課程簡介
產品經理是個核心崗位，對產品的成敗有著重要的影響。但在IT業(yè)界中，產品經理是個年輕的崗位，很多產品經理是從其他專業(yè)崗位轉型成產品經理。從專業(yè)崗位到合格產品經理的轉型過程中會面臨一系列的問題，包括思維模式的轉換、核心技能的提升、產品開發(fā)模式的掌握……
本課程針對產品運營、數據分析技能的提升。
目標收益
1.掌握用戶驅動、數據驅動的工作方式
2.掌握產品運營、數據分析的核心技能
3.小組演練，實戰(zhàn)PK，提供業(yè)界最佳實踐與方法論、工具、模板
培訓對象
1.想提升技能的產品經理
2.需要具備互聯網產品思維的“廣義產品經理”：技術、設計、市場運營人員等
3.傳統行業(yè)里，廣義“做產品”的，期望從互聯網產品的做法中找靈感的人員
課程大綱
| 產品運營必備的底層思維 |
1.測一測你是否具備運營思維 2.用戶思維：以用戶為中心 3.產品化思維：追求標準可復制 4.數據思維：凡事皆可量化 5.商業(yè)思維：ROI導向 全局思維：關注全流程體驗 |
| 產品運營的基本框架 |
7.產品經理與運營經理的定位、區(qū)別 8.為什么需要產品運營 9.當下產品運營的新趨勢 10.產品運營的本質 11.產品運營模型 12.三種常見的產品發(fā)展曲線 13.產品運營周期 a)探索期產品的運營策略 b)成長期產品的運營策略 c)成熟期產品的運營策略 d)衰退期產品的運營策略 14.用戶運營策略 15.內容運營策略 16.活動運營策略 17.如何推廣產品 18.如何構建用戶成長體系 19.如何增加用戶粘性 20.如何促進用戶的口碑傳播 21.人性級需求在產品運營中的應用 22.一億用戶數的背后 23.運營案例分析 24.制作運營方案的利器——運營畫布 實操：制作運營方案 |
| B端產品的運營 |
26.B端產品與C端產品的區(qū)別 27.B端產品運營與C端產品運營的差別 28.B端產品運營的要點 29.案例分析 a)B端SaaS產品的運營 b)華為如何做B端？ 企業(yè)內部系統的運營 |
| 大廠都在用的數據分析思維框架 |
30.微觀層面:分析原因型分析框架 a)分析原因型框架要點 b)分析原因型框架的案例 c)分析原因型分析框架的應用 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 b)探索研究型分析框架的應用 三種分析框架的關系及適用場景 |
| 運營指標設計 |
34.數據指標的分類 35.數據指標取決于目標 36.產品經理應該關注的常用指標 37.如何確定北極星指標 38.案例：設定北極星指標的過程 39.從北極星指標拆解到關鍵指標 40.數據指標的二律背反 41.數據指標的類型與關系 42.警惕虛榮指標 43.數據指標體系是業(yè)務認知的數據化體現 數據指標體系搭建 |
| 數據分析的流程與方法 |
45.數據分析對產品的價值 46.數據分析流程 47.數據分析的常用方法 a)漏斗分析 b)RFM分析 c)同期群分析 d)快方法:快速假設、驗證 e)慢方法:逐步拆分深入，邊探索邊假設邊分析 48.案例：用戶流失分析 49.案例：用戶轉化與付費分析 50.如何應用數據分析來改進產品 51.如何應用數據分析來驅動運營 52.案例：數據分析驅動精細化運營 53.撰寫數據分析報告的要點 54.如何得到有價值的數據結論？ “數據會說謊”的案例與對策 |
| 用AI賦能數據分析 |
56.用AI做數據分析的優(yōu)勢與劣勢 57.基于Excel的數據分析 58.AI輔助數據分析 59.AI數據分析工具推薦 60.AI在專題數據分析中的應用 61.用AI賦能A/B Test 62.常用數據分析法的AI應用 用AI對圖表進行解讀 |
| 用戶體驗度量（數據分析的綜合應用，提升用戶體驗與產品競爭力） |
64.數據分析在提升產品體驗中的關鍵作用 65.如何構建用戶體驗度量體系 66.幾個大廠的用戶體驗度量案例 67.用戶體驗度量的常見模型與適用場景 a)C端產品的度量模型 b)B端產品的度量模型 c)前端產品的度量 d)中后臺&技術類產品的度量 68.用數據度量用戶體驗 a)目標導向的度量 b)如何平衡商業(yè)目標與用戶體驗？ c)常見的用戶體驗度量的數據指標體系 d)數據指標的選擇與指標拆解 e)凈推薦值NPS的要點 f)度量需要多大的樣本量？ g)度量數據的合并與比較 h)通過數據分析發(fā)現用戶體驗問題 i)產品迭代的數據監(jiān)控與效果評估 j)用數據分析驅動產品設計提升 體驗度量報告案例 |
| 產品營銷 |
70.優(yōu)秀 = 優(yōu) + 秀 71.如何給產品起個好名字？ 72.如何做好售前支持？ 73.銷售的黃金法則 74.電梯演講案例與實操 路演案例與實操 |
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產品運營必備的底層思維 1.測一測你是否具備運營思維 2.用戶思維：以用戶為中心 3.產品化思維：追求標準可復制 4.數據思維：凡事皆可量化 5.商業(yè)思維：ROI導向 全局思維：關注全流程體驗 |
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產品運營的基本框架 7.產品經理與運營經理的定位、區(qū)別 8.為什么需要產品運營 9.當下產品運營的新趨勢 10.產品運營的本質 11.產品運營模型 12.三種常見的產品發(fā)展曲線 13.產品運營周期 a)探索期產品的運營策略 b)成長期產品的運營策略 c)成熟期產品的運營策略 d)衰退期產品的運營策略 14.用戶運營策略 15.內容運營策略 16.活動運營策略 17.如何推廣產品 18.如何構建用戶成長體系 19.如何增加用戶粘性 20.如何促進用戶的口碑傳播 21.人性級需求在產品運營中的應用 22.一億用戶數的背后 23.運營案例分析 24.制作運營方案的利器——運營畫布 實操：制作運營方案 |
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B端產品的運營 26.B端產品與C端產品的區(qū)別 27.B端產品運營與C端產品運營的差別 28.B端產品運營的要點 29.案例分析 a)B端SaaS產品的運營 b)華為如何做B端？ 企業(yè)內部系統的運營 |
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大廠都在用的數據分析思維框架 30.微觀層面:分析原因型分析框架 a)分析原因型框架要點 b)分析原因型框架的案例 c)分析原因型分析框架的應用 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 b)探索研究型分析框架的應用 三種分析框架的關系及適用場景 |
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運營指標設計 34.數據指標的分類 35.數據指標取決于目標 36.產品經理應該關注的常用指標 37.如何確定北極星指標 38.案例：設定北極星指標的過程 39.從北極星指標拆解到關鍵指標 40.數據指標的二律背反 41.數據指標的類型與關系 42.警惕虛榮指標 43.數據指標體系是業(yè)務認知的數據化體現 數據指標體系搭建 |
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數據分析的流程與方法 45.數據分析對產品的價值 46.數據分析流程 47.數據分析的常用方法 a)漏斗分析 b)RFM分析 c)同期群分析 d)快方法:快速假設、驗證 e)慢方法:逐步拆分深入，邊探索邊假設邊分析 48.案例：用戶流失分析 49.案例：用戶轉化與付費分析 50.如何應用數據分析來改進產品 51.如何應用數據分析來驅動運營 52.案例：數據分析驅動精細化運營 53.撰寫數據分析報告的要點 54.如何得到有價值的數據結論？ “數據會說謊”的案例與對策 |
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用AI賦能數據分析 56.用AI做數據分析的優(yōu)勢與劣勢 57.基于Excel的數據分析 58.AI輔助數據分析 59.AI數據分析工具推薦 60.AI在專題數據分析中的應用 61.用AI賦能A/B Test 62.常用數據分析法的AI應用 用AI對圖表進行解讀 |
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用戶體驗度量（數據分析的綜合應用，提升用戶體驗與產品競爭力） 64.數據分析在提升產品體驗中的關鍵作用 65.如何構建用戶體驗度量體系 66.幾個大廠的用戶體驗度量案例 67.用戶體驗度量的常見模型與適用場景 a)C端產品的度量模型 b)B端產品的度量模型 c)前端產品的度量 d)中后臺&技術類產品的度量 68.用數據度量用戶體驗 a)目標導向的度量 b)如何平衡商業(yè)目標與用戶體驗？ c)常見的用戶體驗度量的數據指標體系 d)數據指標的選擇與指標拆解 e)凈推薦值NPS的要點 f)度量需要多大的樣本量？ g)度量數據的合并與比較 h)通過數據分析發(fā)現用戶體驗問題 i)產品迭代的數據監(jiān)控與效果評估 j)用數據分析驅動產品設計提升 體驗度量報告案例 |
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產品營銷 70.優(yōu)秀 = 優(yōu) + 秀 71.如何給產品起個好名字？ 72.如何做好售前支持？ 73.銷售的黃金法則 74.電梯演講案例與實操 路演案例與實操 |
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