智盟创课（北京）科技有限公司（简称 “智盟 Stu.”），作为专业IT产研培训服务供应商与AI时代数字化人才发展伙伴，为科技研发型企业及各类组织提供系统性、分层次、重实战的人才培养解决方案，同时搭建行业前沿技术交流平台，致力于成为企业数字化转型进程中人才培养与业务创新的核心支撑力量，推动组织实现成功转型及经营业绩持续增长。同时，智盟发起并组织四大 IT 领域品牌会议： QECon 软件质量效能大会、SECon+AgentX 智能时代软件工程技术大会、PMxAI 产品力领航者大会、Agentic AICon 智能体应用与架构工程大会，助力产研中心深化数字化转型、聚焦业务价值达成，在产品研发的快速交付与高质量发展之间找到平衡，打通企业全维度学习视角，最终实现人才能力提升与企业竞争优势增强的双重目标。
数据分析实战
讲师介绍：杨老师
课程讲师杨老师出身名校和互联网一线大厂（先后就职于美团、快手和滴滴），现知名互联网公司担任增长产品总监以及对外中央财经大学EMBA讲师，掌握互联网大厂体系化的方法论以及实践中提炼产品思维提升，并有超过10多年的丰富的互联网及创业实战经验，见证并操盘过4个日活过亿的产品，坚持理论与实践结合的知行合一，汇总各流派产品方法精华，提炼出产品思维的破局方法论。
课程收益
体系完整：
数据思维升级：提升核心团队不同角色数据思维能力。
- 产品：对功能上线后的效果负责，如何正确评估指标，如何基于数据指标通过探索性数据分析提出基于目标提升的优化建议，还能数据指标洞察真正的业务需求发现产品新的机会点。
- 运营：如何在预算少、研发人力投入不足的情况，基于行业、竞品和自己的数据分析，找到当下价值最大的策略。
- 市场营销：一是提高对外部市场数据的获取和分析能力；二是提高数据评估能力，对市场投放/活动前预算估算能力和投放.活动后效果衡量以及后续重点优化方向判断。三是数据分析能力（在“数据海洋”中寻找因果关系并将之量化的能力），弄清市场预算/花费、渠道、创意等影响因素与公司实际追求的业务增长指标间的关系，以及在可控的范围内通过在预算、渠道、创意等维度上的优化促进公司的业务增长。
- 数据分析师：不再做服务业务的乙方，而是从战略和战术做业务的参谋部。
- 业务负责人：一是提高鉴别数据质量、数据分析结论避免陷入盲从数据的误区，从而在业务判断、业务决策上造成误导。因为同一个数据源用不同口径统计，再采用不同的比较方式，甚至造成不好的结果。领导需要判断数据口径及其对比方式是否能够科学、准确地体现业务经营状况的好坏，还是可能为“虚荣指标。二是基于数据抽丝剥茧”，准确判断业务方向，采取正确的策略。
数据思维升级掌握体系化的框架并在课堂产出：
- 业务诊断：通过业务分析指标体系对核心经营指标、业务异常等进行分析阶段
- 策略落地：增强高阶运营体系化和战略化运营增长能力。
- 掌握基于当前业务问题，选择适合自己的产品或运营增长策略，实现全生命周期的用户管理，达成拉新、转化和留存等业务目标。
- 沉默用户激活以及全生命周期管理：辛辛苦苦获取了大量用户，但是用户不活跃，如何提高频次..
- 数据体系建立：团队管理者上下同欲设计目标，员工拆解自己的OKR，一级指标到四级指标建立，针对数据发现问题并解决问题。
课程特色
- 体系完整：从纵向的思维认知升级，到横向的流程建立，课程构建了完整的破局方法论体系，帮助企业360度扫描自身、发现问题、解决问题。
- 模块封装：课程高度模块化，各单元独立成章，将知识完美封装，易于吸收。且可根据授课对象的实际情况进行灵活的组合，按需所取。
- 案例众多：课程中采用不同行业的案例拆解分析，他山之石可以攻玉，快速吸收借鉴他人成功和失败的经验是迅速转身的捷径。
- 工具落地：提供互联网大厂/新零售/银行等金融行业在用的方法论的落地工具，并结合资讯实例以及和学员的共创辅助将知识点快速落地为学员的经验。
- 实战演练：采用分组积分制、课堂互动、课后实操作业、讲师助教点评批改、复盘等形式，学员在练中学、学中练，将知识体系与自身业务有机融合。
- 授课专业：授课讲师从事在线教育行业创业，将教、学、评、测、练的完整体系融入到授课和训练营的过程之中，最短时间辅助学员掌握吸收，最高效率做知识和经验传授，最大限度帮企业节约时间。
培训企业
- 超过6年的培训经验，辅导过千名学员
- 行业维度：金融（工商银行、招商银行、建行、平安银行、中原银行、邮储、建信住房、中信、广发银行、4家头部保险等）、新零售（微点（杭州）网络科技有限公司、无限极、深圳医疗等）、游戏行业（代练通）内容行业（芒果TV、芒果小芒、快手和央视频等）、互联网行业（汽车之家、首汽、去哪等）多家企业均有复购。
| 2天课程提纲 | ||||
模块 | 学习内容 | 章节收益 | 案例 | 效果检验 |
1、数据洞察（3H） | 01| 如何找到北极星指标 1.如何定义一个好指标，建立指标的误区 2.评估北极星指标 （1）估算方式一：自上而下的北极星指标 （2）估算方式二：参照系法 （3）估算方式三： 数据指标的拆解思路，教你建设好一个好的质量评估体系和监控体系 （1）分级评估体系 （2）指标体系常见的误区 带你读懂数据，找到业务运营发力点 |
| 基于银行不同业务指标体系拆解的方法（个贷、手机银行、零售等） | 工作坊：设计自己的数据指标体系并洞察增长方向 |
二、活用数据分析方法，应对不同业务场景实战（3H） | 01| 分析结果，【发生了什么】的四大数据分析方法（描述性分析） | 1.掌握业务发生了什么描述性分析的四大方法 | 1.基于银行不同业务指标体系拆解的方法（个贷、手机银行、零售等），每个分析方法对应不同案例 | 设计自己业务监控和价值评估的指标体系 |
三、基于数据选择正确的策略（4H） | 01| 基于数据驱动增长的顶层思考框架（探索性分析） 1.策略一：如何评估渠道质量，进行迭代优化以及做好策略落得的四要素 |
| 1.平安银行新用户转化策略的迭代 | 工作坊：基于数据分析的框架设计自己的策略 |
五、数据反馈（2H） | 01|A/B实验 | 1.A/B实验的流程 | 1.京东金融、字节A/B实验 |
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