《大數(shù)據(jù)時代---企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營與創(chuàng)新管理》

                              《大數(shù)據(jù)時代---企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營與創(chuàng)新管理》

                                       ----------段方老師   北京大學(xué)博士后

課程收益：

       通過本次培訓(xùn)中實際案例的分享，了解數(shù)據(jù)管理和運(yùn)營中的各種經(jīng)驗教訓(xùn)，深刻理解大數(shù)據(jù)對于企業(yè)精細(xì)化管理的意義，發(fā)掘客戶精細(xì)營銷和運(yùn)營的價值，提升企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新的能力。本課程將分析行業(yè)的大數(shù)據(jù)發(fā)展前景，展望企業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略機(jī)遇。

課程背景：

       2012-2018年，中國企業(yè)正面臨著一個極具挑戰(zhàn)的經(jīng)濟(jì)時局，市場競爭越發(fā)激烈，如何避免低水平的價格競爭，凸顯產(chǎn)品的差異化？這需要提升企業(yè)的管理水平和精細(xì)化營銷能力，借助大數(shù)據(jù)的收集和整理，可以實現(xiàn)上述目標(biāo)。

       本講座將結(jié)合制造業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，通過客戶分析的實際案例，介紹數(shù)據(jù)分析技術(shù)在企業(yè)運(yùn)營管理等方面的應(yīng)用價值，并詳細(xì)分析大數(shù)據(jù)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用場景和案例。

培訓(xùn)目標(biāo)：

       大數(shù)據(jù)時代下，客戶的重新認(rèn)識和精細(xì)營銷，如何提升企業(yè)的核心競爭能力，如何更新企業(yè)運(yùn)營的新理念。了解互聯(lián)網(wǎng)時代帶來的互聯(lián)網(wǎng)思維，分享互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析案例，對傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)帶來的沖擊分析，探索制造業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。了解大數(shù)據(jù)處理的基本技術(shù)，包括數(shù)據(jù)倉庫、云計算、數(shù)據(jù)挖掘、元數(shù)據(jù)等基本內(nèi)容。解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和經(jīng)驗，數(shù)據(jù)管理的組織機(jī)構(gòu)設(shè)置等。

課程內(nèi)容：

一、“大數(shù)據(jù)、大生意”：

1.概述

1)大數(shù)據(jù)概念和特點(diǎn)

2)大數(shù)據(jù)需要哪些技術(shù)支撐

3)大數(shù)據(jù)能夠帶來哪些新應(yīng)用？

2.大數(shù)據(jù)時代的“互聯(lián)網(wǎng)思維”模式

1) 互聯(lián)網(wǎng)思維——先圈用戶再掙錢

2）互聯(lián)網(wǎng)的營銷模式——微博營銷、網(wǎng)頁營銷等

3) CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”

4)精細(xì)營銷——裝上了GPS，實現(xiàn)“精確打擊”

5）思維的轉(zhuǎn)型——“特斯拉”的沖擊

3.如何在海量數(shù)據(jù)中整合線上、線下數(shù)據(jù)，形成你對消費(fèi)者的獨(dú)特洞察力

1)知道客戶的各個屬性——互聯(lián)網(wǎng)時代不再“是否是狗”

2)客戶的群體特征——“人以群分”

4.如何建立產(chǎn)品分析的數(shù)據(jù)平臺，提供產(chǎn)品的“標(biāo)尺”

1)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)有哪些？——發(fā)動機(jī)功率、重量、油耗、顏色等等維度

2)產(chǎn)品設(shè)計的互聯(lián)網(wǎng)思維？——小米手機(jī)

3)產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)分析——哪些維度？

4）如何“產(chǎn)品為中心”發(fā)展為“客戶為中心”？——有數(shù)據(jù)就有可能

二、大數(shù)據(jù)下的經(jīng)營“透視”：

1、客戶是“上帝”，如何找到“上帝”？

1）上帝是什么樣子？

·   上帝是什么視圖？

2）客戶是什么樣子？

·   客戶是什么視圖？

3）產(chǎn)品是什么樣子？

·   產(chǎn)品是什么視圖？滿足哪些功能？

4）如何建立客戶和產(chǎn)品間的關(guān)系？

·   為合適的客戶，找到合適的產(chǎn)品（分析需求，滿足需求）

2、我們對自己的產(chǎn)品了解多少？

1）自己的產(chǎn)品有什么特點(diǎn)？

·   產(chǎn)品的基本特征

·   產(chǎn)品的比較優(yōu)勢特征

·   產(chǎn)品的量化屬性

2）營銷的方法

·   營銷方法論和知識庫（分析問題的知識庫和方法樹）

·   制造業(yè)產(chǎn)品營銷的特點(diǎn)（如何突出附加值？）

·   傳統(tǒng)營銷如何轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)營銷？

·   產(chǎn)品如何“私人訂制”？

3）產(chǎn)品的客戶服務(wù)

·   大數(shù)據(jù)能夠發(fā)現(xiàn)哪些產(chǎn)品質(zhì)量問題？

·   如何提升客戶滿意度

3、如何“幫客戶買產(chǎn)品”

1）如何進(jìn)行客戶的“X光透視”？

·   客戶的統(tǒng)一視圖包含哪些信息？哪些是關(guān)鍵屬性？

·   如何發(fā)現(xiàn)客戶的真實需求？（服務(wù)與騷擾的區(qū)別）

·   示例：某行業(yè)客戶的統(tǒng)一視圖

2）內(nèi)部產(chǎn)品的科學(xué)選配

·   如何提供專家般量化的分析，為用戶提供最優(yōu)的內(nèi)部產(chǎn)品？

3）競爭對手產(chǎn)品的對比

·   與競爭對手間的產(chǎn)品差異化區(qū)隔

·   自己產(chǎn)品的優(yōu)勢和弱點(diǎn)（如何提供量化的分析結(jié)果？在形象展示出來）

·   示例：競爭對手的客戶回歸

4）銷售過程的處理

·   銷售時機(jī)的把握銷售語術(shù)的把握

4、大數(shù)據(jù)營銷的作用和價值

1）數(shù)據(jù)和知識是人的本質(zhì)特征

2）大腦是人與動物的差別

3）“事半功倍”是捷徑

4）從“拼刺刀”到“信息戰(zhàn)”；示例：某人關(guān)系圖

5、產(chǎn)品如何進(jìn)行“透視”

    1）產(chǎn)品自帶數(shù)據(jù)

    2）產(chǎn)品中互聯(lián)網(wǎng)思維創(chuàng)新設(shè)計

·   如何用微信“賣肉夾饃“？

·   如何用微信賣產(chǎn)品？

    3）產(chǎn)品的差異化數(shù)據(jù)顯示——用數(shù)據(jù)證明產(chǎn)品（功率等參數(shù)之外呢？用可靠性、安全告警等新數(shù)據(jù)）

    4）產(chǎn)品的附加值——加法還是減法？

6.大數(shù)據(jù)對企業(yè)的精細(xì)管理提升

1）企業(yè)的精細(xì)管理——不再盲人摸象

2）企業(yè)的KPI儀表板——進(jìn)入駕駛艙

3）預(yù)防企業(yè)的管理風(fēng)險——早診斷、早發(fā)現(xiàn)

4）員工的量化績效評定——計件之后計量

7.大數(shù)據(jù)提升企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量

1）建立量化的產(chǎn)品管理方法——辣椒的辣度評定

2）產(chǎn)品制造過程的管理控制——監(jiān)控大數(shù)據(jù)分析

3）產(chǎn)品問題的及時監(jiān)控——溫度、風(fēng)速等異常早發(fā)現(xiàn)

4）產(chǎn)品訂制的范例——好萊塢大片的大數(shù)據(jù)

5）產(chǎn)品質(zhì)量的量化管控——擋板安裝的故事

三、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和整理

1、數(shù)據(jù)的種類

1）客戶數(shù)據(jù)內(nèi)容（汽車客戶的基本資料）

2）產(chǎn)品數(shù)據(jù)內(nèi)容（產(chǎn)品的編碼）

3）營銷數(shù)據(jù)內(nèi)容（交易記錄的保存）

4）服務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容（客戶服務(wù)數(shù)據(jù)的保存）

5）制造行業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：（數(shù)據(jù)類型雜、數(shù)據(jù)量大等）

2、數(shù)據(jù)的獲取方法

    1）數(shù)據(jù)的收集方法

    2）數(shù)據(jù)的收集原則

    3）競爭對手情報收集

    4）互聯(lián)網(wǎng)情報數(shù)據(jù)收集

3、數(shù)據(jù)的基本整理

1）數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載

2）存放在數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫

3）數(shù)據(jù)的基本分析工具EXCEL等

4）數(shù)據(jù)的歸類存放（建模型）

5）數(shù)據(jù)的基本加工

4、數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)分析

1）數(shù)據(jù)的基本匯總

2）數(shù)據(jù)中的“金子”：從石頭中淘金子

3）數(shù)據(jù)挖掘：“啤酒和尿布”的故事

4）高級的數(shù)據(jù)挖掘工具SAS和SPSS等

示例：切入幾張工具的示意界面圖

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本保障

1）指標(biāo)的口徑描述和統(tǒng)一

2）后期補(bǔ)數(shù)據(jù)成本是前提收集數(shù)據(jù)成本的15倍

3）“差之毫厘謬以千里”

6、制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的收集和整理

1）制造環(huán)境的數(shù)據(jù)收集/整理

2）采購數(shù)據(jù)的收集/整理

3）營銷數(shù)據(jù)的收集/整理：

4）人力資源數(shù)據(jù)的收集/整理

示例：某企業(yè)的數(shù)據(jù)收集/整理方法

四、產(chǎn)品的分析和再認(rèn)知

1、產(chǎn)品的定義和范疇

產(chǎn)品的目標(biāo)客戶

產(chǎn)品是否要進(jìn)行細(xì)分，如目標(biāo)客戶的定制等

2、關(guān)于產(chǎn)品的基本“信息”

產(chǎn)品的基本參數(shù)數(shù)據(jù)

產(chǎn)品的功能數(shù)據(jù)、性能數(shù)據(jù)

3、產(chǎn)品的基本屬性標(biāo)簽（如產(chǎn)品的內(nèi)容屬性標(biāo)簽、功能屬性標(biāo)簽等）

    產(chǎn)品的標(biāo)簽分類

    產(chǎn)品的標(biāo)簽舉例

4、產(chǎn)品的知識庫

實時調(diào)出符合條件的產(chǎn)品體來

示例：某企業(yè)產(chǎn)品特征知識庫舉例

5、產(chǎn)品的“再挖掘”（UPSELL/CROSSSELL）

增值服務(wù)等方面，讓服務(wù)更加貼近需求

基于產(chǎn)品增值服務(wù)，進(jìn)行客戶“再挖掘”

6、產(chǎn)品的生命周期管理

生命周期數(shù)據(jù)分析滲透到產(chǎn)品的生命周期全過程

7、制造業(yè)中能進(jìn)行哪些客戶分析和營銷？

客戶的基本信息分析：如對汽車的興趣和愛好

客戶的分群（品牌和產(chǎn)品設(shè)計）：汽車行業(yè)的客戶細(xì)分

對客戶更深層的了解，就可以進(jìn)行合適的營銷：特斯拉汽車的營銷

五、如何進(jìn)行企業(yè)精細(xì)化管理

1、企業(yè)管理的范圍和邊界

    1）企業(yè)經(jīng)營范圍

    2）企業(yè)管理內(nèi)容

    3）如何量化企業(yè)各種管理目標(biāo)

2、企業(yè)制造流程監(jiān)控

    1）制造流程及系統(tǒng)（ERP系統(tǒng)？）

    2）關(guān)鍵的監(jiān)控點(diǎn)

    3）監(jiān)控規(guī)則的量化

    4）監(jiān)控的故障告警形式

3、企業(yè)上下游質(zhì)量管控

    1）上游物料管控

    2）下游企業(yè)監(jiān)管

    3）上下游的量化監(jiān)控

4、企業(yè)人力資源量化考評

    1）人力資源的量化考評

    2）人力資源的量化薪酬設(shè)計

    3）人力資源告警分析

5、企業(yè)財務(wù)量化分析

    1）財務(wù)分析內(nèi)容

    2）財物異常監(jiān)控

    3）財物數(shù)據(jù)挖掘

6、企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量量化監(jiān)控

    1）產(chǎn)品質(zhì)量的評估慘呼

    2）產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控方法

    3）產(chǎn)品質(zhì)量后評估

六、如何編寫漂亮的分析報告（既有漂亮里子，也要有漂亮面子）

1、數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)

2、分析報告是展現(xiàn)形式

3、分析報告的思路

4、分析報告的方法

【示例】：分析報告演示

七、總結(jié)和展望

段方博士后簡介

專業(yè)背景：

世界最大電信運(yùn)營商總部大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

總設(shè)計師、奠基人

北京大學(xué)信息處理專業(yè)博士后

北京郵電大學(xué)博士

十七年專注于數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)、云計算、

人工智能的研究與推廣

      曾經(jīng)在中國銀行工作，熟悉銀行業(yè)務(wù)。段方博士后承擔(dān)了國際最大電信運(yùn)營商的數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)中心的設(shè)計和建設(shè)、運(yùn)營工作，積累了17年的大數(shù)據(jù)（含機(jī)器學(xué)習(xí)）領(lǐng)域的實際工作經(jīng)驗。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營，開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng)用。積累了國內(nèi)唯一的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在大型企業(yè)建設(shè)、運(yùn)營的經(jīng)驗。其前后主持設(shè)計的技術(shù)文檔，有150余冊、1200多萬字。涉及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)接口、系統(tǒng)架構(gòu)、質(zhì)量管控、業(yè)務(wù)應(yīng)用、系統(tǒng)安全等各個領(lǐng)域。

      近期啟動了人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的研究和部署工作，積累了大型企業(yè)人工智能技術(shù)部署和應(yīng)用的經(jīng)驗。受邀為多場大型專業(yè)論壇會議進(jìn)行主題發(fā)言，多次獲得好評，行業(yè)經(jīng)驗豐富。

      2018年6月在美國硅谷datawork summit 2018（世界頂級的大數(shù)據(jù)峰會）上兩次發(fā)言（國內(nèi)僅四家中國企業(yè)參會），取得良好效果。

教育經(jīng)歷：

2002――2005（博士后學(xué)歷）：北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院博士后工作

1998——2001（博士學(xué)位）：北京郵電大學(xué)電子工程系攻讀博士學(xué)位

1995——1998（碩士學(xué)位）：北京郵電大學(xué)智能網(wǎng)國家重點(diǎn)實驗室  計算機(jī)應(yīng)用專業(yè)

主要經(jīng)驗：

       大數(shù)據(jù)系統(tǒng)相關(guān)領(lǐng)域的知識：數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)的基本技術(shù)，熟悉當(dāng)前業(yè)界的使用和規(guī)模特點(diǎn)。熟悉數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)建模技術(shù)基礎(chǔ)，實際進(jìn)行過十余年數(shù)據(jù)質(zhì)量管控工作。熟悉DB2/ORACLE/TERADATA等數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)品特點(diǎn)，了解Erwin等建模工具。了解VERTICA/GP等MPP數(shù)據(jù)庫的原理和特點(diǎn)。熟悉數(shù)據(jù)挖掘等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),熟悉聚類、分類、回歸預(yù)測等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有十余年的實際數(shù)據(jù)挖掘案例經(jīng)驗。熟悉HADOOP相關(guān)生態(tài)的組件技術(shù)，包括：SPARK/KAFKA/FLUME/YARN/HIVE/HBASE/STORM等實現(xiàn)技術(shù)，熟悉：R、mahout、SAS/SPSS等數(shù)據(jù)分析技術(shù)。掌握Python、Scala等編程語言。

熟悉TensorFlow等人工智能框架，了解深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)原理，實際進(jìn)行過人工智能項目的實施和部署。

授課風(fēng)格：

       理智型教學(xué)，理論聯(lián)系實踐，將理論性、實踐性與趣味性相結(jié)合,講解深入淺出，分析、論證時思路清晰。

工作經(jīng)歷：-——十六年的大數(shù)據(jù)專業(yè)經(jīng)驗

1.主持設(shè)計并完成了世界電信行業(yè)最大的大數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)（截至到2017年底達(dá)到500PB存儲容量，累計投資150億元）

充分參考了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)BAT（百度、阿里、騰訊）和谷歌等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)建設(shè)案例，在電信行業(yè)主持設(shè)計并建設(shè)了國內(nèi)最大的大數(shù)據(jù)中心（500PB）。基于HADOOP云計算架構(gòu)，結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，構(gòu)建了混搭的大數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)，完成了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容爬去、客戶內(nèi)容喜好分析、客戶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)營銷、社會渠道欺詐、GIS網(wǎng)格量化、客戶投訴分析等各種應(yīng)用。提升了企業(yè)對外數(shù)據(jù)服務(wù)管理能力，增強(qiáng)了企業(yè)“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”的水平。

2.主持設(shè)計并完成了世界上最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)建設(shè)

    結(jié)合某電信運(yùn)營商的實際情況，創(chuàng)制性地提出了分級式數(shù)據(jù)倉庫理論，本人主持設(shè)計并建設(shè)了某電信運(yùn)營商的“經(jīng)營分析系統(tǒng)”，前后投資了80多億人民幣，建成了目前國際最大容量的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。實現(xiàn)了客戶離網(wǎng)分析、客戶細(xì)分分群、客戶價值評估、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)產(chǎn)品喜好分析、一線經(jīng)理貼身支撐、客戶渠道分析、供應(yīng)鏈分析、員工量化薪酬管理、營銷成本分析等。提升了企業(yè)內(nèi)部量化管理水平，確?？蛻艟珳?zhǔn)營銷能力，降低企業(yè)運(yùn)營成本。

3.帶動了國內(nèi)數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展

    通過本人主持和設(shè)計的最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，填補(bǔ)了國內(nèi)在數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域技術(shù)和應(yīng)用的很多空白，通過十六年的努力，帶動了國內(nèi)一批數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的廠商和研究力量，對國內(nèi)數(shù)據(jù)倉庫行業(yè)的發(fā)展起到了積極的推動作用。同時，從2010年開始通過HADOOP云計算技術(shù)的研發(fā)和推廣，探索了云計算如何在大型企業(yè)落地的方式、方法，總結(jié)了大量的實際案例，推動了大數(shù)據(jù)在非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的經(jīng)營研究。

4.學(xué)術(shù)上取得了一些成績

依據(jù)提出的“分級式數(shù)據(jù)倉庫理論”，獲得了北京大學(xué)的博士后。發(fā)表了幾十篇文章，出版了4-5本技術(shù)專著。

5.組建了某電信運(yùn)營商在數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域和云計算領(lǐng)域的隊伍

    帶動某電信運(yùn)營商相關(guān)領(lǐng)域的員工，通過多次的培訓(xùn)，逐步組織了各省公司的技術(shù)骨干團(tuán)隊，在對系統(tǒng)的維護(hù)、新業(yè)務(wù)的開發(fā)和工程項目的管理等方面，積累了寶貴的經(jīng)驗。

6.與國內(nèi)外進(jìn)行了積極的交流

    通過舉辦多次大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)論壇，與國內(nèi)外的廠商進(jìn)行了廣泛的技術(shù)交流。先后與VODAPHONE 、AT&T、VERIZION等多家國外運(yùn)營商就數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)和使用進(jìn)行了充分的交流，并赴部分國外運(yùn)營商進(jìn)行了實地的考察工作。

與BAT等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行了充分的調(diào)研和交流，熟悉BAT大數(shù)據(jù)的架構(gòu)和應(yīng)用情況。詳細(xì)分析、比較過互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的各自優(yōu)勢，給出了實際的咨詢方案。

出版著作：

       2005年出版了電信行業(yè)第一本數(shù)據(jù)倉庫專著《數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及其在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用》和《數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)》（電子工業(yè)出版社出版）兩本書籍。前后在各種技術(shù)媒體發(fā)表了幾十篇各種文章，有的文章被SCI檢索收錄。

       2015年結(jié)合15年大數(shù)據(jù)從業(yè)經(jīng)驗，完成了《大數(shù)據(jù)&大分析》（人民郵電出版社）和《大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維》（電子工業(yè)出版社）兩本書籍的編寫和出版工作。

       2018年《數(shù)聯(lián)網(wǎng)》（人民郵電出版社）書籍已經(jīng)出版（世界上第一本關(guān)于數(shù)聯(lián)網(wǎng)的書）；《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)介紹》（編寫中）

 獲得的獎項：

 1）2006年，《基于海量數(shù)據(jù)的經(jīng)營分析系統(tǒng)》項目獲得中國通信學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎一等獎           2）2018年在美國硅谷datawork summit 2018 峰會上發(fā)言，取得良好反響。

部分曾服務(wù)客戶：

通信行業(yè)：

        北京移動（4次）、河北移動、成都移動（4次）、遂寧移動、山東移動、惠州移動、四川移動、南充移動（2次）、瀘州移動、康定移動、西昌移動、江門移動、陽江移動、江蘇移動、山西移動、深圳移動、中國移動卓望公司、上海奉賢區(qū)電信、上海北區(qū)電信、上海聯(lián)通、浙江聯(lián)通、上海移動、中山電信、廣東移動、國信公司、中國吉通、成都電信、福建移動、河南移動、河北電信、北京電信、安徽移動、廣州電信……

金融保險行業(yè)：

        中國人民銀行總行、中國銀行、民生銀行、工商銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行、泰康人壽、中國人壽保險、太平洋保險、安邦保險、中國人民銀行、匯豐投資、金泰化成投資、天和融資、南方基金管理、中信銀行、中國電信翼支付、平安銀行、某大宗商品交易中心、深圳佰仟金融公司……

交通行業(yè)：

       北京中交集團(tuán)（9次）、華通汽車、北斗汽車、廣州汽車、北京汽車、重慶北汽銀翔汽車、中交威海公司、中國鐵路研究院……

IT行業(yè)：

       首都信息發(fā)展公司、華為公司、愛立信公司、唐郎商旅網(wǎng)、青牛公司、用友軟件、蘭芯數(shù)據(jù)定向傳媒、深圳金立手機(jī)、新東網(wǎng)科技、東軟軟件、亞信公司、新大陸公司、北京電子控股……

高校研修班：

      北京大學(xué)、清華大學(xué)、北京郵電大學(xué)、武漢大學(xué)總裁研修班、浙江大學(xué)總裁研修班、上海交通大學(xué)總裁研修班、

其它行業(yè)：

        信息產(chǎn)業(yè)部（2次）、北京海淀區(qū)政府（2次）、中國電力建設(shè)集團(tuán)（3次）、中石油吉林公司、深圳中海油公司、廣東美的電器、杭州蘇寧電器、威斯特時尚購物、武漢工貿(mào)、富邦科技、新農(nóng)翔飼料、愛民藥業(yè)集團(tuán)、寧德新能源、億童文教股份、寧波商貿(mào)、寧波市政府、齊心文具、廣州保利國際、湖南糧食集團(tuán)、中遠(yuǎn)集團(tuán)、寶鋼地產(chǎn)、上海閃迪芯片公司、國家電網(wǎng)西安公司、國家電網(wǎng)武漢公司、長白山電力公司、旺旺食品有限公司、大連冰山集團(tuán)……

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