【學習方式】：面授

【課程分類】：業務類—培訓

【培訓對象】：中高層、中基層

【核心講師】：徐增利

【關鍵詞】：戰略轉型 組織架構 數字化 智能化 大數據  數據運營 產品及用戶思維轉型的能力體系

【學習目標】：

1、 了解什么是產業互聯網；

2、 了解什么是數字化敏捷；

3、 掌握一些大數據的分析方法；

4、 了解產業互聯網數字化與敏捷是怎樣支持公司的業務發展；

5、 通用數字化與敏捷在建筑領域應用的一些案例，理解轉型的重要性；

6、 數字化與敏捷轉型如何落地；

【課程學時】：1-2天，了解客戶的需求后，每次定制課程

【課程大綱】：

1、 互聯網與產業互聯網

互聯網與產業互聯網的定義

產業互聯網的定義及發展趨勢

產品思維朝產業思維發展

馬云、馬化騰為何都要大舉收購零售公司

云計算與大數據

產業互聯網對上游、下游是如何管控的

案例分析：阿里、騰訊、寶武集團的產業互聯網轉型

2、 產業互聯網的平臺應用

平臺應用架構與技術架構

產業互聯網平臺應用案例

分組討論：我們所在的行業如何應用工業互聯網，要注意哪些問題與風險

3、 數字化與前端應用

現有數字化經營管理模式方面的一些特點與痛點

數字化與敏捷之間的關系

為什么敏捷需要先行于數字化，而勇氣需要先行于敏捷

敏捷在建筑科技開發領域的應用

案例分享

用戶消費價值重新被定義

電子商務、微營銷、O2O、社群、場景營銷、新零售等

新零售為什么會火起來

用戶推動用戶，用戶生產內容、用戶推動產品發展

定位（用戶、產品、商業模式）、用戶研究、用戶體驗、產品、團隊管理、人才培養、開放、創新、文化

為什么我們大部分產品運營的并不好，運營得好的屈指可數

4、 數字化與大中臺戰略

一切靠數據說話

平臺運營與數據運營體系的建設與管理

大數據分析、產品優化、運營策劃

數據運營體系包含的內容：內容數據、商業數據、運維數據

數據規范、用戶畫布與行為分析

數據運營指標的提取與分類

數據運營指標建立的案例

數據支撐產品精細化運營

電商用戶精細化數據營銷案例

用戶行為數據案例

大數據-消費者畫像，需求識別，精準推薦

用戶標簽與人工智能

5、 數據分析與挖掘

數據分析的方法

1)事前分析：
如何預測各類指標
如何建立考核指標
支持的決策
精細化運營
2)事中分析：
實時監控效果
實時反饋和分析原因、調整
3)事后分析：
回顧分析效果、原因、優化
如何指導下一步的戰略調整

數據挖掘工具，如 R 語言/SPSS/SAS/SQL；

大數據的管理通常包括哪些內容

企業如何最低成本最小代價實現大數據

大數據在產業互聯網應用工具及舉例

6、 如何數字化敏捷轉型升級

以用戶/客戶為中心的管理模式

數字化與敏捷轉型需要哪些條件

轉型需要什么樣的組織架構與相關的機制保障

持續改進,產品型組織流程再造與優化

遇到的困難如何解決

用戶體驗通常與數字化敏捷息息相關

用戶體驗報告案例分析

7、 總結

課程知識要點總結

推薦的文章與書籍

后續的行動計劃

【培訓準備清單】：

1、 學員分成若干組（建議最多不超過6組）

2、 必須能上網

3、 3種不同顏色的便利貼

4、 A3紙張若干，大于10張

5、 一堵墻或一個平面(白板）