【數(shù)據(jù)分析】《大數(shù)據(jù)及在MRT中的應用》
【數(shù)據(jù)分析】《大數(shù)據(jù)及在MRT中的應用》詳細內(nèi)容
【數(shù)據(jù)分析】《大數(shù)據(jù)及在MRT中的應用》
《用數(shù)據(jù)說話》
PART 1 導入課 - 數(shù)據(jù)賦能決策(2小時)
一.大數(shù)據(jù)賦能精準管理決策(0.5小時)
1.決策的依據(jù):y=f(X)的精益管理模型2.借助PDCA模型,發(fā)現(xiàn)目標與實際的差距
3.數(shù)字化分析,找出導致差異的變量因子
4.提升變量因子,成為常態(tài)
二、大數(shù)據(jù)決策的流程與方法(1.4小時)
1.以業(yè)務為出發(fā)點,構(gòu)建整體業(yè)務模型
(1)整體經(jīng)營模型
(2)設施設備運維管理模型
(3)市場營銷模型
(4)客服服務模型
(5)財務模型
2.依托原始錄入、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng),抓取數(shù)據(jù)
(1)數(shù)據(jù)捕獲收集與存儲(云計算)
(2)數(shù)據(jù)入?;驍?shù)據(jù)處理
3.按照模型對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析
(1)人工分析-BI報表
(2)AI分析-數(shù)據(jù)中臺
4.生成數(shù)據(jù)分析報表
(1)BI報表的生產(chǎn)
(2)決策觀點的生產(chǎn)
三、大數(shù)據(jù)職位(0.1小時)
1.大數(shù)據(jù)職位的崗位內(nèi)容
2.大數(shù)據(jù)職位的能力要求
3.大數(shù)據(jù)職位的發(fā)展趨勢
Part 2 數(shù)據(jù)在MRT、服務運營和財務中的應用(4小時)
一.數(shù)據(jù)在MRT中的應用(2小時)
1.產(chǎn)業(yè)/行業(yè)研究——通過存量規(guī)模與增長率探究細分市場的空間
2.用戶消費行為研究——行業(yè)用戶數(shù)據(jù)的獲取與分析
3.用戶分群(聚類)——多維度對用戶進行分層(羅蘭貝格模型)
4.目標用戶——用戶匹配模型
5.用戶場景需求研究——用戶畫像與需求分析及行為分析分析
6.C2M——反向定制,優(yōu)化產(chǎn)品設計
7.銷售建?!柚脩羧后w和產(chǎn)品,預測銷售
8.精準營銷——基于RFM、標簽、ARPU值的精細化精準營銷
二.數(shù)據(jù)在服務運營的應用(1小時)
1.界定服務運營的目標
2.圍繞用戶ARpu值的服務運營
(1)ARPU值函數(shù)模型
(2)數(shù)據(jù)采集與分析
(3)改善優(yōu)化指標
(4)形成常態(tài)
3.圍繞全旅程體驗運營
4.圍繞客戶滿意的運營
(1)界定客戶滿意的指標和標準
(2)依托PDCA模型和數(shù)字化分析,優(yōu)化指標
5.客戶成功
(1)定義客戶成功
(2)搭建客戶成功的函數(shù)模型
(3)采用數(shù)字化分析,改善優(yōu)化指標
三、數(shù)據(jù)在財務中的應用(1小時)
1.業(yè)財一體化,圍繞業(yè)務做好數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
2.從手工統(tǒng)計、到BI報表和數(shù)據(jù)中臺
(1)從函數(shù)到模型,問題解決層面逐級抬升
(2)BI報表,從業(yè)務視角可視化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)
(3)數(shù)據(jù)中臺,圍繞數(shù)據(jù)模型的,動態(tài)敏捷性數(shù)據(jù)報告
3.從財務到業(yè)務,數(shù)據(jù)報表的業(yè)務化視圖
(1)從資產(chǎn)負債表、損益表、現(xiàn)金流量表到業(yè)務經(jīng)營報表
(2)場景化核算報表,提供業(yè)務場景精益管理的改善支持
(4)全周期動態(tài)敏捷性監(jiān)控,為更高層級戰(zhàn)略決策提供數(shù)據(jù)支持
4.借助數(shù)據(jù)中臺和AI,動態(tài)提供可優(yōu)化的策略指導。
四、數(shù)據(jù)分析的工具(1小時))
1.手工簡易分析:EXCEL
2.商業(yè)模型可視化報表:商業(yè)BI報表
3.構(gòu)建業(yè)務、數(shù)據(jù)、技術(shù)和組織合議的數(shù)據(jù)中臺(整體業(yè)務的數(shù)字化轉(zhuǎn)型)
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