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數字化賦能

數字化賦能

課程編號:49380

課程價格:¥0/天

課程時長:2 天

課程人氣:184

行業類別:行業通用     

專業類別:數字化 

授課講師:擎蒼

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
銷售經理/總監,客服經理/總監, 運營經理/總監,技術總監,產品經理,項目經理,售前經理等一線管理人員

【培訓收益】
能將數據分析用在日常工作中 能避開常見的數據實施和調查誤區 能學會分解任務,確定正確的執行目標 學會用數據發現問題、增進認知和評估業績 能將互聯網的數據建模等經典方法用在工作中

一、為什么數據能力是必備技能?
1.新時代下的管理和業務困惑
2.數據分析如何解決這些困惑
案例:中小餐廳、中小制造企業、某上市教育公司

二、數據指標的全景地圖
1.常見的數據指標有哪些?
2.選擇數據指標的基本原則
3.什么是數據指標體系?
案例:金融公司、零售公司、內容行業

四、用數據分析解決問題的思路是什么?
1.明確業務問題:如何確定業務的價值、用戶的底層需求?
2.明確業務指標:如何設定數字和非數字的KRO指標?
3.進行業務設計:如何設計業務流程,并拆分數字指標?
4.評估效果和提升認知:如何看數來提升業務認知,拆分細分人群?
5.數據分析的能與不能:什么時候數據分析是錯誤的?
工具:A/B測試、用戶畫像、數據建模
案例:在線教育業務系統搭建

三、數據分析如何用在公司業務中?
1.對問題進行拆分和重組
工具:5W1H、邏輯樹分析法、庫伯的5類14項
案例:在線教育、電信公司、某中型企業

2.定位數據的波動的原因
工具:對比、假設、相關度和群組分析法
案例:分析線下教育企業數據波動、復購率下降原因。

3.銷售型企業的業務指標設定、營銷策略設定
工具:RFM、AARRR、漏斗分析方法
案例:餐飲企業個性化營銷、電商\電信企業個性化推薦
4. 企業大數據分析、策略制定
工具:決策樹、K近領法、線性回歸,數據建模、維度拆分
案例:機票推薦、金融風控、汽車/房產

五、如何快速有效地獲得數據
1.日常數據訪談如何做?
2.數據調查的問卷設計?
3.如何用互聯網獲得數據? 

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