课程简介
了解AI时代下的业务痛点挖掘与需求分析方法，能够运用AI工具进行产品反馈分析、用户旅程诊断、供应链洞察等场景的需求提炼，提升跨部门协作中的业务洞察能力，并产出可复用的AI需求分析提示词框架及工具页面。
目标收益
1. 掌握AI时代业务痛点挖掘方法论
2. 具备AI赋能需求洞察与分析能力
3. 积累跨行业AI痛点挖掘实战经验
4. 产出可复用的AI需求分析工具框架
培训对象
课程大纲
| 一、认知重塑：AI时代科技公司业务洞察新范式 |
1. AI应用现状与行业趋势 科技公司数字化转型痛点分析（研发周期、供应链复杂度、全球化） AI时代下的业务痛点挖掘方法论变革 竞品对标视角，AI能力差距在哪？ 2. 科技公司业务痛点分类与识别框架 业务痛点四大维度：效率 / 体验 / 成本 / 增长 "技术+AI"视角的痛点分类 互动讨论：结合你所在的部门，列举一个最头疼的业务痛点 3. AI+业务痛点挖掘核心场景全景图（结合真实业务赛道） 视角1：教育信息化产品需求挖掘、课堂反馈数据解析、教师用户旅程诊断 视角2：会议场景痛点、企业用户反馈分析、渠道合作伙伴需求 视角3：多地产能协同、供应商管理、需求预测 视角4：内部知识沉淀、客服工单分析、新员工培训效能 |
| 二、方法论：AI+业务痛点挖掘与需求提炼 |
1. AI+用户调研：智能化需求洞察 传统 vs AI赋能对比 AI用户调研工具实战（问卷分析、访谈摘要、需求聚类） 科技公司专属案例：900万教师用户的行为数据如何提炼产品需求 2. AI+反馈分析：全渠道声音智能解析 反馈数据来源全景图（工单/社群/应用市场/展会/渠道商） AI反馈分析四步法：采集 → 清洗 → 归类 → 提炼 案例：36万份反馈报告背后的产品迭代信号 3. AI+痛点定位：从数据到机会的转化 痛点优先级评估矩阵（Impact × Feasibility × AI可赋能度） "技术+AI"视角的痛点再思考：这个痛点，AI真的能解决吗？ 需求提炼公式：痛点描述 + 数据佐证 + AI赋能路径 + 预期收益 |
| 三、业务典型场景+AI案例深度拆解 |
1. 不同业务线客户旅程痛点分析 客户旅程地图拆解（选型 → 采购 → 部署 → 使用 → 续费） AI辅助分析：从售后工单反推产品设计缺陷 2. 智能硬件客服痛点全链路扫描 售前咨询 → 安装部署 → 使用培训 → 故障报修 → 退换货痛点 AI赋能案例：工单智能分类 + 知识库自动生成 3. 研发效能痛点挖掘 需求收集 → 评审 → 排期 → 开发 → 测试 → 上线各环节卡点 AI辅助PRD评审、测试用例生成 *以上案例仅示例，可以根据业务真实场景做调 |
| 四、实战工作坊：业务痛点挖掘AI工具框架设计 |
第一部分：提示词框架设计 基于选题，设计一套可复用的痛点挖掘提示词模板or Skills，要求包含： 背景说明 角色设定 分析维度 输出格式 追问机制 第二部分：AI需求分析工具页面设计 用工具页原型框架呈现： 输入层：用户提供什么数据/问题 AI处理层：AI执行哪些分析动作 输出层：输出什么结论和建议 |
|
一、认知重塑：AI时代科技公司业务洞察新范式 1. AI应用现状与行业趋势 科技公司数字化转型痛点分析（研发周期、供应链复杂度、全球化） AI时代下的业务痛点挖掘方法论变革 竞品对标视角，AI能力差距在哪？ 2. 科技公司业务痛点分类与识别框架 业务痛点四大维度：效率 / 体验 / 成本 / 增长 "技术+AI"视角的痛点分类 互动讨论：结合你所在的部门，列举一个最头疼的业务痛点 3. AI+业务痛点挖掘核心场景全景图（结合真实业务赛道） 视角1：教育信息化产品需求挖掘、课堂反馈数据解析、教师用户旅程诊断 视角2：会议场景痛点、企业用户反馈分析、渠道合作伙伴需求 视角3：多地产能协同、供应商管理、需求预测 视角4：内部知识沉淀、客服工单分析、新员工培训效能 |
|
二、方法论：AI+业务痛点挖掘与需求提炼 1. AI+用户调研：智能化需求洞察 传统 vs AI赋能对比 AI用户调研工具实战（问卷分析、访谈摘要、需求聚类） 科技公司专属案例：900万教师用户的行为数据如何提炼产品需求 2. AI+反馈分析：全渠道声音智能解析 反馈数据来源全景图（工单/社群/应用市场/展会/渠道商） AI反馈分析四步法：采集 → 清洗 → 归类 → 提炼 案例：36万份反馈报告背后的产品迭代信号 3. AI+痛点定位：从数据到机会的转化 痛点优先级评估矩阵（Impact × Feasibility × AI可赋能度） "技术+AI"视角的痛点再思考：这个痛点，AI真的能解决吗？ 需求提炼公式：痛点描述 + 数据佐证 + AI赋能路径 + 预期收益 |
|
三、业务典型场景+AI案例深度拆解 1. 不同业务线客户旅程痛点分析 客户旅程地图拆解（选型 → 采购 → 部署 → 使用 → 续费） AI辅助分析：从售后工单反推产品设计缺陷 2. 智能硬件客服痛点全链路扫描 售前咨询 → 安装部署 → 使用培训 → 故障报修 → 退换货痛点 AI赋能案例：工单智能分类 + 知识库自动生成 3. 研发效能痛点挖掘 需求收集 → 评审 → 排期 → 开发 → 测试 → 上线各环节卡点 AI辅助PRD评审、测试用例生成 *以上案例仅示例，可以根据业务真实场景做调 |
|
四、实战工作坊：业务痛点挖掘AI工具框架设计 第一部分：提示词框架设计 基于选题，设计一套可复用的痛点挖掘提示词模板or Skills，要求包含： 背景说明 角色设定 分析维度 输出格式 追问机制 第二部分：AI需求分析工具页面设计 用工具页原型框架呈现： 输入层：用户提供什么数据/问题 AI处理层：AI执行哪些分析动作 输出层：输出什么结论和建议 |
近期公开课推荐