中层管理者数字分析培训

麦肯锡报告指出，企业数字化转型失败率高达80%，原因不是技术和设备，而是认知误区、组织适配。其中组织适配一方面要重构公司组织，另一方面就要培养员工的数据分析能力，本课程就是给中层员工讲的数字化通识课，从而给组织赋能。同时也会破除中层的认知误区，清楚地知道数字化能做什么，不能做什么。

具体而言本课程包括如下内容：

提升认知：通过各种维度的数据展现，可以帮你认知用户、挖掘新用户。

发现问题：通过数据可指导业务人员发现问题，从而解决问题。

评估效果：解决完毕后如何评估？这仍然用数据说话。

如何做到？ 我们不能单纯地学习数据分析知识，而要结合业务、底层逻辑来学习，从而学以致用。同时要理解，数据分析是分析问题的一个环节，我们不仅仅要学习数据分析，还要学会系统思考。本课程就是围绕这些逻辑构建的，从而全面提升数字能力。

一、为什么数据能力是必备技能？

1.新时代下的管理和业务困惑

2.数据分析如何解决这些困惑

案例：中小餐厅、中小制造企业、某上市教育公司

二、数据指标的全景地图

1.常见的数据指标有哪些？

2.选择数据指标的基本原则

3.什么是数据指标体系？

案例：金融公司、零售公司、内容行业

四、用数据分析解决问题的思路是什么？

1.明确业务问题：如何确定业务的价值、用户的底层需求？

2.明确业务指标：如何设定数字和非数字的KRO指标？

3.进行业务设计：如何设计业务流程，并拆分数字指标？

4.评估效果和提升认知：如何看数来提升业务认知，拆分细分人群？

5.数据分析的能与不能：什么时候数据分析是错误的？ 

工具：A/B测试、用户画像、数据建模

案例：在线教育业务系统搭建

三、数据分析如何用在公司业务中？

1.对问题进行拆分和重组

工具：5W1H、逻辑树分析法、库伯的5类14项

案例：在线教育、电信公司、某中型企业

2.定位数据的波动的原因

工具：对比、假设、相关度和群组分析法

案例：分析线下教育企业数据波动、复购率下降原因。

3.销售型企业的业务指标设定、营销策略设定

工具：RFM、AARRR、漏斗分析方法

案例：餐饮企业个性化营销、电商\电信企业个性化推荐

4. 企业大数据分析、策略制定

工具：决策树、K近领法、线性回归，数据建模、维度拆分

案例：机票推荐、金融风控、汽车/房产

五、如何快速有效地获得数据

1.日常数据访谈如何做？

2.数据调查的问卷设计？

3.如何用互联网获得数据？