『管理者數據思維訓練』

——數字智能時代優秀管理者數字能力提升必修課

趙興峰老師©版權課程

課程背景：

數據智能時代，企業越來越重視數據，希望管理者能夠用數據做出更科學合理的決策，能夠“量化經營，科學管理”。然而，多數的企業管理者數據敏感度不足，缺少數據意識和數據思維，面對復雜的業務場景和繁雜的數據集，無從下手，無所適從，極度不適。

如何提升企業管理者的數據 意識，提高數據敏感度，能夠從數據中發現問題、發現規律、發現機會甚至發現未來的趨勢，從而能夠在決策上解決問題、洞察規律、把握機會，帶動管理創新，提高管理效率，提升盈利能力，創造新營收。

企業數據質量不高，數據不準確，數據管理混亂。問題的根源在于各層級管理者的數據意識不足，對數據管理的重視程度不高，甚至以影響業務開展為由拒絕采集和記錄數據，導致數據不全面，不完整，不及時，不準確。所以，提升管理者的數據意識，提高他們對數據的重視程度尤為重要。

企業不缺數據，缺少的是對數據的分析和挖掘。企業信息系統和員工電腦中都有大量的數據，這些數據因為缺少管理和分析挖掘而造成管理浪費、機會浪費，甚至帶來損失。如果各層級管理者都能夠學會管理數據、分析數據和應用數據，企業的數據資產價值就能夠更高效地發揮。然而，管理者管理數據、分析數據和應用數據能力的提升背后需要管理者有基本的數據意識、數據敏感度和數據思維，這些是底層的基礎。否則數據能力難以提升，數據習慣難以養成。

“思路決定出路”，有了數據思維，就有了數據分析的思路，有了數據分析思路，就能夠對現有數據進行分析挖掘，就能獲得數據價值正向激勵，進而不斷養成數據習慣。數據思維訓練是第一步，接下來就是數據分析方法的訓練，然后就是數據應用于業務的探索和嘗試。作為企業數據應用于管理的起點，各層級管理者都必須進行數據思維訓練，從而形成數據文化，養成數據習慣。

課程目標：

l 全面提升管理者的數據意識和對數據的重視程度，逐步養成管理數據、分析數據和應用數據的習慣

l 提升管理者數據敏感度，訓練管理者數據思維，用數據說話，逐步把企業數據用起來

l 掌握數據分析的思路和方法，面對公司內部復雜的業務和多樣的數據集，不再無從下手

課程對象：

l 企業各職能中高層管理者、儲備干部；企業信息中心或數據中心或業務數據統計分析主管

授課方式：

l 授課講解+互動討論+案例講解+作業及練習-實操演練

課程時長：

l 線下2天版，強化數據意識，提高數據重視程度，重點引入四大基礎數據思維

l 線下3天版，強化數據意識，提高數據重視程度，重點引入八大數據思維，四大類數據分析方法

l 線上2天，12小時，可分為4期，每期3小時

課程大綱：（作業與互動練習略，穿插課程中）

一、 企業數據化管理概論

1. 什么是數據？數據質量如何衡量

2. 什么是數據分析？數據分析的四大價值創出。

3. 數據技術顛覆未來

1) 數據技術顛覆與進化企業管理方式、組織形式、核心競爭優勢

2) 數據分析能力晉級：管理數據、分析數據和應用是未來管理者的基本功

二、 數據思維與數據分析方法的關系

1. 數據思維的概念

2. 數據思維和數據分析方法的關系

3. 十六個數據思維模型介紹

三、 四大數據思維訓練以及對應數據分析方法應用

1. 對比思維——最常用的數據思維

1) 對比思維的三要素

2) 對比思維方法在數據分析中的基礎應用

3) 對比思維方法衍生單維度分析方法、雙維度矩陣分析方法、多維度分析模型

4) 對比思維下的數據分析應用場景

2. 解構思維——最強大的數據思維

1) 解構思維的三要素，解構是一個管理者的基本能力

2) 解構復雜事物維度標準：MECE與 非MECE，企業管理中20個解構分析模型

3) 從要素組成、屬性視角、流程環節解構事物分析事物

4) 層次解構法：層次分析法AHP介紹

3. 結構思維——“治大國如烹小鮮”，掌握了企業經營和管理的配方，就能更好地管理企業

1) 結構思維三要素

2) 要素結構法：配方模型，如何找到人財物的最佳資源配方？DEA 分析模型背后的基本邏輯

3) 配方思維衍生的數據分析方法——探尋事物的因果關系，找到最佳銷售費用配置的分析方法，找到最佳營銷費用配置的方法

4. 分類思維——“物以類聚人以群分”，分類方法是簡化認知的基本方法，通過分類實現對事物的精細化x個性化管理，通過分類，降低事物難度（降維解決方案的基本方法）

1) 分類思維的三要素

2) 聚類分析的四個關鍵點以及常用的K-means聚類分析方法

3) 畫像方法——千人千面的分類方法

四、 （三天版）加四種常用數據思維訓練

1. 地圖思維——信息量放大的方法，簡單的數據放到地圖上會產生化學效應，能夠讓我們看到密度、聚集、分布、路線和特征規律

1) 數字地圖：基于地理位置的數據地圖，讓數據分析的信息量大幅度增加

2) 案例：客戶在哪里，我們的營銷和銷售就應該在哪里，不要再浪費營銷費用了

3) 地圖思維延展：思維導圖，引導我們正確地思考，結合解構思維，構筑管理解決方案、數據分析解決方案等

2. 過程思維與生命周期現象——用過程思維看待數據分析對象，能夠總結出基于生命周期的規律

1) 流程分段：通過基于過程的分段，我們能夠強化我們的過程管理，在過程中制定各種指標檢測過程活動，提高管理的精細化程度

2) 案例：客戶漏斗管理：通過客戶漏斗精細化管理，提高轉化效果/轉化率，提升經營績效

3) 案例：客戶體驗地圖——每個客戶成交都走過了一個長長的過程，這個過程中有各種各樣的觸點，提升每個觸點的體驗，全面提升客戶體驗，提高客戶滿意度和忠誠度

4) 分析方法：S曲線模型

5) 案例：全生命周期管理（產品生命周期、設備生命周期、員工生命周期、客戶生命周期、業務生命周期，以及經濟生命周期等）

3. 關系思維——探尋事物間各種關系的思路和方法

1) 事物間的四種關系

2) 因果關系與果因關系，如何洞察事物背后發展邏輯，探尋經營和管理的驅動/關鍵要素

3) 分析方法：回歸分析、邏輯回歸分析

4. 拓展思維——通過網絡效應，提高數據分析的全面性、完整性，避免狹隘

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