互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的產(chǎn)品“創(chuàng)新”思維 —— 產(chǎn)品經(jīng)理和創(chuàng)客必備技能

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的產(chǎn)品“創(chuàng)新”思維
—— 產(chǎn)品經(jīng)理和創(chuàng)客必備技能
 
【課程背景】
截止2017年底，中國已達(dá)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(jìn)行轉(zhuǎn)型，越來越多的人通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行溝通、應(yīng)用、采購商品。可以說，未能足夠利用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來的“創(chuàng)新”機(jī)會(huì)的企業(yè)是沒有未來的企業(yè)，必將被市場淘汰。
目前，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)開始普遍認(rèn)為，站在用戶體驗(yàn)角度，針對(duì)非常微小的用戶需求以及用戶需求的微小變化進(jìn)行不斷創(chuàng)新的理念是風(fēng)險(xiǎn)小，見效快的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法。一些基于跨界整合的微創(chuàng)新活動(dòng)顛覆了整個(gè)行業(yè)，不僅對(duì)新興行業(yè)，而且對(duì)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和微信的變革，新浪基于微博的變革，360基于在線殺毒引擎的變革，暴風(fēng)影音、迅雷等基于用戶體驗(yàn)的變革，這些微創(chuàng)新的效果非常顯著，創(chuàng)造了諸多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的經(jīng)典成功案例。實(shí)際上，微創(chuàng)新理念也受到了那些以滿足客戶需求為目標(biāo)的傳統(tǒng)企業(yè)的關(guān)注，諸如像海底撈火鍋對(duì)于用戶用餐體驗(yàn)不斷進(jìn)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(yàn)的微創(chuàng)新案例。這些傳統(tǒng)企業(yè)加入微創(chuàng)新實(shí)踐，使得微創(chuàng)新理念得到廣泛擴(kuò)散，受到人們的普遍關(guān)注。日趨活躍的實(shí)踐也在使微創(chuàng)新成為下一個(gè)研究熱點(diǎn)。
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)，這是個(gè)重要的話題，也是個(gè)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(yuǎn)都會(huì)選擇那些好用的產(chǎn)品，并為之付費(fèi)，這個(gè)選擇無需糾結(jié)。而成功的創(chuàng)新，往往在于細(xì)節(jié)點(diǎn)上的優(yōu)勢，這樣“新”就成為企業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理和個(gè)人創(chuàng)客考慮的創(chuàng)新重點(diǎn)。微創(chuàng)新既不是大規(guī)模顛覆性、革命性的激進(jìn)式創(chuàng)新，也不是小規(guī)模持續(xù)性、積累性的漸進(jìn)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(shí)際的產(chǎn)品開發(fā)和服務(wù)提供的思路。微創(chuàng)新成功的標(biāo)志是由量變發(fā)展到質(zhì)變，通過大量的微創(chuàng)新組合對(duì)原有主導(dǎo)設(shè)計(jì)產(chǎn)生沖擊，從而實(shí)現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新。在這里，微創(chuàng)新已經(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(gè)人創(chuàng)客不斷的學(xué)習(xí)、實(shí)踐和掌握的基本技能。
【課程特點(diǎn)】
1.     互聯(lián)網(wǎng)思維已經(jīng)成為產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)指導(dǎo)思想，它基于由日常積累的大量用戶體驗(yàn)信息，從中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價(jià)值的信息——稱為知識(shí)，用于支持決策。
2.     簡明闡述什么是產(chǎn)品的微創(chuàng)新設(shè)計(jì)，微創(chuàng)新設(shè)計(jì)思路。
3.     清晰地介紹產(chǎn)品微創(chuàng)新設(shè)計(jì)的優(yōu)秀案例和常用技術(shù)，設(shè)計(jì)的主要過程。
4.     實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用于產(chǎn)品微創(chuàng)新設(shè)計(jì)主要應(yīng)用領(lǐng)域以及國內(nèi)外現(xiàn)狀分析。
【課程對(duì)象】
企業(yè)各級(jí)管理者、企業(yè)相關(guān)技術(shù)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、個(gè)人創(chuàng)客等所有涉及產(chǎn)品設(shè)計(jì)、產(chǎn)品運(yùn)營的人員。
【學(xué)員收益】
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來臨，使各行業(yè)對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)及創(chuàng)新人員的需求呈現(xiàn)爆炸性增長，其中實(shí)戰(zhàn)能力在產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域至關(guān)重要，一名出色的產(chǎn)品設(shè)計(jì)者需要通過經(jīng)歷各種各樣的實(shí)戰(zhàn)分析，吸取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)以持續(xù)成長，光靠教科書上的那些標(biāo)準(zhǔn)案例，只能成為學(xué)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(shí)戰(zhàn)能力的愿望正在變得日益迫切。
本課程定位為實(shí)戰(zhàn)操作，圍繞產(chǎn)品經(jīng)理及創(chuàng)客運(yùn)用微創(chuàng)新設(shè)計(jì)的主要方面開展：（1）深入理解互聯(lián)網(wǎng)思維；（2）對(duì)用戶體驗(yàn)、市場進(jìn)行精準(zhǔn)分析；（3）產(chǎn)品設(shè)計(jì)技術(shù)；（4）產(chǎn)品運(yùn)營管理；（5）產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析。
在同步學(xué)習(xí)和操練中能超越傳統(tǒng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的方法和工具的局限，聚焦于對(duì)產(chǎn)品微創(chuàng)新設(shè)計(jì)、挖掘經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)悟，從而“學(xué)以致用、舉一反三“地提高自身的實(shí)戰(zhàn)能力，回到工作崗位上可以立刻解決產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的實(shí)際問題，提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)競爭力。
 
【課程形式】
理論講解、互動(dòng)體驗(yàn)、實(shí)戰(zhàn)演練、案例研討、Q&A答疑；
 
【課程內(nèi)容】
一、創(chuàng)新設(shè)計(jì)思維導(dǎo)入
當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢的深度思考
思考：中國經(jīng)濟(jì)如何通過互聯(lián)網(wǎng)成功“彎道超車”。
中國互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)迭代發(fā)展的新模式及成功企業(yè)案例分析
案例分析：
新浪基于中國文字的特定，設(shè)計(jì)并創(chuàng)新，成功地把微博引進(jìn)中國市場。
摩拜開創(chuàng)共享模式，重塑中國自行車產(chǎn)業(yè)。
小米基于社群化的產(chǎn)品設(shè)計(jì)創(chuàng)新模式。
1)     微信的跳出PC模式，開創(chuàng)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)社交時(shí)代。
2)     美的家電如何通過物聯(lián)網(wǎng)做到從1到N
1.     企業(yè)如何在互聯(lián)網(wǎng)+發(fā)展環(huán)境下創(chuàng)新發(fā)展
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)給汽車行業(yè)帶來的新契機(jī)——車聯(lián)網(wǎng)
思考：當(dāng)下中國企業(yè)如何利用互聯(lián)網(wǎng)跨域時(shí)空的特定，給企業(yè)經(jīng)營加“杠桿”，從而實(shí)現(xiàn)高緯度競爭。
 
二、如何培養(yǎng)創(chuàng)新思維及成功案例
創(chuàng)新思維的種類？
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的思維核心：極致思維+迭代思維
——抓住用戶痛點(diǎn)
——如何把握興奮點(diǎn)
——逐漸聚集用戶需求
——如何有效微創(chuàng)新
 
工作中如何運(yùn)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(duì)手的4大維度
2)     體驗(yàn)：做用戶喜愛的產(chǎn)品設(shè)計(jì)
1.     建立、衡量用戶體驗(yàn)指標(biāo)
2.     保證用戶體驗(yàn)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(shè)計(jì)的四個(gè)層次
3.     產(chǎn)品設(shè)計(jì)的主流模式和規(guī)范
 
創(chuàng)新思維工具介紹
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(biāo)及階段規(guī)劃的確定方法
3.     工具：甘特圖、敏捷看
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(jí)分析
3.     業(yè)務(wù)需求、用戶需求、功能需求、系統(tǒng)需求的關(guān)系
 
創(chuàng)新思維案例介紹（5個(gè)以上）
案例分析：
1)     索尼如何做到極致思維去做用戶體驗(yàn)的。
2)     QQ通過洞察用戶需求，與MSN逐鹿中原
3)     豐田利用一個(gè)小產(chǎn)品創(chuàng)新打入美國市場。
4)     沃爾瑪通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)新商機(jī)。
5)     百度從關(guān)鍵詞到無人駕駛，成為人工智能的領(lǐng)導(dǎo)者
 
三、互聯(lián)網(wǎng)+ 下的創(chuàng)新思維
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(yàn)開展?fàn)I銷
2.     跨界思維——戰(zhàn)略創(chuàng)新
——行業(yè)邊界的模糊
——如何做顛覆式創(chuàng)新
3.     平臺(tái)思維——機(jī)制創(chuàng)新
——建設(shè)生態(tài)圈
——如何建立互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的聯(lián)盟
4.     簡約思維——管理創(chuàng)新
——“簡”是王道
——如何“簡”而不“乏”
5.     大數(shù)據(jù)思維——技術(shù)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(yùn)營
6.     免費(fèi)思維——業(yè)務(wù)創(chuàng)新
——羊毛出在狗身上讓狗付費(fèi)
——如何規(guī)劃互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的商業(yè)模式
7.     口碑思維——服務(wù)創(chuàng)新
——口碑的獨(dú)特優(yōu)勢
——如何把握口碑的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
四、創(chuàng)新工作如何落地
1)      創(chuàng)新工作目標(biāo)與計(jì)劃
“專注”的精髓和價(jià)值
全方位啟發(fā)創(chuàng)新思維
2)      激勵(lì)措施、組織、流程保障
建立扁平化結(jié)構(gòu)組織
用戶全流程可視化
建立企業(yè)一體化端到端流程

國家級(jí)信息化專家、著名大數(shù)據(jù)管理專家
國家級(jí)信息化專家、清華大學(xué)管理學(xué)院、工信部授課專家
北京理工大學(xué)、日本精益生產(chǎn)學(xué)會(huì)會(huì)員

【從業(yè)經(jīng)歷】
曾擔(dān)任百度、搜狐、中國移動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級(jí)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融事業(yè)部運(yùn)營總監(jiān)、產(chǎn)品經(jīng)理、項(xiàng)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(yùn)營管理、等工作5年。有豐富的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉互聯(lián)網(wǎng)金融基層業(yè)務(wù)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(shí)施四個(gè)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(xùn)課程始終圍繞互聯(lián)網(wǎng)金融“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”為核心，對(duì)如何將互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)銀行實(shí)踐相結(jié)合，解決傳統(tǒng)銀行的實(shí)際問題，有獨(dú)到的見解和實(shí)踐能力。通過咨詢項(xiàng)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(yùn)營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經(jīng)驗(yàn)、案例以互聯(lián)網(wǎng)金融運(yùn)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(xiàng)目中實(shí)際運(yùn)做案例與活動(dòng)。

【授課風(fēng)格】
情景式教學(xué)、案例豐富、表達(dá)清晰、邏輯有力、善于互動(dòng)控場。

成功咨詢案例：
自2016年以來參與過多項(xiàng)數(shù)字化、人工智能、大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目：
1.     拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機(jī)器人項(xiàng)目:
考拉征信是拉卡拉旗下獨(dú)立的、開放的第三方信用評(píng)估及信用管理機(jī)構(gòu)，是當(dāng)前國內(nèi)同時(shí)持有個(gè)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(gè)成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實(shí)驗(yàn)室的征信機(jī)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(tái)，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(jí)個(gè)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(shí)藍(lán)標(biāo)、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(xué)歷、學(xué)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(xiàng)目將重點(diǎn)研究：個(gè)人征信大數(shù)據(jù)建模，企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模，對(duì)于個(gè)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(dòng)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(yàn)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(jì)推斷與決策方法等重要研究內(nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值，對(duì)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(shí)證平臺(tái)項(xiàng)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(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法；基于此平臺(tái)中的海量問診，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)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(chǔ)上，進(jìn)一步研究并應(yīng)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(shí)，為自動(dòng)化診療提供科學(xué)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(tái)系統(tǒng):
           基于此平臺(tái)數(shù)據(jù)來源的廣泛性和異構(gòu)性，本項(xiàng)目將應(yīng)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(duì)多體量巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推斷中，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法；在具體的指數(shù)構(gòu)建及驗(yàn)證過程中，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)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(xiàng)目的重要完成研究并應(yīng)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(shí)，實(shí)時(shí)監(jiān)控中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀，為監(jiān)管機(jī)構(gòu)和政府部門的政策制定提供科學(xué)依據(jù)，防范市場風(fēng)險(xiǎn)，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(hào)店智能客戶及入駐店鋪價(jià)值及信用評(píng)分項(xiàng)目運(yùn)用AI 機(jī)器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):
項(xiàng)目為中國最具代表性的電子商務(wù)企業(yè)提供在客戶和入駐店鋪價(jià)值評(píng)分方面系統(tǒng)、全面、可操作的評(píng)價(jià)體系和方法論指導(dǎo)，使1 號(hào)店完成了由數(shù)據(jù)資源到客戶價(jià)值的量化評(píng)估。
5.     新華金融財(cái)經(jīng)智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系研究項(xiàng)目運(yùn)用AI 機(jī)器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):
項(xiàng)目針對(duì)金融財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)特點(diǎn)建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的維護(hù)更新體系，完成為用戶提供一個(gè)了穩(wěn)定、統(tǒng)一、規(guī)范、方便、高效的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺(tái)
6.     江蘇協(xié)鑫集團(tuán)電力設(shè)備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測與故障分析系統(tǒng)運(yùn)用:
項(xiàng)目完成電力設(shè)備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預(yù)測挖掘平臺(tái)，項(xiàng)目結(jié)合OpenTSDB 動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類與預(yù)測預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預(yù)警。
7.     中國移動(dòng)運(yùn)營商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):
項(xiàng)目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務(wù)訂閱數(shù)據(jù)等的存儲(chǔ)管理和分析檢索，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、話單分析、客戶深度標(biāo)簽分析，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析以及輿情預(yù)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(tái)預(yù)研項(xiàng)目:
項(xiàng)目完成鉆井大數(shù)據(jù)的采集、收集，實(shí)現(xiàn)有限的數(shù)據(jù)來進(jìn)行監(jiān)控和告警，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析預(yù)測模型，使用真正的實(shí)時(shí)“鉆井大數(shù)據(jù)”來基于多個(gè)條件異常或預(yù)測鉆井成功與否的可能性分析預(yù)測，本項(xiàng)目是預(yù)研項(xiàng)目。