移动互联网时代下的智能化管理

【课程背景】

截止2016年，中国已达8.5亿互联网用户，越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。互联网的核心是“连接一切”，这就是“互联网+”。可以说，未能足够利用互联网思维方式，没有把互联网+商业模式与用户连接起来的的企业是没有未来的企业，必将被市场淘汰。

尽管全球经济正在经历寒冬，但是互联网的发展却如日中天。越来越多的企业已经尝到了转型互联网思维方式和商业智能的甜头！

1、在当今经营成本日益高涨的市场竞争环境下，企业如何利用互联网和商业智能找到创新模式、突破困局？

2、在消费者行为方式动态化的大背景下，企业如何依托商业智能，实现低成本战略突围？

【课程收益】

通过讲师多年在智能化管理中的实际工作经历，将人工智能技术理论与营销运营业务实战案例相结合的方式，帮助学员掌握核心互联网思维及传统企业智能化转型关键运作要点，通过商业智能化手段低成本制胜市场，实现企业的战略突围，构筑数字时代的企业的核心竞争能力。

【课程方式】

结合当今企业竞争与互联网发展趋势，通过理论与实战案例解析相结合的方式进行授课，内容严谨充实又不乏轻松幽默，同时加入学员案例现场演练和点评，增强课程的互动性。

【课程对象】管理团队、技术团队及所有涉及传统企业专业的人员

【课程大纲】

第一天课程

一、思维导入：认识互联网时代

1、 当下互联网思维现象的深度思考

2、 商业智能的前世今生——早期：报表和查询时代

3、 中国商业智能发展简史及成功企业案例分析

4、 互联网思维是什么？互联网+是什么？商业智能是什么？

二、智能化传统行业的发展趋势

1、 企业运营核心竞争力的界定和特征

2、 通过智能化营销了解用户的需求

3、 赢在“智能化营销”——借势大数据

4、 企业商业智能的动力: 大数据、云计算、工业4.0与人工智能

5、 未来商业智能 10 大趋势

6、 企业商业智能运营推动传统企业互联网转型

三、营销从数据化到智能化

1、 商业智能BI的三个层次——数据报表、数据分析、数据挖掘

2、 商业智能架构系统 = 商业智能 + 诊断分析 + 预测分析

3、 商业智能与商业分析的区别

4、 商业数据智能可视化

5、 商业智能化释放大数据的价值

6、 商业智能如何作出正确的判断

四、数据从何而来——精准营销及口碑传播

1、 ”互联网+媒体“的特点、商机与挑战

2、互联网思维带来的新媒体营销变革与应对机制

3、新媒体营销的主要内容和手段

4、新媒体营销传播特点：分众、精准、个性、交互、口碑、长尾

5、如何增强用户体验来提高用户的访问粘性 

第二天课程

五、互联网思维及成功案例

1、用户思维

——把握用户的核心需求

——如何利用用户体验开展营销

2、跨界思维

——行业边界的模糊

——如何做颠覆式创新

3、简约思维

——“简”是王道

——如何“简”而不“乏”

4、极致思维

——抓住用户痛点

——如何把握兴奋点

5、迭代思维

——先开炮后瞄准

——如何有效微创新

6、免费思维

——羊毛出在狗身上让狗付费

——如何规划互联网时代的商业模式

7、口碑思维

——口碑的独特优势

——如何把握口碑的关键节点

8、大数据思维

——大数据现代企业的仪表盘

——如何让大数据助力高效运营

9、平台思维

——建设生态圈

——如何建立互联网时代的联盟

六、企业商业智能在各行业应用案例

1、京东用技术开启商业智能化

A. 投资回报率的计算

B. 零售全面智能化

C. 客户价值的细分，如何做客户运营

D. ARPU值的关键作用与法则

2、7-11连锁零售企业管理利器——平台化

A. 店铺业绩提升六大要素

B. 数据帮助提高销售量

C. 奇妙的关联销售

分组讨论：资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析

3、游戏运营暴利的秘诀

A. 游戏如何让玩家欲罢不能——基于数据挖掘的奖励、积分模式

B. 游戏中经济系统的维护模式

4、电信企业通过数据挖掘改善企业营销模式

分组讨论：如何更有针对性的建立营销模式，从规模营销到定点营销

5、通过数据挖掘提升银行信用卡客户忠诚度

分组讨论：从信用卡数据分析，到防止客户流程

七、大数据应用概述

1、什么要做数据挖掘——多学科的融合

2、数据挖掘的功能：分类、预测、推估、关联、聚类、可视化

3、如何收集、处理海量数据

4、数据挖掘中的十大经典算法

5、数据质量管理四大要素

6、数据挖掘建模、流程及分析指标

八、数据挖掘中的要点

1、 建立运营数据挖掘模型的4个步骤

2、 数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美

3、 数据挖掘常用的工具

4、 如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题

5、 数据挖掘技能提升十大必杀技

6、 数据挖掘中易犯的错误——给数据分析师的五个忠告

九、商业智能数据营销该如何落地

1、 营销模式的智能化

2、 与用户关系的智能化

3、 产品定位的智能化

4、 通过精益管理体现智能化

5、 企业智能化端到端一体流程