课程简介
随着“大数据”概念的普及应用，企业从“自动化”向“智能化”方向转变，可“如何实现数据驱动”、“如何做好精细化管理”仍是很多企业的难题。
“数据化运营和精益数据分析”核心不在于是否有足够多的数据，而是面对海量数据时如何更加系统、高效地运用，从而指导实际业务工作，实现业务增长。
讲师结合过往多年互联网大厂及咨询工作中数据分析的实战经历，总结并提炼出“数据化运营系统模型”，从数据分析工作流和各行业实际业务出发，通过“分析思维”、“分析框架”、“分析工具”、“分析方法”四个方面，打造适用于互联网及传统行业员工的全方位训练计划，整体提升员工在实际工作中有关数据的“全局性意识”和“体系化技能”。
目标收益
1、用数缺逻辑。在日常处理数据的过程中，常常很难挖掘出数据的内在价值，通过数据给予业务有效的洞见和决策。
2、分析少体系。有一定的数据意识用数据去处理问题，但是缺少从识别到解决的一整套系统性方法，不管是问题筛选还是提案输出，都缺乏系统的分析能力。
3、驱动少依据。我们常常强调数据驱动业务，但是如果无法有效看懂数据、用好数据、系统性地梳理每一个增长点，就无法给予业务有效反馈和增长建议。
培训对象
1、本课程为数据分析实战进阶课程，适合需要通过数据分析实现能力提升和业务增长的岗位
2、正在进行数字化转型工作的企业员工可重点关注。
课程大纲
| 一、数据从哪来：运营指标分类及差异 |
数据采集的流程及方法： •数据采集遵循的法则 •常见的获取数据的途径及方式 常见的运营数据指标分类及差异 •行为指标、过程指标、业务指标 如何选取最核心的运营指标 |
| 二、数据能建模：运营的数据模型是什么 |
如何用模型快速理解业务 •阿里指标体系搭建模型 •指标体系搭建的通用方法论 如何搭建活动运营及用户运营指标体系来监测业务 案例： •BAT业务的核心指标及建模流程确定 •从天猫的流量、转化、运营、会员、财务5大指标看具体的对应策略 |
| 三、运营可细化：从方法论经验到大厂实践 |
如何用数据指导用户运营 •BAT大厂都在用的用户分层方法 •如何实现精细化运营 •如何通过RFM、沙盘、RARRA对用户分层 案例： •售前、交付、售后的运营指标体系搭建流程讲解 •京东618电商运营方法详解 •互联网金融产品的用户分层思路深度剖析 |
| 四、分析有条理：顶级咨询都在用的框架 |
数据化运营解决问题的全套分析框架是什么？——SSA模型 •研究策略型、解决方案型、分析原因型框架的步骤及运用 如何才能懂业务： •建立业务链全局视角的4个步骤 掌握分析利器——拆解： 从MECE到具体业务问题的拆解全流程 |
| 五、方法易掌握：数据化运营必备的方法 |
常见分析方法的实际运用 •数据推导：归纳、演绎分析 •数据处理：对比、留存、聚类分析 •数据挖掘：相关、回归、路径分析 案例： •沃尔玛交易额下滑原因分析 •如何实现B站全年会员收入的KPI分解 •如何用分析框架理解拼多多的核心业务 |
| 六、用户留得住：如何用数据提高用户黏性 |
用户生命周期及成长路径策略 •如何提高单个用户价值 •如何延长用户时长 •如何设计用户激励机制 案例： •阿里数据团队建立业务信任的“三板斧” •阿里内部让汇报“零中断”的任务清单 |
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一、数据从哪来：运营指标分类及差异 数据采集的流程及方法： •数据采集遵循的法则 •常见的获取数据的途径及方式 常见的运营数据指标分类及差异 •行为指标、过程指标、业务指标 如何选取最核心的运营指标 |
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二、数据能建模：运营的数据模型是什么 如何用模型快速理解业务 •阿里指标体系搭建模型 •指标体系搭建的通用方法论 如何搭建活动运营及用户运营指标体系来监测业务 案例： •BAT业务的核心指标及建模流程确定 •从天猫的流量、转化、运营、会员、财务5大指标看具体的对应策略 |
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三、运营可细化：从方法论经验到大厂实践 如何用数据指导用户运营 •BAT大厂都在用的用户分层方法 •如何实现精细化运营 •如何通过RFM、沙盘、RARRA对用户分层 案例： •售前、交付、售后的运营指标体系搭建流程讲解 •京东618电商运营方法详解 •互联网金融产品的用户分层思路深度剖析 |
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四、分析有条理：顶级咨询都在用的框架 数据化运营解决问题的全套分析框架是什么？——SSA模型 •研究策略型、解决方案型、分析原因型框架的步骤及运用 如何才能懂业务： •建立业务链全局视角的4个步骤 掌握分析利器——拆解： 从MECE到具体业务问题的拆解全流程 |
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五、方法易掌握：数据化运营必备的方法 常见分析方法的实际运用 •数据推导：归纳、演绎分析 •数据处理：对比、留存、聚类分析 •数据挖掘：相关、回归、路径分析 案例： •沃尔玛交易额下滑原因分析 •如何实现B站全年会员收入的KPI分解 •如何用分析框架理解拼多多的核心业务 |
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六、用户留得住：如何用数据提高用户黏性 用户生命周期及成长路径策略 •如何提高单个用户价值 •如何延长用户时长 •如何设计用户激励机制 案例： •阿里数据团队建立业务信任的“三板斧” •阿里内部让汇报“零中断”的任务清单 |
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