主講老師: | 楊云 | ![]() |
課時安排: | 1天/6小時 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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課程簡介: | 在大數據時代技術改進使得管理這門看似復雜的學科變得簡單和實用,更為重要的意義在于使管理者的“知其然”環(huán)節(jié)從經驗主義的定性分析,進化成數據定量分析,使得部門間由關注各自任務,變?yōu)榫劢褂行ヅ洌咝н_成目標。 | |
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(yè)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(yè)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(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 | 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(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
更新時間: | 2023-08-08 11:53 |
課程推薦:
主要特點:詳細闡述在大數據時代管理的實操精髓
案例指導:通過日常業(yè)務大數據分析管理,解決部門間的矛盾經典實戰(zhàn)個案
案例訓練:掌握大數據時代管理的數據應用工具技能提升方法
行動建議:現場指導學員設計管理實戰(zhàn)立項
提升建議:課后跟蹤管理潛力的能力改進行動方案
培訓背景:
在大數據時代技術改進使得管理這門看似復雜的學科變得簡單和實用,更為重要的意義在于使管理者的“知其然”環(huán)節(jié)從經驗主義的定性分析,進化成數據定量分析,使得部門間由關注各自任務,變?yōu)榫劢褂行ヅ洌咝н_成目標。通過講解業(yè)務數據的融合和挖掘,使本課程更有效的落到操作實處,促進管理技能提升“知其然更知其所以然”的完美結合;是涵蓋百年管理理論與大數據實踐智慧結晶的高端管理課程體系,也是管理者追求高效管理必修的內容!
本課程根據現中國企業(yè)現狀,結合講師多年留學海外經歷和在國內長期擔任公司總經理和上市公司董事,以及創(chuàng)業(yè)成功和失敗的實戰(zhàn)經驗,以西方理論為基礎,以東方融會貫通實用簡易的實戰(zhàn)工具,針對公司部門銜接的每一個關鍵節(jié)點,提出適當的解決步驟,促進企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。
通過學習此課程,全面提升企業(yè)領導群體戰(zhàn)略、決策能力和風險能力以及公司盈利能力。
培訓收益:
以簡單實用為目標設計的學習課程,幫助學員了解并深刻領會企業(yè)在大數據環(huán)境下,應用運營報表體系建立方法,解決部門間實際管理壁壘問題的思路和方法
找到最適合您的使用的數據管理工具,提升數據管理的功能和技巧,使你工作效率倍增。
全面深入的了解運營數據挖掘等實用技術和高級運用,解決運營工作中的實際問題和各類操作。
培訓大綱:
前言
1. 案例導入:為何銷售人員不服管?
2. 什么是大數據?
3. 企業(yè)運營的競爭力
4. 標準化與信息化是數據應用的基礎
5. 改善管理流程與運營的數據來源
6. 案例分析:供應鏈部門與銷售部門的對話。
7. 營運風險控制的關鍵與信息化管理
第一部分 用企業(yè)運營報表來幫助上游改進工作
及時提醒才有價值案例:行政部門如何從管理職能轉變成伙伴職能
運營分析是戰(zhàn)略執(zhí)行的保障
報表的三大功能
大數據時代企業(yè)報表成熟度模型
案例分析:財務部由賬房先生成長為軍師?
第二部分 成為伙伴關系
財務部門的價值
如何進行市場和產品細分分析
產品策略的圖表演繹
定價價格分析與對策
企業(yè)如何營造持續(xù)性的贏利結構(直觀的量本利分析)
案例分析與討論:財務預算模型幫助業(yè)務把控未來
市場部門的價值
市場推廣活動的全程分析與管理數據分析
整體促銷活動進行監(jiān)控、評估流程和數據結構
如何簡便發(fā)現異常費用流向和預警機制的建立
如何利用方案工具尋求最佳市場方案
案例分析與討論:如何共同提升市場活動的價值
第三部分 大數據時代管理
數據層面
? 管理假設
? 相關因素分析
? 建立臺帳、數據整合
? 數據分析,建立模型
? 修正行為,預測趨勢
? 驗證假設
? 企業(yè)建立改進機制的步驟
? 案例分析:讓審計部成為受歡迎的香餑餑
管理層面
? 約束行為與調整動機
? 與大數據管理配套的KPI設定
? 案例分析:質量部門如何幫助生產部門做改進?
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