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煙草企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

課程編號(hào):58968

課程價(jià)格:¥25000/天

課程時(shí)長(zhǎng):2 天

課程人氣:390

行業(yè)類別:煙草行業(yè)     

專業(yè)類別:數(shù)字化 

授課講師:武威

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對(duì)象】


【培訓(xùn)收益】
了解煙草企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法 熟悉煙草數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)技術(shù) 學(xué)習(xí)煙草企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的落地案例

第一章:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義與背景
2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的意義與挑戰(zhàn)

第二章:數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型概述
1.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義
2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的構(gòu)成
3.消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

第三章:數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃
1.制定數(shù)字化戰(zhàn)略的重要性與方法
2.確定數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)與戰(zhàn)略
3.制定數(shù)字化戰(zhàn)略的方法與流程
4.明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)和目標(biāo)
5.進(jìn)行現(xiàn)狀評(píng)估和需求分析
6.確定轉(zhuǎn)型的技術(shù)路徑
7.建立數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)
8.重新設(shè)計(jì)組織架構(gòu)以適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
9.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的煙草全產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值鏈
10.解決煙草企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑與方法問題
11.制約煙草產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三大障礙
12.煙草行業(yè)如何推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?

第四章:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法
1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理方法論
2.多渠道深度融合——全面提升客戶感知
案例:Prada:大數(shù)據(jù)+物聯(lián)網(wǎng)
3.以客戶需求導(dǎo)向的生產(chǎn)組織
案例:ZARA的供應(yīng)鏈
4.建立全新的電商渠道/產(chǎn)品體系
案例:SheIn
案例:Amazon Go
5.由“內(nèi)部管理導(dǎo)向”轉(zhuǎn)型”客戶需求導(dǎo)向”
案例:從紅領(lǐng)到酷特智能

第五章:數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)——上云、用數(shù)、賦智
1.上云
1.1云計(jì)算的概念
1.2云計(jì)算的三大服務(wù)模式
1.3云計(jì)算的好處
1.4桌面云的應(yīng)用場(chǎng)景
1.5企業(yè)為什么上云?
1.6企業(yè)上云需要考慮哪些因素
1.7企業(yè)上云的內(nèi)容
1.8工業(yè)云平臺(tái)的三大支柱
2.用數(shù)
2.1什么是大數(shù)據(jù)
2.2大數(shù)據(jù)的4V特征
2.3大數(shù)據(jù)帶來的思維變革
2.4數(shù)據(jù)創(chuàng)新
2.5大數(shù)據(jù)的用途
2.6大科技大商業(yè)體系下的煙草數(shù)字化營(yíng)銷
2.7零點(diǎn)有數(shù)推出“一品一戶一策”卷煙精準(zhǔn)投放算法解決方案
2.8大數(shù)據(jù)+”為農(nóng)村市場(chǎng)全面“畫像”
2.9“大數(shù)據(jù)+”對(duì)差異需求進(jìn)行精準(zhǔn)施策
2.10“大數(shù)據(jù)+”為盲區(qū)市場(chǎng)筑牢監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)
3.賦智
3.1人工智能發(fā)展路線圖
3.2通過拆解AlphaGo深入了解人工智能
3.3企業(yè)數(shù)字員工
3.4計(jì)算機(jī)視覺在煙草行業(yè)的應(yīng)用
3.4.1機(jī)器視覺在煙草行業(yè)的應(yīng)用
3.4.2煙草SKU識(shí)別
3.4.3疑似販賣煙草人員識(shí)別
3.5語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用
3.6虛擬配網(wǎng)調(diào)度員——帕奇
3.7智能機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景
3.8什么是RPA
3.9RPA的價(jià)值
3.10哪些領(lǐng)域可以適用RPA?
3.10.1煙草行業(yè)為何要應(yīng)用RPA?
3.10.2煙草行業(yè)應(yīng)用RPA的優(yōu)勢(shì)
3.10.3煙草行業(yè)應(yīng)用RPA的6大場(chǎng)景
3.10.4各地?zé)煵菥衷赗PA領(lǐng)域的實(shí)踐案例
3.11ChatGPT對(duì)企業(yè)未來的影響

第六章:新技術(shù)、新模式驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1.物聯(lián)網(wǎng)
1.1煙草行業(yè)二維碼
1.2卷煙二維碼工程對(duì)煙草行業(yè)的意義
1.3卷煙二維碼工程的潛能
1.4卷煙二維碼應(yīng)用體系建構(gòu)的建議
1.5對(duì)RFID技術(shù)在煙草行業(yè)應(yīng)用的思考
1.6案例:物聯(lián)網(wǎng)稽查
2.5G的三大特性
3.5G的應(yīng)用點(diǎn)
案例:5G智慧烤煙系統(tǒng)
4.什么是中臺(tái)
5.企業(yè)中臺(tái)解決的問題
6.區(qū)塊鏈——信任的機(jī)器
6.1區(qū)塊鏈技術(shù)在煙草行業(yè)中的應(yīng)用
6.2長(zhǎng)城雪茄利用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)追根溯源

第七章:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策與運(yùn)營(yíng)
1.企業(yè)的數(shù)據(jù)治理
2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定與執(zhí)行
3.運(yùn)用數(shù)據(jù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程與運(yùn)營(yíng)效率
4.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策與商業(yè)智能分析工具

第八章:客戶體驗(yàn)與數(shù)字營(yíng)銷創(chuàng)新
1.基于數(shù)字化技術(shù)的客戶洞察
2.數(shù)字化媒體與社交媒體營(yíng)銷
3.數(shù)字化營(yíng)銷策略與工具
4.數(shù)字化營(yíng)銷決策模型
5.數(shù)字營(yíng)銷解決方案
6.案例:喝一杯數(shù)字化的奶茶
7.企業(yè)微信的應(yīng)用

第九章:供應(yīng)鏈與物流轉(zhuǎn)型
1.數(shù)字化供應(yīng)鏈管理與協(xié)同
2.案例:鉆石小鳥的數(shù)字化供應(yīng)鏈
3.物聯(lián)網(wǎng)在物流管理中的應(yīng)用

第十章:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地案例
1.產(chǎn)品數(shù)字企劃
案例:互聯(lián)產(chǎn)品——361兒童鞋
2.基于“物聯(lián)網(wǎng)+”的智能服務(wù)
案例:農(nóng)機(jī)生產(chǎn)商John Deer的農(nóng)業(yè)管理服務(wù)
案例:鏈橙
案例:京東走步雞
3.辦公服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
4.利用ChatGPT提高辦公效率的技巧
4.1使用ChatGPT寫工作總結(jié)
4.2使用ChatGPT寫發(fā)言稿
4.3使用ChatGPT寫廣告文案 

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