《數據化運營策略與執(zhí)行課程》
2025-09-06 05:12:21
講師:余星冰 瀏覽次數:159
課程描述INTRODUCTION
· 營銷總監(jiān)· 運營總監(jiān)· 高層管理者· 中層領導



日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
運營策略課程
【課程背景】
在數字化轉型的大潮中,企業(yè)運營越來越依賴于數據驅動。然而,僅僅擁有數據并不足以保證成功,關鍵在于如何將數據轉化為有效的運營策略并執(zhí)行到位。本課程旨在培養(yǎng)學員在數據化運營方面的核心能力,包括數據挖掘、分析、解讀以及基于數據的策略制定與執(zhí)行。通過深入學習,學員將掌握如何構建數據驅動的運營體系,提升運營決策的科學性和精準度,從而在激烈的市場競爭中實現高效運營和持續(xù)增長,為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。
【課程背景】
1、 掌握數據化運營核心,明確數據化運營對企業(yè)發(fā)展的意義
2、 構建數據驅動體系,設計并應用高質量的數據指標來評估業(yè)務表現;
3、 提升決策精準度,實現高效運營與持續(xù)增長。
【課程對象】
品牌零售、營銷、運營、數據分析及零售從業(yè)者等人員
【課程大綱】
一、數據化運營與數據指標
1、什么是數據化運營?
定義與理解
目標設定
指標設計
指標應用
2、數據化運營本質
3、數據化運營目標與目的
4、數據運營與數據化運營的區(qū)別
5、數據指標
過程型指標
結果型指標
案例:支付寶結果指標到過程指標的拆解(案例可根據行業(yè)更換)
6、如何設計高質量的數據指標
7、數據指標的組合應用
8、電子商務數據指標與指標多樣性困擾
9、我們需要關心哪些核心指標
核心理論:
西肖爾的三層指標檢驗標準
案例:某制造業(yè)關鍵數字化運營指標制定(案例可根據行業(yè)更換)
10、運營活動的量化
運營活動要素
需要哪些過程指標與結果指標
案例:天貓雙十一指標拆解案例(案例可根據行業(yè)更換)
二、數據分析與策略
1、數據采集
數據獲取與準備:數據采集的方法及數據清洗的重要性。
分析框架:提供一套分析流程,從明確分析目標到數據可視化展示。
策略制定:基于數據分析的結果來制定有效的運營策略。
2、數據處理
采集、清洗、預處理數據。
數據清洗
數據預處理
3、數據分析框
構建用戶、行為、洞察分析框架。
用戶
行為
洞察
4、數據分析的5大步驟
明確目標
數據預處理
特征分析
算法建模
數據表達
5、數據可視化
可視化方式
可視化價值
6、數據報告
7、形成策略
數據指導策略
功能優(yōu)化
迭代與創(chuàng)新
問題解決
8、數據價值
數據可洞察真相
數據可轉化行動
數據的引導思路
案例: 20萬零售店運營管理
三、數據化運營體系建設行動指南
1、數據化運營體系商業(yè)目標
體系建設:
路徑選擇:
思路梳理:
2、數據化運營體系定位與價值
釋放數據價值
讓決策更科學
讓決策更高效
使運營更智慧
3、數據化運營體系建設方法論
數據體系
運營體系
方法體系
組織體系
4、企業(yè)數據化運營體系建設的路徑選擇與行動指南
5、數據化運營7大思路
分解思路
追蹤思路
結合思路
對比思路
節(jié)點思路
錨點思路
行為標記思路
6、數據能力賦能運營 - 運營進階
明確體系的商業(yè)目標、定位與價值。
體系建設方法論,包括:數據、運營、方法和組織體系。
路徑選擇與行動指南:七大運營思路。
數據能力對運營進階的重要性。
運營策略課程
轉載:http://runho.cn/gkk_detail/323374.html