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余星冰:商业分析运营与解码

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 商业模式

课程编号 : 38499

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适用对象

董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、人力副总等高管人员

课程介绍

【课程背景】

在当今复杂多变的商业环境中,企业面临着前所未有的挑战与机遇。市场动态快速变化,客户需求日益多样化,技术创新层出不穷,这些因素都对企业提出了更高的要求:不仅需要具备敏锐的市场洞察力和创新能力,还需要有高效的运营管理和执行能力来支撑企业的持续发展。商业分析运营作为企业管理的重要组成部分,是连接战略规划与实际操作的关键环节。它通过系统地分析商业模式、目标量化、策略制定等,帮助企业优化资源配置,提高决策效率,增强市场竞争力。

随着大数据、人工智能等新技术的发展,传统的商业运营模式正经历着深刻的变革。如何在这样的背景下构建一个既能适应外部环境变化又能满足内部管理需求的高效运营体系,成为了每个企业管理者必须思考的问题。对于咪咕视讯这样的创新型企业来说,面对不断涌现的新技术和新业务形态,更需要一套行之有效的商业分析运营方法论来指导实践。本课程旨在为企业管理层提供这样一套工具箱,通过深入剖析商业运营的基础理论和最新趋势,结合丰富的实战案例和互动研讨,帮助管理者掌握最新的商业分析技术,提升团队的目标设定和执行能力,从而更好地应对市场挑战,实现企业的长期稳定发展。

此外,课程还将特别关注如何将公司目标转化为具体的、可量化的部门和个人任务,并建立一套科学合理的绩效评估体系。这不仅是对传统管理模式的一种补充和完善,更是为了确保企业在追求短期效益的同时,不偏离长远发展目标。通过对商业模式的深度剖析,参与者能够识别出潜在的增长点和风险点,为企业的可持续发展奠定坚实基础。同时,课程中关于策略制定和保障措施的内容,将有助于学员们理解并掌握如何在复杂的市场环境中保持竞争优势,以及如何有效地进行风险管理,确保各项决策和行动都能够得到切实的落实。

【课程收益】

1. 掌握商业运营基本概念与核心任务,提升商业敏感度。

2. 深入理解商业模式构成要素,学会制定并优化商业模式。

3. 掌握目标量化与执行体系,提升工作效率与成果质量。

4. 学会制定有效的商业运营策略,增强企业竞争力。

【课程特色】

干货多,紧贴业务,案例生动,互动研讨,工具实用,落地性强

【课程对象】

董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、人力副总等高管人员

【课程时间】

0.5天(6小时/天)

【课程大纲】

一、商业运营基础

· 定义与核心:解析商业运营的基本概念与核心任务。

· 小组讨论:探讨成功与失败商业模式的关键要素。

二、商业模式深度剖析

· 商业模式基本要素解构

1) 介绍商业模式制定的构成,并分析基本方法:天地彼己客

2) 商业模式的起点:客户与客户价值

3) 商业模式的基本结构:who,what,how

· 案例解析:解析某公司商业模式

1) 价值主张

2) 客户关系

3) 渠道要素

三、目标量化与执行体系

· SMART原则:讲解SMART原则在目标设定中的应用。

· 细化与执行:将公司目标细化成可量化的目标和可执行的工作体系。

· 关键指标的设定与方法论

1) 麦肯锡7S

2) 西肖尔三层结构

3) 14项关键指标

· 案例分析:某公司战略级目标的设定

1) 小组讨论:如何制定本部门目标

2) 研讨工具:1-3-10年

. 商业运营策略制定

· 策略制定:讲解如何制定有效的商业运营策略。

· 保障措施:探讨策略执行的保障措施。

· 风险评估:进行风险评估,并制定相应的应对方案。

· 案例分析:某公司商业目标运营落地案例

. 经验分享与总结

· 学员心得:学员分享自己的学习心得和实际应用案例。

· 课程总结:总结本次课程的主要内容和收获,产出行动计划。

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【课程背景】 在数字化转型的大潮中,企业运营越来越依赖于数据驱动。然而,仅仅拥有数据并不足以保证成功,关键在于如何将数据转化为有效的运营策略并执行到位。本课程旨在培养学员在数据化运营方面的核心能力,包括数据挖掘、分析、解读以及基于数据的策略制定与执行。通过深入学习,学员将掌握如何构建数据驱动的运营体系,提升运营决策的科学性和精准度,从而在激烈的市场竞争中实现高效运营和持续增长,为企业创造更大的价值。 【课程背景】 1、 掌握数据化运营核心,明确数据化运营对企业发展的意义 2、 构建数据驱动体系,设计并应用高质量的数据指标来评估业务表现; 3、 提升决策精准度,实现高效运营与持续增长。 【课程对象】 品牌零售、营销、运营、数据分析及零售从业者等人员 【课程时长】 1-2天(6小时/天) 【课程大纲】 一、数据化运营与数据指标 1、什么是数据化运营? ● 定义与理解 ● 目标设定 ● 指标设计 ● 指标应用 2、数据化运营本质 3、数据化运营目标与目的 4、数据运营与数据化运营的区别 5、数据指标 ● 过程型指标 ● 结果型指标 案例:支付宝结果指标到过程指标的拆解(案例可根据行业更换) 6、如何设计高质量的数据指标 7、数据指标的组合应用 8、电子商务数据指标与指标多样性困扰 9、我们需要关心哪些核心指标 ● 核心理论: ● 西肖尔的三层指标检验标准 案例:某制造业关键数字化运营指标制定(案例可根据行业更换) 10、运营活动的量化 ● 运营活动要素 ● 需要哪些过程指标与结果指标 案例:天猫双十一指标拆解案例(案例可根据行业更换) 二、数据分析与策略 1、数据采集 ● 数据获取与准备:数据采集的方法及数据清洗的重要性。 ● 分析框架:提供一套分析流程,从明确分析目标到数据可视化展示。 ● 策略制定:基于数据分析的结果来制定有效的运营策略。 2、数据处理 ● 采集、清洗、预处理数据。 ● 数据清洗 ● 数据预处理 3、数据分析框 ● 构建用户、行为、洞察分析框架。 ● 用户 ● 行为 ● 洞察 4、数据分析的5大步骤 ● 明确目标 ● 数据预处理 ● 特征分析 ● 算法建模 ● 数据表达 5、数据可视化 ● 可视化方式 ● 可视化价值 6、数据报告 7、形成策略 ● 数据指导策略 ● 功能优化 ● 迭代与创新 ● 问题解决 8、数据价值 ● 数据可洞察真相 ● 数据可转化行动 ● 数据的引导思路 案例: 20万零售店运营管理 三、数据化运营体系建设行动指南 1、数据化运营体系商业目标 ● 体系建设: ● 路径选择: ● 思路梳理: 2、数据化运营体系定位与价值 ● 释放数据价值 ● 让决策更科学 ● 让决策更高效 ● 使运营更智慧 3、数据化运营体系建设方法论 ● 数据体系 ● 运营体系 ● 方法体系 ● 组织体系 4、企业数据化运营体系建设的路径选择与行动指南 5、数据化运营7大思路 ● 分解思路 ● 追踪思路 ● 结合思路 ● 对比思路 ● 节点思路 ● 锚点思路 ● 行为标记思路 6、数据能力赋能运营 - 运营进阶 ● 明确体系的商业目标、定位与价值。 ● 体系建设方法论,包括:数据、运营、方法和组织体系。 ● 路径选择与行动指南:七大运营思路。 ● 数据能力对运营进阶的重要性。

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