客戶價值驅動的智改數(shù)轉實戰(zhàn)訓練營

  培訓講師：張忠新

講師背景：
張忠新老師復旦大學EDP特約講師浙江大學EDP特約講師上海交通大學EDP特約講師中國人民大學EDP特約講師新加坡國立大學EDP特約講師日本中部產業(yè)聯(lián)盟精益指導師二十二年精益管理經驗擅長精益全體系實踐/學術背景2002年-2010年現(xiàn)代汽車、 詳細>>

張忠新
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客戶價值驅動的智改數(shù)轉實戰(zhàn)訓練營詳細內容

客戶價值驅動的智改數(shù)轉實戰(zhàn)訓練營

課程名稱
客戶價值驅動的智改數(shù)轉實戰(zhàn)訓練營
授課對象
董事長、總經理、企業(yè)總監(jiān)、企劃部長、部門經理、主管、管理人員等
課程背景
為了有效的推薦國家數(shù)字化戰(zhàn)略， 國內政府普遍采用了智改數(shù)轉的普及性診斷，面向企業(yè)業(yè)務應用水平、智能制造基礎、智能制造使能技術應用、效益與效能四個維度，立足數(shù)字化、網絡化、智能化三大方向構建評估。其中，企業(yè)業(yè)務應用水平覆蓋產品研發(fā)、生產、物流供應鏈、運營管理等核心業(yè)務的數(shù)字化，以及產品的智能化、產品的運維服務過程的數(shù)字化；智能制造基礎涉及智能裝備與產線的應用、工業(yè)互聯(lián)的建設基礎以及智能制造組織保障與管理基礎；智能制造使能技術的應用覆蓋ICT新技術、人工智能與大數(shù)據(jù)技術、先進制造技術的應用；效益與效能則注重對研發(fā)周期、生產效率、產品交付、質量提升、設備利用率、能源利用率以及所產生的經濟價值等直接效率或間接效率的考察。
本課程重點介紹如何通過專業(yè)的智改數(shù)轉能夠有效的吸納客戶的后面的數(shù)字化業(yè)務轉化，對整個過程進行專業(yè)的管理，尤其是貼近客戶價值的解決方案管理。
課程目的
國內智改數(shù)轉的現(xiàn)狀
數(shù)字化時代客戶價值的定義
國內企業(yè)需要的數(shù)字化業(yè)務的構成
智改數(shù)轉診斷全過程管理
智改數(shù)轉診斷全過程實戰(zhàn)
訓練智改數(shù)轉診斷全的過程設計與親自演練
知識培訓
（2天）
價值驅動的智改數(shù)轉概論
中國政府的獨特數(shù)字工程-智改數(shù)轉
運營商在智改數(shù)轉的獨特優(yōu)勢
價值是智改數(shù)轉方案成交的前提
客戶價值與客戶邊際價值的定義
客戶價值的定義——解決方案帶來的收益兌現(xiàn)
不同資本客戶以及客戶規(guī)模對價值定義差異
從客戶價值角度定義——“專業(yè)”的診斷團隊
國內企業(yè)的數(shù)字化水平分級以及應對策略
智改數(shù)轉業(yè)務工具
數(shù)字化咨詢&培訓
數(shù)字化業(yè)務實施
2.1硬件
2.1.1自動化升級
2.2.2智能化物流
2.3.3AI智能裝備
2.2信息化軟件實施
2.2.1軟件平臺
2.2.2數(shù)據(jù)中臺
2.2.3數(shù)字化營銷
2.2.4數(shù)字化設計
2.2.5數(shù)字化工藝
2.2.6數(shù)字化制造
2.2.7數(shù)字化供應鏈
2.2.8數(shù)字化售后服務
2.2.9數(shù)字化運營
2.2.10數(shù)字化生態(tài)
2.2.11數(shù)字化決策和數(shù)據(jù)挖掘——商務智能（BI）&大數(shù)據(jù)
2.2.12數(shù)字化指標控制
3. 數(shù)字金融
案例：上海華消數(shù)字工廠建設
海信基于控制器的企業(yè)全面數(shù)字化轉型
融發(fā)核電制造運營全面數(shù)字化轉型
“成功智改數(shù)轉的全流程管理”
客戶研究（公司概況、企業(yè)運營情況、高層組成……），層別客戶痛點與價值
客戶行業(yè)成功案例準備
入企“價值吸引”PPT準備
入企專業(yè)小時計劃制定&問題問卷準備
團隊專業(yè)形象管理——狐假虎威
高層需求澄清
現(xiàn)場調研常見價值點
日診斷結束的總結匯報修正客戶認知偏差
匯報PPT——貨幣化或數(shù)字化客戶收益
業(yè)務跟進——與購買業(yè)務意識強化
匯報核心——高管必到，最好是董事長和總經理
基于政府政策的成交利益設計
智改數(shù)字化公司與客戶原有供應商的競爭應對策略
案例：陜西漢德智改數(shù)轉診斷過程分享
實戰(zhàn)指導
3天
資料準備
客戶研究
“價值”案例準備
專業(yè)團隊組件
線上測評模型準備（國家智改數(shù)轉成熟度模型）
入企匯報PPT準備
調研小時詳細計劃準備
入企實戰(zhàn)
需求識別會
吸引客戶的價值匯報
業(yè)務價值點的調研與取證
授課方法
講解 + 視頻案例+互動研討 + 問題答疑 + NLP啟發(fā) + 深度觀察 + 情景對話

 

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