(微信同号)【课程背景】
麦肯锡报告指出，企业数字化转型失败率高达80%，原因不是技术和设备，而是认知误区、组织适配。其中组织适配一方面要重构公司组织，另一方面就要培养员工的数据分析能力，本课程就是给中高层员工讲的数字化课，该课程聚焦于员工最关心的营销、运营和服务数字化方向，将系统地阐述如下内容：
Ø 用数据驱动业务设计。包括如何改善销售流程、如何进行数据评估等。
Ø 用数据驱动需求分析。包括数据驱动需求挖掘、目标建立。
Ø 用数据驱动产品运营。包括驱动用户增长、价格波动分析、生命周期管理、优化产品选品、提升盈利水平等。
Ø 如何用数据评估业务。包括评估业务效能、评估日常工作、规避业务风险等。
Ø 如何打造数字化人才。包括：招聘、培养数字化人才，打造全员数字化能力等。
本课程的与其他课程不同之处在于：
Ø 作者既有高层经验，也有中层经验；既有互联网工作经验，也有传统企业工作经验。丰富的经验可将其他领域内的最佳实践，更好地运用在企业中。
Ø 瞄准场景化应用：以企业的工作场景来串联课程，适合运营、技术、销售、市场、产品等部门的学习，从而快速建立数字化的框架思维。
Ø 注重体系：本课程继承了老师畅销书著作的特点，即分层、分模块和分步骤地讲解知识，从而便于学员学习和掌握。
【课程对象】
传统企业的数字战略实施官、数字化战略的执行者、CIO/CTO等战略人、中层的产品经理、运营总监、市场总监、销售总监、技术总监、产品经理等管理人员。
【课程时间】
3天(6小时/天)
【课程收益】
能够学会数据分析的基本方法
能用数据驱动产品设计、业务设计
能用数据驱动用户增长和运营
能用数据改善产品和品类运营
能用数据驱动销售指标的建立
能用数据对员工进行合理绩效
学会招聘和培养数字化人才的方法
【课程特色】
接地气：以改变为目标，将工作方法一步步呈现出来。细致：不高谈阔论，讲解细致，深入浅出。专业：沉淀多年，总结了多个套原创理论体系。
【课程大纲】
一、 数据本质是什么？
1、数据能给企业带来什么？
Ø 数据驱动业务和数字化的关系是什么？
Ø 数据如何促进管理者的工作？
Ø 为什么说数字化是企业的抓手而不是目标？
Ø 为什么说大企业需要数字化，但更需要数字人才？
Ø 为什么说中小企业需要数字化仁爱，而不不是数字化？
2、数字化的变革模式有哪些？
Ø 模式变革：盈利模式、商业版图、企业并购
Ø 管理变革：企业组织、战略决策、风险管控
Ø 业务变革：企业营销、业务重构、生产重塑
Ø 数字平台的金矿在哪里？
案例：某运营商、某银行、某金融、某上市农业公司、某工业软件软件公司、物流企业。
二、 如何用数据驱动业务设计？
1、业务流程设计的方法论
Ø 用户故事驱动的业务流程设计
Ø 场景驱动的业务流程再造
案例：某银行、某食品公司、某上市农业公司、某工业软件公司，仓储物流企业
2、如何通过数据驱动业务流程再造？
Ø 以人为核心的流程提升
Ø 以货为核心的流程提升
Ø 以场为核心的流程提升
案例：某分销系统、某运营商某银行、某金融、物流企业
3、如何通过数据改善销售流程？
Ø 销售考核的三个阶段
Ø 销售考核的四种评估方法
Ø 如何平衡短期收益、长期收益？
Ø 如何以价值数据为核心的考核绩效？
Ø 如何以利润数据为核心的考核绩效？
三、 如何用数据驱动需求分析？
1、如何用数据驱动需求分析？
Ø 如何进行需求拆解？
Ø 如何用数据归纳出业务结论？
Ø 如何确认数据模型可用性?
Ø 数据报告的内容和展现形式
Ø 如何用数据做好沟通工作？
案例：某地产公司、某金融公司、某CRM系统、某物流企业
2、如何用数据驱动产品目标的建立？
Ø 什么是好的产品或业务目标？
Ø 用预测值和门槛值管理日常业务
Ø 如何做好大数据的统一和统筹？
Ø 如何建立流量化指标矩阵？
Ø 如何在数据不全时做决策？
案例：某地产公司、某分销系统、某运营商某银行、某金融、物流企业
四、 如何用数据驱动产品运营？
1、如何用数据驱动用户增长?
Ø 用户运营常见指标
Ø 用户运营指标的搭建
Ø 用户运营指标的迭代
2、用数据分析客单价指标的波动
Ø 客单价波动的四大指标
Ø 用四步分析清楚单价波动
3、如何用数据分析提升用户粘性？
Ø 用户生命周期的三阶段
Ø 用户生命周期的价值分析
Ø 通过数据运营提升用户粘性
案例：某地产公司、某分销系统、某运营商某银行、某金融、物流企业
4、如何用数据优化产品的选品？
Ø 通过数据做品类管理
Ø 通过数据驱动商品选品
Ø 通过数据创造爆款产品
5、如何通过数据提升产品的盈利水平？
Ø 基于人货场的盈利模型
Ø 标品的横切与纵切分析
Ø 非标品的横切与纵切分析
案例：某电商、某B2B企业
五、 如何用数据评估业务效能和规避业务风险？
1、数据评业务效能的指标有哪些？
Ø 组织评估的三类核心指标
Ø 基于岗位静态信息的评估指标
Ø 基于岗位动态信息的评估指标
Ø 基于岗位效率的评估指标
2、如何评估日常的业务指标？
Ø 季度、年度的动态指标评估方法
Ø 城市、部门的静态指标评估方法
3、如何数据管控业务风险？
Ø 风险管控的三要素
Ø 基于时间要素的风险管控
Ø 基于资金要素的风险管控
Ø 基于机遇要素的风险管控
案例：某金融公司、某全国零售公司、医药公司等
六、 如何用数据驱动组织再造？
1、数据人才的用户画像、价值与岗位设定
Ø 数据人才对于企业的价值
Ø 数据人才的能力、技能模型
Ø 如何发挥数据人才的价值？
Ø 如何招募到适合本阶段的数据人才？
Ø 数据人才的岗位职责设定
Ø 与信息建设的关系是什么？
2、如何在企业中嵌入数字基因？
Ø 如何建立企业的数据化文化？
Ø 如何发展下属的数字化能力？
Ø 小白如何快速上手数据分析？
案例：某互联网公司、某分销系统、某运营、商某银行
3、数字化其他技术的关系是什么？
Ø 数字化与数据分析的关系是什么？
Ø 如何与工业互联网、物联网相融合？
Ø 如何助力互联网+？
Ø 与中台建设的关系是什么？
