大數據在企業管理中的應用培訓

● 了解大數據產生的時代背景，正確認知大數據的應用價值；
● 透視大數據的基本規律和特性，掌握大數據思維，提高工作效率；
● 結合自身行業特性，搭建數據管理平臺，開展數據分析，發現數據背后的問題和機會；
● 基于大數據應用，優化業務流程，構建精細化、智能化管理體系，提升內部管理效能；
● 整合外部數據資源，進行點對點精準營銷，為客戶提供個性化服務，持續提升業績水平。

前言：擁抱變化——大數據時代的商業形態與管理思維
1. 數據資產：傳統行業的短板
2. 互聯網企業的大數據基因
1）什么是大數據基因：客戶VS用戶
2）跨界打劫——挾用戶數據重構市場空間
3）降維打擊——瓦解競爭對手的慣性生存條件
3.“跨界融合”的本質：場景轉換與用戶體驗

第一講：大數據的時代背景和正確認知
一、什么是大數據？
1. 上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
2. 大數據三要素
1）大——海量，平臺級
2）數——信息結構化
3）據——精準、可依賴
3. 大數據的六個特征
1）時間
2）空間
3）行為
4）偏好
5）規律
6）預測
案例分享：五常大米，下單即送
4. 大數據的類型
1）消費數據——多維度記錄
2）機器和傳感數據——圖文、語音、影像
3）行為數據——位置、軌跡、交易
二、大數據產生的外部環境和基礎條件
1. 移動互聯網
1）終端普及率
2）用戶習慣
3）支付
4）物流
5）信用體系
2. 云計算
案例解析：阿里“雙十一”背后強悍的數據處理能力
3. 物聯網
案例解析：傳感器——人類感官的延伸
4. 人工智能
案例解析：正在到來的萬億級市場

第二講：企業大數據管理平臺規劃與構建
一、企業數據管理體系的重要性
1. 數據是沉睡的金礦
2. 發現運營中存在的不足
3. 針對性解決問題，提升效率
4. 業務形態重塑和流程再造
5. 洞察行業周期性趨勢走向
6. 為決策提供有效依據
實戰分享：共享雨傘“JJ傘”數據管理平臺搭建
二、如何將運營數據有效轉化為管理依據
1. 掌握各業務板塊與數據運行之間的底層邏輯
2. 建立數據共享機制提升部門協同效率
3. 設定各項關鍵性指標，通過數據反饋進行科學決策
1）業務改進措施
2）績效考核體系
3）供應鏈優化
4）信息安全管理
5）品牌建設
6）客服體系建設
4. 建立符合企業實際情況的數據開發流程
1）數據接入
2）數據整合
3）數據倉庫
4）數據清洗
5）數據模型
6）數據呈現
5. 比數據分析更重要的是大數據思維和意識
實戰分享：通過數據反饋改進運營策略
三、大數據內部采集與外部整合
1. 內部數據采集要點
1）連續性——數據累積效應
2）間隔性——周期內變化趨勢
3）多維度——數據的完整性
4）傾向性——目標導向的數據提取
2. 外部數據渠道開拓與整合優化
1）“互聯網+”的跨界趨勢
2）構建跨平臺信息采集體系
實戰分享：WiFi運營商“百米生活”與公安網監的大數據合作
四、大數據分析挖掘方法和要點
1. 統計性分析
1）常規統計——用戶數、轉化率、留存率、流失率
2）不同維度的統計分析
3）導向性的數據提取
案例分享：從一組訂餐數據中，你能看出什么？
2. 可視化分析
1）文不如表，表不如圖
2）形成觀點和結論
3）呈現方式——Excel、PPT或其他分析工具
3. 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
案例分享：一起市場人員集體違規行為引發的KPI重構
4. 分析思維的訓練
1）5W2H、SWOT、4P理論、六頂思考帽
2）掌握思維導圖工具（例如百度腦圖等）
3）對比、轉化、關聯，橫向與縱向擴展
4）深入了解各業務板塊，使分析工作貼合實際
5）數據思維是不斷練習的結果
思維訓練：如何通過數據分析識別已損壞的共享雨傘？

第三講：基于用戶畫像的大數據精準營銷與創新服務
一、什么是用戶畫像
1. 用戶DNA
2. 決策依據
3. 效果轉化
案例剖析：今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？
二、用戶畫像體系
1. 用戶畫像的核心是標簽
2. 數據源的建立——內部挖掘+外部整合
1）用戶數據
2）行為數據
3）消費數據
4）商品數據
5）客服數據
3. 數據建模及規則
1）購買力模型
2）群體畫像模型
3）購買興趣模型
4）促銷敏感度模型
現場討論：共享雨傘的用戶畫像
三、用戶標簽體系
1. 基礎屬性
2. 消費特性
3. 行為偏好
4. 購物偏好
5. 異常情況
6. 用戶特權
案例解析：滴滴打車的大數據生態鏈
四、精準營銷與創新服務
1. 個性化搜索
2. 社交傳播
3. 會員營銷
4. 智能選品
5. DSP廣告
6. 個性化推薦
案例解析：互聯網美發“優剪”的數據思維與商業邏輯重構
五、大數據的開發價值及發展趨勢
1. 新能源——數據也是生產力
視頻分享：馬云談大數據
2. 個性化服務——感知用戶，精準觸達
3. 標準化輸出——邊際成本和規模效應
4.大數據發展現狀及未來趨勢
1）人格化——個體都是載體
2）擴展性——用之不竭和高兼容性
3）智能化——數據會說話
案例解析：基于大數據的C2B個性化定制