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透过数据看本质:商业洞察与市场大数据深度分析

透过数据看本质:商业洞察与市场大数据深度分析

课程编号:43893

课程价格:¥0/天

课程时长:2 天

课程人气:233

行业类别:行业通用     

专业类别:大数据 

授课讲师:黄辰

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
 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

【培训收益】
 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”  深入分析构建数字营销策略和建立高效的数字化组织,助力企业实现数字化营销的全面转型,以及数字化战略和组织的升级  系统性地提炼出的关于数字营销的创新理论和实战攻略,为理解前沿数字营销实战知识与经验提供扎实的指导

 第一部分、商业数据深度分析:数理模型与市场洞察方法
一、商业分析概述
1、商业数据分析的概念
 什么是商业数据分析
 商业数据分析需要具备的能力
2、商业数据分析的特点
3、商业数据分析的价值
4、商业数据分析的业务流程
 商业数据分析的三个阶段六个步骤
 阶段一:构建问题
 阶段二:分析问题、解决问题
 阶段三:传达结构并行动
5、商业数据分析的核心技能模型
 数据分析能力
 逻辑思维能力
 赢得结果能力
6、商业数据分析场景

二、面向商业分析的数理模型
1、数理模型的核心分析方法
 假设法
 对比分析
 分组分析
 趋势分析
 结构分析
 矩阵分析
 多维分析
 公式分析
 路径分析
 交叉分析
2、数理模型的数据分析思维模式
 分类思维模式
 对比思维模式
 时间序列思维模式
 逻辑树思维模式
 指数化思维模式
 下钻思维模式
 经营思维模式
3、数理模型中的五大数据分析模型
 AARRR模型
 RFM模型
 CLV用户生命周期模型
 事件分析模型
 用户旅程模型
4、数理模型的业务分析框架
 商业发展不同阶段的分析框架
5、数理模型的业务指标体系
 搭建目的
 搭建步骤

三、数理模型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
 信息分析的目的和对象
 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
实例:
进口品牌SUV销量数据分析

四、数理模型的应用方法论——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
 管理项目中,客户提出的问题
 透过现象看本质-方法论和应用技巧
 透过现象看本质-以公司为例
2、方法论应用举例
 第一步:确定数据分解的框架
 第二步:基于该框架对目标公司进行分析
 第三步:与历史数据、与可比竞争者进行对比
 第四步:对重点领域进行细化分析
 第五步:定性分析,分析背后的原因
 第六步:汇总报表,并给出建议
3、商业分析中常见问题
实例:
如何拆解分析各大白酒上市公司的财务指标

五、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
 市场规模测算方法
 测算当前市场和未来市场的异同
2、市场规模预测框架搭建
 Step1. 列出行业分析框架
 Step2. 按照分析框架,列出历史数据
 Step3. 进行未来 3 - 5 年相关变量的预测
 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

六、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
 产业链梳理步骤
 如何从零开始研究产业链构成
2、细分环节,分析重点
 各环节的切分及相互影响
 如何确定产业链的重点环节?
 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
 快速摸清细分行业的构成
 确定重点环节之后的分析角度
 政策分析:不同机构的适用政策与规定
 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
 行业竞争格局如何分析
 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

七、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
 如何定义商业模式
 从公司层面解读商业模式
 资源驱动的商业模式
 产品驱动的商业模式
 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
 核心要点1-用户价值
 核心要点2-收入来源
 核心要点3-市场规模
 核心要点4-竞争格局


第二部分、企业数字化经营:统计决策与大数据价值挖掘
一、数字化经营的难点分析
1、难点分析:为什么企业数字化经营无法带来价值?
2、价值视角:需求各异,众口难调
3、数据视角:纷繁复杂,负重前行
4、数据团队的关键价值:数据和价值之间的桥梁

二、面向统计决策的战略分析模型
1、BCG矩阵
2、PESTLE分析
3、SWOT分析
4、价值链模型
5、生命周期模型
6、行业集中度模型

三、统计决策的价值视角
1、如何创造数据价值?
2、数据价值的场景连接
 决策层
 IT层
 业务层
 场景
3、场景出发点:决策者如何改善经营?
4、价值视角的典型场景
 帮决策者提升信息收集的效率体验
 帮决策者加强业务过程的精细化管理
 用价值衡量驱动执行的不断改进
案例:
某医疗机构的自动化报表体系
中建钢构
5、决策层的价值衡量
 基于“人”的视角
 基于“事”的视角

四、统计决策的数据视角
1、如何改善数据的质量?
2、当前企业数据质量存在的问题
案例:
某证券公司的数据质量案例
3、数据视角的成功经验:加强底层数据处理
4、数据视角的成功经验:加强中间模型的建立,提升数据深度
 数据模型建立
 业务模型建立

五、缩短数据和价值的距离
1、数据团队带领企业打赢数字化经营之战
 定战术:IT部门的定位
 建能力:培养链路上最重要的人(数据运营官的平台)
 给武器:FineBI+FineReport(行业方案和企业管理平台)
 多实战:思想碰撞+实际经验互换(面向“人术器”的完整服务体系)
案例:
某大型药企的数据人才蜕变
2、“人术器”完整的服务体系
 器(工具)
 器(方案)
 人(服务)
 术(交流平台)

六、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
 举例:如何对一个新的产品定价?
 方法论:在讨论定价时,通常我们讨论的是两方面
 基准定价策略
 定价调整策略
2、基准定价策略的操作方法
 基于成本的定价方法
 基于竞争/需求的定价方法
3、基准定价策略的适用行业
 基于成本的定价方法的适用行业
 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
 基于成本的定价方法的使用
 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
 举例:如何解决盈利率下降的问题?
 方法论:沿着四部曲,解决盈利率下降的问题
 第一步:定量寻找原因
 第二步:明确分析重点
 第三步:定性刨根问底
 第四步:提出改善建议
6、企业内部问题的总结
 新产品定价及定价调整策略
 解决盈利性问题
7、能源化工企业的数据化经营(BI)解决方案

七、综合案例:
1、电力业数据化经营(BI)解决方案
2、建筑业数据化经营(BI)解决方案
3、零售业数据化经营(BI)解决方案
4、物流业数据化经营(BI)解决方案
5、医疗行业数据化经营(BI)解决方案
6、医药行业数据化经营(BI)解决方案
7、银行数据化经营(BI)解决方案

 

 

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