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【课程推荐】 主要特点：详细阐述在读数据时代管理的实操精髓 案例训练：掌握 大数据时代管理的数据应用工具技能提升方法 【培训背景】 在 大数据时代技术改进使得管理这门看似复杂的学科变得简单和实用，更为重要的意义在于使管理者的“知其然”环节从经验主义的定性分析，进化成数据定量分析。更有效的落到操作实处，促进 管理技能提升“知其然更知其所以然”的完美结合;是涵盖百年管理理论与 大数据实践智慧结晶的高端管理课程体系，也是管理者追求高效管理必修的内容！ 运筹帷幄，决胜千里，刻画了战略对最终战事结局举足轻重的作用。而这句话，套用到商战上，恐怕一点也不为过。尽管没有了战场上的刀光剑影，但商界的竞争同样残酷无情。尤其是在竞争与日俱增的今天，全球化的浪潮和日进千里的 技术创新，使企业稍有闪失，便有可能招招致灭顶之灾。如何在激烈动荡的市场竞争中，制定和执行正确的 企业经营目标，已经成为决定企业能否立于不败之地的关键。 通过学习此课程，全面提升企业领导群体战略、决策能力和风险能力以及公司盈利能力。 培训收益： ◊ 以简单实用为 目标设计的学习课程，帮助学员了解并深刻领会企业在 大数据环境下，运营报表体系建立方法和应用企业现有数据解决实际管理问题的思路和方法 ◊ 找到最适合您的使用的数据管理工具，提升数据管理的功能和技巧，使你工作效率倍增。 ◊ 全面深入的了解运营分析等实用技术和高级运用，解决运营工作中的实际问题和各类 操作。 【培训大纲】 1.概述 ◊互联网的营销模式——微博营销、网页营销等 ◊ CRM——“旧貌焕发新颜” ◊精细营销——装上了GPS，实现“精确打击” ◊思维的转型——“特斯拉”的冲击 3.如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对 消费者的独特洞察力 ◊知道客户的各个属性——互联网时代不再“是否是狗” ◊客户的群体特征——“人以群分” 4.如何建立产品分析的数据平台，提供产品的“标尺” ◊产品的数据有哪些？——发动机功率、重量、油耗、颜色等等维度 ◊如何“产品为中心”发展为“客户为中心”？——有数据就有可能 ◊发电领域： 电力 大数据可协助电网调度预测用电负荷、合理安排发电 计划、优化电网运行方式、更多的促进对间歇式可再生能源的消纳。 ◊输电领域： 合理安排电力设备检修并对电网运行设备电能损耗进行分析，最大程度降低电网网损。 ◊用电领域： 对电力用户的用电特性进行分析，结合电力营销策略，错峰用电、引导全社会节能减排观念，推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。 案例:主、配网协同分析精准定位电网薄弱环节 1、客户是“上帝”，如何找到“上帝”？ ◊上帝是什么样子？ 上帝是什么视图？ ◊客户是什么样子？ 客户是什么视图？ ◊产品是什么样子？ 产品是什么视图？满足哪些功能？ ◊如何建立客户和产品间的关系？ 为合适的客户，找到合适的产品（分析需求，满足需求） 案例：挖掘电量变化规律，提升售电量预测准确性 2、我们对自己的产品了解多少？ 1）自己的产品有什么特点？ 产品的基本特征 产品的比较优势特征 产品的量化属性 ◊营销的方法 营销方法论和知识库（分析问题的知识库和方法树） 产品如何“私人订制”？ 如何提升客户满意度 案例:聚焦停电敏感客户，启动个性化服务 3、如何“帮客户买产品” ◊如何进行客户的“X光透视”？ 客户的统一视图包含哪些信息？哪些是关键属性？ 如何发现客户的真实需求？（服务与骚扰的区别） 案例:数据解读95598工单，换位思考提升优质服务 4）销售过程的处理 销售时机的把握销售语术的把握 ◊数据和知识是人的本质特征 ◊大脑是人与动物的差别 ◊ “事半功倍”是捷径 ◊从“拼刺刀”到“信息战”； 案例:小区居民是如何用电的？ 5、产品如何进行“透视” ◊产品自带数据 ◊产品的差异化数据显示——用数据证明产品（功率等参数之外呢？用可靠性、安全告警等新数据） ◊产品的附加值——加法还是减法？ 案例:挖掘移峰填谷潜力，指导科学有序用电 ◊企业的精细管理——不再盲人摸象 ◊企业的KPI仪表板——进入驾驶舱 ◊预防企业的管理风险——早诊断、早发现 案例:在线诊断同期线损，堵住电量损失漏洞 ◊产品问题的及时监控——温度、风速等异常早发现 ◊产品质量的量化管控——挡板安装的故事 案例:以业扩受限为突破，提升配网供电能力 第三讲、基础数据的收集和整理 1、数据的种类 ◊客户数据内容（汽车客户的基本资料） ◊产品数据内容（产品的编码） ◊营销数据内容（交易记录的保存） 2、数据的获取方法 ◊数据的收集方法 ◊数据的收集原则 ◊竞争对手情报收集 ◊互联网情报数据收集 3、数据的基本整理 ◊数据的清洗、转换和加载 ◊存放在数据库/数据仓库 ◊数据的基本加工 4、数据的基础分析 ◊数据的基本汇总 ◊数据中的“金子”：从石头中淘金子 示例：切入几张工具的示意界面图 5、数据质量的基本保障 ◊指标的口径描述和统一 ◊后期补数据成本是前提收集数据成本的15倍 ◊ “差之毫厘谬以千里” 6、制造业企业数据的收集和整理 ◊制造环境的数据收集/整理 ◊采购数据的收集/整理 ◊营销数据的收集/整理： ◊人力资源数据的收集/整理 第四讲 市场分析（产品竞争策略） 1. 面向竞争的市场分析与管理中的应用 ◊ 如何进行市场和产品细分分析 ◊ 产品策略的图表演绎 ◊ 价格分析与对策 ◊ 企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析） 案例:分析用户缴费行为，管控电费回收风险 2. 在市场推广活动中的应用 ◊ 整体促销活动进行监控、评估流程和数据结构 ◊ 如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立 ◊ 如何利用方案工具寻求最佳市场方案 案例:开展违约金精益分析，助力大客户电费回收 第五讲 运营分析（销售、财务、人力资源管理） 1. 在销售管理中的应用 ◊ 销售渠道的管理统计分析 ◊ 渠道管理数据构架搭建（资金流、物流系统、渠道成员关系管理、台账建立和 数据分析） ◊ 销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立 ◊ 销售代表业绩跟踪数据体系建立方法 ◊ 建立在可持性发展基础上销售规模提升数据模型 案例:用数据为客户“画像” ◊ 公司盈利能力趋势分析 ◊ 财务比例分析与财务模型应用 3. 在人力资源管理中的应用 ◊ 公司员工结构多纬度分析 ◊ 年度薪资预算方案模型制定 案例:抢修人员结构合理性量化分析 第六讲 控制分析 1. 产品质量控制 ◊ 质量纪录中的问题 ◊ 您不能高枕无忧，也许下一个问题马上出现。 ◊ 质量控制流程过程分析案例 案例:划定负载红线，评估运行效率 2. 采购控制 ◊ 采购控制矩阵管理模型建立 ◊ 主要原料价格变动的成本敏感性分析 ◊ 采购价格趋势与结构监控方法 ◊ 应付账款管理模型 案例:溯源拍卖溢价异动，规范废旧物资处置 第七讲 大数据时代管理的思路 1. 管理假设 2. 相关因素分析 3. 建立台帐、数据整合 5. 修正行为，预测趋势 6. 验证假设 7. 企业建立改进机制的步骤
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