【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(dá)80%，原因不是技術(shù)和設(shè)備，而是認(rèn)知誤區(qū)、組織適配。其中組織適配一方面要重構(gòu)公司組織，另一方面就要培養(yǎng)員工的數(shù)據(jù)分析能力，本課程就是給中層員工講的數(shù)字化通識課，從而給組織賦能。同時也會破除中層的認(rèn)知誤區(qū)，清楚地知道數(shù)字化能做什么，不能做什么。

具體而言本課程包括如下內(nèi)容：

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

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。

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)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。同時要理解，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，從而全面提升數(shù)字能力。

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

【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(biāo)

學(xué)會用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、增進(jìn)認(rèn)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)，技術(shù)總監(jiān)，產(chǎn)品經(jīng)理，項目經(jīng)理，售前經(jīng)理等一線管理人員

 【課程特色】

接地氣：以改變?yōu)槟繕?biāo)，將工作方法一步步呈現(xiàn)出來。細(xì)致：不高談闊論，講解細(xì)致，深入淺出。專業(yè)：沉淀多年，總結(jié)了多個套理論體系，且不需要編程基礎(chǔ)。

【課程時間】

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

案例：中小餐廳、中小制造企業(yè)、某上市教育公司

二、數(shù)據(jù)指標(biāo)的全景地圖

1.常見的數(shù)據(jù)指標(biāo)有哪些？

2.選擇數(shù)據(jù)指標(biāo)的基本原則

3.什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)體系？

案例：金融公司、零售公司、內(nèi)容行業(yè)

四、用數(shù)據(jù)分析解決問題的思路是什么？

1.明確業(yè)務(wù)問題：如何確定業(yè)務(wù)的價值、用戶的底層需求？

2.明確業(yè)務(wù)指標(biāo)：如何設(shè)定數(shù)字和非數(shù)字的KRO指標(biāo)？

3.進(jìn)行業(yè)務(wù)設(shè)計：如何設(shè)計業(yè)務(wù)流程，并拆分?jǐn)?shù)字指標(biāo)？

4.評估效果和提升認(rèn)知：如何看數(shù)來提升業(yè)務(wù)認(rèn)知，拆分細(xì)分人群？

5.數(shù)據(jù)分析的能與不能：什么時候數(shù)據(jù)分析是錯誤的？ 

    工具：A/B測試、用戶畫像、數(shù)據(jù)建模

案例：在線教育業(yè)務(wù)系統(tǒng)搭建

三、數(shù)據(jù)分析如何用在公司業(yè)務(wù)中？

1.對問題進(jìn)行拆分和重組

工具：5W1H、邏輯樹分析法、庫伯的5類14項

案例：在線教育、電信公司、某中型企業(yè)

2.定位數(shù)據(jù)的波動的原因

工具：對比、假設(shè)、相關(guān)度和群組分析法

案例：分析線下教育企業(yè)數(shù)據(jù)波動、復(fù)購率下降原因。

3.銷售型企業(yè)的業(yè)務(wù)指標(biāo)設(shè)定、營銷策略設(shè)定

工具：RFM、AARRR、漏斗分析方法

案例：餐飲企業(yè)個性化營銷、電商\電信企業(yè)個性化推薦

4. 企業(yè)大數(shù)據(jù)分析、策略制定

工具：決策樹、K近領(lǐng)法、線性回歸，數(shù)據(jù)建模、維度拆分

案例：機票推薦、金融風(fēng)控、汽車/房產(chǎn)

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)？