内训课程

业财数据指标体系建设与应用

数字化转型已经进入深水区，一般上规模的企业的数字化转型也已经经历了多个年头，从过去数字化聚焦在业务领域、生产制造领域、供应链领域，企业开始将数字化转型的方向向职能领域转移，财务成为更重要或者更需要，也是更容易数字化的领域。 财务的数字化转型的一个基本要求就是业财一体化建设，也叫做业财融合，让财务更懂业务，让财务更好地为业务服务、赋能，甚至成为业务关键决策的参谋，发挥财务决策的价值，真正为企业“

赵兴峰

#大数据

新媒体口碑粉丝营销

>>模块一、数字时代崛起的口碑营销<< 1、营销趋势已经出现巨大的变革 2、新媒体口碑粉丝营销的7步框架 >>模块二、深入洞察消费者<< 1、探索用户痛点，从源头创新 2、区分消费者：虽然都买你产品，其实他们不是一种人 3、几个探索消费者痛点以及用户细分的落地方法

关苏哲

#互联网营销

传统企业互联网实践A+框架

>>模块一、客户是谁<< 商业模式差异化5圈图深挖用户痛点需求和方法 B2C类型企业客户细分4个维度 B2B类型企业客户细分3个维度 >>模块二、提供什么产品<< 线下线上产品冲突的5个解决方案产品和市场匹配矩阵图定位的3圈和4个核心点品牌差异化价值曲线和蓝海战略4个框架

关苏哲

#互联网+

产业互联网

产业互联网平台是个系统工程，不是一蹴而就的。传统企业在转型成为产业互联网企业时，其核心问题是产业平台该如何从哪里开始，应该具备什么样的基本能力，如何导入最初的客户群，并服务于产业链上下游，加强产业链的协作效率。本课程将会从一个最基础的产业互联网“原型”开始，为学员讲述构建产业平台的完整过程，拆解其中的线上交易、集中采购、物流服务和金融服务等核心模块，并形成可相互衔接的“一体化”服务模式。

白涛

#互联网+

成为数字化业务规划师

随着数字化转型在各行各业的深入，业务专家、运营专家、技术专家、数字产品专家等IT信息化人员在解决特定问题方面发挥着重要作用。然而，他们往往缺乏顶层思维和数字化业务规划经验，难以为传统企业提供从顶层咨询到方案规划，再到细节问题解决的全流程服务。　本课程旨在培养能够独立解决企业数字化业务问题的专家。课程将围绕数字化转型、创新方案规划和业务问题解决三方面，提供思维和方法框架，帮助传统企业业务人员转型成

白涛

#数字化转型 #大数据 #数字化营销

数字化转型思维

数字化转型已经进入到深入阶段，先进企业的首要目标——降本增效已经被普遍认知并落地实践，但是对于数字化转型的更高级目标——如何实现企业的平台化与生态化，并实现企业的高速增长与高估值，还没有被普遍认知，也没有太多实践经验可供参考。本课程提供4个方面的认知提升：一是如何构建高增长的数字化企业，让企业拥有非线性的增长和非连续创新的能力。二是如何进行企业级数字化转型，重点是对数字经济形态下商业模式的认知；

白涛

#数字化转型

数字化业务

在数字经济时代，传统企业与数字化企业最大的区别就是：能否通过线上化的手段来为客户与合作伙伴提供服务。这其中存在两个挑战，一是如何让现有的业务在线化，并形成完整的线上化服务体系，另外一个就是，如何通过数字化的方式，提供之前无法提供的服务，从而拓展新的业务。这门课就的首要目标，就是帮助传统企业搞清楚，在研、产、供、销、服各个业务领域都有什么样的线上化方案，以及这些方案的模式特性、服务对象、应用场景、

白涛

#数字化转型 #大数据

互联网+时代下品牌建设与传播

在“互联网+”的时代，市场法则正在发生着变化，企业不论实力、不论规模、不论资历，注定要在同样的竞争环境下求生存，求发展；产品要想脱颖而出，靠的是什么？品质！技术！产地！包装！原先的一点点优势在互联网上让对手看得更透明，超越更便捷；要想在竞争中胜出，必须将注意力集中于创造具有核心竞争优势的“强势品牌”。在互联网时代，云计算、大数据、社群化等终究只是一种工具和手段，唯有品牌区别于竞争对手，彰显商品个

万力　

#互联网+

AI破局——AIGC赋能企业新媒体营销内容创新与升级

在人工智能时代，新媒体营销已成为企业突破增长瓶颈的核心战略。然而，传统内容生产模式效率低下、创意匮乏，难以满足快速变化的市场需求和用户个性化偏好。Deepseek、豆包、chatgpt等AI工具作为领先的国产大模型，凭借其强大的自然语言处理与多模态生成能力，为企业新媒体营销提供了智能化解决方案。

骏君

#互联网营销 #互联网+ #AI人工智能 #新媒体运营

AI 赋能业务数据经营分析：从进阶方法到实战落地

市场经营分析岗位人员常面临三大进阶挑战：一是数据维度繁杂（如销量、客群、渠道等多源数据），传统分析仅能覆盖 30% 核心问题；二是人工建模耗时（如预测销量需 2-3 天），难以及时支撑动态决策；三是洞察深度不足，停留在 “数据描述”（如 “某产品销量下降 10%”），缺乏 “根因挖掘”（如 “是渠道流失还是竞品分流”）。AI 工具（如智能分析平台、大语言模型、自动化建模工具）可实现 “数据整合→深