課程簡(jiǎn)介
產(chǎn)品經(jīng)理是個(gè)核心崗位，對(duì)產(chǎn)品的成敗有著重要的影響。但在IT業(yè)界中，產(chǎn)品經(jīng)理是個(gè)年輕的崗位，很多產(chǎn)品經(jīng)理是從其他專業(yè)崗位轉(zhuǎn)型成產(chǎn)品經(jīng)理。從專業(yè)崗位到合格產(chǎn)品經(jīng)理的轉(zhuǎn)型過(guò)程中會(huì)面臨一系列的問題，包括思維模式的轉(zhuǎn)換、核心技能的提升、產(chǎn)品開發(fā)模式的掌握……
本課程針對(duì)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)分析技能的提升。
目標(biāo)收益
1.掌握用戶驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工作方式
2.掌握產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)分析的核心技能
3.小組演練，實(shí)戰(zhàn)PK，提供業(yè)界最佳實(shí)踐與方法論、工具、模板
培訓(xùn)對(duì)象
1.想提升技能的產(chǎn)品經(jīng)理
2.需要具備互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品思維的“廣義產(chǎn)品經(jīng)理”：技術(shù)、設(shè)計(jì)、市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)人員等
3.傳統(tǒng)行業(yè)里，廣義“做產(chǎn)品”的，期望從互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的做法中找靈感的人員
課程大綱
| 產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)必備的底層思維 |
1.測(cè)一測(cè)你是否具備運(yùn)營(yíng)思維 2.用戶思維：以用戶為中心 3.產(chǎn)品化思維：追求標(biāo)準(zhǔn)可復(fù)制 4.數(shù)據(jù)思維：凡事皆可量化 5.商業(yè)思維：ROI導(dǎo)向 全局思維：關(guān)注全流程體驗(yàn) |
| 產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的基本框架 |
7.產(chǎn)品經(jīng)理與運(yùn)營(yíng)經(jīng)理的定位、區(qū)別 8.為什么需要產(chǎn)品運(yùn)營(yíng) 9.當(dāng)下產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的新趨勢(shì) 10.產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的本質(zhì) 11.產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)模型 12.三種常見的產(chǎn)品發(fā)展曲線 13.產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)周期 a)探索期產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)策略 b)成長(zhǎng)期產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)策略 c)成熟期產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)策略 d)衰退期產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)策略 14.用戶運(yùn)營(yíng)策略 15.內(nèi)容運(yùn)營(yíng)策略 16.活動(dòng)運(yùn)營(yíng)策略 17.如何推廣產(chǎn)品 18.如何構(gòu)建用戶成長(zhǎng)體系 19.如何增加用戶粘性 20.如何促進(jìn)用戶的口碑傳播 21.人性級(jí)需求在產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用 22.一億用戶數(shù)的背后 23.運(yùn)營(yíng)案例分析 24.制作運(yùn)營(yíng)方案的利器——運(yùn)營(yíng)畫布 實(shí)操：制作運(yùn)營(yíng)方案 |
| B端產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng) |
26.B端產(chǎn)品與C端產(chǎn)品的區(qū)別 27.B端產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)與C端產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的差別 28.B端產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的要點(diǎn) 29.案例分析 a)B端SaaS產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng) b)華為如何做B端？ 企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng) |
| 大廠都在用的數(shù)據(jù)分析思維框架 |
30.微觀層面:分析原因型分析框架 a)分析原因型框架要點(diǎn) b)分析原因型框架的案例 c)分析原因型分析框架的應(yīng)用 31.中觀層面:解決方案型分析框架 a)解決方案型框架介紹 b)解決方案型框架步驟 c)解決方案型框架的應(yīng)用 32.宏觀層面:探索研究型分析框架 a)探索研究型框架要點(diǎn) b)探索研究型分析框架的應(yīng)用 三種分析框架的關(guān)系及適用場(chǎng)景 |
| 運(yùn)營(yíng)指標(biāo)設(shè)計(jì) |
34.數(shù)據(jù)指標(biāo)的分類 35.數(shù)據(jù)指標(biāo)取決于目標(biāo) 36.產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該關(guān)注的常用指標(biāo) 37.如何確定北極星指標(biāo) 38.案例：設(shè)定北極星指標(biāo)的過(guò)程 39.從北極星指標(biāo)拆解到關(guān)鍵指標(biāo) 40.數(shù)據(jù)指標(biāo)的二律背反 41.數(shù)據(jù)指標(biāo)的類型與關(guān)系 42.警惕虛榮指標(biāo) 43.數(shù)據(jù)指標(biāo)體系是業(yè)務(wù)認(rèn)知的數(shù)據(jù)化體現(xiàn) 數(shù)據(jù)指標(biāo)體系搭建 |
| 數(shù)據(jù)分析的流程與方法 |
45.數(shù)據(jù)分析對(duì)產(chǎn)品的價(jià)值 46.數(shù)據(jù)分析流程 47.數(shù)據(jù)分析的常用方法 a)漏斗分析 b)RFM分析 c)同期群分析 d)快方法:快速假設(shè)、驗(yàn)證 e)慢方法:逐步拆分深入，邊探索邊假設(shè)邊分析 48.案例：用戶流失分析 49.案例：用戶轉(zhuǎn)化與付費(fèi)分析 50.如何應(yīng)用數(shù)據(jù)分析來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品 51.如何應(yīng)用數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng) 52.案例：數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 53.撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告的要點(diǎn) 54.如何得到有價(jià)值的數(shù)據(jù)結(jié)論？ “數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)謊”的案例與對(duì)策 |
| 用AI賦能數(shù)據(jù)分析 |
56.用AI做數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì) 57.基于Excel的數(shù)據(jù)分析 58.AI輔助數(shù)據(jù)分析 59.AI數(shù)據(jù)分析工具推薦 60.AI在專題數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 61.用AI賦能A/B Test 62.常用數(shù)據(jù)分析法的AI應(yīng)用 用AI對(duì)圖表進(jìn)行解讀 |
| 用戶體驗(yàn)度量（數(shù)據(jù)分析的綜合應(yīng)用，提升用戶體驗(yàn)與產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力） |
64.數(shù)據(jù)分析在提升產(chǎn)品體驗(yàn)中的關(guān)鍵作用 65.如何構(gòu)建用戶體驗(yàn)度量體系 66.幾個(gè)大廠的用戶體驗(yàn)度量案例 67.用戶體驗(yàn)度量的常見模型與適用場(chǎng)景 a)C端產(chǎn)品的度量模型 b)B端產(chǎn)品的度量模型 c)前端產(chǎn)品的度量 d)中后臺(tái)&技術(shù)類產(chǎn)品的度量 68.用數(shù)據(jù)度量用戶體驗(yàn) a)目標(biāo)導(dǎo)向的度量 b)如何平衡商業(yè)目標(biāo)與用戶體驗(yàn)？ c)常見的用戶體驗(yàn)度量的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 d)數(shù)據(jù)指標(biāo)的選擇與指標(biāo)拆解 e)凈推薦值NPS的要點(diǎn) f)度量需要多大的樣本量？ g)度量數(shù)據(jù)的合并與比較 h)通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)用戶體驗(yàn)問題 i)產(chǎn)品迭代的數(shù)據(jù)監(jiān)控與效果評(píng)估 j)用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)提升 體驗(yàn)度量報(bào)告案例 |
| 產(chǎn)品營(yíng)銷 |
70.優(yōu)秀 = 優(yōu) + 秀 71.如何給產(chǎn)品起個(gè)好名字？ 72.如何做好售前支持？ 73.銷售的黃金法則 74.電梯演講案例與實(shí)操 路演案例與實(shí)操 |
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產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)必備的底層思維 1.測(cè)一測(cè)你是否具備運(yùn)營(yíng)思維 2.用戶思維：以用戶為中心 3.產(chǎn)品化思維：追求標(biāo)準(zhǔn)可復(fù)制 4.數(shù)據(jù)思維：凡事皆可量化 5.商業(yè)思維：ROI導(dǎo)向 全局思維：關(guān)注全流程體驗(yàn) |
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產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的基本框架 7.產(chǎn)品經(jīng)理與運(yùn)營(yíng)經(jīng)理的定位、區(qū)別 8.為什么需要產(chǎn)品運(yùn)營(yíng) 9.當(dāng)下產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的新趨勢(shì) 10.產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的本質(zhì) 11.產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)模型 12.三種常見的產(chǎn)品發(fā)展曲線 13.產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)周期 a)探索期產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)策略 b)成長(zhǎng)期產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)策略 c)成熟期產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)策略 d)衰退期產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)策略 14.用戶運(yùn)營(yíng)策略 15.內(nèi)容運(yùn)營(yíng)策略 16.活動(dòng)運(yùn)營(yíng)策略 17.如何推廣產(chǎn)品 18.如何構(gòu)建用戶成長(zhǎng)體系 19.如何增加用戶粘性 20.如何促進(jìn)用戶的口碑傳播 21.人性級(jí)需求在產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用 22.一億用戶數(shù)的背后 23.運(yùn)營(yíng)案例分析 24.制作運(yùn)營(yíng)方案的利器——運(yùn)營(yíng)畫布 實(shí)操：制作運(yùn)營(yíng)方案 |
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B端產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng) 26.B端產(chǎn)品與C端產(chǎn)品的區(qū)別 27.B端產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)與C端產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的差別 28.B端產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的要點(diǎn) 29.案例分析 a)B端SaaS產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng) b)華為如何做B端？ 企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng) |
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大廠都在用的數(shù)據(jù)分析思維框架 30.微觀層面:分析原因型分析框架 a)分析原因型框架要點(diǎn) b)分析原因型框架的案例 c)分析原因型分析框架的應(yīng)用 31.中觀層面:解決方案型分析框架 a)解決方案型框架介紹 b)解決方案型框架步驟 c)解決方案型框架的應(yīng)用 32.宏觀層面:探索研究型分析框架 a)探索研究型框架要點(diǎn) b)探索研究型分析框架的應(yīng)用 三種分析框架的關(guān)系及適用場(chǎng)景 |
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運(yùn)營(yíng)指標(biāo)設(shè)計(jì) 34.數(shù)據(jù)指標(biāo)的分類 35.數(shù)據(jù)指標(biāo)取決于目標(biāo) 36.產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該關(guān)注的常用指標(biāo) 37.如何確定北極星指標(biāo) 38.案例：設(shè)定北極星指標(biāo)的過(guò)程 39.從北極星指標(biāo)拆解到關(guān)鍵指標(biāo) 40.數(shù)據(jù)指標(biāo)的二律背反 41.數(shù)據(jù)指標(biāo)的類型與關(guān)系 42.警惕虛榮指標(biāo) 43.數(shù)據(jù)指標(biāo)體系是業(yè)務(wù)認(rèn)知的數(shù)據(jù)化體現(xiàn) 數(shù)據(jù)指標(biāo)體系搭建 |
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數(shù)據(jù)分析的流程與方法 45.數(shù)據(jù)分析對(duì)產(chǎn)品的價(jià)值 46.數(shù)據(jù)分析流程 47.數(shù)據(jù)分析的常用方法 a)漏斗分析 b)RFM分析 c)同期群分析 d)快方法:快速假設(shè)、驗(yàn)證 e)慢方法:逐步拆分深入，邊探索邊假設(shè)邊分析 48.案例：用戶流失分析 49.案例：用戶轉(zhuǎn)化與付費(fèi)分析 50.如何應(yīng)用數(shù)據(jù)分析來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品 51.如何應(yīng)用數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng) 52.案例：數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 53.撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告的要點(diǎn) 54.如何得到有價(jià)值的數(shù)據(jù)結(jié)論？ “數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)謊”的案例與對(duì)策 |
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用AI賦能數(shù)據(jù)分析 56.用AI做數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì) 57.基于Excel的數(shù)據(jù)分析 58.AI輔助數(shù)據(jù)分析 59.AI數(shù)據(jù)分析工具推薦 60.AI在專題數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 61.用AI賦能A/B Test 62.常用數(shù)據(jù)分析法的AI應(yīng)用 用AI對(duì)圖表進(jìn)行解讀 |
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用戶體驗(yàn)度量（數(shù)據(jù)分析的綜合應(yīng)用，提升用戶體驗(yàn)與產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力） 64.數(shù)據(jù)分析在提升產(chǎn)品體驗(yàn)中的關(guān)鍵作用 65.如何構(gòu)建用戶體驗(yàn)度量體系 66.幾個(gè)大廠的用戶體驗(yàn)度量案例 67.用戶體驗(yàn)度量的常見模型與適用場(chǎng)景 a)C端產(chǎn)品的度量模型 b)B端產(chǎn)品的度量模型 c)前端產(chǎn)品的度量 d)中后臺(tái)&技術(shù)類產(chǎn)品的度量 68.用數(shù)據(jù)度量用戶體驗(yàn) a)目標(biāo)導(dǎo)向的度量 b)如何平衡商業(yè)目標(biāo)與用戶體驗(yàn)？ c)常見的用戶體驗(yàn)度量的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 d)數(shù)據(jù)指標(biāo)的選擇與指標(biāo)拆解 e)凈推薦值NPS的要點(diǎn) f)度量需要多大的樣本量？ g)度量數(shù)據(jù)的合并與比較 h)通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)用戶體驗(yàn)問題 i)產(chǎn)品迭代的數(shù)據(jù)監(jiān)控與效果評(píng)估 j)用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)提升 體驗(yàn)度量報(bào)告案例 |
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產(chǎn)品營(yíng)銷 70.優(yōu)秀 = 優(yōu) + 秀 71.如何給產(chǎn)品起個(gè)好名字？ 72.如何做好售前支持？ 73.銷售的黃金法則 74.電梯演講案例與實(shí)操 路演案例與實(shí)操 |
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