互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品“設計”思維 — 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理必備技能

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品“設計”思維
— 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理必備技能
 
【課程背景】
截止2017年底，中國已達9億互聯(lián)網(wǎng)用戶，越來越多的傳統(tǒng)企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)進行轉(zhuǎn)型，越來越多的人通過移動互聯(lián)網(wǎng)平臺進行溝通、社交、采購及支付。可以說，未能足夠利用互聯(lián)網(wǎng)時代來的“創(chuàng)新”機遇的企業(yè)將失去企業(yè)未來。
目前，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)開始普遍認為，產(chǎn)品設計必須站在用戶體驗角度，針對非常微小的用戶需求以及用戶需求的微小變化進行不斷創(chuàng)新的理念，是風險小，見效快的產(chǎn)品設計思路和方法。一些基于跨界整合的微創(chuàng)新活動顛覆了整個行業(yè)，不僅對新興行業(yè)，而且對一些傳統(tǒng)行業(yè)也產(chǎn)生了巨大沖擊，甚至在某種程度上模糊著行業(yè)的傳統(tǒng)邊界。在國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，騰訊基于QQ的微信產(chǎn)品設計，阿里基于支付的變革，百度搜索引擎的顛覆式創(chuàng)新，京東等基于用戶體驗的核心設計，這些產(chǎn)品設計與創(chuàng)新，成就了諸多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的經(jīng)典成功案例。實際上，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計與創(chuàng)新理念也受到了以滿足客戶需求為目標的傳統(tǒng)企業(yè)的關(guān)注，諸如像海底撈火鍋對于用戶用餐體驗不斷進行微創(chuàng)新的案例、蘇寧易購等家電企業(yè)基于在線購物體驗的商業(yè)模式案例。企業(yè)加入互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計思路的實踐，使得互聯(lián)網(wǎng)理念得到廣泛擴散，受到企業(yè)及用戶的普遍關(guān)注。日趨活躍的實踐也使互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計與創(chuàng)新成為產(chǎn)品經(jīng)理的研究熱點。
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的用戶體驗設計，這是個重要的話題，也是個恒久不變的商業(yè)規(guī)則：產(chǎn)品總是要給別人用的，用戶永遠都會選擇那些好用的產(chǎn)品，并為之付費，這個選擇無需糾結(jié)。而成功的創(chuàng)新，往往在于細節(jié)點上的優(yōu)勢，這樣“新”就成為企業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理和個人創(chuàng)客考慮的創(chuàng)新重點?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計既不是大規(guī)模顛覆性、革命性的激進式創(chuàng)新，也不是小規(guī)模持續(xù)性、積累性的漸進式創(chuàng)新，而是一種基于新的市場分析范式和技術(shù)范式，在關(guān)鍵技術(shù)上提供更加靈活實際的產(chǎn)品開發(fā)和服務提供的思路?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計成功的標志是由量變發(fā)展到質(zhì)變，通過大量的設計組合對原有主導設計產(chǎn)生沖擊，從而實現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新。在這里，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計已經(jīng)突破組織技術(shù)層面的含義，上升為一種創(chuàng)新方法論。也成為企業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理和個人創(chuàng)客不斷的學習、實踐和掌握的基本技能。
【課程特點】
1.     互聯(lián)網(wǎng)思維已經(jīng)成為產(chǎn)品創(chuàng)新設計的基礎指導思想，它基于由日常積累的大量用戶體驗信息，從中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價值的信息——稱為知識，用于支持產(chǎn)品設計與決策。
2.     簡明闡述什么是產(chǎn)品的創(chuàng)新設計，創(chuàng)新設計思路，以及產(chǎn)品經(jīng)理的職責。
3.     清晰地介紹BATJ在產(chǎn)品創(chuàng)新設計的優(yōu)秀案例和常用技術(shù)，設計的主要流程。
4.     實戰(zhàn)應用于產(chǎn)品創(chuàng)新設計主要應用領域以及BATJ的成功案例分析。
【課程對象】
企業(yè)各級管理者、企業(yè)相關(guān)技術(shù)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、個人創(chuàng)客等所有涉及產(chǎn)品設計、產(chǎn)品運營的人員。
【學員收益】
互聯(lián)網(wǎng)時代的來臨，使各行業(yè)對產(chǎn)品設計及創(chuàng)新人員的需求呈現(xiàn)爆炸性增長，其中實戰(zhàn)能力在產(chǎn)品設計領域至關(guān)重要，一名出色的產(chǎn)品經(jīng)理需要通過經(jīng)歷各種各樣的實戰(zhàn)分析，吸取經(jīng)驗教訓以持續(xù)成長，光靠教科書上的那些標準案例，只能成為學者，不能直接在創(chuàng)業(yè)中“落地、見效”。隨著創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的需求的迅速增長，相關(guān)人員迅速提高自身實戰(zhàn)能力的愿望正在變得日益迫切。
本課程定位為實戰(zhàn)操作，圍繞產(chǎn)品經(jīng)理及創(chuàng)客運用互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在創(chuàng)新設計的主要方面開展：（1）深入理解互聯(lián)網(wǎng)思維；（2）對用戶體驗、市場進行精準分析；（3）產(chǎn)品設計技術(shù)；（4）產(chǎn)品運營管理；（5）產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析。
在同步學習和操練中能超越傳統(tǒng)產(chǎn)品設計的方法和工具的局限，聚焦于對產(chǎn)品創(chuàng)新設計、挖掘經(jīng)驗的領悟，從而“學以致用、舉一反三“地提高自身的實戰(zhàn)能力，回到工作崗位上可以立刻解決產(chǎn)品設計中的實際問題，提升產(chǎn)品設計競爭力。
【課程形式】
理論講解、互動體驗、實戰(zhàn)演練、案例研討、Q&A答疑；
 
【課程內(nèi)容】
一、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計思維導入
1.     當下互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢的深度思考
思考：企業(yè)如何通過互聯(lián)網(wǎng)成功“彎道超車”。
2.     中互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)迭代發(fā)展及成功的產(chǎn)品設計
案例分析：
1)     新浪基于中國文字的特定，設計并創(chuàng)新，成功地把微博引進中國市場。
2)     摩拜開創(chuàng)共享模式，重塑中國自行車產(chǎn)業(yè)。
3)     小米基于社群化的產(chǎn)品設計創(chuàng)新模式。
4)     騰訊跳出PC模式，開創(chuàng)了移動互聯(lián)網(wǎng)社交時代。
5)     美的家電如何通過物聯(lián)網(wǎng)做到從1到N
3.     互聯(lián)網(wǎng)時代下的產(chǎn)品創(chuàng)新
移動互聯(lián)網(wǎng)給金融行業(yè)帶來的新契機——移動支付與區(qū)塊鏈
思考：當下企業(yè)如何利用互聯(lián)網(wǎng)跨域時空的特定，使用金融“杠桿”，從而實現(xiàn)高緯度競爭。
 
二、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品思維創(chuàng)新
1.     用戶思維——觀念創(chuàng)新
——把握用戶的核心需求
——如何利用用戶體驗開展營銷
2.     產(chǎn)品創(chuàng)新思維——產(chǎn)品設計的核心
——極致思維+迭代思維
——抓住用戶痛點
——如何把握興奮點
——逐漸聚集用戶需求
——如何有效進行產(chǎn)品創(chuàng)新
3.     平臺思維——機制創(chuàng)新
——建設生態(tài)圈
——如何建立互聯(lián)網(wǎng)時代的聯(lián)盟
4.     簡約思維——設計創(chuàng)新
——“簡”是王道
——如何“簡”而不“乏”
5.     大數(shù)據(jù)思維——算法創(chuàng)新
——大數(shù)據(jù)現(xiàn)代企業(yè)的儀表盤
——如何讓大數(shù)據(jù)助力高效運營
6.     免費思維——業(yè)務創(chuàng)新
——羊毛出在狗身上讓狗付費
——如何規(guī)劃互聯(lián)網(wǎng)時代的商業(yè)模式
7.     口碑思維——服務創(chuàng)新
——口碑的獨特優(yōu)勢
——如何把握口碑的關(guān)鍵節(jié)點
8.     跨界思維——邊際創(chuàng)新
——行業(yè)邊界的模糊
——如何做顛覆式創(chuàng)新
 
三、如何培養(yǎng)產(chǎn)品設計能力與職責
產(chǎn)品經(jīng)理工作中如何運用創(chuàng)新思維
1)     洞察：做好競品分析和用戶研究
1.     用戶研究的4大方法
2.     獲取競品及競品分類的關(guān)鍵路徑
3.     透視競爭對手的4大維度
2)     體驗：做用戶喜愛的產(chǎn)品設計
1.     建立、衡量用戶體驗指標
2.     保證用戶體驗的方法
3.     方法：人物角色、故事板、偏好測試
3)     轉(zhuǎn)化：從需求到功能到產(chǎn)品
1.     用戶需求與產(chǎn)品功能的關(guān)系
2.     產(chǎn)品架構(gòu)設計的四個層次
3.     產(chǎn)品設計的主流模式和規(guī)范
產(chǎn)品設計與創(chuàng)新工具介紹
1)     迭代：小步快跑，把握產(chǎn)品節(jié)奏
1.     做好產(chǎn)品決策的核心3要素
2.     產(chǎn)品目標及階段規(guī)劃的確定方法
3.     工具：甘特圖、敏捷看板
2)     挖掘：如何理解和采集用戶需求
1.     分析需求的基本方法
2.     需求的過濾，排序和優(yōu)先級分析
3.     業(yè)務需求、用戶需求、功能需求、系統(tǒng)需求的關(guān)系
產(chǎn)品設計案例解析
1.     百度從關(guān)鍵詞到無人駕駛，成為人工智能的領導者
2.     支付寶通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)新商機
3.     索尼如何做到極致思維去做用戶體驗的。
4.     QQ通過洞察用戶需求，與MSN逐鹿中原
5.     KEEP如何通過產(chǎn)品的社交功能牢牢黏住用戶
 
四、產(chǎn)品設計工作流程
1.      激勵措施、組織、流程保障
建立扁平化結(jié)構(gòu)組織
產(chǎn)品設計全流程可視化
建立產(chǎn)品協(xié)作一體化端到端流程
2.     產(chǎn)品工作目標與計劃
產(chǎn)品經(jīng)理的職責
專注用戶需求的精髓和價值
全方位產(chǎn)品設計流程——敏捷開發(fā)模型詳解
 
五、小試牛刀
實戰(zhàn)練習：圍繞用戶體驗特點，搭建產(chǎn)品創(chuàng)新設計模型，練習互聯(lián)網(wǎng)設計思路。
 

國家級信息化專家、著名大數(shù)據(jù)管理專家
國家級信息化專家、清華大學管理學院、工信部授課專家
北京理工大學、日本精益生產(chǎn)學會會員

【從業(yè)經(jīng)歷】
曾擔任百度、搜狐、中國移動等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融事業(yè)部運營總監(jiān)、產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理，先后在出版、通信、互聯(lián)網(wǎng)、咨詢等行業(yè)，從事互聯(lián)網(wǎng)金融運營管理、等工作5年。有豐富的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)實際工作經(jīng)驗，熟悉互聯(lián)網(wǎng)金融基層業(yè)務和國內(nèi)企業(yè)的管理現(xiàn)狀。

【課程介紹】
課程體系圍繞傳統(tǒng)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型為核心，分別有互聯(lián)網(wǎng)金融、人工智能、大數(shù)據(jù)、落地實施四個類別課程。并包含：數(shù)字化體系搭建、社群營銷、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等課程。培訓課程始終圍繞互聯(lián)網(wǎng)金融“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”為核心，對如何將互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)銀行實踐相結(jié)合，解決傳統(tǒng)銀行的實際問題，有獨到的見解和實踐能力。通過咨詢項目為傳統(tǒng)銀行轉(zhuǎn)型分享其在營銷、市場、研發(fā)等企業(yè)數(shù)字化運營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經(jīng)驗、案例以互聯(lián)網(wǎng)金融運營管理、 大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等形式制作成咨詢方案與課件，在咨詢項目中實際運做案例與活動。

【授課風格】
情景式教學、案例豐富、表達清晰、邏輯有力、善于互動控場。

成功咨詢案例：
自2016年以來參與過多項數(shù)字化、人工智能、大數(shù)據(jù)分析項目：
1.     拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機器人項目:
考拉征信是拉卡拉旗下獨立的、開放的第三方信用評估及信用管理機構(gòu)，是當前國內(nèi)同時持有個人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè)，也是國內(nèi)首個成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實驗室的征信機構(gòu)?？祭餍诺臄?shù)據(jù)來源是多維度的，依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺，數(shù)據(jù)來源既有拉卡拉十年積累起來的便民、電商、金融及近億級個人用戶和百萬線下商戶日常經(jīng)營的相關(guān)數(shù)據(jù)，同時藍標、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數(shù)據(jù)，此外還有公安、法院、航空、通訊、學歷、學籍、工商等公共部門及其他行業(yè)合作的數(shù)據(jù)?；诳祭姆墙Y(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，本項目將重點研究：個人征信大數(shù)據(jù)建模，企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模，對于個人用戶的反欺詐征信大數(shù)據(jù)建模及處理系統(tǒng)等具體問題。
           自動收集、分析并處理多源、異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，充分驗證并研究面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法，以及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法等重要研究內(nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價值，對征信管理決策提供重要的支撐作用。
2.     春雨醫(yī)生健康大數(shù)據(jù)挖掘人工智能實證平臺項目:
基于春雨醫(yī)生的大量問診數(shù)據(jù)和全國范圍內(nèi)的病情分布數(shù)據(jù)，本項目將應用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法；基于此平臺中的海量問診，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，既包括問診文本挖掘技術(shù)，也包括問診圖片挖掘技術(shù)；在此基礎上，進一步研究并應用如何將春雨內(nèi)外部大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業(yè)性知識，為自動化診療提供科學依據(jù)，由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持醫(yī)療決策的方法。
3.     36Kr（36 氪） 雙創(chuàng)指數(shù)AI平臺系統(tǒng):
           基于此平臺數(shù)據(jù)來源的廣泛性和異構(gòu)性，本項目將應用并研究面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法；在對多體量巨大的數(shù)據(jù)進行分析和推斷中，本項目將應用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法；在具體的指數(shù)構(gòu)建及驗證過程中，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，特別是文本挖掘技術(shù)，如文本的結(jié)構(gòu)化表示、文本特征提取和文本分類等。
本項目的重要完成研究并應用基于非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將這些大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助管理決策的描述中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識，實時監(jiān)控中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀，為監(jiān)管機構(gòu)和政府部門的政策制定提供科學依據(jù)，防范市場風險，由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持管理決策的一般性方法和模式。
4.     1 號店智能客戶及入駐店鋪價值及信用評分項目運用AI 機器人深度學習技術(shù):
項目為中國最具代表性的電子商務企業(yè)提供在客戶和入駐店鋪價值評分方面系統(tǒng)、全面、可操作的評價體系和方法論指導，使1 號店完成了由數(shù)據(jù)資源到客戶價值的量化評估。
5.     新華金融財經(jīng)智能數(shù)據(jù)標準規(guī)范體系研究項目運用AI 機器人深度學習技術(shù):
項目針對金融財經(jīng)數(shù)據(jù)服務特點建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標準以及數(shù)據(jù)規(guī)范標準的維護更新體系，完成為用戶提供一個了穩(wěn)定、統(tǒng)一、規(guī)范、方便、高效的大數(shù)據(jù)分析服務平臺
6.     江蘇協(xié)鑫集團電力設備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測與故障分析系統(tǒng)運用:
項目完成電力設備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建設備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預測挖掘平臺，項目結(jié)合OpenTSDB 動態(tài)時序數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實現(xiàn)設備故障數(shù)據(jù)的分類與預測預警模型，實現(xiàn)設備監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預警。
7.     中國移動運營商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):
項目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務訂閱數(shù)據(jù)等的存儲管理和分析檢索，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、話單分析、客戶深度標簽分析，網(wǎng)絡優(yōu)化分析以及輿情預警。
8.     中石化某大型油田鉆井物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析平臺預研項目:
項目完成鉆井大數(shù)據(jù)的采集、收集，實現(xiàn)有限的數(shù)據(jù)來進行監(jiān)控和告警，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析預測模型，使用真正的實時“鉆井大數(shù)據(jù)”來基于多個條件異?；蝾A測鉆井成功與否的可能性分析預測，本項目是預研項目。