財業(yè)融合---數(shù)智經濟時代運營商經營分析與AI實操

  培訓講師：李勇

講師背景：
李勇——華為背景互聯(lián)網(wǎng)產品運營專家-山東大學研究生計算機專業(yè)10多年互聯(lián)網(wǎng)電商平臺運營實戰(zhàn)經驗10多年企業(yè)管理與培訓經驗上海鯨工網(wǎng)COO易車配網(wǎng)絡產品VP互聯(lián)網(wǎng)產品及運營專家互聯(lián)網(wǎng)營銷與策劃專家國際職業(yè)培訓師行業(yè)協(xié)會認證高級講師曾就職于：華 詳細>>

李勇
    課程咨詢電話：

財業(yè)融合---數(shù)智經濟時代運營商經營分析與AI實操詳細內容

財業(yè)融合---數(shù)智經濟時代運營商經營分析與AI實操



培訓對象：互聯(lián)網(wǎng)時代，希望學習數(shù)據(jù)分析經營分析的人士；





課程時間：2天 (12小時）





課程背景：



本課程主要是在數(shù)智經濟時代背景下，針對當前市場經營分析的新挑戰(zhàn)，旨在解決學員在業(yè)務與戰(zhàn)略融合、深度業(yè)務理解以及有效解決方案提出等方面的問題。課程將結合理論與實踐，通過經典案例分析與實操演練，提升學員的市場經營分析能力。





課程收益：



培訓完結后，學員能夠：



受益一：深入理解數(shù)智經濟時代市場經營的新趨勢和挑戰(zhàn)；



受益二：掌握業(yè)務與公司戰(zhàn)略有效融合的方法與技巧；



受益三：提升對業(yè)務的深度理解認知，能夠針對短板提出有效解決方案；



受益四：學習并掌握常用的經典經營分析工具與方法，提高工作效率。





課程大綱：









































































單元





大綱





內容





單元一





明勢：數(shù)智經濟時代與運營商的挑戰(zhàn)





1.數(shù)智經濟時代的特征與趨勢



1.1 宏觀經濟環(huán)境下的數(shù)智化發(fā)展



1.2 運營商在數(shù)智經濟時代的角色與挑戰(zhàn)



案例：某運營商在數(shù)智化轉型中的成功經驗



2.市場經營分析的新要求



2.1 業(yè)務與戰(zhàn)略的融合需求



2.2 深度業(yè)務理解的重要性



案例：通過分析用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化產品策略的案例



討論課題：如何結合公司戰(zhàn)略進行市場經營分析







單元二





運營商經營分析的核心要素





1.經營分析的定位與目的



1.1 經營分析在運營商決策中的作用



1.2 明確經營分析的目標與期望結果



案例：一次成功的經營分析如何助力決策



2.經營分析的維度與誤區(qū)



2.1 關鍵指標的選擇與解讀



2.2 避免常見誤區(qū)，提高分析準確性



案例：某運營商經營分析中的誤區(qū)與糾正



討論課題：如何選擇合適的經營分析維度





單元三





市場經營分析實務操作





1.數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析基礎



1.1 數(shù)據(jù)挖掘的常用方法與技術



1.2 數(shù)據(jù)分析的流程與注意事項



案例：通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)潛在商機的案例



2.運營商業(yè)務客戶典型數(shù)據(jù)分析方法



2.1 洞察客戶行業(yè)特性和用戶屬性



2.2 用戶行為分析與預測模型



2.3 市場競爭分析與定位策略



案例：利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化產品定價策略的案例



討論課題：如何運用數(shù)據(jù)分析解決實際問題





單元四





數(shù)據(jù)分析如何給經營分析帶來價值





1.市場趨勢分析：通過數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以洞察市場趨勢，了解消費者需求變化，為產品研發(fā)、市場定位及營銷策略提供有力支持。



2.銷售預測與優(yōu)化：利用歷史銷售數(shù)據(jù)進行預測分析，幫助企業(yè)合理安排生產計劃、庫存管理以及銷售策略，提高銷售效率和客戶滿意度。



3.客戶行為分析：通過深入分析客戶的購買行為、偏好和消費習慣，企業(yè)可以制定更精準的營銷策略，提升客戶滿意度和忠誠度。



4.成本控制與效益分析：數(shù)據(jù)分析可幫助企業(yè)精確核算各項成本，發(fā)現(xiàn)成本節(jié)約的潛在領域，提高經營效益。



5.供應鏈管理優(yōu)化：通過對供應鏈數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以優(yōu)化庫存管理，提高物流效率，減少不必要的浪費。



6.產品性能與反饋分析：收集并分析用戶對產品的反饋數(shù)據(jù)，以及產品的性能數(shù)據(jù)，有助于企業(yè)改進產品設計和功能，提升產品質量和市場競爭力。





單元五





AI如何協(xié)助做好經營分析





1. 經營分析辦公文檔生成：AI可以自動創(chuàng)建和更新經營報告、數(shù)據(jù)表格等文檔，大大提高工作效率。



數(shù)據(jù)清洗與整理：AI能夠快速準確地清洗和整理大量數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供干凈、整齊的數(shù)據(jù)集。



2. 數(shù)據(jù)分析與預測



統(tǒng)計分析：AI能夠進行復雜的統(tǒng)計分析，如回歸分析、時間序列分析等，揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢。



市場預測：基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的深度挖掘，AI可以預測市場趨勢，幫助企業(yè)把握市場動態(tài)。



3. 行業(yè)經營數(shù)據(jù)推薦與營銷



行業(yè)畫像構建：AI能夠細致分析行業(yè)畫像



智能推薦系統(tǒng)：根據(jù)行業(yè)畫像和行業(yè)變化，AI協(xié)助做好行業(yè)洞察。







 

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