授课专家:
[赵兴峰]
授课天数:
6 天
收费标准:
价格面议
开办周期:
按需开办,有需要的企业请致电本站客服
课程大纲:
《数据驱动经营和管理升级》
——数字经济时代企业领导梯队数据化管理能力提升必修课
主讲人• 赵兴峰老师
课程对象:
企业总经理、副总及企业各职能中高层管理者
课程时长:
2-6天,每天标准6课时(根据企业实际需要设置内容精细度及时长)
授课形式:
课程讲授+商业案例分析+问题互动+小组研讨与练习互动
课程内容:
第一节:数据理念与数据意识
目标:建立数据意识,清晰数据赋能背后的基本逻辑,重视数据化管理
1. 数据技术发展以及带来的深远影响——科幻故事正在变成科技现实,数据技术颠覆企业经营和管理方式
2. 数据技术DT的领域和范围——MISABC六大类数据技术正在改变我们的生活方式和生产方式
3. 数据技术的本质——IT和DT的本质区别,以及数据技术所驱动管理方式、组织方式、生产方式以及商业模式的升级
(1) IT是信息传播的技术,改变了我们的沟通方式、交易方式和生活方式
(2) DT是信息加工的技术,改变了我们的思考方式、生产方式和生存方式
(3) 数据技术驱动管理方式升级:案例——从四张表到四张图的本质区别
(4) 数据技术驱动组织方式变革:从科层制到蜂巢制再到军团制组织形式升级
4. 数据技术的底层逻辑:感知-响应闭环体系
(1) 数据驱动背后的基本逻辑—— “感知-响应”模型
(2) 感知-响应模型的五个关键要素:正确的感知、正确的分析判断、正确的响应决策、更短的感知响应周期、持续的迭代闭环
(3) 作业:自我诊断与评估——我们的管理体系是否具备五要素?为什么很多企业的数据体系价值无法充分发挥?
第二节:数据驱动管理升级的底层操作系统
目标:改变过去传统IT思维模式,明确未来的企业大数据体系技术架构,夯实数据驱动管理战略的技术底盘
1. IT思维和DT思维的升级:信息化不是数据化,IT思维逻辑和DT思维逻辑的区别
2. 企业大数据平台建设的误区:从孤岛到平台,再到大数据生态
3. 技术思路:企业大数据平台的层级架构体系
4. 技术理念:应用导向,持续迭代,敏捷开发
5. 案例:一个企业大数据平台的架构方案
第三节:数据驱动管理升级模型——数据应用金字塔模型
目标:掌握数据驱动管理框架,定位数据能力要求,明确数据驱动管理的层级要求
1. 数据技术驱动的认知升级
(1) 数据驱动的认知升级:从数据到信息,从信息到知识,从知识到智慧,从智慧到智能的升级路径
(2) 认知的四个层次:高认知层次看低认知层次没有秘密
(3) 认知升级维度:高维度企业打击低维度企业易如反掌,信息技术驱动的平台型公司已经快速发展,而数据技术驱动的生态型公司正在崛起
2. 数据驱动管理升级的金字塔模型
(1) 数据驱动运营:用数据发现问题,改善管理方案
(2) 数据驱动管理:用数据发现规律,制定经营策略
(3) 数据驱动经营:用数据发现机会,策划业务布局
(4) 数据驱动战略:用数据发现趋势,制定战略蓝图
3. 案例介绍:一个企业实施数据驱动管理升级的框架和路线图
(1) 从经营运营到经营管理再到战略管理数据驱动新模式
a) 经营运营:以日为单位的经营运营方案优化体系
b) 经营管理:以月为单位的经营管理方案优化体系
c) 经营战略:以年为单位的战略管理方案优化体系
(2) 案例实施过程中所走的弯路——数据驱动管理升级战略实施中几个值得思考的问题
a) 组织问题
b) 人员问题
c) 技术问题
d) 投资问题
e) 外力问题
第四节:数据驱动管理升级场景应用——数据在企业管理中的应用场景
目标:洞察数据价值,重视数据能力培养,提升管理者数据能力
1. 数据驱动管理应用三个基本场景:数据分析项目、数据图表解读、用数据解决问题
2. 场景1:通过建立数据分析项目,驱动数据价值挖掘
(1) 有数据如何分析——从数据中发现问题、发现规律、发现趋势、发现关系,从数据到信息
(2) 数据分析方法四个层级:从数据到信息,从信息到知识,从知识到智慧
(3) 数据分析方法四种类型:【描述】发生了什么;【诊断】为什么发生;【预测】将要如何发生;【规范】该怎么做
3. 场景2:数据图表解读方法
(1) 数据可视化本身就是分析方法:一图胜千言
(2) 数据图表的常见类型:让数据“看得见”
(3) 数据图表解读基本方法:解读数据图表的八只眼睛
4. 场景3:有问题如何利用数据寻求解决方案
(1) 事实与观点——请用数据说话
(2) 用数据解决问题的六个步骤,从数据中发现管理解决方案
(3) 小组研讨:用六步法解决一个现实的管理问题
第五节:数据驱动经营升级场景应用——数据在企业经营中的应用场景
目标:掌握数据应用场景开发套路,了解数据驱动业绩增长的方式和方法,让数据驱动经营升级
1. 场景4:解构营销与销售数据应用场景,用数据驱动绩效倍增
2. 数据驱动业绩增长的思路和方法——思路决定出路,顺藤摸瓜
(1) 客户
a) 客户画像、客户地图
b) 客户体验全流程、客户全生命周期价值管理
(2) 业务人员
a) 客户分类分级管理 (RFM模型与客户管理自动化导航)
b) 销售团队绩效管理数字化(SFE)
(3) 产品、市场、区域
(4) 费用、活动
a) 案例:销售费用优化
b) 案例:广告费用优化
第六节:数据驱动管理落地实操九步法和第一步——数据指标化管理
目标:理解数据驱动管理体系化推进的基本步骤,迈出数据驱动管理第一步
1. 数据驱动管理升级实施步骤:九步法,从信息化到数据化再到智能化
2. 数据指标化管理
(1) 什么是数据指标?什么是数据指标化管理?
(2) 如何系统地梳理企业经营和管理中的数据指标?
(3) 示范:一个招聘过程的数据指标和数据指标所发挥的价值
(4) 实操:小组讨论梳理一个业务环节的数据指标
第七节:数据驱动管理落地实操第二步——数据可视化应用和管理导航
目标:掌握数据驱动管理实施步骤,推动数据驱动管理方案的落地应用
1. 数据可视化与管理看板——从看板到导航的升级
(1) 数据可视化与传统BI的区别,从工具到管理,从IT到DT
(2) 案例:销售导航系统从1.0到2.0的开发过程
2. 管理数据导航
(1) 管理导航系统:让管理可见,把管理装口袋
(2) 技术升级:从手工导航到系统导航再到智能导航的技术升级
(3) 演示:几个管理导航看板,让管理问题看得见
第八节:数据技术驱动企业数字化转型升级
目标:展望未来数据技术驱动管理升级的终极目标,洞察未来势,把握方向
1. 企业数字化转型新趋势
(1) 数据战略已经成为企业的核心
(2) 数据驱动已经成为企业竞争优势来源,未来企业的竞争优势公式
(3) 企业数字化转型的困境
a) 三不知:转什么,怎么转,往哪儿转
b) 四个缺:缺方向、缺技术、缺人才、缺路线
2. 企业推动数字化转型的框架模型: 1234
(1) 一个策略选择矩阵:往哪儿转
(2) 两个转型保障:怎么转
(3) 三个转型场景:转什么
(4) 四个转型驱动力:如何转
3. 企业推动数据化管理升级的四个成功要素(4P模型)
4. 未来新趋势介绍:
数据技术驱动商业模式创新——从平台型企业向生态型企业升级
a) 案例:广告费用优化
其他参考模块:
数据思维训练
目标:训练数据思维,掌握产生数据分析方法的方法
1. 什么是数据思维?常见的数据思维有哪些?如何训练个人的数据思维能力?
2. 数据思维训练1:对比思维与对比分析方法
(1) 对比分析的三要素
(2) 对比分析的客体选择
(3) 对比分析的维度选择
3. 数据思维训练2:解构思维与结构思维
(1) 什么是解构思维?为什么要对“问题”进行拆解?
(2) 解构思维在数据分析中的应用
(3) 拆解管理问题并建模的能力训练
(4) 什么是结构思维?事物的构成配方
(5) 结构思维在数据分析中的应用
企业经营管理数据分析和挖掘的思路与方法
目标:掌握数据分析和挖掘方法,提升企业经营管理绩效
1. 企业经营数据分析常用的四大类方法
(1) 分类与聚类分析
(2) 趋势与规律分析
(3) 关系与关联分析
(4) 预测的四种方法
a) 案例:一个MRO平台库存预测算法介绍
2. 应用案例介绍
(1) 案例:创造价值上亿的算法——一个回归分析的思路和方法
(2) 案例:一个体系化数据模型应用介绍,掌握业务背后的逻辑,用数据驱动业务增长,创造价值
老师介绍:赵兴峰