智能与客户体验时代背景下之数据运营师训练营其它上课时间：

• 2021/6/17至2021/6/19 北京

【数据运营师训练营背景介绍】
此次课程将是第一次针对数据运营师的公开课程！
数字化管理与数字化转型，是近年来的重要趋势，客户体验与智能客服的发展，底层最关键的基础还是在数据之上，数据管理、分析与应用变成向上发展的重中之重。
数据运营师在这个大背景下，成为整个客服产业的关键岗位，数据运营师做的不仅仅是数据整理、数据分析或数据通报，更重要的，是要从数据架构和数据管理入手，把来源于四面八方、多渠道、多媒体、多视角的数据进行整合管理，然后做系统化、有策略的数据分析和挖掘，针对关注的场景进行应用部署，让数据工作能对运营产生实际帮助。
总结数据运营师的工作，主要有3方面：
1.数据架构与管理
2.数据分析与挖掘
3.数据落地与应用
以往跟数据相关的岗位，主要只是数据整理、通报与数据分析，这远远不能满足智能和客户体验时代下的发展需求，必须要有架构、要有应用，才真正能完成数字化转型过程中对于数据的发展要求。
但要做好这3方面的工作，难度系数极大，既要懂数据，又要懂运营，有IT的技术能力，还要有运营的管理能力，还要懂客户服务的客户经营能力，对于这个热门的新兴岗位─数据运营师，考验不可说不大。
此次课程将是第一次针对数据运营师的公开课程，机会非常难得，集合了国内许多著名企业的数据运营专家，针对上述的问题，做出了精彩而详尽的解答，在现场的互动讨论当中，也将有机会与行业当中许多同行进行交流。
数据运营往往是孤单的，但与同行交流，却能获得许多宝贵的经验，互相成长学习。管理一切的基础都在数据当中，学会怎么解读数据里层的数字密码，就可以走进奇妙的数字魔法世界。
本课程由标准专家组联合行业内标杆企业高管联合开发，行业标准《信息技术服务　运营管理要求》（英文：ContactCenterOperationManagement,缩写：CCOM）由工业和信息化部于2019年11月1日发布，标准编号SJ/T11739-2019,CCOM标准条例要求运营有5项过程要进行管理─战略规划、运营过程、人员管理、品质管理、数据安全管理，其中第二项运营过程又要求5项内容：监控过程、质量管理过程、预测排班过程、绩效管理过程、应急管理过程。

课程大纲

【数据运营师训练营内容说明】
第一章智能与客户体验时代背景下的数字化转型
智能与客户体验对于数据的要求
数字化转型的关键要素
第二章数据运营师的岗位职责与工作内容
数据运营师的岗位职责
数据运营师的工作内容
数据架构与管理
数据分析与挖掘
数据落地与应用
第三章如何做好数据架构与数据管理
数据架构搭建关键内容
数据底层搭建
定义数据应用所需的数据源
明确数据的采集方式
明确数据源彼此的关联性
设计数据的存取方式
明确数据维护的管理过程
数据应用层搭建
数据字典制作与管理
应用场景搭建
分析方法确认
分析数据输出
数据应用优化
团队组织搭建
明确数据运营团队成员
明确人员相关管理与考核办法
第四章数据分析与数据挖掘的工具使用
数据分析5步骤
基础分析工具使用
散点图的应用和Excel画法
正态分布图的应用和画法
20/80图（巴累多图）的应用和画法
进阶分析工具使用
根源分析的掌握与运用
因果图、鱼骨图
根源分析步骤
常见指标的鱼骨图
趋势分析的掌握与运用
趋势分析的对标法
?趋势分析的工具：控制图
?趋势分析的步骤
对比分析的掌握与运用
?对比分析的工具
?如何进行标杆对比
?对比分析的步骤
基础数据挖掘工具使用
数据透视表的使用技巧
进阶数据挖掘工具使用
数据挖掘5步骤：数据准备、数据建模、准确性和验证、模型用法、模型管理
使用SQLSERVER的分类、群集、关联分组等挖掘工具进行分析
第七章数据落地与应用
数据应用6步骤
选定场景
定义数据来源
确认分析方法
数据采集与加工处理
数据落地部署
数据效果呈现与持续优化
数据应用体系搭建
应用场景决策小组
场景分析方法决策
应用场景相关部门协同
应用场景落地
应用效果监控与持续优化
常见场景的数据应用关键要点
客户画像场景
客户满意度场景
服务营销场景
员工绩效管理场景
流程优化场景