李勇：数字化产品运营：框架思维与数据分析驱动业务增长

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 37220

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适用对象

数据中心，业务中心，产品中心（总监、经理、主管）、运营中心管理人员、技术中心管理人员，企业对数字化转型感兴趣的人士。

课程介绍

培训对象：数据中心，业务中心，产品中心（总监、经理、主管）、运营中心管理人员、技术中心管理人员，企业对数字化转型感兴趣的人士。

课程时间：1天

课程背景：

数字化时代，产品运营已离不开数据分析的支撑。本课程旨在通过系统化的框架思维、高效的项目协调推动能力，以及深入的数据挖掘与分析技能，帮助学员掌握数字化产品运营的核心要素，促进团队形成合力，驱动业务持续增长。

课程收益：

培训完结后，学员能够：

² 理解并掌握数字化产品运营的框架思维；

² 提升项目协调与推动能力，促进团队高效合作；

² 掌握数据挖掘与分析方法，优化产品迭代；

² 学会客户满意度分析及应用，提升用户体验；

² 掌握线上、数字化运营的思维和方法，提升运维技巧。

课程大纲：

单元	大纲	内容
单元一	数字化产品运营框架思维	数字化产品运营概述系统性思考框架在运营中的应用决策制定、问题解决、创新、沟通、组织思考框架介绍如何运用框架思维提升运营效率
单元二	项目协调与团队合力	项目管理与协调的基本原则团队沟通与协作技巧如何利用框架思维推动项目进展案例分析：成功项目协调与推动的实战经验
单元三	据思维与基础分析方法	数据思维的重要性与培养数据分析的基本方法介绍（对比分析、多维对比、象限分析等）工具层：Excel在数据分析中的应用
单元四	数据挖掘与深入分析	数据挖掘的基本概念与流程数据挖掘技术在产品运营中的应用案例分析：如何利用数据挖掘发现产品优化点
单元五	优化迭代与数据分析报告	基于数据分析的产品优化迭代策略数据可视化与报告撰写技巧展现层：大数据可视化工具介绍如何撰写有说服力的数据分析报告
单元六	客户满意度分析及应用	客户满意度指标体系构建客户满意度数据收集与分析方法如何将客户满意度分析结果应用于产品优化线上、数字化运营中的客户满意度提升策略
单元七	数字化运营思维与方法	线上、数字化运营的发展趋势企微、客户端APP等远程线上业务开展技巧数字化运营中的数据分析与运维提升实践操作：利用数字化工具进行运营实践演练

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• 李勇：数字化产品学习地图工作坊: 培训对象：产品中心（总监、经理、主管）、运营中心管理人员、技术中心管理人员课程时间：1天（18小时）课程背景：数字化产品与客户需求往往有着密切的关联，对于需求解决的问题，令不少产品经理感到头疼，如何照顾客户需求，发现问题并且应用至产品中去是一个不小的难题。本工作坊将详细为您解析数字化产品设计与运营的全业务流程及关键点，并让大家知道做好一个数字化产品需要具备的学习成长地图和各个节点中需要具备的能力。工作坊大纲：单元大纲内容学习地图一基本素养：B端产品岗自我修炼 1. 心态素养： 1）如何从传统IT转为产品设计？ 2）如何从传统项目人员转为产品设计？ 3）其他方向如何转型到产品？ 2. 能力素养： 1） B和C端产品设计在早期需要掌握什么能力 2） B和C端产品设计的不同 3）产品设计的心智模型 4）产品设计常犯的错误和需要具备的素质 5）逻辑能力的养成 3. 品味素养： 1）扁平化，拟物化，极简主义工作坊练习：能力，心态及品味的调研；学习地图二规划能力：产品岗位的能力修炼 1. 用户研究：用户访谈能力，问卷调研能力，画像分群能力，分类验证能力；工作坊练习：模拟用户进行访谈，问卷设计的训练产品需求统计和辨别能力训练； 2．需求分析：5W2H方法论。工作坊练习：利用模拟案例分组讨论的形势让大家养成5W2H的方法论。WHAT:用户到底存在什么问题？是刚需还是伪需求；WHY:为什么会存在这个问题？WHO:产品中的哪些用户遇到此类问题？HOWMUCH:解决这个问题的投入产出比是多少？ 3. 跨部门沟通能力：通过具体用户群，掌握具体的SPIN方法论；工作坊练习：用模拟角色扮演来具体让学员实操SPIN的跨部门沟通能力，提升挖掘用户需求的标准； 4. 产品交互能力训练： 1）产品体验的三个级别：能用，易用，友好 2）用户体验的三个层面：视觉体验，功能能体验，交互体验； 3）怎样理解什么是真正的设计 4）用户体验设计的四要素：用户界定，需求线性，闭环设计，情感设计，服务设计工作坊练习：用案例来分组讨论的方式来训练交互设计能力； 5.专业知识能力训练： 1）应用架构设计 2）功能模块设计 3）产品敏捷开发与迭代 4）业务数据建模 5）界面设计 6）数据埋点设计 7）权限设计工作坊练习：用案例来分组讨论的方式来训练产品组成能力； 5. 资源评估能力训练：产投比优先级；学习地图三项目管理能力：产品项目管理能力训练 1. 产品目标管理能力：目标确认，指标拆解，任务下达； 2. 产品项目过程管理：方案管理，人力管理，进度管理，风险管理； 3. 产品发布及复盘：产品责任确认，产品生产验证，数据回流复盘工作坊练习：根据实战案例的下发，分组分别从产品目标管理，产品项目过程管理及产品发布及复盘方面进行讨论以得到能力的训练和提升。学习地图四运营能力：项目推广，活动策划，数据分析… 1. 项目推广能力：前期准备能力：推广计划安排，推广运营机制建设，推广过程管理 2. 活动策略能力：增长模式定型，展现方式确认，数据回流迭代； 3. 数据分析能力：采集数据，分析数据的能力和方法论，决策能力；工作坊练习：利用实战案例用分组讨论的方式来分别就项目推广能力，活动策略能力，数据分析能力来进行讨论和提升；

• 李勇：数字化产品设计: 培训对象：数据中心，业务中心，产品中心（总监、经理、主管）、运营中心管理人员、技术中心管理人员，企业对数字化产品设计感兴趣的人士。课程时间：一共六天，请按照需要进行灵活选择课程背景：我国进入从高速增长到高质量发展的新阶段，对于企业而言，借助数字化转型将加速新旧动能的转换，数字化转型也将成为推动数字经济发展的原动力，所以数字化转型已经不是一道选择题，而是一道必答题和生存题，本课程将对数字化转型的整体产品设计的整个过程做详细的解析。课程大纲：第一天：什么是产品设计，什么又是数字产品设计？单元大纲内容单元一产品经理角色认知 v 心态转型： 1）如何从传统IT转为产品设计？ 2）如何从传统项目人员转为产品设计？ 3）其他方向如何转型到产品？ 4） B端和C端产品经理有什么不同？ v 能力转型： 1）产品设计在早期需要掌握什么能力 2）培养产品思维的四种方法 v 未来前景： 1）当代产品设计所遇到的机遇与挑战 2）做产品设计与管理对未来的职业生涯有那些好处？单元二市场分析与用户研究 1. 你要解决的这个问题是个真需求还是个伪需求？ 2. 如何找到真正的用户需求：要拥有用户思维 3. 什么是用户思维？用户思维为什么很难以把握？ 4. 怎么样才能掌握用户思维？单元三场景视角 1. 调研市场：市场宏观数据及竞品对手情况 2. 调研客户：锁定用户画像 3. 聚焦客户视图 1）了解客户的经营定位和业务目标 2）从产品视图到客户视图的转变 3）什么是客户视图：全方位展示客户业务场景的完整视图 4）从把握需求点到挖掘场景流，对客户的业务场景流进行还原并放大其细节情境。 5）找到应用场景：某项应用最可能被客户使用的所处场景，应用因场景而产生价值。 4. 穿透场景锁定价值： 1）拜访客户探索需求，找谁谈？谈什么？怎么谈？ 2）划清全流程环节，锁定关键主环节，找准场景关键人 5. 锁定应用价值，用产品与用户共创价值方法和工具：场景解析视图，需求挖掘话术模板关于B端产品立项的方法论：需求池及需求价值判断视图的输出单元四数字化产品设计和其他设计的不同 1. 数字化产品设计的意义 2. 数字化产品设计和其他产品设计的不同 3. C端和B端数字化产品设计的不同课程大纲：第二天：如何理解产品设计里面的数据思维，如何实施单元二数据思维到底能帮企业解决什么问题 6）数据驱动可以为企业将本增效提质保全 7）数据驱动可以为企业指明方向 8）数据驱动可以在企业所有日常决策中起到极为关键的作用 9）数据驱动是如何为企业带来敏捷迭代和灵活相应的？单元三数据思维该如何建立 1. 感知数据 1）如何培养数据敏感度 2）为什么孤立的数据没有意义 3）怎样发现数据隐藏的信息 4）为什么同样的数据感受不一样 2. 收集数据 1）为什么要对数据区别对待 2）如何定量的把握一个事务 3）怎么样确保样本能推断总体 4）怎么定量的确定因果关系 3. 理解数据 1）表征，分类，因果的关系 4. 操纵数据 1）如何用数据指导觉得 2）如何塑造受众感知 3）怎样识别数据中的认知陷阱单元四数据产品标签打造 1. 如何理解业务指标 2. 常用的业务指标有哪些 1）用户数据指标 2）行为数据指标 3）产品数据指标 4）推广付费指标 5）客户服务指标 3. 如何选择指标 4. 指标体系和报表单元五数据分析和挖掘如何驱动决策？ 1. 数据分析解决问题的过程 2. 数据分析如何明确问题？ 3. 数据分析如何分析原因？ 4. 数据分析如何提出建议？如何回归分析应用单元六数字化素养的快速养成和学习 1. 数字化最重要的是思维的养成 2. 如何培养自己的数字化思维 3. 数字化思维如何形成工作习惯 4. 数字化素养如何应用到工作环节中课程大纲：第三天：如何实施落地数字化转型里面的产品设计系列一用户研究设计内容单元一如何挖掘用户需求，如何建立用户思维？ 1. 你要解决的这个问题是个真需求还是个伪需求？ 2. 如何找到真正的用户需求：要拥有用户思维 3. 什么是用户思维？用户思维为什么很难以把握？ 4. 怎么样才能掌握用户思维？案例研讨&学员提问&学员分组讨论：两家公司硬件产品设计中的工程思维和用户思维对比，某智能洗衣机中的用户思维单元二用户研究的方法与工具 1、用户研究概述 2、用户研究流程 3、用户研究的工具与方法（用户旅程地图与场景分解地图） 4、用户研究实战案例演练单元三产品说明和需求编写文档结构与设计规范 1.2 如何确保文档的准确性、清晰性和可读性技术文档编写的常见问题及解决方案 2.1 避免文档中的歧义和误解 2.2 提高文档编写效率的工具和方法实操：学员分组进行技术文档编写练习与点评单元四如何运用数字化介入到产品全生命周期的管理中 1. 数据是产品生命周期的基础资产 2. 如何设计数据埋点介入到产品全生命周期中 3. 如何分析数据查询产品的生命周期阶段 4. 如何用数字化手段高效解决这些问题案例研讨&学员提问：某金融机构、某国企公司是如何利用数据埋点探索业务的、全生命周期管理的单元五产品设计的流程到底是什么？ 1. 第一步：明确你的设计目的 2. 第二步：做好设计策略 3. 第三步：明确设计方法案例研讨&学员提问：苹果、特斯拉等公司是如何做设计目的的单元六做好设计策略 1. 设计策略一：潜意识 2. 设计策略二：逻辑化和规则化 3. 设计策略三：重复最小单元案例研讨&学员提问：可口可乐、兰博基尼、苹果是如何做逻辑化及最小单元设计的单元七硬件产品和软件产品的设计区别 1、软件强调精益思想，敏捷迭代，硬件要求一击必中 2、软件更强调交互体验，硬件更强调工业思维&工程逻辑 3、技术美学是“相”，硬件合理性是“心” 4、软件的边际成本很低，而硬件却切实存在 5、软件和硬件设计的价格，服务，售后均不同。案例研讨&学员提问：某国企品牌是如何做软硬件结合设计的。单元八如何进行产品原型设计 1. 第一步：明确你的设计目的 2. 第二步：做好设计策略 3. 第三步：明确设计方法 4. 设计策略一：潜意识 5. 设计策略二：逻辑化和规则化设计策略三：重复最小单元学员分组讨论：针对某地铁口做一个设计单元九 UIUE设计产品用户体验的三个级别能用易用友好用户体验包括的各个层面视觉体验功能体验交互体验体验与产品设计各个环节的关系用户界定需求先行 O2O闭环情感化设计不同类型产品的设计要点 “轻”的设计和“重”的设计适度设计（设计的加法和减法）课程大纲：第四天：如何做好产品运营推广里面的营销策略单元大纲内容单元一产业互联网正在改变世界 1. 时代在变，变革是必须的 1）我们的传统企业到底怎么了 2）未来属于传统企业中懂互联网的人 3）未来的商业趋势：走向产业互联网 2. 互联网下产业融合发展的路径 1）产业互联网兴起的基础：终端与网络 2）产业集群向在线产业带的转型 3）从B2C到C2B2C转型单元二数字化营销中的信息流 1. 百度信息流介绍 2. 华为信息流介绍 3. 今日头条信息流介绍 4. 简书等信息流介绍案例：宝骏汽车：最伙伴，最懂你单元三数字化营销中的短视频 1．快手和抖音短视频介绍 2．抖音短视频独特营销价值 3．抖音的推荐机制是什么 4．抖音的传播路径是什么 5．抖音营销的八种玩法 6．什么样的产品适合在抖音玩直销 7．抖音营销植入怎么做 8．怎么评估抖音营销效果案例：奔驰等短视频舆情危机介绍单元四数字化营销中的社群 1. 用5W1H方法定位社群运营目标 1）为什么要建设群 2）这个社群带来的价值是什么 3）在哪里建社群 4）社群里面应该有那些人 5）什么时候开始建，计划运营多久 6）建立了社群之后如何变现 2. 如何从0到1构建你的第一个社群 1）落实你的社群价值观 2）形成你的社群规则 3）激活你的社群氛围 4）形成社群输出推广矩阵让你的社群更有能量单元五数字化营销中的裂变营销 1. 社交流量：移动互联网上最重要的免费流量 2. AARRR：从拉新到裂变 3. 增长黑客会取代市场总监吗 4. 裂变营销：从1个老用户到找来5个新用户 5. 裂变技巧一：APP裂变 6. 裂变技巧二：微信裂变 7. 裂变技巧三：线下裂变单元六怎样投放数字化营销广告 1. 防作弊，需要全程数据监控 2. 哪些数字广告投放形式最靠谱 3. SEO：大流量的起手式 4. ASO: 最后十米的流量拦截 5. 落地页：营销基本功的修炼 6. 落地页逻辑构架溜达要素 7. 用外部素材出发消费行为单元七数字化营销中的标题打造 1、标题原则：熟练把握提升效果 1）富有价值感 2）展现实用性 3）体现差异性 4）制造紧迫感 2 标题作用：优秀软文积极互动 1）迎接读者要求和喜好 2）优化引擎收录和检索 3）完成推送目的和诉求 3 标题设置：10种方式决定流量 4 关键词植入：高曝光率和转载率单元八数字化营销中的内容生成 1、内容生成技巧 2、开头与结尾 3、正文布局 4、图片优化：图片版式的应用与安排 5、情感，内容和形式的打造课程大纲：第五天：学习AI大模型对产品设计的影响和未来单元大纲内容单元一为什么要学习PROMPT 1. 和大模型的唯一沟通语言即prompt 2、探索PROMPT语言如何成为连接人类创造力与机器效率的桥梁 3、提升个人竞争力 4、培养提问能力案例分析：Alpha Go的前世今生讨论：行业内成功的PROMPT语言应用实例单元二 PROMPT语言概述 1. 语法和结构 2. 基本概念和原理 2.1）写出清晰指令 2.2）让模型充当某个角色 2.3）使用分隔符清楚指令输入的不同部分 2.4）指定任务所需要的步骤 2.5）提供参考例子 2.6）指定所输入长度案例分析：PROMPT语言在自动化脚本编写中的应用讨论课题：PROMPT语言与传统编程语言的对比单元三 PROMPT语言和自动化工具的结合 1、常见的PROMPT自动化工具介绍 1.1）文心一言 1.2）OPENAI 1.3）通译千问 1.4）国内其他工具介绍 2. PROMPT语言在自动化工具中的应用 2.1 自动化报告生成 2.2 数据分析和处理案例分析：通过PROMPT语言优化数据分析流程讨论课题：如何选择合适的自动化工具单元四利用PROMPT命令优化Word方案制作 1. 使用PROMPT命令快速在word中生成方案大纲和结构 2. 利用PROMPT命令提取在word中整理关键信息，填充方案内容 3. 运用PROMPT命令快速在word中进行文档的排版和格式优化 4. 实战演练：在Word中制作一份完整的解决方案单元五借助PROMPT命令提升Excel数据处理效率 1. 利用PROMPT命令快速导入和整理数据 2. 使用PROMPT命令进行数据的筛选、排序和汇总 3. 运用PROMPT命令创建动态图表和数据透视表案例分析：Excel中PROMPT命令的数据处理应用实例单元六运用PROMPT命令打造专业PPT演示文稿 1. 利用PROMPT命令快速生成演示文稿的框架和布局 2. 使用PROMPT命令设计和优化幻灯片的内容和视觉效果实战演练：制作一份专业的PowerPoint演示文稿分享与讨论：如何结合PROMPT命令提升演示文稿的吸引力和说服力单元七 AI在企业的典型落地场景一．方案撰写与文案润色 1.1 AI大模型在方案撰写中的应用及技巧 1.2 AI大模型在文案润色中的优势及实践案例二．检查纠错与合同撰写 2.1 AI大模型在检查纠错中的准确性及效率提升 2.2 AI大模型在合同撰写中的智能化应用案例三．宣发文案与AI配图 3.1 AI大模型在宣发文案创作中的创意激发与实现 3.2 AI大模型在自动配图及优化中的功能展示四．协同办公与知识库查询 4.1 AI大模型在协同办公中的信息整合与共享作用 4.2 AI大模型在知识库查询中的高效检索与智能推荐五．数据分析与会议总结 5.1 AI大模型在数据分析中的深度挖掘与可视化展示 5.2 AI大模型在会议总结中的自动整理与要点提炼六．销售复盘与客户服务 6.1 AI大模型在销售复盘中的业绩分析与客户行为预测 6.2 AI大模型在客户服务中的智能应答与满意度提升策略案例分享：某企业运用AI大模型实现多场景业务提升的实践案例集锦讨论课题：如何针对不同业务场景，发挥AI大模型的最大价值？单元八数据安全 1. AI大模型会对企业数据造成安全影响吗？ 2. 如何实施AI模型植入企业内部实现安全操作。 3. 在数据安全方面我们需要注意的关键点课程大纲：第六天：如何理解数字化产品设计里面的数据建模和治理单元一数据治理概述 1. 什么是数据治理 2. 数据治理治什么 3. 数据治理的六个价值 4. 数据治理的三个现状 5. 数据治理的五类问题 6. 数据治理的六个挑战单元二企业数据治理之道 1. 数据战略：数字化转型的指明灯 2. 组织机制：敏捷治理组织 3. 数据文化：数据思维融入团队单元三数据治理之法 1. 理现状，定目标 2. 数据治理能力成熟度评估 3. 数据治理线路规划 4. 数据治理保障体系建设 5. 数据治理技术体系建设 6. 数据治理长效运营单元四数据治理之术 1. 数据梳理与建模 2. 元数据管理 3. 主数据管理 4. 数据质量管理 5. 数据安全管理 6. 数据集成与共享单元五数据治理之器 1. 数据模型管理工具 2. 元数据和主数据管理工具 3. 数据质量管理工具单元六数据治理实践与总结 1. 企业数据治理实践案例 2. 企业数据治理总结与展望

• 李勇：数据思维下的企业增长: 培训对象：1、希望学习数据思维及产品的人士； 2、企业内与产品、客户接触的管理、营销、服务人士； 3、企业内从事营销与服务工作的相关人士；课程时间：2天 (12小时）课程背景：近些年来，随着 Growth Hack、精益化运营、数据化运营等概念渐入人心，数据产品数据思维这个名字被提及的次数越来越多。但究竟什么是数据思维和数据产品？数据如何来解决商业问题？本课程和大家一起分享这些问题。课程大纲：单元大纲内容单元一数据是什么 1. 数据即业务 2. 业务即数据 3. 数据认知的三个常见误解单元二数据思维是什么 1、数源思维不等于数据思维 2、数据思维不等于数学逻辑 3、数据思维不等于KPI思维 4、数据思维养成的四部曲 1）数据导向定义 2）拆分转换简化问题 3）推理分析构建结论 4）谋划方案驱动业务单元二数据思维到底能帮企业解决什么问题 1. 数据可以为企业将本增效 2. 数据可以为企业指明方向 3. 数据可以在企业所有日常决策中起到极为关键的作用单元三数据思维该如何建立 1. 感知数据 1）如何培养数据敏感度 2）为什么孤立的数据没有意义 3）怎样发现数据隐藏的信息 4）为什么同样的数据感受不一样 2. 收集数据 1）为什么要对数据区别对待 2）如何定量的把握一个事务 3）怎么样确保样本能推断总体 4）怎么定量的确定因果关系 3. 理解数据 1）表征，分类，因果的关系 4. 操纵数据 1）如何用数据指导觉得 2）如何塑造受众感知 3）怎样识别数据中的认知陷阱单元四数据思维下的指标打造 1. 如何理解业务指标 2. 常用的业务指标有哪些 1）用户数据指标 2）行为数据指标 3）产品数据指标 4）推广付费指标 5）客户服务指标 3. 如何选择指标 4. 指标体系和报表单元五数据思维中的问题结构 1. 从整到分，从分到整 2. 结构化拆分问题的方法论 3. 相关问题的转化 4. 找到数据埋点的核心方法 5. 数据中的正反相成单元六数据分析和挖掘 1. 数据分析解决问题的过程 2. 数据分析如何明确问题？ 3. 数据分析如何分析原因？ 4. 数据分析如何提出建议？如何回归分析应用单元七数据应用和体系处理 1. 数据体系规划 2. 数据标准化底座建设 3. 数据标准化标签建设 4. 数据标准化应用建设单元八数据资产管理 1. 数据资产定义和3个特征 2. 数据资产管理现状与挑战 3. 数据资产管理的四个目标 4. 数据资产管理中的数据治理 5. 数据资产管理的七个成功要素单元九数据中台应用 1. 数据中台运营评估模型 2. 数据中台运营的四个价值 3. 数据中台资产运营机制 4. 数据中台成本运营机制

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