魏凌睿
  • 魏凌睿“互联网+大数据”运营实战讲师
  • 擅长领域: 大数据 数字化转型 问题分析与解决
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数字网络视角下的场景化数据分析实战

主讲老师:魏凌睿
发布时间:2023-11-15 11:46:47
课程领域:互联网 大数据
课程详情:

第一讲:理解并利用个人数字网络

一、数字化网络对传统个人关系网络的冲击

1.节点和连接构成了数字化网络

2.网络视角分析场景状况的抓手

二、把自己打造成不可替代的数字网络节点

1.构建稳固的中心性底层逻辑(把握节点中心性三个特点)

2.搭建信息关系桥(占据网络重要空隙)

3.成为适应企业发展变化的“穿越者”(锻炼切换能力)

案例:如何判断谁是微信大V

讨论:如何利用节点理论实现人生目标

三、善用数字网络连接建立可靠关系并打造高效协同团队

1.建立同质的情感连接和异质的任务连接组建团队

2.巧用强关系和弱关系建立团队的沟通和领导机制

3.理解小世界网络建立团队外部资源的获取连接

案例:六度分隔现象

四、建设自己的有效数字网络

1.打造优先连接成为高影响力的超级流量节点

2.维护高质量的资源最大限度发挥效率

3.建立自己的高级网络

4.建设高韧性网络树立园丁式领导风格

5.利用组织中的非正式网络为目标服务

6.深入分析多模网络培养按需而动的数字化网络

7.分析数字化网络中的圈层设计互动模式

案例1:大众点评的信息瀑布分析

案例2:影响力扩散模型分析

案例3:校友网络分析

案例4:布雷斯悖论

 

第二讲:培养数字网络中的数据思维

一、数据化工作管理的本质

1.数据的四大类型

2.让数据说话——理解数据产生的背景

二、建立数据思维的框架

1.数据思维的起源

2.数据思维框架拆解

1)数据思维的三种境界:没数、有数、驭数

2)三方面区别数据思维和大数据思维的关系

幸存者偏差案例:应该在什么地方加装装甲(注意防止幸存者偏差)

a预测思维

b数学逻辑

cKPI思维

3)数据思维培养的四种方向

方向一:提升数字型感觉

方向二:建立平均回归原则

方向三:把握数据感觉

方向四:建立数据模型

4)数据思维培养五个步骤

第一步:问—业务问题转化为数据问题

第二步:拆—问题至细节的拆分

第三步:解—运用算法思维解决问题

第四步:谋—数据思维与科学人文思维的统一

第五步:现—可视化直观高效呈现

案例1:斯诺医生

案例2:汽车超速怎么调查

互动1:婚恋平台如何为客户服务的?

互动2:这样吃Pizza亏了吗?

测试:您的数商值是多少?

思考:某个城市一年的外卖数量?

 

第三讲:企业关键业务场景数据分析实战

一、业务发展战略分析

1.分析思路

2.相关战略分析方法的运用

1)外部环境分析利器——内外因素评价矩阵

2)层次分析法步骤:建立层次结构→准则比较→计算准则优先级→方案确定→检验

3)麦肯锡战略分析利器——GE矩阵

4)权重确定方法——权值因子判读/专家评分

5)变异系数法:平均分→标准差→变异系数

案例:如何找到钟意的他/她?

二、投资分析

1.预测分析法

1)预测原则

2)定性预测方法

3)定量预测方法:回归→假设检验

2.收益分析法

1)理解现金流量表

2)静态经济评价

3)动态经济评价

3.风险分析法

1)盈亏平衡分析

2)敏感性分析

3)概率分析

案例1:预测某电子产品的销售额

案例2:判断某项目是否可行

三、新产品研发分析

工具:用户需求分析KANO模型

1.模型的四类属性

1)必备需求

2)一维需求

3)魅力需求

4)可有可无需求

2.模型设计

3.模型应用

案例:研发部门各种feature的开发顺序分析

四、营销分析

1.分析思路

1)用户行为分析

2)4P营销组合法

3)营销效果评估

2.聚类分析

1)聚类分析思路

2)层次聚类

3)迭代聚类

案例:用户消费习惯分析

3.价格敏感度测试

工具:PSM模型

案例:某商品定价分析

4.品牌知觉图分析

1)品牌知觉图

2)问题设置

3)数据分析

4)操作步骤

案例:某品牌知觉图

5.定标比超分析

1)确定标杆

2)建立评价指标体系

3)比较、提出措施

案例:某产品渠道运营提升

6.漏斗分析

7.AIDA模型

1)广告投放地点

2)广告投放内容

3)广告投放时段

案例:某产品广告方案

五、运营分析——流转地图运用

1.流转地图5要素

1)横轴

2)流转节点

3)流转线段

4)流转数量

5)流转率

2.三类流转地图——全域、平台、局部

3.流转地图应用方式

1)评价效能

2)发现瓶颈

3)开辟新路

案例:某小程序电商运营整体提升

4.绘制流转地图

1)选择业务目标,确定关键结果

2)结合关键结果,反推高价值行为

3)量化页面数据,排布流转节点

4)套用数据模型,补齐流转数据

练习:绘制本企业的流转地图

五、数据分析

确定问题→分解问题→评估问题→决策执行

案例:某公司旗舰产品销售提升

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