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數字時代企業管理變革與創新營銷

主講老師: 張世民 張世民

主講師資:張世民

課時安排: 1-2天,6小時/天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 創新是對既有思維方式的重構,對棘手問題的全新解讀,是對路徑依賴最有力的突破。本課程將在企業管理變革、數字化運營、精準營銷、產品和服務創新等方面進行深入解析,植入數字基因,強化創新意識,掌握實踐方法和工具,從而提升企業管理效能。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
更新時間: 2022-11-15 14:05

課程背景:

數字時代的到來,給企業運營管理提出了全新的挑戰,所有行業都有可能面臨跨界沖擊。如何結合自身行業特性,打造極具競爭力的管理、營銷和運營體系,則是企業成功轉型的關鍵。移動互聯網、5G、大數據等新一代信息技術的應用,大大降低了資源之間的連接成本,從而促使產品和服務供應方式的改變。作為企業的管理者,如果固守過往的運營思路,不及時自我革新,打造數字化管理體系,則唯有被時代拋棄。

上一個十年,互聯網巨頭們以摧枯拉朽之勢滲透各行各業,速度之快、程度之深令人目不暇接。微信作為下游應用端,卻影響了運營商原本處于產業鏈中的主導地位;中國銀聯花了二十年培養的刷卡習慣,在不到兩年的時間里被移動支付取代;外賣平臺終結了康師傅們的業績增長,并催生出外賣小哥這一新的職業群體;滴滴不擁有一輛車卻成為全國最大的出行服務平臺;新能源+無人駕駛+城市大腦將徹底變革汽車工業;各種新產品、新技術和新模式層出不窮,仿佛一切既有的商業形態都有可能被打破和重構。

究其根本,原因在于對市場需求的深刻理解,對用戶痛點的深入洞察,對產品體驗的不懈追求,對數據資產的極致利用,對創新驅動的充分把控,對營銷場景的擴展和重構。進而形成與用戶的強鏈接,培育用戶習慣和粘性,重塑了人們的行為方式和企業的業務形態。

創新是對既有思維方式的重構,對棘手問題的全新解讀,是對路徑依賴最有力的突破。本課程將在企業管理變革、數字化運營、精準營銷、產品和服務創新等方面進行深入解析,植入數字基因,強化創新意識,掌握實踐方法和工具,從而提升企業管理效能。

 

課程收益:

● 透視數字時代變革力量,增強危機感,構建數字化管理體系

掌握數據思維,展開數據分析,發現數據背后的問題和機會

基于用戶畫像,進行點對點精準營銷,為客戶提供個性服務

● 提升創新驅動能力,并將創新思維轉化為可實施的解決方案

 

課程時間:1-2天,6小時/天

課程對象:企業管理層、運營、市場、研發、客服等相關崗位人員

課程方式:講師講授+案例解析+小組研討+互動答疑


課程大綱

第一講:數字化背景下的企業管理變革

一、數字化運營面臨的難點

1. 數據思維:數據意識相對弱,人才儲備不足

2. 數據采集:數據積累時間較長,但質量不佳

3. 數據開發:應用場景不夠,缺乏業務突破點

4. 數據應用:條件所限,缺少應用的成功案例

5. 數據共享:數據不統一,難以發揮整體作用

案例解析:“健康碼崩潰”背后的數字化思維缺失

二、數字化運營及應用方向

1. 產品研發:數據反饋與產品定義

案例解析:滴滴與比亞迪合作定制“D1”的野心

2. 用戶畫像:客戶心理及行為分析

案例解析:瞄準社區生鮮,錢大媽憑什么火爆

3. 精準營銷:痛點捕捉與需求觸達

4. 風險管控:數據監測與風險預警

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

案例解析:深圳機場攜手華為打造最佳體驗數字化機場

6. 創新服務:客戶個性化需求滿足

案例解析:亞朵酒店如何做到全面升級“安心工程”

三、數據管理與開發流程

1. 大數據三個要素

1)大——海量,平臺級

2)數——信息,結構化

3)據——精準、可依賴

2. 大數據六個特征:時間、空間、行為、偏好、規律、預測

案例解析五常大米,下單即送

3. 大數據的三種類型

1)消費數據——多維度記錄

2)行為數據——位置、軌跡、交易

3)機器和傳感數據——圖文、語音、影像

案例解析萬物互聯——當尿不濕植入芯片

4. 符合實際情況的數據開發流程

1)數據采集

2)數據整合

3)數據清洗

4)數據分析

5)數據呈現

6)建模應用

5. 數據管理平臺構建三項要求

1)建立數據共享機制,提升部門協同效率

2)掌握業務板塊與數據運行之間的底層邏輯

3)設定關鍵指標,通過數據反饋進行科學決策

四、大數據分析挖掘方法和要點

1. 統計性分析

1)結合業務場景設定關鍵指標

2)不同維度組合的統計模型

3)導向性的數據提取

案例解析:飛機真的是最安全的交通工具?

2. 預測性分析

1)捕捉各個因素之間的內在關聯

2)通過歷史數據發掘規律和趨勢

3)風險評估,預判和管控

案例解析:為什么電力數據真實反映了國民經濟運行狀況?

3. 可視化分析

1)形成觀點和結論

2)文不如表,表不如圖

3)呈現方式——Excel、PPT或其他分析工具

4. 分析思維訓練

1)對比、轉化、關聯,橫向與縱向擴展

2)深入了解各業務板塊,使分析工作貼合實際

3)比數據分析更重要的是大數據思維和意識

五、企業數字化管理實施路徑

1. 內部管理信息化

2. 業務流程可視化

3. 產品服務數據化

4. 營銷推廣個性化

5. 用戶體驗標準化

案例解析:門店暴增,“優剪”的數字化運營和顛覆式創新

 

第二講:基于用戶畫像的精準營銷和渠道開拓

一、什么是用戶畫像

1. 目標消費群體的DNA

2. 營銷決策的重要依據

3. 滿足用戶場景化需求

4. 獲得最佳的效果轉化

案例解析:今日頭條、抖音快速崛起背后的算法加持

二、用戶需求洞察

1. 用戶角色屬性劃分

2. 用戶真偽需求甄別

3. 保持傾聽,獨立判斷

4. 剛性需求/隱性需求/彈性需求/偽需求

案例解析:馬桶上的兩個按鈕VS蘋果的HOME鍵

三、場景觸發需求

1. 鎖定用戶、產品和場景

2. 實現三者之間自然連接

3. 完成全流程閉環管理

案例解析:誰奪走了分眾傳媒的電梯廣告

四、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

實戰分享:如何構建用戶畫像:先有雞還是先有蛋?

五、用戶畫像建模方法及規則

1. 明確建模的目標和方向

2. 掌握業務關聯性和邏輯

3. 必須結合實際應用場景

4. 根據數據反饋優化模型

六、精準營銷和渠道開發

1. 用戶需求和痛點捕捉

2. 產品和服務賣點提煉

3. 畫像構建及應用場景

4. 渠道開發與精準引流

實戰分享:某廚具品牌市場推廣遭遇的困惑

 

第三講:創新方法工具與落地實踐

一、為什么“創新驅動”在中國持續引爆

1. 擁有全世界最好的數字化土壤

2. 政策導向:互聯網+國家戰略

3. 產業轉型升級,新舊動能轉換

4. 傳統產業自我革新意識欠缺

案例解析:出租車司機的份子錢降了

二、創新最大的阻礙:路徑依賴

1. 否定是創新的開始

2. 創新能力的構成

1)學習能力

2)分析能力

3)想象能力

4)整合能力

3. 創新過程中的思維枷鎖

4. 創新能力培養及模型解析

5. 創新型企業與傳統企業的差別

6. 脫離真實場景的創新是“一廂情愿”

案例解析:從“山寨大國”到“新四大發明”

三、創新工具之痛點列舉法

1. 保持覺察的本能

2. 停下來5秒鐘,問“為什么”

3. 訓練步驟——從不經意的細節開始

案例解析:給紙箱裝上拉鏈,一年賣6個億

四、創新工具之邏輯推演法

1. 5W2H、SWOT分析

2. 以終為始,步步為營

3. 訓練步驟——梳理、篩選、檢驗、論證

實戰分享:某新能源車充電樁運營平臺的糾結

五、創新工具之逆向思維法

1. 既異想天開,又實事求是

2. 避免燈下黑,發現更多可能性

3. 訓練步驟——存疑、摸索、試探、非常規

案例解析:在非洲賣得最好的中國手機品牌

六、創新工具之場景重構法

1. 先推到,再重建

2. 元素的確定和方案設計

3. 訓練步驟——目標、角色、排列、重構

實戰分享:某家電品牌的業務模式轉型策略

 
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