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《用户驱动下的数据分析与产品经营》

讲师:韩迎娣天数:2天费用:元/人关注:2545

日程安排:

课程大纲:

用户驱动数据分析

【课程收益】
-汽车用户特点及汽车销售产品转化,用户的产品价值与产品力,用户结构与特征
-汽车高价值用户分析,Z世代用户对品牌态度,运用交互技术升级用户体验
-哪些因素更影响汽车购买决策,汽车用户地域分析,把握用户的关键
-用户6R模型与用户全生命周期管理,数据分析与产品研发关系
-数据分析与挖掘,数据洞察用户构建产品需求,找回需求原点
-构建产品需求场景,产品研发前置分析,产品生命周期路径及产品研发设计
-以数据洞察为驱动的新价值与生产网络体系,智能制造的生产体系
-数字孪生:构建基于模拟择优的制造新体系,数字化供应链突破能效天花板
-数字化供应链5个阶段,数字化供应链架构
-物联网+助力企业向智能服务,获取增长新动能,智能服务的商业模式创新
-物联网+区块链的创新应用,汽车电子成为新的战略竞争高地
-车联网价值链,车联网产业融合发展新趋势,5G赋能服务体系及未来趋势

【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】企业高管、产品研发团队、产品经理、产品生产制造、供应链、产品需求调研和产品销售等团队成员

【课程大纲】
一、汽车用户特点与汽车销售转化

1、用户的产品价值与产品力
2、回归用户场景与体验
3、找到用户突破口
4、用户结构
-用户结构
-X、Y、Z世代
-汽车消费群体用户洞察与分析
-谁是主要消费群体
-用户关系与用户经营
5、Z世代用户对品牌的诉求与态度
-新的细分市场
-强调独特性
-从体验中提供价值
-社交网络
-清晰品牌故事
6、汽车高价值用户分析
-高价值用户是谁?在哪里?
-汽车生活与消费关联
-高价值用户生活方式
-高价值用户换车升级需求
7、进入年轻人的圈层
-和年轻人皮在一起
-和年轻人共同创作
8、与多元用户达成情感共鸣
-“懂我”的快乐
-个性化创制
9、精进IP内容营销
10、运用交互技术升级用户体验
-识图提升定向能力
-体验AI交互乐趣
11、哪些因素更影响汽车购买决策
-评论敏感度
-促销敏感度
12、汽车用户地域分析
-一线城市 – 高品质、高效率
-新一线城市 – 乐于尝试新方式
-华南地区 – 地域文化
13、把握用户的关键
-数据驱动
-高效连接
-精细运营
-精准沟通
-价值输出
14、用户6R模型与全生命周期管理

二、数据分析与产品研发
1、大数据与工业大数据应用基础
-大数据的基础应用
-大数据洞察用户需求
2、数据分析与数据挖掘
-业务场景
-数据建模
-挖掘算法
-相关分析
3、数据标签化管理
-数据标签
-标签
-多样化标签与场景化应用
-基于标签化的产品画像
4、数据洞察用户与产品关联、需求
5、找回需求原点,构建产品需求场景
6、产品研发前置分析
-需求任务
-研究目的
-关键指标
7、产品生命周期 - 产品研发设计
-策略研究
-概念评估
-产品研发
-产品测试

三、智能制造与柔性供应链
1、以数据洞察为驱动的新价值与生产网络体系
2、新价值与生产网络的实施路径
3、智能制造的三大能力
4、智能制造的生产体系
-需求发现:从间接到直接
-采购环节:自动化、低库存化、社会化
-生产环节:“车间”里的革命
-营销和售后:无所不在的智能化
5、数字孪生:构建基于模拟择优的制造新体系
-定义与价值
-创建数字孪生
-数字孪生与数字主线
-数字孪生,对产品生命周期管理
6、数字供应链突破效能天花板
7、数字化供应链五个阶段
8、数字化供应链架构
-细分:差异化供应链管理
-协同:实现端到端的可视化
-计划:网络与数据的高效计划
-采购:从供应链支持者向业务价值创建者转型
-物流:进一步数字化
-供应链控制塔

四、物联网+,汽车制造业智能服务新引擎及车联网未来发展
1、物联网+助力企业向智能服务,获取增长新动能
2、物联网+,汽车制造业智能服务的新引擎
-基于“物联网+”的智能服务
-“物联网+”的生态系统
-“物联网+”的“朋友圈”
-借力“朋友圈”,提前布局卡位
-“物联网+”生态圈中各角色的演变
-组织能力的准备
-从概念验证到规模化应用的价值螺旋
-数字产品生命周期管理
3、智能服务的商业模式创新
-设计思路
-商业模式创新演进
-管理投资风险
4、物联网+区块链的创新应用
-物联网区块链模型
-赋能行业应用-车联网
5、车联网基本价值链
-以用户体验为核心的信息服务类应用
-以车辆驾驶为核心的汽车智能类应用
-以协同为核心的智慧交通类应用
6、车联网的智能化目标
7、汽车电子成为新的战略竞争高地
8、5G赋能服务体系及未来趋势
9、车联网产业融合发展新趋势
-推动自动驾驶发展
-软件重新定义汽车
-构建互联网汽车生态体系
10、云是智能服务的基础建设
11、智能服务,未来已来

用户驱动数据分析

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