗(yàn),依托消費(fèi)者數(shù)據(jù)展開(kāi)個(gè)性化場(chǎng)景設(shè)計(jì)

【案例】成都大悅城基于用戶數(shù)據(jù)展開(kāi)個(gè)性化場(chǎng)景搭建

(6)渠道數(shù)字化,依托渠道數(shù)據(jù)分析,展開(kāi)對(duì)渠道的精細(xì)化管理賦能

【案例】美的D2C的渠道數(shù)字化與數(shù)據(jù)分析

(7)用戶運(yùn)營(yíng),基于SCRM數(shù)據(jù),展開(kāi)對(duì)用戶的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)

【案例】中國(guó)移動(dòng)的客戶數(shù)據(jù)分析在用戶運(yùn)營(yíng)方面的應(yīng)用

3. 構(gòu)建數(shù)據(jù)共享中心,實(shí)現(xiàn)整個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的協(xié)同運(yùn)營(yíng)效率提升

(1)一體化大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)

(2)基于用戶需求為中心的數(shù)據(jù)調(diào)用

四、數(shù)據(jù)分析的流程、方法

1. 定義問(wèn)題

2.  定義業(yè)務(wù)模型

(1)與業(yè)務(wù)專家深度溝通,構(gòu)建初步數(shù)據(jù)分析模型

(2)把業(yè)務(wù)模型融入算法

3. 數(shù)據(jù)獲取

(1)外部數(shù)據(jù):網(wǎng)站或爬蟲(chóng)

(2)內(nèi)部數(shù)據(jù):原始錄入、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)

(3)數(shù)據(jù)使用分類:建模數(shù)據(jù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)

4. 數(shù)據(jù)處理

1)數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)補(bǔ)充

定義主數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)

2)完成數(shù)據(jù)的清晰和補(bǔ)充

去重復(fù)

查補(bǔ)缺

檢查數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

3)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理

常用函數(shù)(加總求和、計(jì)數(shù)、平均、最值、排序、乘積、除余、取整)

邏輯運(yùn)算(if、iferror、and、or)

文本編輯(文本提取、文本查找、文本替換、文本轉(zhuǎn)換及合并)

引用與查找(vlookup、hlookup、lookup、indirect、index、match)

5. 做好數(shù)據(jù)分析

(1)借助工具實(shí)現(xiàn)以上分析

對(duì)比分析:柱形圖

結(jié)構(gòu)分析:餅狀圖

趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析:折線圖+柱形圖

(2)數(shù)據(jù)分析內(nèi)容

異常分析

描述性分析

推斷性分析

預(yù)測(cè)性分析

歸因分析

客戶分析

6. 做出決策

(1)背景介紹和問(wèn)題描述

(2)定義問(wèn)題,并進(jìn)行相關(guān)性分析

(3)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的呈現(xiàn)

(4)提出下一步行動(dòng)計(jì)劃

五、經(jīng)營(yíng)分析(如果只有銷售部門,則上此部分)

1. 銷售業(yè)績(jī)模型

(1)渠道模型:S=Σs(1~n),適用于全國(guó)網(wǎng)點(diǎn)、代理、分公司、辦事處類型

(2)流量模型(漏斗模型):S=UV(流量)*CVR(轉(zhuǎn)化率)*P(客單價(jià)),適用于線上渠道運(yùn)營(yíng)。

(3)增長(zhǎng)黑客(AARRR):S=N*P=S1(新客戶)+S(老客戶)+S3(老帶新)

(包括了:漏斗模型+RFM模型+裂變模型)

(4)分布模型:S=n*s(標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)單位),適用于自營(yíng)銷售終端(含線上)的類型

2.數(shù)據(jù)指標(biāo)

(1)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

(2)渠道結(jié)構(gòu)

(3)終端結(jié)構(gòu)

(4)區(qū)域結(jié)構(gòu)

(5)硬件結(jié)構(gòu)

(6)用戶結(jié)構(gòu)

3.數(shù)據(jù)分析方法

(1)目標(biāo)分解

(2)指標(biāo)對(duì)比

(3)檢驗(yàn)假設(shè):?jiǎn)我蜃幼兞亢?/span>AB對(duì)照分析

(4)MVP最小可行性分析

【案例】某企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)分析

【現(xiàn)場(chǎng)任務(wù)】根據(jù)自身經(jīng)營(yíng)情況采用歸因分析,找到影響企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的因素


 
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