电信客服如何培养互联网思维和大数据分析能力(2天)_V1
电信客服如何培养互联网思维和大数据分析能力(2天)_V1详细内容
电信客服如何培养互联网思维和大数据分析能力(2天)_V1
电信客服如何培养互联网思维和大数据分析能力
课程基本信息
课程名称:电信客服如何培养互联网思维和大数据分析能力
课程时间:2天(每天6小时)
在互联网和大数据时代,信息广泛的互联互通让传统企业的边界正在消蚀,在当今的
商业世界中激烈的全球市场竞争面前,数据成为企业核心的战略性资产和资源,以数据
为主导的业务模式将成为这个时代企业经济发展方式的新常态,
因此如何从大量的数据之中寻找有价值的业务关键信息,数据分析能力成为电信客服工
作的必要能力。
课程收益
本培训以方法论、案例分析加互动探讨的培训方法,培训内容将贯穿移动互联网商业
变革大势、互联网思维、大数据分析应用等内容。本套课程将给学员带来以下收获:
1.
提升思维:培养学员互联网化的思维方式,学员们所收获的将不只是启发,培训将提供
系统性的知识体系贯穿而非碎片式的思维灵光,力求能够触及到尽量多这个领域将来
学员实际工作中会遇到知识点。
2.
启发思路:让学员掌握面向问题的互联网思维和大数据分析的思路,培训所陈述的互联
网思维和大数据方法内容层次鲜明,条理清晰,有根据、有来龙、有去脉、有内容、
有案例、有经验,能够回答学员实际的问题和困惑。并结合讲师自身丰富行业实践经
验,帮助端正对于互联网的认识误区,建立起在工作中遵循和应用互联网思维的内生
性动力和意识。
3.
实践方法:本培训讲师为企业转型和信息化资深咨询顾问,将结合咨询式的互动研讨环
节在培训中演练,结合电信的实际案例讲解如何运用通过学习互联网思维或数据分析
方法,找准问题点,利用数据来分析数据,找准服务需求点,通过培训提升能力。
学员基础
对于提升企业管理和业务水平有强烈动机,能够就自己在工作中的问题进行思考。
授课方式
✓
50%知识传授,30%案例分享,20%课堂练习,让学员不枯燥、不掉队、也不虚度培
训时光,学有所练、练有所悟、悟有所得;
✓
将学员分为若干小组,在老师讲解的过程中会提出问题让小组讨论,分享所讨论
的观点。
✓
以小组为单位开展课堂演练,让学员高度参与到培训活动中,有学有习,以确保
培训内容的理解和吸收。
培训大纲
第一部分:互联网时代商业变革分析
1.1互联网前后的商业世界
1.2互联网商业世界路向何方?
1.3“互联网+”加出什么来?
1.4 互联网时代的商业变革分析
第一个课堂互动环节:电信客服在互联网时代的SWOT分析
第二部分:互联网思维总览、与电信客服相关的思维方法应用探讨
2.1 互联网思维总览
2.1.1 什么是互联网思惟,“互联网思维”的核心内涵是什么?
2.1.2 传统思维模式 vs 互联网思维模式
2.1.3 业界几种互联网思维的解读
2.2 用户思维、运用法则与案例探讨
2.2.1客户是用户,得“屌丝”者得天下
2.2.2颠覆客户是上帝的神话:提升用户的参与感
2.2.3用户体验至上
2.2.4提高用户参与感,服务即营销
2.2.5案例探讨
2.3 社会化思维、运用法则与案例探讨
2.3.1 利用好社交化媒体
2.3.2 众筹、众包与众智
2.3.3 案例探讨
2.4大数据思维、管理变革与案例探讨
2.4.1无量化、无管理:数据思维与管理决策
2.4.2为什么大数据会成为企业核心竞争力
2.4.3大数据思维-全体而非抽样
2.4.4大数据思维-更高效率而非精确
2.4.5 大数据思维-更关注相关性
2.4.6 大数据思维的决策逻辑和案例
2.4.7 为什么大数据会成为企业核心竞争力
2.4.8 如何用大数据思维驱动运营管理变革
2.4.9 案例探讨
第二个课堂互动环节:
引导学员用互联网思维重新审视当前自身工作中不合时宜的认识和思维习惯,研讨如何
用互联网思维改造您的工作。
第三部分:总结与答疑
3.1 回顾培训要点
3.2 各小组学员代表分享学习体会
3.3 交流课后学习计划
(预计到这里第一天课程内容结束)
第四部分:如何基于大数据实现业务全互联网化
4.1 大数据应用起源于互联网的高速发展
4.2大数据对于企业的价值分析
4.3企业如何利用大数据创造价值?
4.4制约企业利用大数据的常见瓶颈分析
4.5 企业经营数据资产的总体思路介绍
第五部分:如何设计基于大数据全业务互联网化的商业模式
5.1 什么是商业模式
5.2 分析和设计商业模式的方法和案例
5.3 基于大数据全业务互联网化的商业模式原理分析
5.4 基于大数据全业务互联网化的商业模式案例分享
第三个课堂互动环节:画出您所负责的业务的商业模式、请您畅想如何利用大数据创新
您所所负责业务的商业模式
第六部分 数据分析方法介绍
6.1 数据分析需求的主要特征,需求的难点和雷区
6.2 数据分析包含哪些技术:数据查询、报表和多维分析技术、数据挖掘的应用
6.3 运用数据分析方法解决问题的步骤
第四个课堂互动环节:请您畅想工作中数据分析的应用场景:遇到什么问题,运用数据
分析的方法如何解决问题。
第七部分:总结与答疑
7.1 回顾培训要点
7.2 各小组学员代表分享学习体会
7.3 交流课后学习计划
(预计到这里第二天课程内容结束)[pic][pic]
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