第一天

第一天

9:00-10:30

1.        追本溯源——什么是产品？

1.1 产品的定义——用户、产品、市场之间匹配关系

1.2 PMF产品分析模型

·             Product产品、Market市场、Fit匹配三部分拆解

·             内-外部视角之争

·             F-匹配关系的衡量

1.3 “好”的产品是什么？

1.4 产品的细分及区别（业务型、工具型、项目型）

·             项目-产品-解决方案的关系与路径

·             多产品矩阵

1.5 商业底层逻辑与产品的关联影响

·             产品要不要算投资回报率、利润率？

·             投资回报率与产品的高相关性

·             产品价值与商业逻辑的闭环

1.6 小组研讨：从产品定义和概念出发，诊断你的产品，围绕三个问题：

①　 分辨您当前负责做的是“产品”还是“项目“，为什么？

②　 产品的价值高低有哪些角度可以用以衡量？

③　 多个产品形成矩阵时，主要的挑战对应PMF模型三部分哪个？为什么？

第一天

10:40-12:00

2.        寻根问底——产品经理是干什么的？

2.1 四种能力——技术、体验、需求、商业能力

2.2 三大思维——用户导向、结果驱动、全局视野

2.3 两个支点——P-专业＋M-管理

2.4 一个闭环——产品工作流程

·              不同阶段产品工作常用工具、产出结果

·              T字形能力模型、广度+深度知识体系

·              与研发、市场、运营等工作的衔接与边界

2.5 产品经理个体的发展历程

·              初、中、高级别产品经理的差别

·              不同阶段成长发展的主要工作和要求

·              产品经理的优劣势分析——木桶效应、优势强化

2.6 产品经理与项目经理比较

2.7 小组研讨：在你所在的业务中，一位称职的产品经理画像是？

①　他/她应该具备哪些能力，哪些是必备的，哪些是加分的？

②　他/她在产品上，主要的工作内容和产出是什么？

③　他/她最需要负责和承担的业绩结果是什么？

④　他/她需要协作和配合的部门及岗位都有哪些？

第一天

14:00-15:30

3.        聚沙成塔——产品团队如何建设？

3.1 双向矩阵管理体系

·             横向——头到尾（开始-结果闭环）

·             纵向——端到端（公司-客户打通）

3.2 产品团队的目标感、方向感

·             设置团队的目标与愿景（与公司战略的衔接、团队的价值定位、可调整的空间与时间）

·             明确产品经理的职责和分工（因人而定事，因事而定人）

·             业绩考核与工作评估（KPI还是OKR？）

·             人员梯队建设与管理（矩阵互补式团队能力模型）

·             上下同欲者胜——工作流程、沟通协作、战略及目标拆解（大工厂与小作坊）

3.3 产品团队的弹药库

·             知识沉淀（文档管理、交流分享、升级说明、白皮书、原型方案、跨部门沟通协作等相关的内容和数据的沉淀与管理）

·             产品日常会议（立项会、需求评审会、汇报会、产品宣讲会、进度同步会等的组织与管理）

·             市场调研与监控（竞品分析、行业动态监控、市场趋势分析）

·             产品版本管理与节奏（版本划分与产品规划、MVP与敏捷开发）

·             客户、用户反馈机制（内部反馈渠道、外部反馈渠道、问题处理与回应机制）

3.4 小组研讨：在你所在的公司，产品团队应该建设成什么样？

①　 产品团队应以小组为单位分散式的，还是一个大且整体集中式的进行建设？

②　 对产品团队进行考核，需要重点关注的是哪些方面？

③　 产品团队中的人员，比较缺乏的是哪些能力？如何能够提升？

④　 针对产品团队的弹药库，哪些是现在的薄弱环节？谁来主导建设？

第一天

15:40-17:00

4.        厚积薄发——产品的商业模式

4.1 你该深挖的商业模式和逻辑

·             商业模式的基础构成和逻辑

①　常见产品的商业模式

②　你的产品的商业模式是什么

·             单品、平台、撮合、运营的模式之分

①　业务及产品适合的模式

②　如何寻找变化中的确定性

·             商业模式与产品的耦合式发展

①　你在做产品，还是做业务？

*             实例：ToB的企业级云服务管理类产品，云端Saas、数据服务平台等产品的详解

4.2 产品的规划与商业模式

·             宏观-顶层设计

·             中观-拆解衔接

①　承上启下—战略的拆解衔接

②　RPV模型承接

③　攘外先安内—内部基础（组织、能力、资源、合规）对商业模式的影响

*             实例：B端平台型业务RPV模型

·             微观-底层执行

4.3 商业模式的四个底层问题

·             问题一：以谁为主的问题

①　规模优先/利润优先

②　B端客户的定位

·             问题二：赚的什么钱

①　边界问题（瓶颈、阻力、天花板）

②　定位问题（市场定位、业务定位、价值定位）

·             问题三：价值主张是什么

①　与战略的关系

②　差异化战略、总成本领先战略、集中战略的选择

·             问题四：持续性和稳定性

*             实例：ToB的企业级云服务管理类产品商业模式探索

4.4 产品及业务的商业模式画布

·             商业模式画布拆解

①　四个视角

②　九个板块

③　核心价值链

④　ROI测算分析

*             实例：典型产品商业模式画布分析（B端及G端产品）

4.5 小组研讨：结合你所负责的产品或业务，考虑它的商业模式的几个问题

①　 所适合的商业模式都有哪些，分别有什么优与挑战？

②　 该产品商业模式的四个底层问题答案是什么？

③　 该产品的商业模式画布是什么样的？核心资源重点是什么？

④　 这种商业模式的ROI粗算是什么结果？

第二天

第二天

9:00-10:30

5.        循序渐进——产品的GTM全生命周期管理

5.1 面向市场的产品谋略

·             产品的战略怎么设定

①　内部视角还是外部视角？

②　战略要看多远？

·             从战略到战术的衔接

①　衔接在哪里？

②　衔接不到一起怎么应对？

·             战术拆解具体战役

①　拆解到什么程度？

②　多个产品并行怎么处理？

·             清扫战场——产品复盘与迭代

*             实例：以ToB的企业级云服务管理类产品的战略到战术执行过程进行解析

5.2 市场及需求探寻

·             判断市场潜力

①　           产品竞争力分析

②　           SWOT产品问题诊断及分析

③　           行业格局分析与判断

④　           产品定位与细分市场的匹配（SPAN）

*             实例：以ToB的企业级云服务管理类产品需求挖掘和调研及规划为例进行拆解

·             产品的客户/用户是谁？

①　           业务决策链

②　           多角色的用户画像模型建立

③　           KP的选择与意义

*             实例：ToB的企业级云服务管理类产品，云端Saas、数据服务平台客户分析（B端及G端产品）

第二天

10:40-12:00

·             需求提炼和挖掘

①　           需求如何选择判断？

②　           需求层次和逻辑关系

③　           你会用到的B端产品需求分析方法

*             实例：ToB的企业级云服务管理类产品实践（B端及G端产品）

·             业务梳理选择

①　           业务洞察和逻辑梳理

②　           业务角色关系

③　           业务需求提炼

④　           标准化SOP与个性化需求

*             实例：ToB的企业级云服务管理类产品系统流程化分析（B端业务类产品）

5.3 产品开发管理

·             贯穿全流程的产品开发团队的构成

①　           产品开发团队成员的角色构成及相应职责

②　           团队组织和工作流程

·             敏捷的产品项目管理

①　           路标规划输出（平台开发计划、产品开发计划、技术研究计划、资源缺口计划）

②　           产品版本管理V/R/M（大版本、小版本、客户定制）

③　           项目决策机制及标准（决策团队、运作模式、支撑机制、评审关键要素）

*             实例：B端产品研发团队的项目管理过程

第二天

14:00-15:30

5.4 面向市场的产品运营管理

·             B端运营矩阵框架搭建

①　           框架主线（营销获客、活跃留存、续费复购、交叉销售）

②　           全客户生命周期的运营管理

*             实例：ToB的企业级云服务管理类产品的BC联动式运营矩阵

·             产品的发布及推广

①　           新产品上市流程中各环节的主要活动

·             发布策略

·             发布准备

·             正式发布

·             发布计划的执行与监控

②　           产品上市“一纸禅”

·             产品的命名管理

·             产品的外部测试（投放市场测试的几个阶段）

·             产品的Beta测试、用户早期试用和正式发布之间的关系

③　           产品上市的效果评估

*             实例：B端新产品的发布上市

·             提升用户及客户活跃的运营

①　           新手引导

·             引导场景设计

·             新手痛点问题整理

·             引导方式设计

②　           产品培训

·             培训过程设计

·             培训结果评价

·             培训的后续延展

③　           考核测验

·             考核的目标

·             考核结果与目标闭环

·             考核工具的选择

*             实例：ToB的企业级云服务管理类产品提升客户活跃的运营

·             运营反馈收集及问题归因

①　           常见的内外部反馈渠道

②　           不同反馈渠道的优劣点

③　           反馈渠道收集的标准化和效率化

④　           主动反馈和被动反馈

*             实例：ToB的企业级云服务管理类产品反馈渠道剖析

·             产品运营的目标设定与效果评估

①　           产品的常见目标

②　           降本与增效的关系

·             实例：ToB的企业级云服务管理类产品系统目标和评估体系

第二天

15:40-17:00

5.5 产品支撑——利用数据

·             数据驱动产品的全生命周期管理

①　           回归本质：产品与业务的匹配关系

②　           数据驱动的产品发展路径

③　           产品的定位选择（降本增效拆解）

④　           产品生命周期与对应的迭代方向及关注的数据

*             实例：外部业务变化所引发的系统变化的探索（结构化及非结构化数据的处理）

·             数据指标的定义及采集

①　           如何定义数据指标

②　           好的数据指标的特点

③　           数据的获取及采集

·             数据分析应对的五类问题

①　           是多少（数据描述状况）

②　           是什么（树立数据标准）

③　           为什么（探索问题原因）

④　           会怎样（预测业务走势）

⑤　           又如何（综合判断状况）

·             OMTM数据模型

①　           产品的OMTM模型衔接业务KPI

②　           OMTM的横向因素拆解

③　           OMTM的纵向因素构建

*             实例：ToB的企业级云服务管理类产品OMTM模型与数据的落地

5.6 小组研讨：结合所负责的产品或业务，考虑如何做好全生命周期管理

①　 该产品的价值定位是什么？与竞争对手有什么优劣势差异？可以借助SWOT工具、行业趋势数据等进行分析么？

②　 该产品所对应的核心客户及用户是什么样子的？可以建立他们的画像么？

③　 如果要针对这些客户开发新的需求或集成改造现有产品，内部谁来负责？如何安排开发的过程？

④　 可以通过哪些数据来衡量产品的结果？

6.        面向未来——你要思考的AI问题

6.1 AI技术神话vs工具本质

·             非技术视角解读

①　           机器学习、深度学习、NLP、CV、知识图谱、Agent等技术

·             算力、数据、模型、算法、技术、应用的问题

·             AI在业务领域中的融合层次

①　           数据资产层、算法模型层、服务接口层、业务应用层

·             AI赋能产品价值矩阵

①　           效率价值（自动化设计校核、智能客服）

②　           决策价值（故障预测、资源优化）

③　           创新价值（生成式解决方案、自适应控制）

*             实例：智能B端客户关系管理CRM系统的AI+发展过程于价值矩阵

6.2 AI+产品价值三要素与突破方向

·             AI+能产生的价值及分类

①　           效率价值：自动化设计图纸审查、智能客服（解决现场工程师问题）、报告自动生成，人做à 机助

②　           决策价值：预测设备故障、优化供应链库存、动态调度资源，经验à 预测

③　           创新价值：生成式运维方案、自适应控制系统、数字孪生仿真优化，设备   à 服务生态

·             AI助力业务突破矩阵三大方向

①　           方向1效率类：工程设计图纸合规性智能审查，从人工检查2天à AI初筛+人工复核2小时

②　           方向2创新类：智能运维系统的预测性维护方案生成，根据设备数据自动推荐检修策略

③　           方向3合规类：应链风控系统，通过数据分析识别供应商交付风险，提升准确性

·             场景定位：增强型vs替代型AI功能的设计边界

①　           智能物料推荐系统（基于项目历史数据，推荐最优设备与材料，提升采购效率、降低成本）

②　           现场设备故障智能诊断与工单自动分发（NLP理解报修描述，自动分类并派发至对应专家库，减少70%人工分拣时间）

③　           智能仓储与备品备件预测补货系统（基于设备故障预测和项目计划，动态调整库存水位）

·             如何用AI强化产品工作价值？

①　           AI给产品带来的价值有哪些？开拓增量与提升存量

②　           哪些场景不适合强推AI

③　           AI应用趋势：从自动化到智能化（订单自动审核、个性化推荐）

*             实例：小样本、高合规风险场景的挑战与陷阱

6.3 AI可行性评估框架

·             「数据可获得性-技术成熟度-ROI转化」系统三角评估法

·             场景下的价值评估考量

①　           数据可获得性：设备传感器历史数据质量评估

②　           技术成熟度：大模型（LLM）与小模型（规则引擎）的成本效益对比

③　           ROI转化：预测性维护功能开发成本 vs 设备非计划停机损失减少及运维成本节约

*             实例：智能OCR技术应用于现场施工日志、巡检报告的信息自动提取与结构化，将录入效率提升80%并降低差错率

6.4 AI产品路线图规划

                   i.            MVP设计原则

①　           最小可行功能选择（先实现单工种自动审核而非全链路智能化）

②　           分阶段实施路径（试点à 优化à 规模化）

③　           商业模式画布全局产品规划梳理

                 ii.            AI+资源评估

①　           数据来源（内部ERP日志+第三方数据）

②　           外部合作方（LLM服务商比选标准）

③　           预期成本（训练成本   vs 推理成本）

6.5 小组研讨：结合AI和行业趋势，勾画产品未来

①　  结合行业趋势和变化特点，综合现有产品的情况

②　  思考如何面向未来进行创新和探索，时间跨度为1-2年

③　  梳理捕捉到的行业、技术趋势，总结出机会点不少于5个