課程簡介
程圍繞 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的專業(yè)認知、產(chǎn)品定位與市場洞察、產(chǎn)品規(guī)劃梳理、產(chǎn)品需求管理、產(chǎn)品設計體驗、產(chǎn)品研發(fā)測試以及產(chǎn)品運營思維等核心模塊展開。通過理論講解與實踐演練相結合的方式，幫助學員全面掌握 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的關鍵能力和工作流程，提升在 AI 領域的產(chǎn)品管理專業(yè)素養(yǎng)。
課程收益
目標收益
1、全面掌握 AI 產(chǎn)品經(jīng)理核心能力：深入理解 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的角色定位、能力模型和技術素養(yǎng)，明確不同類型 AI 產(chǎn)品的職能特點，熟悉 AI 產(chǎn)研團隊的組成模式和工作流程，為后續(xù)產(chǎn)品工作打下堅實基礎。
2、提升產(chǎn)品定位與市場洞察力：學會如何進行產(chǎn)品定位，掌握市場分析與洞察的方法，包括 AI 行業(yè)分析、競品分析、技術分析和用戶/客戶分析，確保產(chǎn)品方向的正確性和市場競爭力。
3、增強產(chǎn)品規(guī)劃與需求管理能力：掌握制定產(chǎn)品目標、策略和計劃的方法，學會有效收集、理解和評估需求，合理安排需求優(yōu)先級，確保產(chǎn)品從想法到落地的順利推進。
培訓對象
課程大綱
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Part1 AI產(chǎn)品經(jīng)理專業(yè)認知解讀 |
0，講師個人簡介，課程簡介 1.1 AI產(chǎn)品經(jīng)理角色認知 - 產(chǎn)品經(jīng)理 vs AI產(chǎn)品經(jīng)理 - AI產(chǎn)品經(jīng)理能力模型 1.2AI產(chǎn)品經(jīng)理的技術素養(yǎng) - AI技術關鍵三要素 - AI技術的產(chǎn)品思維 1.3AI產(chǎn)品經(jīng)理的分類 - 模型類產(chǎn)品職能 - 平臺類產(chǎn)品職能 - 應用類產(chǎn)品職能 - 方案類產(chǎn)品職能 1.4AI產(chǎn)研團隊的組成模式 - 以技術為導向 - 以產(chǎn)品為導向 - 以業(yè)務為導向 1.5AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程 - 傳統(tǒng)工作流程 vs AI產(chǎn)品工作流程 |
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Part2 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品定位與市場洞察 |
2.1 認識產(chǎn)品定位 - 什么是產(chǎn)品定位 - 產(chǎn)品定位為什么關鍵 - 產(chǎn)品定位四要素 【實踐演練：現(xiàn)場每個小組，針對所在項目正在或想要做的產(chǎn)品場景領域，明確其產(chǎn)品定位，加深產(chǎn)品思考】 2.2市場分析與洞察 - AI行業(yè)分析 - AI競品分析 - AI技術分析 - 用戶/客戶分析 |
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Part3 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品規(guī)劃梳理 |
3.1，制定產(chǎn)品目標 - AI產(chǎn)品目標維度 - 制定產(chǎn)品目標 3.2，確定產(chǎn)品策略 - 什么是產(chǎn)品策略 - 制定產(chǎn)品策略 3.3，梳理產(chǎn)品計劃 - AI產(chǎn)品計劃維度 - 輸出產(chǎn)品計劃 |
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Part4 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品需求管理 |
4.1 需求收集管理 - 需求收集挖掘 - 需求理解分析 4.2 需求評估管理 - 需求評估方法 - 需求優(yōu)先級安排 4.3 AI產(chǎn)品需求特點 - AI產(chǎn)品增量維度 |
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Part5 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品設計體驗 |
5.1 產(chǎn)品設計的5個層次 - 產(chǎn)品體驗5層框架解析 5.2 產(chǎn)品設計的使用體驗 - 視覺表現(xiàn)體驗 - 動態(tài)交互體驗 5.3 AI產(chǎn)品的設計特點 - AI產(chǎn)品重點設計原則 |
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Part6 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品研發(fā)測試 |
6.1 產(chǎn)品研發(fā) - AI產(chǎn)品數(shù)據(jù)工作支持 - AI產(chǎn)品研發(fā)工作支持 - AI產(chǎn)品研發(fā)常見問題 - AI產(chǎn)品研發(fā)配合要點 6.2 產(chǎn)品測試 - AI產(chǎn)品質量評測支持 - AI產(chǎn)品測試常見問題 - AI產(chǎn)品測試配合要點 6.3 產(chǎn)研項目管理 - 項目經(jīng)理vs產(chǎn)品經(jīng)理 - 產(chǎn)品經(jīng)理的項目管理能力 - AI項目管理的關鍵點 |
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Part7 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品運營思維 |
7.1 AI產(chǎn)品發(fā)布運營 - 如何進行產(chǎn)品驗證 - 如何進行發(fā)布準備 7.2 AI產(chǎn)品用戶運營 - 用戶獲取 - 用戶反饋管理 - 用戶維系 - 用戶評價管理 7.3 AI產(chǎn)品數(shù)據(jù)運營 - 數(shù)據(jù)語料積累 - 數(shù)據(jù)指標體系 - 數(shù)據(jù)日常監(jiān)控 - 數(shù)據(jù)多維分析 |
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Part8 AI產(chǎn)品總結分享會 |
8 學習總結、共創(chuàng)與成果分享 經(jīng)過一系列的學習和實踐，為了鞏固學習效果，每個小組回顧完整思考過程，在現(xiàn)場進行總結和共創(chuàng)輸出，可以基于小組主題形成產(chǎn)品匯報分享 |
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Part1 AI產(chǎn)品經(jīng)理專業(yè)認知解讀 0，講師個人簡介，課程簡介 1.1 AI產(chǎn)品經(jīng)理角色認知 - 產(chǎn)品經(jīng)理 vs AI產(chǎn)品經(jīng)理 - AI產(chǎn)品經(jīng)理能力模型 1.2AI產(chǎn)品經(jīng)理的技術素養(yǎng) - AI技術關鍵三要素 - AI技術的產(chǎn)品思維 1.3AI產(chǎn)品經(jīng)理的分類 - 模型類產(chǎn)品職能 - 平臺類產(chǎn)品職能 - 應用類產(chǎn)品職能 - 方案類產(chǎn)品職能 1.4AI產(chǎn)研團隊的組成模式 - 以技術為導向 - 以產(chǎn)品為導向 - 以業(yè)務為導向 1.5AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程 - 傳統(tǒng)工作流程 vs AI產(chǎn)品工作流程 |
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Part2 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品定位與市場洞察 2.1 認識產(chǎn)品定位 - 什么是產(chǎn)品定位 - 產(chǎn)品定位為什么關鍵 - 產(chǎn)品定位四要素 【實踐演練：現(xiàn)場每個小組，針對所在項目正在或想要做的產(chǎn)品場景領域，明確其產(chǎn)品定位，加深產(chǎn)品思考】 2.2市場分析與洞察 - AI行業(yè)分析 - AI競品分析 - AI技術分析 - 用戶/客戶分析 |
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Part3 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品規(guī)劃梳理 3.1，制定產(chǎn)品目標 - AI產(chǎn)品目標維度 - 制定產(chǎn)品目標 3.2，確定產(chǎn)品策略 - 什么是產(chǎn)品策略 - 制定產(chǎn)品策略 3.3，梳理產(chǎn)品計劃 - AI產(chǎn)品計劃維度 - 輸出產(chǎn)品計劃 |
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Part4 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品需求管理 4.1 需求收集管理 - 需求收集挖掘 - 需求理解分析 4.2 需求評估管理 - 需求評估方法 - 需求優(yōu)先級安排 4.3 AI產(chǎn)品需求特點 - AI產(chǎn)品增量維度 |
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Part5 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品設計體驗 5.1 產(chǎn)品設計的5個層次 - 產(chǎn)品體驗5層框架解析 5.2 產(chǎn)品設計的使用體驗 - 視覺表現(xiàn)體驗 - 動態(tài)交互體驗 5.3 AI產(chǎn)品的設計特點 - AI產(chǎn)品重點設計原則 |
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Part6 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品研發(fā)測試 6.1 產(chǎn)品研發(fā) - AI產(chǎn)品數(shù)據(jù)工作支持 - AI產(chǎn)品研發(fā)工作支持 - AI產(chǎn)品研發(fā)常見問題 - AI產(chǎn)品研發(fā)配合要點 6.2 產(chǎn)品測試 - AI產(chǎn)品質量評測支持 - AI產(chǎn)品測試常見問題 - AI產(chǎn)品測試配合要點 6.3 產(chǎn)研項目管理 - 項目經(jīng)理vs產(chǎn)品經(jīng)理 - 產(chǎn)品經(jīng)理的項目管理能力 - AI項目管理的關鍵點 |
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Part7 專業(yè)能力之AI產(chǎn)品運營思維 7.1 AI產(chǎn)品發(fā)布運營 - 如何進行產(chǎn)品驗證 - 如何進行發(fā)布準備 7.2 AI產(chǎn)品用戶運營 - 用戶獲取 - 用戶反饋管理 - 用戶維系 - 用戶評價管理 7.3 AI產(chǎn)品數(shù)據(jù)運營 - 數(shù)據(jù)語料積累 - 數(shù)據(jù)指標體系 - 數(shù)據(jù)日常監(jiān)控 - 數(shù)據(jù)多維分析 |
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Part8 AI產(chǎn)品總結分享會 8 學習總結、共創(chuàng)與成果分享 經(jīng)過一系列的學習和實踐，為了鞏固學習效果，每個小組回顧完整思考過程，在現(xiàn)場進行總結和共創(chuàng)輸出，可以基于小組主題形成產(chǎn)品匯報分享 |
近期公開課推薦
