產品經理需求調研管理+ 數據分析課程

產品經理需求調研管理+

數據分析課程

主講老師：陳博

【課程背景】

需求管理（Requirement management）是產品經理定義、規劃產品的前置工作，需求挖掘、分析管理有難點，在工作中經常出現客戶怎么說我就怎么做，結果產品上線之后并不受到用戶喜愛或者客戶不買單的情況，此時，我們痛定思痛，發現從一開始需求的分析就存在偽需求、假需求、表面需求、“我”需求等很多問題。如何挖掘用戶和客戶的真實需求，如何管理紛繁復雜的各種需求，如果將需求轉換為功能，如果評估需求優先級等等，這些都是企業面臨的亟待解決的問題。

此外，需求管理本是一個動態的過程，隨著產品升級迭代，用戶和客戶的需求都是在動態的發生變化，做好需求變更控制也是產品經理必須掌握的一種能力。需求變更控制過程中最難辦的事情是莫過于“拒絕客戶提出的需求變更請求”，產品經理根據什么原則來去拒絕客戶的某些不合適的需求？客戶給的錢多可以拒絕嗎？客戶給老板打電話就必須打亂開發計劃，臨時插入開發進度嗎？

基于以上典型問題，我們結合大量的培訓和咨詢案例，并不斷總結，從而推出該課程，案例、模板、經驗、教訓、學員分享等貫穿全課程。

【課程收益】

?  了解產品經理產生的背景、時機

?  了解不同時期、不同行業的產品經理定位、職責、素質、能力要求

?  理解產品經理、項目經理、市場經理的關鍵區別以及相應的組織運作

?  理解產品經理的核心能力是如何折騰出來的

?  掌握如何才能持續策劃出有競爭力的產品的方法

?  掌握產品經理如何有效的監管產品開發過程而不需要過度陷入的方法

?  掌握新產品上市管理的方法，確保營銷團隊順利接手新產品的銷售

?  掌握產品生命周期管理的基本方法和決策機制，把脈產品的退市時機

?  了解業界如何培養產品經理的方法

【課程特色】

案例跟蹤：通過豐富的行業案例和設計案例貫穿所有的知識點，并給予核心的觀點，引人思考。

互動：從頭到尾都由講師來主導太枯燥了，我們加入了輕松、活躍的互動環節，使學習的過程充滿了主動性和趣味性。

實戰演練：光聽不練假把式，根據課程的內容我們設計了關鍵知識模塊的課上實戰演練環節，練完之后老師隨堂點評，達到最佳的聽課效果。

【課程對象】

1.企業的管理者CEO、老板、創新創業團隊、產品總監/經理、研發總監/經理、項目經理、營銷總監等；

2.傳統軟件行業的研發人員，包括軟件工程師、產品經理、項目經理、UI設計師、交互設計師、需求分析師、數據分析師、運維人員等等。

【課程時間】1天（6小時／天）

【課程大綱】

一、B端需求采集分析與管理

1.     B端需求管理的挑戰和問題

2.     客戶現場訪談

案例：線長30米的打印機

二、構建復雜需求背景下的需求管理框架

1.     B端需求來源的復雜性和多樣性

案例：某航空指揮調度系統

2.     做項目 和 做產品 對于需求把握的差異性

?  需求的變化

?  用戶和客戶的多樣性

?  需求的分級

?  需求和產品戰略的關系

?  ……

3.     基于競品的市場信息搜集和分工

4.     構建產品市場管理和需求管理框架

?  評估細分市場：SPAN、FAN

?  市場吸引力要素：

ü  市場規模

ü  市場增長

ü  獲利潛力

ü  戰略價值

?  競爭地位分析

ü  $appeals 分析

ü  csf成功關鍵因素

?  需求管理流程

?  需求管理框架

三、從場景到需求到功能

1.  經典三級需求法

?  業務場景分析

2.  通過場景挖掘需求

3.  從場景轉換為需求

ü  業務需求

ü  用戶需求

ü  功能需求

4.  從需求轉換為功能

5.  從功能轉換為設計

6.  從場景推演到設計的邏輯

案例：自助快遞柜后臺管理系統

實戰演練+點評：根據自己現在負責的產品來做一個從業務場景轉換為需求的作業，提交格式為思維導圖。

四、產品立項分析與需求傳遞

1.   采用電梯測試法驗證產品價值定位

2.   Minimal Viable Product（最小可用產品）

案例：B端mvp產品規劃

?  精益方法之精益畫布 vs 商業計劃書

實戰演練+點評：針對自己所負責的產品撰寫精益畫布并進行小組PK和點評

3.   精益需求方法——用戶故事地圖法

4.   從用戶故事到Backlog的需求細化方法

五、用戶研究與洞察

1.  用戶研究與洞察意義與難點

2.  定性和定量分析深度分析

3.  用戶研究各種工具的解讀

?  一對一深度訪談

?  焦點小組訪談

?  日記訪談法

?  其他方法

?  后臺數據分析法

?  行業報告分析法

?  問卷調查

案例：業務調研-用戶訪談

4.  定性與定量的共性問題總結

5.  B端客戶畫像

案例：某中小型酒店產品客戶畫像案例解析

6.  用戶畫像和用戶輪廓概念詳解

?  用戶畫像的定義和分類

?  用戶輪廓概念

ü  搭建客戶標簽體系

案例：移動客戶業務場景的完整視圖

六、Axure PRD文檔實戰+需求攥寫

1.     敏捷開發和Axure 實戰的關系

2.     PRD需求文檔撰寫要點

3.     Axure需求撰寫案例實操

?  需求說明

?  功能點業務模型分析

?  功能點用戶體驗分析

?  功能點需求撰寫

Axure實戰案例：某B端App產品改版設計分析

七、數據驅動運營

1.  基礎數據指標

?  基礎數據來自哪里

?  如何篩選需要的數據指標

2.  統計數據會說謊

3.  如何讓數據靠譜

4.  從零開始做數據分析

?  數據分析做產品設計

?  數據分析做產品規劃

?  數據分析做精準營銷

?  數據分析做渠道運營

5.  數據分析常用工具

6.  如何進行有效的數據分析

?  問有效的問題

?  建立一些假設

?  尋找正確的數據

?  分解手中數據的關系

?  KISS

?  驗證假設和結果的關系

八、數據分析體系的兩大價值和四個搭建原則

1.     數據分析體系的價值

?  支撐運營規劃的價值

ü  主動分析

ü  被動分析

?  支撐過程管理的價值

ü  進度分析

ü  效率分析

?  搭建方法

ü  業務分析

ü  體系規劃

ü  迭代填充

2.     四個搭建原則

?  關注長期需求

?  合理分層分維

?  邏輯清晰，循序漸進

?  表達清晰，圖表運用很合理

九、為什么用戶留存比增長更重要

1.  AARRR海盜模型拆解及留存指標的重要性

?  獲客

?  激活

?  轉換

?  轉化

?  裂變

2.  MVP階段企業關注指標：RRR

3.  成熟企業關注指標：AARRR

案例：不同留存率5天運營結果的對比

4.  留存指標拆解

?  新增留存

?  活躍留存

5.  DAU/MAN：用戶黏性指標分析

6.  海盜圖AARRR指標拆分

7.  用戶留存分析之Cohort模型

?  什么是Corhort分析？

?  Cohort分析最常用的場景有哪些

?  如何使用Cohort分析用戶留存率

?  關于用戶存率和LTV關系的解讀

8.  留存率指標和算法

案例：不同留存率5天運營結果的對比

9.  不同頁面和功能的留存率分析和運營方案設計

案例：象限圖分析挖掘關鍵提高留存率的功能點和運營方案設計

十、用戶運營策略與用戶成長

10.  用戶標簽體系搭建

?  創建標簽

?  根據業務細化和選擇標簽

?  用戶分維分層

?  用戶排序和優先級

?  定義標簽更新規則

11.  運營動作

?  運營工具

?  促銷策略

?  渠道搭建和選擇

12.  運營計劃

案例：防流失計劃實戰（A/B測試）

1.   激活30天未下單用戶（流失用戶）

2.   促活計劃（準用戶）

3.   干預計劃（新用戶）

案例：GMV提升

案例：MGM老帶新方案設計（難度、要點）

13.  分析和復盤

?  驗證用戶畫像

?  業務數據分析流程和目標

ü  數據收集和整理

ü  數據埋點

ü  A/B測試實戰案例

ü  LTV>CAC，用戶轉正 

ü  斜率提升-降低CAC，增加LTV

14.  AI提高運營效率

?  數據算法

?  AI工具

?  千人千面的運營機制

十一、用戶運營策略與用戶增長

1.  比用戶增長更重要的是產品定位

?  產品什么周期用戶增長過程拆分

?  從開始到目標的增長過程分析

?  定位的重要性和分析方法（象限圖分析）

案例：SAAS產品定位分析（生態搭建、主功能架構……）

2.  用戶增長的關鍵動作-報表系統搭建

3.  提高資金的利用效率