主講老師: 武威（培訓(xùn)費：2-2.5萬元/天）
工作背景：
武威老師，互聯(lián)網(wǎng)專家，現(xiàn)居住址：北京市。武威老師畢業(yè)于西安交通大學(xué)。具多年互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)高管的工作經(jīng)驗，曾先后任職神州數(shù)碼(中國)公司、匯通天下（G7）、中國配貨網(wǎng)等在多家大中型國企與外資企業(yè)任職，先后任產(chǎn)品...
主講課程：
通識類企業(yè)課題《車聯(lián)網(wǎng)》《智慧城市》《智慧交通》《數(shù)字化營銷》《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)》《互聯(lián)網(wǎng)思維》《企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用》《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》《十四五”數(shù)字經(jīng)濟解讀》《企業(yè)大數(shù)...
煙草企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型課程大綱詳細內(nèi)容
課程分類： 煙草數(shù)字化轉(zhuǎn)型
課程目標：
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
課程對象：
課程時間：2天
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)型對企業(yè)的意義與挑戰(zhàn)
第二章：數(shù)字經(jīng)濟與數(shù)字化轉(zhuǎn)型概述
1.數(shù)字經(jīng)濟的定義
2.數(shù)字經(jīng)濟的構(gòu)成
3.消費互聯(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)型的動機和目標
5.進行現(xiàn)狀評估和需求分析
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
8.重新設(shè)計組織架構(gòu)以適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
9.數(shù)據(jù)驅(qū)動下的煙草全產(chǎn)業(yè)鏈價值鏈
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：AmazonGo
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云計算的概念
1.2云計算的三大服務(wù)模式
1.3云計算的好處
1.4桌面云的應(yīng)用場景
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)字化營銷
2.7零點有數(shù)推出“一品一戶一策”卷煙精準投放算法解決方案
2.8大數(shù)據(jù)+”為農(nóng)村市場全面“畫像”
2.9“大數(shù)據(jù)+”對差異需求進行精準施策
2.10“大數(shù)據(jù)+”為盲區(qū)市場筑牢監(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計算機視覺在煙草行業(yè)的應(yīng)用
3.4.1機器視覺在煙草行業(yè)的應(yīng)用
3.4.2煙草SKU識別
3.4.3疑似販賣煙草人員識別
3.5語音識別的應(yīng)用
3.6虛擬配網(wǎng)調(diào)度員——帕奇
3.7智能機器人的應(yīng)用場景
3.8什么是RPA
3.9RPA的價值
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
3.10.3煙草行業(yè)應(yīng)用RPA的6大場景
3.10.4各地?zé)煵菥衷赗PA領(lǐng)域的實踐案例
3.11ChatGPT對企業(yè)未來的影響
第六章：新技術(shù)、新模式驅(qū)動企業(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
案例：5G智慧烤煙系統(tǒng)
4.什么是中臺
5.企業(yè)中臺解決的問題
6.區(qū)塊鏈——信任的機器
6.1區(qū)塊鏈技術(shù)在煙草行業(yè)中的應(yīng)用
6.2長城雪茄利用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)追根溯源
第七章：數(shù)據(jù)驅(qū)動決策與運營
1.企業(yè)的數(shù)據(jù)治理
2.數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定與執(zhí)行
3.運用數(shù)據(jù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程與運營效率
4.數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策與商業(yè)智能分析工具
第八章：客戶體驗與數(shù)字營銷創(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銷
3.數(shù)字化營銷策略與工具
4.數(shù)字化營銷決策模型
5.數(shù)字營銷解決方案
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)機生產(chǎn)商JohnDeer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
