2019-04-19 更新 428次浏览
【培训大纲】
第一讲、“大数据、大生意”:
1.概述
◊大数据概念和特点
◊大数据需要哪些技术支撑
◊大数据能够带来哪些新应用?
2.大数据时代的“互联网思维”模式
◊互联网思维——先圈用户再挣钱
◊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
◊产品设计的互联网思维?——小米手机
◊产品的大数据分析——哪些维度?
◊如何“产品为中心”发展为“客户为中心”?——有数据就有可能
5.大数据分析对电网的影响
◊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
第二讲、大数据下的经营“透视”:
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)
制造业产品营销的特点(如何突出附加值?)
传统营销如何转型互联网营销?
产品如何“私人订制”?
◊产品的客户服务
大数据能够发现哪些产品质量问题?
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
4、大数据营销的作用和价值
◊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
◊产品中互联网思维创新设计
如何用微信“卖肉夹馍“?
如何用微信卖产品?
◊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
6.大数据对企业的精细管理提升
◊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
◊员工的量化绩效评定——计件之后计量
案例:在线诊断同期线损,堵住电量损失漏洞
7.大数据提升企业的产品质量
◊建立量化的产品管理方法——辣椒的辣度评定
◊产品制造过程的管理控制——监控大数据分析
◊产品问题的及时监控——温度、风速等异常早发现
◊产品订制的范例——好莱坞大片的大数据
◊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)
◊服务数据内容(客户服务数据的保存)
◊制造行业数据的特点:(数据类型杂、数据量大等)
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
◊数据的基本分析工具EXCEL等
◊数据的归类存放(建模型)
◊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
◊数据挖掘:“啤酒和尿布”的故事
◊高级的数据挖掘工具EXCEL等
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)
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
在市场推广活动中的应用
◊市场推广活动的全程分析与管理数据分析
◊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)
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
◊有效的销售计划和销售目标设立
◊销售的有效计划和跟踪机制建立方式
◊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”
在财务管理中的应用
◊公司盈利能力趋势分析
◊直观、动态的预算体系建模方式
◊产品上市财务预测案例分析
◊固定资产投资判断模型
◊项目现金流量与投资回报模型
◊财务比例分析与财务模型应用
案例:打通资金脉络,为企业降本增效
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
◊绩效驱动因素动态模型建立
◊业务人员行为分析建模
案例:抢修人员结构合理性量化分析
第六讲控制分析
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
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
4.数据分析,建立模型
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
课程标签:电力、互联网、银行