课程：产品洞察分析训练 (AI赋能版)-火龙果软件

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产品洞察分析训练 (AI赋能版)

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Scott老师
曾任企业产品总监，资深产品经理，具有多年互联网和传统行业产品经理经验

时间地点：北京、上海、深圳根据报名开班

课程费用：4500元/人

报公开课

要内训

企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见内训学习手册


本课程培训后，进行能力评测，成绩合格者，获得《能力认证：产品经理》证书
	《产品经理》认证方式 1.知识：权威知识考试； 2.技能：真实案例实践考评； 3.经验：工作经验审核； 4.素养：未来发展潜力的评估。

培训简介：

整体设计遵循“能力—方法—工具—实战”结构展开，突出业务问透、需求去伪、流程贯通、体验减负、价值验证，适合从“会做需求”迈向“能驾驭业务场景”的产品经理。AI作为L2产品经理的“业务放大器/思维外挂/分析助手”。

培训目标：

从「会写需求」→会用AI问透业务
从「凭经验排序」→AI辅助价值决策
从「功能拼接」→端到端流程设计
从「上线即结束」→数据与反馈验证价值

培训对象：产品经理，产品主管，产品负责人

学员基础：具有一定产品管理经验

授课方式： 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论，60%案例讲解，40%实践演练

培训内容：2天

主题1：AI加持的业务洞察×需求管理目标：把“问不透、筛不准”的问题，用AI拉到及格线以上
一：AI辅助业务深耕与系统性洞察（L2业务洞察）	1.AI在业务理解中的角色定位（不是替代思考，而是补盲） 2.用AI快速构建业务全景（角色/目标/约束/协作） 3.AI辅助梳理端到端业务流程（从自然语言到流程草图） 4.用AI做“业务追问教练”：模拟业务负责人反问 5.5Whys+AI连续追问，逼近系统性痛点 6.AI辅助识别局部问题vs结构性问题 7.与业务负责人对话前的AI预演与话术准备 8.实战：输入业务描述，用AI输出业务洞察要点清单
二：AI驱动的业务数据化与分析建模（L2数据意识）	1.AI如何把业务问题转译为指标语言 2.用AI生成业务指标树（目标—过程—结果） 3.痛点→指标→数据源的自动联想 4.AI辅助选择分析模型（漏斗/时序/归因） 5.数据看板结构由AI初稿生成，人做判断 6.用AI检查指标是否“可验证、可行动” 7.AI协助维护业务知识库（持续更新、版本化） 8.实战：让AI生成一份业务分析看板草案并评审
三：AI辅助需求动机识别与去伪（L2需求分析）	1.AI在需求分析中的“去情绪化”价值 2.用AI拆解需求描述中的隐含假设 3.AI辅助识别需求背后的真实业务动机 4.常见“伪需求”模式的AI快速识别 5.需求价值三问的AI校验机制 6.AI生成多种需求解法供产品经理选择 7.AI辅助准备“挑战需求”的沟通表达 8.实战：一组真实需求，用AI输出动机与风险提示
四：AI支持的需求筛选与优先级排序（L2需求管理）	1.AI如何参与需求池的结构化整理 2.用AI量化需求价值、影响范围与成本区间 3.AI辅助做多维优先级排序模拟 4.不同业务策略下的排序结果对比 5.AI生成需求取舍说明稿（给业务方/管理层） 6.用AI发现需求组合与依赖关系 7.人工决策+AI校验的协同模式 8.实战：AI参与完成一次版本需求优先级决策
主题2：AI加持的蓝图设计×体验代言×价值验证目标：用AI把“流程、结构、体验、验证”做完整
五：AI辅助端到端业务流程设计（L2蓝图能力）	1.用AI将业务场景转化为流程描述 2.AI自动补全主流程、异常流程 3.多角色协作流程的AI识别与标注 4.AI辅助发现流程断点与职责模糊区 5.用AI快速生成流程图文本（供工具绘图） 6.流程复杂度的AI评估 7.人工校正AI流程输出的方法 8.实战：AI+人工完成一张端到端流程蓝图
六：AI驱动的模块化产品结构设计（L2结构化能力）	1.从流程到模块：AI辅助功能聚类 2.AI识别模块边界冲突与耦合风险 3.用AI生成模块职责说明（模块说明书） 4.模块接口与协作关系的AI推演 5.AI提示未来扩展与演进风险点 6.前后台/配置/运营模块的自动识别 7.AI作为“架构质检员”的使用方式 8.实战：AI协助完成产品结构拆解与评审
七：AI加持的体验代言与流程减负（L2体验能力）	1.AI模拟不同用户角色的操作路径 2.用AI计算流程步骤数与操作成本 3.AI辅助识别重复、等待、无效动作 4.跨系统操作体验的AI断点扫描 5.用AI提出多种“减负方案”备选 6.学习成本与认知负担的AI提示 7.体验优化前后的对比分析 8.实战：AI辅助完成一次流程减负重构
八：AI支持的价值验证与产品复盘（L2价值意识）	1.用AI明确功能上线前的验证假设 2.AI辅助定义可量化的效果指标 3.上线数据的AI快速解读 4.用户反馈的AI语义聚类与情感分析 5.AI辅助判断“是否解决预设问题” 6.偏差分析：为什么结果与预期不同 7.AI生成产品复盘初稿，人做判断 8.实战：完成一次AI+人的价值验证复盘