让一部分企业先学到真知识!

李勇:能源型企业数字化转型

李勇老师李勇 注册讲师 21查看

课程概要

培训时长 : 2天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 企业转型

课程编号 : 37008

面议联系老师

适用对象

数据中心,业务中心,产品中心(总监、经理、主管)、运营中心管理人员、技术中心管理人员,企业对数字化转型感兴趣的人士。

课程介绍

讲授专家:李勇

培训对象:数据中心,业务中心,产品中心(总监、经理、主管)、运营中心管理人员、技术中心管理人员,企业对数字化转型感兴趣的人士。

课程时间:1.5天(9小时)

课程背景:

我国进入从高速增长到高质量发展的新阶段,对于企业而言,借助数字化转型将加速新旧动能的转换,数字化转型也将成为推动数字经济发展的原动力,所以数字化转型已经不是一道选择题,而是一道必答题和生存题,本课程将对企业数字化转型的整个过程做详细的解析。

课程收益:

培训完结后,学员能够:

² 了解数字化转型的必要性

² 了解数字化给企业带来的好处

² 理解企业数字化转型应该如何做以及什么时候做

² 掌握企业数字化转型需要怎么做

² 掌握企业数字化转型的意见和建议

课程大纲:

单元

大纲

内容

单元一

能源型企业为什么要做数字化转型

1. 客户体验提升

1) 全量全要素链接

2) 实时

3) 随需

4) 自助

5) 社交化

2. 企业效率提升

1) 重新定义效率

2) 成本极大优化

3. 提升企业决策

1) 决策效率提升

2) 决策质量提升

4. 模式创新

1) 交易模式创新

2) 运作模式创新

3) 组织模式创新

4) 治理模式创新

单元二

能源型企业数字化转型的三个挑战

1. 企业进化成智能体

2. 企业进化三个维度

3. 企业进化七项职能

4. 企业数字化转型的五不两可

单元三

能源型企业数字化转型到底转什么

1. 转意识:一把手带头做

1) 客户价值图

2) 业务演进图

3) 架构生长图

2. 转组织:

1) 业务IT一体化

2) 纠偏,预判,生长

3. 转方法:

1) 施工次序

2) 抽取业务对象

4. 转文化:

1) 为什么必须转文化

2) 胡萝卜加大棒

3) 长期工程

5. 转模式:

1) 数据通

2) 平台通

3) 未来通

单元四

能源型企业在数字化转型需要怎么做

1. 对标用户,以体验为中心持续不断的做优化

2. 对标业务,以场景为中心持续不断的总结

3. 对标数据,以平台为中心持续不断的做打通

单元五

能源型数字化转型中的关键点

1. 数据治理:不是IT问题而是业务问题

2. 三个陷阱:数据不分类,埋头苦干,没想好就干

3. 组织架构不合理

单元六

数字化转型案例共享

1、 智能化业务化可管可控的数字大屏

2、 把控失控点

3、 交付业务更安全更有保障

4、 效率极度提升

5、 链接更加人性化

6、 供应链的深度优化

 

李勇老师的其他课程

• 李勇:轨道交通企业数字化转型
讲授专家:李勇 培训对象:1、企业内与产品、客户接触的管理、营销、服务人士; 2、企业内从事营销与服务工作的相关人士; 3、希望开展平台运营的企业相关人员; 课程时间:0.5天 (3小时) 课程背景: 企业数字化转型是大势所趋,通过数据科学治理、数据平台建设、数据分析与建模,把数据变成服务,使数据能在企业内顺畅流动起来,为企业带来巨大的价值。数据是企业数字化转型的重要基础。 但是在做数字化转型的过程中,我们务必要问三个问题,第一,数字化转型到底要解决客户的什么问题?用户到底需要什么?用户和客户关心的问题在哪?第二,业务战略到底要解决业务的什么问题?第三,变革是否有一个好的规划和持续的顶层架构设计?数字化转型是一个持续优化的过程,只有起点,没有终点。本课程将详细展开解析数字化的做法。 课程收益: 培训完结后,学员能够: ² 了解企业为什么做数字化和数字化经历的阶段; ² 掌握数字化用户体系,数字化产品体系,数字化渠道体系,数字化服务体系以及数字化管理体系的搭建与运营; 课程大纲: 单元 大纲 内容 单元一 什么是企业数字化转型 1. 数字经济时代已经来临 2. 新IT加持数字化势不可挡 单元二 企业在数字化转型中经历的阶段 1、 企业数字化转型的参考路径,主要包含几个阶段: 1) 数字化认知阶段:建立数字化转型思维 2) 数字化战略规划:找到方向,建立短期、中期、长期的目标 3) 数字化实施:开展行动,构建数字化能力 数字化推进与反思 单元三 数字化怎么做之一:数字化客户 建立动态数字化功能的客户管理: 1. 客户需求个性化记录与分析 2. 存量客户的数字化精细管理与运营 3. 增量客户场景化的精准记录 4. 用户画像的数字化分析与挖掘 单元四 数字化怎么做之二:数字化产品 建立动态数字化功能的产品管理: 1. 产品设计体系的数字化管理 2. 产品运营体系的数字化管理 3. 产品生命周期管理的数字化管理 4. 产品创新的数字化管理 单元五 数字化怎么做之三:数字化渠道 建立动态数字化功能的渠道管理: 1. 全媒体渠道交互平台 1) 多渠道入口 2) 多平台无缝互动 3) 线上线下系统对接 4) 优化体验的关键点 2. 大数据增值平台 1)倒逼产品渠道能力 2)大数带来的增值服务 单元六 数字化怎么做之四:数字化服务 建立动态数字化功能的服务管理: 1、 数字化下客户服务的变化 2、 数据客服建设思路 3、 整合泛在连接全渠道服务入口 4、 推动智能、主动、精准服务 单元七 数字化怎么做之五:数字化管理体系搭建 建立动态数字化功能的公司内部管理体系: 1. 数字化思维的建立 2. 建立公司数字化底座平台 3. 建立公司数字化支撑平台 4. 建立公司数字化运营平台 5. 建立公司持续性的数字化人才梯队  
• 李勇:赋能业务强化数据思维
讲授专家:李勇 培训对象:1、希望学习数据思维及产品的人士; 2、企业内与产品、客户接触的管理、营销、服务人士; 3、企业内从事营销与服务工作的相关人士; 课程时间:1天 (6小时) 课程背景: 近些年来,随着 Growth Hack、精益化运营、数据化运营等概念渐入人心,数据产品数据思维这个名字被提及的次数越来越多。但究竟什么是数据思维和数据产品?数据如何来解决商业问题?本课程和大家一起分享这些问题。 课程大纲: 单元 大纲 内容 单元一 数据是什么 1. 数据即业务 2. 业务即数据 3. 数据认知的三个常见误解 单元二 数据思维是什么 1、 数源思维不等于数据思维 2、 数据思维不等于数学逻辑 3、 数据思维不等于KPI思维 4、 数据思维养成的四部曲 1) 数据导向定义 2) 拆分转换简化问题 3) 推理分析构建结论 4) 谋划方案驱动业务 单元二 数据思维到底能帮企业解决什么问题 1. 数据可以为企业将本增效 2. 数据可以为企业指明方向 3. 数据可以在企业所有日常决策中起到极为关键的作用 单元三 数据思维该如何建立 1. 感知数据 1) 如何培养数据敏感度 2) 为什么孤立的数据没有意义 3) 怎样发现数据隐藏的信息 4) 为什么同样的数据感受不一样 2. 收集数据 1) 为什么要对数据区别对待 2) 如何定量的把握一个事务 3) 怎么样确保样本能推断总体 4) 怎么定量的确定因果关系 3. 理解数据 1) 表征,分类,因果的关系 4. 操纵数据 1) 如何用数据指导觉得 2) 如何塑造受众感知 3) 怎样识别数据中的认知陷阱 单元四 数据思维下的指标打造 1. 如何理解业务指标 2. 常用的业务指标有哪些 1) 用户数据指标 2) 行为数据指标 3) 产品数据指标 4) 推广付费指标 5) 客户服务指标 3. 如何选择指标 4. 指标体系和报表 单元五 数据思维中的问题结构 1. 从整到分,从分到整 2. 结构化拆分问题的方法论 3. 相关问题的转化 4. 找到数据埋点的核心方法 5. 数据中的正反相成 单元六 数据分析和挖掘 1. 数据分析解决问题的过程 2. 数据分析如何明确问题? 3. 数据分析如何分析原因? 4. 数据分析如何提出建议?如何回归分析应用 单元七 数据应用和体系处理 1. 数据体系规划 2. 数据标准化底座建设 3. 数据标准化标签建设 4. 数据标准化应用建设 单元八 数据资产管理 1. 数据资产定义和3个特征 2. 数据资产管理现状与挑战 3. 数据资产管理的四个目标 4. 数据资产管理中的数据治理 5. 数据资产管理的七个成功要素 单元九 数据中台应用 1. 数据中台运营评估模型 2. 数据中台运营的四个价值 3. 数据中台资产运营机制 4. 数据中台成本运营机制  
• 李勇:大数据统计与分析实战
讲授专家:李勇 培训对象:互联网时代,希望学习数据分析的人士; 课程时间:2天 (12小时) 课程背景: 数据分析结果是否有效、是否能体现应有的价值,有时关系着企业经营的成败,但到底该如何确保数据分析的结果是有效的呢?本课程通过“案例+方法”的方式为数据分析人员提供全面、实用的理论指导和丰富、有效的实战案例。本课程系统、详细地介绍了数据分析知识的框架,分别从数据分析的类型、数据分析的作用、数据分析的步骤等多个方面讲解了一名合格的数据分析人员必须掌握的知识与技能。 课程收益: 培训完结后,学员能够: ² 了解什么是数据分析; ² 了解数据分析给企业和个人带来的帮助; ² 了解数据分析的基本方式和方法; 课程大纲: 单元 大纲 内容 单元一 什么是数据分析 1. 数据分析的三种类型 1) 描述性数据分析 2) 探索性数据分析 3) 验证性数据分析 2. 一般都对那些数据做分析 3. 数据分析的五个步骤 1) 收集数据 2) 处理数据 3) 展示数据 4) 撰写数据分析报告 单元二 数据分析对企业有哪些作用 1. 指导企业做好运营规划 2. 优化企业业务 3. 为企业创造新的商业价值 单元三 数据分析师需哟具备哪些技能 1. 掌握基本的理论知识 1) 统计学 2) 市场研究学 2. 常用的数据分析工具介绍 单元四 技能一:如何收集数据 1. 收集数据的常见问题 1) 不知道收集什么数据 2) 收集到的数据无用 3) 收集到的数据不全面 2. 收集数据遵循的三个原则 1) 数据必须真实 2) 数据无比准确 3) 数据必须可以使用 3. 收集数据的技巧 1) 制定收集计划 2) 正确决定数据分层 3) 选择合适抽样方法 单元五 技能二:如何分析数据 1. 数据分析常用方法 1) 基本分析法 2) 高级分析法 2. 数据分析的五个误区 1) 选取的样本容量有限 2) 忽略沉默客户 3) 错误判断数据的因果关系 3. 数据分析的三个技巧 1) 看趋势 2) 看分布 3) 看细化 单元六 技能三:如何展示数据 1. 数据高效展示的方法 1) 数据可视化 2) 数据形象化 2. 数据展示中的误区 1) 界面凌乱 2) 数据展示手法单一 单元七 技能四:如何撰写数据分析报告 1. 规范的数据分析报告包含了哪几部分? 2. 写分析报告应该注意的事项 1) 图文并茂,标题统一 2) 一定要有明确结论 3) 一定要有建议或者解决方案  

添加企业微信

1V1服务,高效匹配老师
欢迎各种培训合作扫码联系,我们将竭诚为您服务