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數(shù)據(jù)賦能

主講老師: 擎蒼 擎蒼

主講師資:擎蒼

課時安排: 2天
學(xué)習(xí)費用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 公司管理人員的數(shù)據(jù)分析通識課
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項目管理 | 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 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2022-11-19 10:29

【課程背景】

麥肯錫報告指出,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗率高達80%,很大的原因就和認知、組織適配有關(guān),而不是技術(shù)和設(shè)備。組織適配一方面要重構(gòu)公司組織,另一方面就要培養(yǎng)擁有數(shù)字分析能力的員工,本課程就是給中層員工講的數(shù)據(jù)分析課,從而給組織賦能。

對于中層員工而言,數(shù)據(jù)分析能用來做什么?

2  提升認知:通過各種維度的數(shù)據(jù)展現(xiàn),可以幫你認知用戶、挖掘新用戶。

2  發(fā)現(xiàn)問題:通過數(shù)據(jù)可指導(dǎo)業(yè)務(wù)人員發(fā)現(xiàn)問題,從而解決問題

2  評估效果:解決完畢后如何評估?這仍然用數(shù)據(jù)說話。

如何做到? 我們不能單純地學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析知識,而要結(jié)合業(yè)務(wù)、底層邏輯來學(xué)習(xí),從而學(xué)以致用。同時應(yīng)理解,數(shù)據(jù)分析是分析問題的一個環(huán)節(jié),我們不僅僅需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析,還要學(xué)會系統(tǒng)思考。本課程就是圍繞這些邏輯構(gòu)建的。

而本課程的與其他課程不同之處在于:① 延續(xù)了本人暢銷書的風格,即分模塊、分層級、分步驟地講解,且注重工作場景的細節(jié)呈現(xiàn)。 ② 老師跨界服務(wù)過硬件、安全、傳統(tǒng)企業(yè)和頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),因此可更好地運用數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗。

【課程收益】

?  能將數(shù)據(jù)分析用在日常工作中

?  能避開常見的數(shù)據(jù)實施和調(diào)查誤區(qū)

?  能學(xué)會分解任務(wù),確定正確的執(zhí)行目標

?  學(xué)會用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、增進認知和評估業(yè)績

?  能將互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)建模等經(jīng)典方法用在工作中

【課程對象】銷售經(jīng)理/總監(jiān),客服經(jīng)理/總監(jiān), 運營經(jīng)理/總監(jiān)等一線管理人員

 【課程特色】 注重實戰(zhàn)、不要編程基礎(chǔ)、不講無用知識、通俗易懂

【課程時間】1-2天(6小時/天)

【課程大綱】

一、為什么數(shù)據(jù)能力是必備技能

1.    新時代下的管理和業(yè)務(wù)困惑

2.    數(shù)據(jù)分析如何解決這些困惑

二、業(yè)務(wù)指標的全景地圖

1.    常見的數(shù)據(jù)指標有哪些?

2.    選擇數(shù)據(jù)指標的基本原則

3.    什么是數(shù)據(jù)指標體系?

三、數(shù)據(jù)的分析方法有哪些?

1.    基礎(chǔ)邏輯分析方法:5W1H、邏輯樹分析法

2.    統(tǒng)計學(xué)分析方法:對比、假設(shè)、相關(guān)度和群組分析法

3.    互聯(lián)網(wǎng)分析方法:RFM、AARRR、漏斗分析方法

4.    統(tǒng)計學(xué)分析方法:決策樹、K近領(lǐng)法、線性回歸

5.    數(shù)據(jù)建模分析法:數(shù)據(jù)建模、維度拆分

四、  用數(shù)據(jù)分析解決問題

1.       數(shù)據(jù)分析的能與不能

2.       如何明確業(yè)務(wù)問題?

3.       如何明確業(yè)務(wù)指標?

4.       如何分析業(yè)務(wù)原因?

5.       進行改善和評估效果

兩個工具:A/B測試和用戶畫像

五、  如何快速有效地獲得數(shù)據(jù)

1.  日常數(shù)據(jù)訪談如何做?

2.  數(shù)據(jù)調(diào)查的問卷設(shè)計?

3.  如何用互聯(lián)網(wǎng)獲得數(shù)據(jù)?

六、將數(shù)據(jù)分析用于各行各業(yè)

1、 教育行業(yè)的數(shù)據(jù)分析

2、 電商行業(yè)的數(shù)據(jù)分析

3、 運營商的數(shù)據(jù)分析

4、 地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析

5、 內(nèi)容行業(yè)的數(shù)據(jù)分析

 
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