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【课程背景】
麦肯锡报告指出,企业数字化转型失败率高达80%,很大的原因就和认知、组织适配有关,而不是技术和设备。组织适配一方面要重构公司组织,另一方面就要培养拥有数字分析能力的员工,本课程就是给中层员工讲的数据分析课,从而给组织赋能。
对于中层员工而言,数据分析能用来做什么?
提升认知:**各种维度的数据展现,可以帮你认知用户、挖掘新用户。
发现问题:**数据可指导业务人员发现问题,从而解决问题
评估效果:解决完毕后如何评估?这仍然用数据说话。
如何做到? 我们不能单纯地学习互联网数据分析知识,而要结合业务、底层逻辑来学习,从而学以致用。同时应理解,数据分析是分析问题的一个环节,我们不仅仅需要学习数据分析,还要学会系统思考。本课程就是围绕这些逻辑构建的。
而本课程的与其他课程不同之处在于:① 延续了本人畅销书的风格,即分模块、分层级、分步骤地讲解,且注重工作场景的细节呈现。 ② 老师跨界服务过硬件、安全、传统企业和头部互联网企业,因此可更好地运用数据分析经验。
【课程收益】
能将数据分析用在日常工作中
能避开常见的数据实施和调查误区
能学会分解任务,确定正确的执行目标
学会用数据发现问题、增进认知和评估业绩
能将互联网的数据建模等经典方法用在工作中
【课程对象】销售经理/总监,客服经理/总监, 运营经理/总监等一 线管理人员
【课程特色】 注重实战、不要编程基础、不讲无用知识、通俗易懂
【课程时间】1-2天(6小时/天)
【课程大纲】
一、为什么数据能力是必备技能
1. 新时代下的管理和业务困惑
2. 数据分析如何解决这些困惑
二、业务指标的全景地图
1. 常见的数据指标有哪些?
2. 选择数据指标的基本原则
3. 什么是数据指标体系?
三、数据的分析方法有哪些?
1. 基础逻辑分析方法:5W1H、逻辑树分析法
2. 统计学分析方法:对比、假设、相关度和群组分析法
3. 互联网分析方法:RFM、AARRR、漏斗分析方法
4. 统计学分析方法:决策树、K近领法、线性回归
5. 数据建模分析法:数据建模、维度拆分
四、 用数据分析解决问题
1. 数据分析的能与不能
2. 如何明确业务问题?
3. 如何明确业务指标?
4. 如何分析业务原因?
5. 进行改善和评估效果
两个工具:A/B测试和用户画像
五、 如何快速有效地获得数据
1. 日常数据访谈如何做?
2. 数据调查的问卷设计?
3. 如何用互联网获得数据?
六、将数据分析用于各行各业
1、 教育行业的数据分析
2、 电商行业的数据分析
3、 运营商的数据分析
4、 地产行业的数据分析
5、 内容行业的数据分析
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