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數據在說話:產品運營過程中的大數據分析

【課程編號】:NX32405

【課程名稱】:

數據在說話:產品運營過程中的大數據分析

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【所屬類別】:市場營銷培訓

【培訓課時】:可根據客戶需求協商安排

【課程關鍵字】:產品運營培訓,大數據分析培訓

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【課程背景】

什么是大數據?如何通過大數據分析來了解產品或服務在運營、消費和使用過程中的各種問題和需求?產品運營過程中有哪些大數據?這些數據是如何關聯的?

本課程將全方位提供各種大數據分析的方法、技術和模型,指導如何通過大數據技術了解市場需求和產品問題,并有針對性地開展產品開發和運營管理工作。

本課程有如下幾個特點:

本課程主要通過大數據分析,來識別用戶使用行為特征,挖掘用戶使用需求,并對產品各類表現指標進行分析,判斷對用戶需求的滿足程度,從而對產品進行優化和改進;

本課程針對的產品,包括各種實物、自動化設備、網站、系統、數字化服務等;

本課程的大數據分析目的,對于企業可用于產品的優化改進,或用于產品運營的管理工作優化這兩個方面;

本課程中的大數據分析技術是我方自有專有技術“基于PLM大數據分析的產品創新和孵化技術”,獲得過一些政府創新獎,并在中山大學采用作為教程,成功在國內多家大型企業實施;

該大數據分析技術,對用戶需求指標的分解和建模是自有邏輯體系,對于研究分析產品運營的表現指標更加準確、清晰和全面!

【課程大綱】

一、大數據分析在產品運營中的應用

1.機器的信息表達:你的產品在跟你表達什么?用戶通過產品在表達什么?

2.數據和信息的關系:什么是數據?什么是信息?相互如何破譯和轉化?

3.數據的類型

時間分類:過去-現在-未來

格式分類:數字型-字節型-文本型

屬性分類:原始類型、多元組、記錄單元、代數數據類型、抽象數據類型、參考類型以及函數類型

4.大數據在產品營運中分析什么:

大數據對用戶使用需求的分析和識別;

大數據對產品營運表現的績效分析;

大數據分析對產品開發和運營管理工作

5.產品績效分析管理:產品運營的表現如何評估?如何發現運營問題?

6.用戶需求分析管理:什么是用戶使用需求?大數據如何識別用戶需求?

7.大數據分析工作對產品開發和運營管理工作的實施

二、大數據分析與產品運營績效評估

1.大數據分析和產品績效分析——您的產品運營狀態健康嗎?

2.產品價值指標:財務指標、市場指標、競爭指標、客戶評價指標、社會評價指標

3.產品成本指標:財物投入、時間成本、人力成本、潛在風險指標

4.用戶需求滿意度評估模型:需求指標綜合評估(性能-交互-適應-耗用等)

5.產品運營健康度評估模型:可容性/適應性/耐久性等

6.企業運營績效性評估模型:市場效益/成本投入評估

7.產品競爭力評估模型:產品在不同細分市場的競爭力指標分析

8.基于不同目標客戶群的產品績效KPI評估模型

9.產品績效分析的工具方法:氣泡圖、列表法等

10.產品績效分析矩陣

效益/成本矩陣

市場吸引力/風險矩陣

市場吸引力/戰略一致性矩陣

利潤/增長率矩陣;銷量/利潤矩陣

三、產品線管理和產品創新

1. 產品線概述:為什么要分產品線?產品線深度、長度、寬度和密度

2.三維產品—市場矩陣圖

3.產品組合分析:形象產品、利潤產品、銷量產品、促銷產品

4.產品生命周期分析:明星產品、金牛產品、問題產品、瘦狗產品

5. 產品線管理策略: 擴充產品組合;縮減產品組合;優化產品組合等

6.產品創新的方法和維度

6.新產品線(或新功能)的延伸

核心功能鏈的延伸(或新功能)

輔助功能鏈的延伸(或新功能)

資源增值型功能鏈的延伸(或新功能)

7.產品的診斷、改良和升級

產品改良升級模型:機器的進化

技術改良創新:結構優化、組合創新、調性

多系統裝置

人工智能系統

柔性系統和微觀系統

產品功能和應用的創新

產品外觀和交互創新

成本創新

四、用戶使用行為分析:誰?在什么場景?執行什么任務?順利嗎?

1.用戶操作任務分析:不同的用戶對產品要做什么任務?

2.情境分析法:誰?在什么環境?對什么?執行什么任務?

3.用戶使用角色分析:操作者、審批者、維護者等

4.角色權限和責任指標分解建模

5.使用者的個人特征參數分析

6.用戶操作的任務分解和統籌

7.用戶使用流程模型分析

8.自然環境、產品運營條件、人的行為對使用過程的影響

9.大數據對用戶需求分析的基本原理:環境——人——產品之間的需求關系圖

10.大數據分析的主要用戶需求價值類指標

人機交互類需求指標:用戶使用操作方面的問題和需求

產品表現類需求指標:產品在功能能力方面的問題和需求

環境適應性需求指標:產品對不同環境的適應能力

運營成本類需求指標:產品的使用成本和經濟型情況

運營風險類需求指標:產品對各類風險的管控能力

五、人機交互體驗性指標分析:用戶使用習慣、體驗度等分析

1.人機交互類數據類型:行為觸發、便捷性、多樣性、舒適性、社交性、包容性、參與感等;

2.產品的使用觸發對象、時間點和啟動方式

3.操作易學性分析:用戶對操作的反應時間、操作糾錯情況分析

4.操作便捷性分析:操作流程的步驟、時間和能力要求分析

5.非規范性操作行為分析:誤操作、延遲操作、惡意破壞等行為分析

6.可識別性分析:用戶對各類產品提示的相應情況分析

7.可操作性分析:用戶操作的時長、強度、精神狀態等情況分析

8.參與感分析:用戶對產品使用的參與程度、耐性等分析

9.設計偏好分析:用戶對產品的設計風格、色彩等偏好分析

六、產品性能類數據指標分析:產品質量、性能、容量等表現情況

1.產品表現類指標的分類

2.產品的功能分類和細分

3.功能的處理容量:產品的處理數量、容量,最大處理峰值

4.功能的處理效率:處理的完成標準、速度和質量指標分析

5.功能的拓展性:輸入能源或物資的通道多樣性分析

6.輸入的多樣性:輸入能源或物質種類類型的多樣性分析

7.產品輸出能力:輸出產物的穩定性和適應性

8.副產物、負效應輸出情況分析

七、環境適應性數據指標分析:產品性能對環境變化的適應情況

1.環境適應類指標的分類

2.產品對自然環境(溫度、濕度、雷電等自然條件)變化的適應情況

3.產品在社交環境(戶外、室內、運輸途中等)變化的適應情況

4.產品在差異性人為操作下的適應情況

5.產品的耐用性與環境和人之間的變化關系

6.產品表現對環境適應的最低和最高要求標準

八、運營經濟性指標分析:產品使用成本、耗用情況分析

1.經濟性數據指標的類型

2.一次性購置成本

3.產品的能源耗用和表現情況對比(性價比)

4.產品的轉換和安置成本分析

5.日常維護性成本分析

6.環保性指標分析

7.可回收性經濟指標分析

九、抗風險能力指標分析:產品對使用風險的管控能力分析

1.風險類數據指標的分類和構成

2.產品功能中止、延遲、損毀、破壞等造成的風險性指標

3.人的非規范性行為造成的風險性指標

4.突發性事故或意外

5.環境變化導致的風險性指標

十、數據化運營的實施和組織管理

1.數據分析的實施管理過程

2.數據化運營的團隊合作和組織結構建設

3.團隊數據分析能力的培養

4.數據化運營的質量保障流程和制度

5.數據化運營的前提條件和保障

6.數據化運營的思維和態度

7.數據化運營的思維和態度

季老師

國家創新創業高新園區特聘導師,企業創新領域專家 ,中山大學 數學和計算機學院 客座教授,原網易163.com、中信集團 產品總監、市場運營總監,悉尼大學、澳洲臥龍崗大學信息管理學碩士,九陽小家電、中聯重科、宇通客車、雅迪集團等多家國內知名企業擔任商業顧問,PCI-PDA創新孵化技術創始人(技術全稱:基于PLM大數據分析的產品創新孵化技術模型),自主研發版權技術,為各行業企業“雙創”成功落地實施。該技術還獲得2015無錫人社局舉辦的“東方硅谷”創業大賽“優秀項目獎”。專業領域:企業創新、產品創新與規劃設計、大數據分析、市場調研及消費者行為研究、用戶需求分析、產品管理、市場運營及營銷管理多個領域。

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