企业内训｜企业业务转型与价值提升-基于数据驱动的数字化转型-某主机厂销售公司

本课程TsingtaoAI为某主机厂销售公司定制开发的数字化转型内训课程，帮助该企业的业务人员（包括售前、售后和用户运营等角色）掌握数字化转型背景下的业务转型和价值提升的理念与方法。通过本次内训，学员了解了如何在当前数字化大环境中，利用数据驱动的方法进行业务决策和运营优化。课程聚焦于实践性和实操性，强调如何将数据分析应用于售前、售后和用户运营的具体场景中，以提高业务效率、优化客户体验和推动业务增长。同时，课程将结合客户现有的Quick BI数据分析工具，帮助学员更好地理解如何在实际业务中应用数据驱动策略。

内训目标

理解数据驱动转型理念：帮助学员深入理解数字化转型的背景、趋势及其重要性，掌握数据驱动的业务转型理念和思维方式，了解如何在业务中应用数据分析和决策支持。

提升数据分析能力：通过实用的分析工具和方法，提高学员在数据采集、数据治理、数据分析与解读方面的技能，支持其在业务场景中做出更加科学和有效的决策。

优化售前和售后流程：帮助学员掌握如何在售前和售后场景中利用数据分析提升客户洞察、优化销售流程、提高客户满意度和服务质量。

增强用户运营效能：培养学员在用户运营中运用数据分析进行精准营销和用户生命周期管理的能力，提升用户获取、留存和转化效率。

促进Quick BI的有效应用：帮助学员理解和应用客户内部的Quick BI数据分析工具，从数据中提取洞察，指导业务优化和决策制定，推动公司内部数据文化的建设。

课程大纲

模块一：数字化转型的本质与驱动因素

1. 数字化转型的定义与行业背景
2. 1. 数字化转型的历史发展与未来趋势
   2. 行业领先企业的数字化转型案例分析
3. 驱动数字化转型的核心因素
4. 1. 技术进步（如人工智能、大数据、云计算等）的推动力
   2. 客户行为与市场变化的倒逼机制
   3. 政策与法规对数字化的促进作用

模块二：数据驱动的业务转型模型

1. 数据驱动的理念与思维方式
2. 1. 从经验驱动到数据驱动的转变路径
   2. 数据在业务决策中的价值和作用
3. 数据驱动的业务转型框架
4. 1. 数据采集与整合：如何有效收集和管理业务数据
   2. 数据分析与洞察：如何利用数据分析识别业务机会
   3. 数据驱动的执行与优化：基于数据的决策与执行

模块三：数据驱动业务转型的关键成功要素

1. 数据质量与数据治理的重要性
2. 1. 数据质量对分析结果的影响及改善策略
   2. 数据治理的原则、流程与实践
3. 数据文化的建立与推广
4. 1. 如何在组织内建立数据驱动的文化
   2. 数据素养的提升与内部培训

模块四：数据驱动业务转型的行业最佳实践

1. 典型案例分析：各行业数据驱动转型的成功经验
2. 1. 零售、制造、金融等不同行业的实践与启示
3. 行业最新趋势与技术创新
4. 1. 数据分析工具与平台的最新发展动态
   2. 人工智能与机器学习在数据驱动转型中的应用前景

模块五：售前场景中的数据分析与驱动策略

1. 售前客户洞察与需求分析
2. 1. 使用数据分析识别潜在客户与市场机会
   2. 客户画像与个性化推荐系统的构建方法
3. 数据驱动的销售预测与决策支持
4. 1. 销售漏斗分析与优化策略
   2. 快速响应市场变化的数据模型构建

模块六：售后场景中的数据分析与服务优化

1. 数据驱动的客户满意度与忠诚度管理
2. 1. 客户反馈数据的收集与分析
   2. 提升客户满意度的策略与数据监控
3. 维护和支持的智能化与数据驱动
4. 1. 故障预测与预防性维护策略
   2. 利用数据分析提升售后服务效率与质量

模块七：用户运营场景中的数据分析与增长策略

1. 用户行为数据分析与精准营销
2. 1. 用户行为数据的收集与分析方法
   2. 数据驱动的用户分层与个性化营销策略
3. 用户生命周期管理与提升用户价值
4. 1. 数据分析在用户获取、留存、转化中的应用
   2. 快速试错与数据反馈机制的建立

模块八：Quick BI在业务中的数据应用与价值提升

1. Quick BI 数据分析产品的特点与优势
2. 1. Quick BI 如何支持数据分析与决策
   2. 快速BI在企业内部的典型应用场景分析
3. 快速BI驱动下的企业数据文化建设
4. 1. 如何通过 Quick BI 提升全员数据意识与分析能力
   2. Quick BI 实施中的挑战与解决方案

模块九：数据驱动业务转型的实操研讨

1. 实战案例：基于数据分析的销售与运营策略设计
2. 1. 分析具体业务场景，制定数据驱动的策略方案
3. 小组讨论与互动练习
4. 1. 学员分组讨论，分享各自业务中的数据驱动转型思路与挑战

模块十：制定企业内部数据转型路线图

1. 企业数据转型的步骤与实施要点
2. 1. 数据转型初期的准备与规划
   2. 数据治理与分析平台的选择与部署
3. 路线图的制定与优化
4. 1. 如何在企业内部推广数据驱动理念
   2. 持续改进与迭代的策略

讲师介绍

单老师-企业数字化转型与数据驱动业务专家

现任企业架构顾问与数字化转型专家，具有20年以上的行业经验，深耕制造业、汽车、金融、地产等多个领域。单宁在中国惠普、IBM等国际领先企业担任过多个重要职务，如关键业务咨询顾问、首席架构师、咨询总监、集团战略创新与运营负责人。作为知名的行业专家，单宁具备丰富的数字化转型和业务价值提升的实战经验，并在各大高校担任客座教授，主讲企业数字化转型、数据驱动决策和智能化管理等课程。

擅长领域

企业架构设计（EA）

数字化转型战略规划（ITSP/DTSP）

数据驱动的业务运营与决策

IT治理（IT Governance）

数据治理与信息安全管理（ISMS）

IT服务管理体系（ITSM）

服务转换监管（T&T）

智能化与自动化技术在企业中的应用

行业资质与认证

ITIL Expert认证

TOGAF企业架构师认证

COBIT信息技术治理认证

ISO20000 Lead Auditor认证

国家系统高级项目经理认证

教育及学术背景

客座教授，清华大学企业管理学院

客座讲师，复旦大学管理学院

服务客户及项目经验

制造业与汽车行业

德国大众集团（Volkswagen AG）：为其中国区的售前售后部门设计数据驱动的客户运营模型，提升客户满意度及服务效率。

宝马（BMW）：主导数字化转型项目，设计并实施数据分析和预测模型，优化供应链及市场策略。

一汽集团：为其客户服务中心提供数据驱动的战略咨询，提升客户运营效率。

金融行业

交通银行：主持“交通银行大咖数字化转型讲堂”，推动数据治理与数字化转型战略实施。

大地保险：提供信息安全管理体系咨询服务，确保其数字化转型过程中数据安全合规。

广发银行：为其制定全面的数字化转型战略规划，推动业务线上化及客户体验优化。

科技与互联网

纵目科技：帮助其构建企业架构与数据治理模型，提升内部运营效率。

汽车之家：指导其电商平台的数据分析与智能推荐系统的优化，提高转化率和客户粘性。

房地产与其他行业

碧桂园：设计并实施数字化转型战略，包括智能化物业管理与数据驱动的客户运营。

恒大集团：提供数字化顶层设计咨询服务，推动集团业务的智能化与数据化。

代表性培训案例与经验

企业数字化转型战略高级培训：为多个国内外知名企业（如宝马、一汽、广汽、上汽等）提供数字化转型战略的高级培训课程，内容涵盖数据驱动的业务运营与决策、企业架构设计等。

数据分析与决策培训：专为德系车企设计的培训项目，侧重于如何利用数据分析工具（如Quick BI）进行售前售后用户运营优化。

IT治理与数据治理培训：为大型央企（如中国石油）和金融机构（如交通银行、大地保险）提供企业级IT治理及数据治理的培训服务。

出版书籍与学术论文

《企业信息化服务运营管理与变革》，清华大学出版社

多篇关于企业架构和数字化转型的学术论文，发表于《管理学报》、《信息化杂志》等。

田老师-行业资深数据科学家与业务转型专家

田老师是一位在数字化转型与数据驱动业务转型领域具有深厚积累的资深数据科学家和行业专家。她拥有超过9年的数据科学与数据分析经验，曾主导并成功完成多项企业级数字化转型项目，深度涉及汽车制造、工业设备、电力能源等多个行业，尤其在车企和全球化企业中有着广泛的实践经验。

田老师毕业于复旦大学计算机系，获得硕士学位。她在大数据领域取得了多项国际认证，包括“Certified Data Scientist”（CDS）和“Data Analysis Professional Certification”（DAPC），并多次应邀在国际大数据与数字化转型峰会（如Gartner Symposium, World Data Summit）上发表主题演讲。田老师曾作为核心顾问和项目经理，为多家汽车企业（如宝马、大众）及知名外企（如西门子、博世、通用电气）提供数字化转型战略与数据分析支持，帮助其实现业务转型与价值提升。

擅长领域

数据驱动的业务转型与价值提升：田老师擅长将复杂的数据分析方法与企业实际业务需求相结合，以数据为驱动，优化售前售后服务流程，提高客户运营效率和满意度。她善于通过数据挖掘和数据分析，识别业务中的关键增长点，并提出可执行的优化方案。

数字化转型战略设计：田老师在数字化转型方面具有深厚的理论基础和实践经验，曾主导多个企业的数字化转型项目，涵盖从战略制定到落地实施的全生命周期。

高级数据分析与建模：擅长使用Python、R、SQL等多种编程语言和数据分析工具（如QuickBI、Tableau、Power BI），对企业级数据进行清洗、分析和可视化，帮助企业快速做出数据驱动的决策。

跨行业数据应用与解决方案设计：在多个行业（如制造、能源、金融、零售）有丰富的数字化转型项目经验，擅长根据不同行业的特点定制数据应用解决方案。

相关经验背景介绍

汽车制造领域：曾作为数据分析顾问，帮助一家德系豪华车企搭建智能化售后服务平台，通过精准的数据分析模型，优化零件供应链管理，降低库存成本30%；通过用户画像分析，提高售后服务满意度25%。

工业设备制造领域：领导三一重工的数字化转型项目，通过设备物联化数据分析和能源消耗数据可视化，每年实现降本3亿元；同时推动图像视频智能分析应用的实施，有效提升设备故障诊断的准确率和效率。

能源行业：为国家电网提供数据分析和数据挖掘服务，实现三相负载均衡，并达到每年数亿元的成本节约。

外企客户服务经验：曾为西门子、博世等多家知名外企提供数据分析和数字化转型服务，涉及市场洞察、客户行为分析、供应链优化、风险管理等多个领域，成功为客户提供了高效的数据驱动决策支持。

典型培训案例

数据驱动的业务转型：在某汽车企业的内训项目中，田老师设计并实施了一套定制化的数据分析课程，涵盖数据洞察、客户画像构建、市场趋势预测等多个方面，帮助企业从战略上进行数字化转型并取得显著成效。

售前售后用户运营的数字化升级：为多家制造型企业（包括全球化公司和车企）提供售前售后用户运营数据分析培训，指导企业利用数据分析工具（如QuickBI）优化客户互动流程，提高客户生命周期价值。

行业跨界数字化转型咨询：带领团队为某全球领先的电子产品公司（如博世）提供全方位的数字化转型咨询和培训，覆盖从数字化战略制定到具体执行的所有环节，成功助力客户实现业务模式创新和市场扩展。

服务客户列表（部分）

车企：宝马、大众、北京汽车

外企及跨国公司：西门子、博世、通用电气

国内大型企业：三一重工、国家电网、中兴通讯

科技与金融公司：阿里巴巴、平安集团、招商银行