课程简介
一、数据思维与业务增长的深度融合
课程通过引入前沿的数据驱动框架，帮助学员从传统思维向数据驱动思维转变，深入理解产品运营的核心场景与方法，从而为业务增长奠定坚实基础。学员能够借助数据趋势分析、分群对比分析等方法，快速识别和解决产品运营中的关键问题，挖掘业务增量，实现业务的可持续增长。
二、科学指标体系构建与运营价值量化
- 课程紧跟时代变革，教授学员如何构建科学的产品运营指标体系，从工业时代到数字化时代再到AI时代，掌握不同阶段的考核指标。同时，通过短、中和长期产品运营价值量化评估的方法，学员能够全面、准确地评估产品运营的价值，为决策提供有力支持，确保产品运营的高效性和可持续性。
三、AI技术赋能与策略体系优化
课程结合AI技术的应用案例，展示如何利用大模型进行客资价值评估、提高长尾客群的理财转化率等，帮助学员掌握AI在业务中的应用方法和策略。通过AI助力券商行业策略体系的优化，学员能够更好地利用数据找到低成本、高转化的渠道，适配不同客群的策略，提升企业的竞争力和市场适应性。
目标收益
培训对象
适合产品、运营、以及市场和数据分析和管理人员
课程大纲
| 模块一：产品运营数据思维提升 |
1.银行像互联网大厂建立的数据驱动产品运营的增长框架 2.数据洞察产品运营的三大场景四大方法 2.1场景一：现状看清-发现产品运营两大问题方法 （1）数据趋势分析 案例：美团如何基于数据分析发现留存差的机会点 （2）分群对比分析 案例：券商行业针对分群对比，找到长尾客户的计划点 案例：利用AI模型如何预判有价值的长尾客户、长尾客户的流失概率 2.2场景二：原因找寻的三大方法 （1）数据分布 （2）漏斗分析 案例：券商行业漏斗优化，招商证券页面优化的增长点（课件会有老师针对招商证券的思考） （3）提升问题本质原因探究的三座大山 2.3场景三：客户旅途发现业务增量 案例：蚂蚁贷款产品基于客户旅途进行产品优先级排序并进行量化 |
| 模块二：经营数据分析框架-发现问题，归因问题，量化价值 |
一、AI时代和传统产品运营指标的变化 1.工业时代考核的产品运营指标 2.数字化时代考核的产品运营指标 3.AI时代考核的产品运营指标（模型成本指标） 4.体验量化公式 案例：招商银行向互联网学习的体验量化公式 二、券商业务四级指标体系构建（从业务指标到产品指标和运营指标以及服务指标） 1.四级指标对券商行业的价值 案例：券商行业四级指标体系以及产品应用场景（中信建投和国泰海通有应用） 2.构建可落地指标体系的核心原则 3.评估指标体系好与坏的标准 三、基于指标体系的框架思维的券商行业实战演练 1.场景一：实时问题排查与解决 案例：哪些数据的涨跌属于正常波动范围，基于业务视角如何合理的判断波动 2.场景二：归因问题，诊断问题 案例：保险行业智能客服发现问题-解决问题-沉淀产品策略方案 （1）如何定位是意图识别不准的两大方向五小方向分析问题框架，更好的优化分类和理解模型 案例：中信建投智能客服发现问题-解决问题-沉淀产品策略方案 （2）如何定位是意图识别不准的两大方向五小方向分析问题框架，更好的优化分类和理解模型 （3）如何定位回答质量问题的两大方向五小方向分析问题框架 （4）责任到人，是技术的问题还是产品问题，产品是哪个方向的问题 案例：券商行业如何提高活动的ROI的问题定位 场景三：短、中和长期产品运营价值量化评估 案例：券商行业如何预估不同长尾客群的价值 场景四：策略评估 案例：如何基于数据分析和业务洞察提高企业微信的加V率、互动率和转化率 案例：如何基于数据分析进行智能外呼触达率和接通率 |
| 模块三：AI助力券商行业策略体系以及未来应用前景 |
1.案例+实操：如何利用大模型进行客资价值的评估 2.案例：如何提高长尾客群的理财转化率，客群*产品*渠道*时机*转化策略，如何利用数据找到成本低但是转化效果好的渠道、基于不同客群适配的策略（会有银行数据的脱敏） AI在ChatBI的应用，AI帮你实现问数-找数-取数，实现业务上的病药效、互联网行业和银行发展的阶段、落地的四个阶段以及难点和卡点（最核心的是数据口径统一、数据权限、如何降低大模型的出错率） |
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模块一：产品运营数据思维提升 1.银行像互联网大厂建立的数据驱动产品运营的增长框架 2.数据洞察产品运营的三大场景四大方法 2.1场景一：现状看清-发现产品运营两大问题方法 （1）数据趋势分析 案例：美团如何基于数据分析发现留存差的机会点 （2）分群对比分析 案例：券商行业针对分群对比，找到长尾客户的计划点 案例：利用AI模型如何预判有价值的长尾客户、长尾客户的流失概率 2.2场景二：原因找寻的三大方法 （1）数据分布 （2）漏斗分析 案例：券商行业漏斗优化，招商证券页面优化的增长点（课件会有老师针对招商证券的思考） （3）提升问题本质原因探究的三座大山 2.3场景三：客户旅途发现业务增量 案例：蚂蚁贷款产品基于客户旅途进行产品优先级排序并进行量化 |
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模块二：经营数据分析框架-发现问题，归因问题，量化价值 一、AI时代和传统产品运营指标的变化 1.工业时代考核的产品运营指标 2.数字化时代考核的产品运营指标 3.AI时代考核的产品运营指标（模型成本指标） 4.体验量化公式 案例：招商银行向互联网学习的体验量化公式 二、券商业务四级指标体系构建（从业务指标到产品指标和运营指标以及服务指标） 1.四级指标对券商行业的价值 案例：券商行业四级指标体系以及产品应用场景（中信建投和国泰海通有应用） 2.构建可落地指标体系的核心原则 3.评估指标体系好与坏的标准 三、基于指标体系的框架思维的券商行业实战演练 1.场景一：实时问题排查与解决 案例：哪些数据的涨跌属于正常波动范围，基于业务视角如何合理的判断波动 2.场景二：归因问题，诊断问题 案例：保险行业智能客服发现问题-解决问题-沉淀产品策略方案 （1）如何定位是意图识别不准的两大方向五小方向分析问题框架，更好的优化分类和理解模型 案例：中信建投智能客服发现问题-解决问题-沉淀产品策略方案 （2）如何定位是意图识别不准的两大方向五小方向分析问题框架，更好的优化分类和理解模型 （3）如何定位回答质量问题的两大方向五小方向分析问题框架 （4）责任到人，是技术的问题还是产品问题，产品是哪个方向的问题 案例：券商行业如何提高活动的ROI的问题定位 场景三：短、中和长期产品运营价值量化评估 案例：券商行业如何预估不同长尾客群的价值 场景四：策略评估 案例：如何基于数据分析和业务洞察提高企业微信的加V率、互动率和转化率 案例：如何基于数据分析进行智能外呼触达率和接通率 |
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模块三：AI助力券商行业策略体系以及未来应用前景 1.案例+实操：如何利用大模型进行客资价值的评估 2.案例：如何提高长尾客群的理财转化率，客群*产品*渠道*时机*转化策略，如何利用数据找到成本低但是转化效果好的渠道、基于不同客群适配的策略（会有银行数据的脱敏） AI在ChatBI的应用，AI帮你实现问数-找数-取数，实现业务上的病药效、互联网行业和银行发展的阶段、落地的四个阶段以及难点和卡点（最核心的是数据口径统一、数据权限、如何降低大模型的出错率） |
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