| 主講老師： | 王鴻華 |  |
| 課時安排： | 1天/6小時 | |
| 學習費用： | 面議 | |
| 課程預約： | 隋老師  (微信同號) |
|
| 課程簡介： | 數字化轉型是建立在數字化轉換和升級基礎上，進一步觸及公司核心業務，以新建一種商業模式為目標的高層次轉型。它要求企業對其業務進行系統性、徹底的重新定義，不僅限于IT層面，而是涉及組織活動、流程、業務模式和員工能力的全面變革。數字化轉型強調數據驅動、跨部門協同和客戶至上，通過引入數字化技術，企業能夠提升運營效率、降低成本、增強創新能力，并更好地滿足客戶需求。這一轉型過程需要克服技術更新換代、數據安全、人才短缺等挑戰，但成功實施將為企業帶來顯著的競爭優勢。 | |
| 內訓課程分類： | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 | | |
| 更新時間： | 2024-05-15 15:47 |
【課程背景】
經營分析，即針對銷售額的數據分析。其核心思想是基于經營目標與實際經營數據進行對比，通過歸因分析，找到問題，進而優化相關因素，提升業績。在實際的經營過程中，由于所牽涉到的指標較多，分析維度復雜，也成為一家企業進行數據分析中最重要、最難的部分。
本節課將系統性指導學員借助數據分析的方法找到業績經營中的問題，優化改善，最終實現業績增長。
【課程收獲】
n 了解數據分析的意義
n 了解數據分析的邏輯
n 掌握數據分析的流程、方法和工具
n 掌握經營分析的具體方法
【課程時間】 1天（6小時）
【課程對象】運營部、大數據部門
【課程內容】
一、數據分析的價值和意義
1. 優秀的企業都在在每一個關鍵節點做出了科學判斷
2. 科學判斷的本質是對復雜事物（數據）的一種分析
（1）做什么？——方向
（2）怎么做？——策略
（3）怎么做才能做得更好？——方法技巧
3. 相比于傳統經驗決策，數據決策的特點
（1）經驗本質也是數據，但卻是主觀的、片面的、歷史的數據
（2）大數據，具有客觀性、即時性、全面性
（3）相比傳統經驗的決策，更加科學
二、數據分析賦能企業業績增長的底層邏輯
1.定義問題——提出一個好問題
2.數據模型——對一個問題的多維度思考
3.數據采集——從各個渠道獲取相關的數據
4.數據分析——使用一定的數據分析方法得出結論
5.形成判斷——對初始的問題作出接下來的行動決策
【案例】上海清美C2M數據分析
三、數據分析驅動業務創新發展（多個部門采用此方案）
1. 業務與數據的關系
（1）業務是數據的來源
（2）數據反映業務運行狀況，并反過來指導業務
2. 實體產業常見的業務場景數據分析的應用
（1）C2M，借助需求數據，敏捷性創新產品
【案例】元氣森林的產品創新
（2）IMS，依托ERP、MES、PLM等系統數據展開智能化精細化排產
【案例】上海清美面包的定制化生產
（3）ILS，依托智能物聯數據和AI建模，實現智慧物流體系
【案例】上海洋山港碼頭智慧物流
（4）品牌與市場，基于目標用戶數據展開品牌細分與精準市場營銷
【案例】瑞幸咖啡的精準市場投放
（5）用戶體驗，依托消費者數據展開個性化場景設計
【案例】成都大悅城基于用戶數據展開個性化場景搭建
（6）渠道數字化，依托渠道數據分析，展開對渠道的精細化管理賦能
【案例】美的D2C的渠道數字化與數據分析
（7）用戶運營，基于SCRM數據，展開對用戶的精細化運營
【案例】中國移動的客戶數據分析在用戶運營方面的應用
3. 構建數據共享中心，實現整個業務場景的協同運營效率提升
（1）一體化大數據平臺、數據中臺的建設
（2）基于用戶需求為中心的數據調用
四、數據分析的流程、方法
1. 定義問題
2. 定義業務模型
（1）與業務專家深度溝通，構建初步數據分析模型
（2）把業務模型融入算法
3. 數據獲取
（1）外部數據：網站或爬蟲
（2）內部數據：原始錄入、互聯網、物聯網
（3）數據使用分類：建模數據、訓練數據和分析數據
4. 數據處理
（1）數據處理的內容
l 數據清洗
l 數據補充
l 定義主數據和元數據
（2）完成數據的清晰和補充
l 去重復
l 查補缺
l 檢查數據準確性
（3）基礎數據處理
l 常用函數（加總求和、計數、平均、最值、排序、乘積、除余、取整）
l 邏輯運算（if、iferror、and、or）
l 文本編輯（文本提取、文本查找、文本替換、文本轉換及合并）
l 引用與查找（vlookup、hlookup、lookup、indirect、index、match）
5. 做好數據分析
（1）借助工具實現以上分析
l 對比分析：柱形圖
l 結構分析：餅狀圖
l 趨勢預測分析：折線圖+柱形圖
（2）數據分析內容
l 異常分析
l 描述性分析
l 推斷性分析
l 預測性分析
l 歸因分析
l 客戶分析
6. 做出決策
（1）背景介紹和問題描述
（2）定義問題，并進行相關性分析
（3）數據分析報告的呈現
（4）提出下一步行動計劃
五、經營分析（如果只有銷售部門，則上此部分）
1. 銷售業績模型
（1）渠道模型：S=Σs(1~n)，適用于全國網點、代理、分公司、辦事處類型
（2）流量模型（漏斗模型）：S=UV（流量）*CVR（轉化率）*P(客單價），適用于線上渠道運營。
（3）增長黑客（AARRR）：S=N*P=S1（新客戶）+S（老客戶）+S3(老帶新）
（包括了：漏斗模型+RFM模型+裂變模型）
（4）分布模型：S=n*s(標準經營單位），適用于自營銷售終端（含線上）的類型
2.數據指標
（1）產品結構
（2）渠道結構
（3）終端結構
（4）區域結構
（5）硬件結構
（6）用戶結構
3.數據分析方法
（1）目標分解
（2）指標對比
（3）檢驗假設：單因子變量和AB對照分析
（4）MVP最小可行性分析
【案例】某企業經營業績分析
【現場任務】根據自身經營情況采用歸因分析，找到影響企業業績增長的因素
京公網安備 11011502001314號
