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对象
l 企业各职能中高层管理者、储备干部  l 企业信息中心或数据中心或业务数据统计分析主管
目的
1、全面提升管理者的数据意识和对数据的重视程度,逐步养成管理数据、分析数据和应用数据的习惯 2、提升管理者数据敏感度,训练管理者数据思维,用数据说话,逐步把企业数据用起来3、掌握数据分析的思路和方法,面对公司内部复杂的业务和多样的数据集,不再无从下手
内容

『管理者数据思维训练』

——数字智能时代优秀管理者数字能力提升必修课

赵兴峰老师©版权课程

课程背景:

数据智能时代,企业越来越重视数据,希望管理者能够用数据做出更科学合理的决策,能够“量化经营,科学管理”。然而,多数的企业管理者数据敏感度不足,缺少数据意识和数据思维,面对复杂的业务场景和繁杂的数据集,无从下手,无所适从,极度不适。

如何提升企业管理者的数据 意识,提高数据敏感度,能够从数据中发现问题、发现规律、发现机会甚至发现未来的趋势,从而能够在决策上解决问题、洞察规律、把握机会,带动管理创新,提高管理效率,提升盈利能力,创造新营收。

企业数据质量不高,数据不准确,数据管理混乱。问题的根源在于各层级管理者的数据意识不足,对数据管理的重视程度不高,甚至以影响业务开展为由拒绝采集和记录数据,导致数据不全面,不完整,不及时,不准确。所以,提升管理者的数据意识,提高他们对数据的重视程度尤为重要。

企业不缺数据,缺少的是对数据的分析和挖掘。企业信息系统和员工电脑中都有大量的数据,这些数据因为缺少管理和分析挖掘而造成管理浪费、机会浪费,甚至带来损失。如果各层级管理者都能够学会管理数据、分析数据和应用数据,企业的数据资产价值就能够更高效地发挥。然而,管理者管理数据、分析数据和应用数据能力的提升背后需要管理者有基本的数据意识、数据敏感度和数据思维,这些是底层的基础。否则数据能力难以提升,数据习惯难以养成。

“思路决定出路”,有了数据思维,就有了数据分析的思路,有了数据分析思路,就能够对现有数据进行分析挖掘,就能获得数据价值正向激励,进而不断养成数据习惯。数据思维训练是第一步,接下来就是数据分析方法的训练,然后就是数据应用于业务的探索和尝试。作为企业数据应用于管理的起点,各层级管理者都必须进行数据思维训练,从而形成数据文化,养成数据习惯。

课程目标:

l 全面提升管理者的数据意识和对数据的重视程度,逐步养成管理数据、分析数据和应用数据的习惯

l 提升管理者数据敏感度,训练管理者数据思维,用数据说话,逐步把企业数据用起来

l 掌握数据分析的思路和方法,面对公司内部复杂的业务和多样的数据集,不再无从下手

课程对象:

l 企业各职能中高层管理者、储备干部;企业信息中心或数据中心或业务数据统计分析主管

授课方式:

l 授课讲解+互动讨论+案例讲解+作业及练习-实操演练

课程时长:

l 线下2天版,强化数据意识,提高数据重视程度,重点引入四大基础数据思维

l 线下3天版,强化数据意识,提高数据重视程度,重点引入八大数据思维,四大类数据分析方法

l 线上2天,12小时,可分为4期,每期3小时

课程大纲:(作业与互动练习略,穿插课程中)

一、 企业数据化管理概论

1. 什么是数据?数据质量如何衡量

2. 什么是数据分析?数据分析的四大价值创出。

3. 数据技术颠覆未来

1) 数据技术颠覆与进化企业管理方式、组织形式、核心竞争优势

2) 数据分析能力晋级:管理数据、分析数据和应用是未来管理者的基本功

二、 数据思维与数据分析方法的关系

1. 数据思维的概念

2. 数据思维和数据分析方法的关系

3. 十六个数据思维模型介绍

三、 四大数据思维训练以及对应数据分析方法应用

1. 对比思维——最常用的数据思维

1) 对比思维的三要素

2) 对比思维方法在数据分析中的基础应用

3) 对比思维方法衍生单维度分析方法、双维度矩阵分析方法、多维度分析模型

4) 对比思维下的数据分析应用场景

2. 解构思维——最强大的数据思维

1) 解构思维的三要素,解构是一个管理者的基本能力

2) 解构复杂事物维度标准:MECE与 非MECE,企业管理中20个解构分析模型

3) 从要素组成、属性视角、流程环节解构事物分析事物

4) 层次解构法:层次分析法AHP介绍

3. 结构思维——“治大国如烹小鲜”,掌握了企业经营和管理的配方,就能更好地管理企业

1) 结构思维三要素

2) 要素结构法:配方模型,如何找到人财物的最佳资源配方?DEA 分析模型背后的基本逻辑

3) 配方思维衍生的数据分析方法——探寻事物的因果关系,找到最佳销售费用配置的分析方法,找到最佳营销费用配置的方法

4. 分类思维——“物以类聚人以群分”,分类方法是简化认知的基本方法,通过分类实现对事物的精细化x个性化管理,通过分类,降低事物难度(降维解决方案的基本方法)

1) 分类思维的三要素

2) 聚类分析的四个关键点以及常用的K-means聚类分析方法

3) 画像方法——千人千面的分类方法

四、 (三天版)加四种常用数据思维训练

1. 地图思维——信息量放大的方法,简单的数据放到地图上会产生化学效应,能够让我们看到密度、聚集、分布、路线和特征规律

1) 数字地图:基于地理位置的数据地图,让数据分析的信息量大幅度增加

2) 案例:客户在哪里,我们的营销和销售就应该在哪里,不要再浪费营销费用了

3) 地图思维延展:思维导图,引导我们正确地思考,结合解构思维,构筑管理解决方案、数据分析解决方案等

2. 过程思维与生命周期现象——用过程思维看待数据分析对象,能够总结出基于生命周期的规律

1) 流程分段:通过基于过程的分段,我们能够强化我们的过程管理,在过程中制定各种指标检测过程活动,提高管理的精细化程度

2) 案例:客户漏斗管理:通过客户漏斗精细化管理,提高转化效果/转化率,提升经营绩效

3) 案例:客户体验地图——每个客户成交都走过了一个长长的过程,这个过程中有各种各样的触点,提升每个触点的体验,全面提升客户体验,提高客户满意度和忠诚度

4) 分析方法:S曲线模型

5) 案例:全生命周期管理(产品生命周期、设备生命周期、员工生命周期、客户生命周期、业务生命周期,以及经济生命周期等)

3. 关系思维——探寻事物间各种关系的思路和方法

1) 事物间的四种关系

2) 因果关系与果因关系,如何洞察事物背后发展逻辑,探寻经营和管理的驱动/关键要素

3) 分析方法:回归分析、逻辑回归分析

4. 拓展思维——通过网络效应,提高数据分析的全面性、完整性,避免狭隘



企业数字化转型战略与实战、数字化商业模式创新、企业数字化管理升级(数据驱动的经营管理升级)、管理者数据能力晋级训练营、管理者数据思维训练、管理者驾驶舱搭建工作坊、数据淘金-经营管理数据分析、数字化转型规划五步法、数字化战略地图与实战案例等培训,邀请赵兴峰老师授课,了解日程安排及索取2022年度最新详细课程资料,可咨询赵兴峰老师全权独家助理山老师。



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