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精通商业智能数据分析

主讲老师: 黄辰 黄辰
课时安排: 1-2天,6小时/天
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 本课程涵盖商业数据分析中常用方法,包括趋势分析、排名分析、分类分析、差异分析、分布分析、占比分析、相关性分析,及其在Power BI 和Tableau 中的实现。其中,不仅涉及PowerBI和Tableau 的工具特色及对比,还涉及数据分析的方法与思想。本课程指导企业的IT团队转变思维,从授人以鱼到授人以渔,致力提升业务用户的数据素养和数据分析能力,从数据中发现新的问题和新的商业机会点。同时,充分利用优秀的BI工具,通过交互可视化实现自助服务和敏捷交付,可以支持利用企业本身的数据进行专业分析,决策人员做出
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2023-01-07 09:47

【课程背景】

各传统企业纷纷拥抱新一轮的数字化转型,利用新的商业模式、新的渠道、新的方法,不断将数字化技术与业务充分融合,在创新中求变,为消费者创造多、快、好、省的价值。在此过程中,科技的高速发展起了巨大的作用,接近无限的存储空间、强大的算力及机器学习能力,也给我们带来海量的数据,这也让我们重新审视商业智能的价值所在。目前行业的实际情况是:40%以上的企业还未开始在数据层面下功夫。大部分企业内部的数据整合还竖着一根根“烟囱”,“部门墙”现象严重,数据孤岛林立。作为部门的领导人,他们往往从不同的系统,不同的人得到不同的数据或者洞见。由此可得,若是想要从这些报告中做出判断,非常具有挑战性。随着商业环境的发展愈加快速,客户的需求变化更不容易被捕获。越来越多的企业下定决心打通企业的数据孤岛,打开“商业智能化”的大门。

本课程涵盖商业数据分析中常用方法,包括趋势分析、排名分析、分类分析、差异分析、分布分析、占比分析、相关性分析,及其在Power BI 和Tableau 中的实现。其中,不仅涉及PowerBI和Tableau 的工具特色及对比,还涉及数据分析的方法与思想。本课程指导企业的IT团队转变思维,从授人以鱼到授人以渔,致力提升业务用户的数据素养和数据分析能力,从数据中发现新的问题和新的商业机会点。同时,充分利用优秀的BI工具,通过交互可视化实现自助服务和敏捷交付,可以支持利用企业本身的数据进行专业分析,决策人员做出更加符合公司策略和利益的决策,从而使企业的战略及战术切实落地。

 

【课程收益】

提炼商业数据分析模板及其背后的思维逻辑,展示最佳实践内容,为实战提供“模板化”的公式及思维

不论从事IT工作、财务工作,还是企业的高管,都可以像商业分析师一样思考,挖掘商业数据背后的价值

深入浅出,从理论到实践,既给初学者提供学习的路径,也给进阶者带来思维的碰撞

逐个解疑,层层剖析,让商业智能数据分析实战变得生动、深刻,具有挑战性

贴近业务,以商业价值和商业数据为导向,快速迭代更新,推动企业实现“IT业务化,业务IT化”

 

【课程特色】

大局与细节兼顾,方法与案例互补,理论与实务结合,内部与外部并重

提供方法论,以及落地的组织设计和管理方法,实操性强

从一线实战中提炼出有生命力的洞见,并将先进的理念付诸实践

既有前瞻视野,又有丰富工具,更有翔实案例,为企业管理者提供具有借鉴意义的路线图和方法论

提供独到的视角,解读企业应该如何面对生命周期中重要的变革管理问题,实现核心业务的全方位进化

既有理论高度又有实践经验,坚持利他为先、利众为本的理念

案例丰富、逻辑清晰、洞察深刻、深入浅出、发人深思

 

【课程对象】

企业高层管理者:董事长、总裁、总经理、分管副总等

战略高层、战略规划、顶层设计负责人(CEO、CTO、CIO、CMO等)

各个条线的业务负责人和技术专家

产品开发与创新人员、服务方案制定者

市场营销策划、客户经理、产品经理等

创新业务的负责人,创新创业导师及实践者

 

【课程时间】6-12小时

 

【课程大纲】

一、蛋糕到底有多大?通过市场规模分析观测行业发展情况

1、市场规模计算:现有规模&未来规模预测

Ø  市场规模测算方法

Ø  自上而下的方法简介

Ø  自下而上的方法简介

Ø  自上而下的方法示例及公式

Ø  自上而下的方法案例

Ø  自下而上的方法示例及公式

Ø  自下而上的方法案例

Ø  测算当前市场和未来市场的异同

2、四步搭建市场规模预测框架

Ø  四步搭建市场规模预测框架

Ø  Step1. 列出行业分析框架

Ø  Step2. 按照分析框架,列出历史数据

Ø  Step3. 进行未来 3 - 5 年相关变量的预测

Ø  Step4. 对市场预测模型进行归纳、总结

案例:

中国天然气行业

健身房行业

 

二、蛋糕可以分多少?看懂细分市场和产业链,准确判断行业态势

1、摸清产业链构成及各环节的基本态势

Ø  产业链梳理步骤

Ø  如何从零开始研究产业链构成

2、细分环节,分析重点

Ø  各环节的切分及相互影响

Ø  如何确定产业链的重点环节?

Ø  确定重点环节之后,从哪些角度进行分析?

Ø  确定重点环节之后,从哪些角度进行分析?

案例:

快递行业

3、摸清细分行业的构成和基本情况

Ø  快速摸清细分行业的构成

Ø  确定重点环节之后的分析角度

Ø  政策分析:不同机构的适用政策与规定

Ø  细分行业发展的驱动因素

案例:

物流行业细分

4、竞争者分析

Ø  行业竞争格局如何分析

Ø  竞争者分析的方法

案例:

快递行业竞争态势概览

以健身房行业投资项目为例

 

三、如何像咨询顾问一样解决企业内部的问题

1、如何对一个新的产品定价

Ø  举例:如何对一个新的产品定价?

Ø  方法论:在讨论定价时,通常我们讨论的是两方面

Ø  基准定价策略

Ø  定价调整策略

2、基准定价策略的操作方法

Ø  基于成本的定价方法

Ø  基于竞争/需求的定价方法

3、基准定价策略的适用行业

Ø  基于成本的定价方法的适用行业

Ø  基于竞争/需求的定价方法的适用行业

4、基准定价策略的使用

Ø  基于成本的定价方法的使用

Ø  基于竞争/需求的定价方法的使用

5、如何解决盈利率下降的问题

Ø  举例:如何解决盈利率下降的问题?

Ø  方法论:沿着四部曲,解决盈利率下降的问题

Ø  第一步:定量寻找原因

Ø  第二步:明确分析重点

Ø  第三步:定性刨根问底

Ø  第四步:提出改善建议

6、企业内部问题的总结

Ø  新产品定价及定价调整策略

Ø  解决盈利性问题

 

四、如何看懂新兴企业的商业模式和前景

1、从经典商业模式出发,看懂复杂多变的创新模式

Ø  如何定义商业模式

Ø  从公司层面解读商业模式

Ø  资源驱动的商业模式

Ø  产品驱动的商业模式

Ø  客户驱动的商业模式

2、系统分析创新商业模式的核心要点

Ø  核心要点1-用户价值

Ø  核心要点2-收入来源

Ø  核心要点3-市场规模

Ø  核心要点4-竞争格局

 

五、获得真正有利于推进产品的消费者洞察

1、快速锁定能挖掘出信息的消费者

Ø  消费者调研兼具分析思维与设计思维

Ø  实例:一个完整的用户画像应该是什么样子?

2、如何制作一个用户画像?

Ø  第一步,结合核心业务确定用户关键行为

Ø  第二步,结合核心业务确定用户关键行为

Ø  第三步,分析数据

Ø  第四步,跟进调研,丰富用户画像人物形象

Ø  第五步,与团队分享并在工作中使用起来

3、消费者洞察必备方法

Ø  消费者访谈有什么注意事项

Ø  通过第三方报告获取消费者洞察

Ø  社交媒体舆情监听

4、消费者建议复杂多样,如何判断哪些内容利于产品推进

Ø  巧用设计思维工作坊

Ø  设计思维工作坊运作的流程

Ø  第一步:项目背景介绍与团队建设

Ø  第二步:.用户故事分享:将消费者建议以故事形式分享

Ø  第三步:确定关键问题

Ø  第四步:脑暴解决办法

Ø  第五步:确定解决思路:概念主题投票

Ø  第六步:细化解决方案

Ø  第七步:专家反馈与消费者测试

Ø  第八步:安排和部署下一步

5、实例展示:以健身房行业投资项目为例

 

六、消费者洞察助力品牌升级

1、案例介绍 & 基本方法论

Ø  研究流程

2 调研前期:确定调研方向

Ø  剖析背景

Ø  定义问题&明确目标

Ø  思路梳理

Ø  整理思路

3 调查中期:数据、资料分析 & 结论生成

Ø  资料分析

Ø  数据分析

Ø  机会点分析

Ø  相关性分析

Ø  拉新方法论

Ø  消费者调研方法:定量分析和定性分析相结合 判断消费者心理特征

4 调研后期

Ø  落地执行

Ø  复盘

Ø  消费者建议:根据公司转型目的,整合合理的消费者建议,给出转型策略

 

七、数据信息的可视化呈现及分析

1、数据信息分析—如何有条理地整理数据信息

Ø  信息分析的目的和对象

Ø  咨询公司信息分析流程

2、数据信息分析—常用数据分析应用

3、定性信息分析—如何呈现更直观易读

4、实例展示:进口品牌SUV销量数据分析

 

八、像咨询顾问一样透过数据看本质

1、方法论:如何深度进行数据挖掘,得出有价值的观点

Ø  在管理项目中,客户会提出的问题有什么

Ø  透过现象看本质-方法论和应用技巧

Ø  透过现象看本质-以公司为例

2、方法论应用举例

Ø  第一步:确定数据分解的框架

Ø  第二步:基于该框架对目标公司进行分析

Ø  第三步:与历史数据、与可比竞争者进行对比

Ø  第四步:对重点领域进行细化分析

Ø  第五步:定性分析,分析背后的原因

Ø  第六步:汇总报表,并给出建议

3、商业分析中常见问题

4、得到背后更好的洞察

Ø  商业直觉和本能

Ø  员工内部访谈

Ø  外部专家访谈

Ø  同业竞争对手访谈

5、实例展示:如何拆解分析各大白酒上市公司的财务指标

 
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