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数字网络视角下的场景化数据分析实战

数字网络视角下的场景化数据分析实战

课程编号:51248

课程价格:¥16840/天

课程时长:2 天

课程人气:139

行业类别:IT网络     

专业类别:数字化 

授课讲师:魏凌睿

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
各行业基层管理人员(行政、技术等方面管理人员)

【培训收益】
● 建立数字网络尤其是个人数字网络的,掌握数字网络建立的方法和技巧; ● 理解数据思维并掌握数据思维培养方法,掌握建立数据思维框架的方法; ● 理解业务场景并抓住核心关键点,掌握各种业务场景下数据分析的方法和技巧,并能够举一反三,对新业务/场景进行分析。

第一讲:理解并利用个人数字网络
一、数字化网络对传统个人关系网络的冲击
1. 节点和连接构成了数字化网络
2. 网络视角分析场景状况的抓手
二、把自己打造成不可替代的数字网络节点
1. 构建稳固的中心性底层逻辑(把握节点中心性三个特点)
2. 搭建信息关系桥(占据网络重要空隙)
3. 成为适应企业发展变化的“穿越者”(锻炼切换能力)
案例:如何判断谁是微信大V
讨论:如何利用节点理论实现人生目标
三、善用数字网络连接建立可靠关系并打造高效协同团队
1. 建立同质的情感连接和异质的任务连接组建团队
2. 巧用强关系和弱关系建立团队的沟通和领导机制
3. 理解小世界网络建立团队外部资源的获取连接
案例:六度分隔现象
四、建设自己的有效数字网络
1. 打造优先连接成为高影响力的超级流量节点
2. 维护高质量的资源最大限度发挥效率
3. 建立自己的高级网络
4. 建设高韧性网络树立园丁式领导风格
5. 利用组织中的非正式网络为目标服务
6. 深入分析多模网络培养按需而动的数字化网络
7. 分析数字化网络中的圈层设计互动模式
案例1:大众点评的信息瀑布分析
案例2:影响力扩散模型分析
案例3:校友网络分析
案例4:布雷斯悖论

第二讲:培养数字网络中的数据思维
一、数据化工作管理的本质
1. 数据的四大类型
2. 让数据说话——理解数据产生的背景
二、建立数据思维的框架
1. 数据思维的起源
2. 数据思维框架拆解
1)数据思维的三种境界:没数、有数、驭数
2)三方面区别数据思维和大数据思维的关系
幸存者偏差案例:应该在什么地方加装装甲(注意防止幸存者偏差)
a预测思维
b数学逻辑
c KPI思维
3)数据思维培养的四种方向
方向一:提升数字型感觉
方向二:建立平均回归原则
方向三:把握数据感觉
方向四:建立数据模型
4)数据思维培养五个步骤
第一步:问—业务问题转化为数据问题
第二步:拆—问题至细节的拆分
第三步:解—运用算法思维解决问题
第四步:谋—数据思维与科学人文思维的统一
第五步:现—可视化直观高效呈现
案例1:斯诺医生
案例2:汽车超速怎么调查
互动1:婚恋平台如何为客户服务的?
互动2:这样吃Pizza亏了吗?
测试:您的数商值是多少?
思考:某个城市一年的外卖数量?

第三讲:企业关键业务场景数据分析实战
一、业务发展战略分析
1. 分析思路
2. 相关战略分析方法的运用
1)外部环境分析利器——内外因素评价矩阵
2)层次分析法步骤:建立层次结构→准则比较→计算准则优先级→方案确定→检验
3)麦肯锡战略分析利器——GE矩阵
4)权重确定方法——权值因子判读/专家评分
5)变异系数法:平均分→标准差→变异系数
案例:如何找到钟意的他/她?
二、投资分析
1. 预测分析法
1)预测原则
2)定性预测方法
3)定量预测方法:回归→假设检验
2. 收益分析法
1)理解现金流量表
2)静态经济评价
3)动态经济评价
3. 风险分析法
1)盈亏平衡分析
2)敏感性分析
3)概率分析
案例1:预测某电子产品的销售额
案例2:判断某项目是否可行
三、新产品研发分析
工具:用户需求分析KANO模型
1. 模型的四类属性
1)必备需求
2)一维需求
3)魅力需求
4)可有可无需求
2. 模型设计
3. 模型应用
案例:研发部门各种feature的开发顺序分析
四、营销分析
1. 分析思路
1)用户行为分析
2)4P营销组合法
3)营销效果评估
2. 聚类分析
1)聚类分析思路
2)层次聚类
3)迭代聚类
案例:用户消费习惯分析
3. 价格敏感度测试
工具:PSM模型
案例:某商品定价分析
4. 品牌知觉图分析
1)品牌知觉图
2)问题设置
3)数据分析
4)操作步骤
案例:某品牌知觉图
5. 定标比超分析
1)确定标杆
2)建立评价指标体系
3)比较、提出措施
案例:某产品渠道运营提升
6. 漏斗分析
7. AIDA模型
1)广告投放地点
2)广告投放内容
3)广告投放时段
案例:某产品广告方案
五、运营分析——流转地图运用
1. 流转地图5要素
1)横轴
2)流转节点
3)流转线段
4)流转数量
5)流转率
2. 三类流转地图——全域、平台、局部
3. 流转地图应用方式
1)评价效能
2)发现瓶颈
3)开辟新路
案例:某小程序电商运营整体提升
4. 绘制流转地图
1)选择业务目标,确定关键结果
2)结合关键结果,反推高价值行为
3)量化页面数据,排布流转节点
4)套用数据模型,补齐流转数据
练习:绘制本企业的流转地图
五、数据分析
确定问题→分解问题→评估问题→决策执行
案例:某公司旗舰产品销售提升
 

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