《用戶研究與數(shù)據(jù)洞察驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)策略》

《用戶研究與數(shù)據(jù)洞察驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)策略》
主講：黃光偉老師
【課程背景】
用戶研究與增長(zhǎng)策略，已成為企業(yè)在數(shù)字化競(jìng)爭(zhēng)加劇背景下的必然選擇。無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品還是傳統(tǒng)行業(yè)，精準(zhǔn)的用戶畫像構(gòu)建、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的需求洞察、VoC（用戶之聲）的深度分析，以及用戶體驗(yàn)與增長(zhǎng)閉環(huán)的設(shè)計(jì)能力，已成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長(zhǎng)的核心能力。本課程基于2023~2024年全球及國(guó)內(nèi)最新行業(yè)實(shí)踐案例，結(jié)合數(shù)據(jù)分析工具與用戶研究方法論，幫助學(xué)員掌握跨行業(yè)的用戶增長(zhǎng)邏輯，解決“如何從海量數(shù)據(jù)中定位機(jī)會(huì)”、“如何將用戶需求轉(zhuǎn)化為增長(zhǎng)策略”等核心問題。
【課程收益】
掌握用戶畫像構(gòu)建、VoC分析、需求驗(yàn)證等核心工具，并熟練應(yīng)用國(guó)內(nèi)免費(fèi)AI工具（如百度AI、阿里云Quick BI）進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、建模與可視化，還可通過抖音、拼多多、特斯拉等案例，學(xué)習(xí)不同行業(yè)的用戶增長(zhǎng)底層邏輯，并可從數(shù)據(jù)洞察到策略制定、成本核算、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，形成完整的增長(zhǎng)落地路徑。
【課程特色】
全部案例為2023年后真實(shí)商業(yè)實(shí)踐，如抖音本地生活服務(wù)的用戶留存策略（2024）、拼多多“農(nóng)貨節(jié)”用戶畫像優(yōu)化（2023）；所有數(shù)據(jù)標(biāo)注來源（如QuestMobile、艾瑞咨詢、企業(yè)財(cái)報(bào)）；全程使用國(guó)內(nèi)免費(fèi)AI工具（百度ERNIE、騰訊云TI-ONE）進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)演練；案例覆蓋視頻平臺(tái)（芒果TV）、電商（小紅書）、硬件（小米IoT）等多領(lǐng)域。
【課程對(duì)象】
產(chǎn)品企劃設(shè)計(jì)類員工（需具備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析能力），同時(shí)適用于互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融等行業(yè)用戶運(yùn)營(yíng)及產(chǎn)品經(jīng)理。
【課程時(shí)長(zhǎng)】
1~2天（6小時(shí)/天）
【課程大綱】
一、趨勢(shì)洞察與行業(yè)影響
1、用戶增長(zhǎng)的核心趨勢(shì)
用戶增長(zhǎng)底層邏輯的迭代：從流量到留存
案例：抖音本地生活服務(wù)留存率提升12%的路徑
技術(shù)驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)：AIGC在用戶運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用
案例：小紅書AI評(píng)論分析工具降低流失率
行業(yè)差異化影響：視頻、電商、IoT用戶的增長(zhǎng)痛點(diǎn)對(duì)比
2、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與前行者案例
視頻行業(yè)的用戶爭(zhēng)奪戰(zhàn)：芒果TV會(huì)員分層策略
電商行業(yè)的價(jià)值挖掘：拼多多“農(nóng)貨節(jié)”用戶畫像優(yōu)化
硬件行業(yè)的體驗(yàn)設(shè)計(jì)：小米IoT設(shè)備用戶復(fù)購(gòu)率提升方案
二、用戶研究實(shí)戰(zhàn)與分析
1、用戶畫像精準(zhǔn)構(gòu)建
靜態(tài)畫像：人口屬性、消費(fèi)能力標(biāo)簽
案例：B站Z世代用戶畫像
動(dòng)態(tài)畫像：行為路徑分析與場(chǎng)景建模
工具：百度GA4行為流可視化
預(yù)測(cè)畫像：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的用戶需求預(yù)判
案例：騰訊視頻AI推薦算法優(yōu)化
2、VoC采集與分析
多渠道采集：客服日志、社交媒體、競(jìng)品評(píng)論
案例：蔚來汽車App投訴語(yǔ)義分析
情感分析與需求聚類
工具：阿里云NLP情感分析
VoC驅(qū)動(dòng)改進(jìn)：瑞幸咖啡“醬香拿鐵”用戶反饋快速響應(yīng)機(jī)制
3、需求驗(yàn)證與體驗(yàn)設(shè)計(jì)需求真?zhèn)悟?yàn)證：MVP測(cè)試、A/B實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
案例：Keep會(huì)員付費(fèi)功能灰度發(fā)布
體驗(yàn)優(yōu)化閉環(huán)：用戶旅程地圖與觸點(diǎn)優(yōu)化
案例：招商銀行App 8.0版本迭代路徑
三、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)與價(jià)值轉(zhuǎn)化
1、用戶體驗(yàn)核心方法論
用戶體驗(yàn)五要素：戰(zhàn)略層到表現(xiàn)層
案例：特斯拉車機(jī)界面優(yōu)化邏輯
情感化設(shè)計(jì)：如何通過設(shè)計(jì)提升用戶粘性
案例：美團(tuán)App“春節(jié)紅包雨”交互設(shè)計(jì)
服務(wù)藍(lán)圖設(shè)計(jì)：從用戶痛點(diǎn)到服務(wù)觸點(diǎn)優(yōu)化
案例：京東物流“小時(shí)達(dá)”履約流程重構(gòu)
2、體驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值轉(zhuǎn)化
用戶體驗(yàn)與商業(yè)價(jià)值的關(guān)聯(lián)模型
案例：網(wǎng)易云音樂“社區(qū)化”提升付費(fèi)轉(zhuǎn)化率
用戶忠誠(chéng)度體系設(shè)計(jì)：積分、等級(jí)、權(quán)益
案例：星巴克中國(guó)會(huì)員體系升級(jí)策略
體驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的口碑傳播：NPS與用戶裂變
案例：理想汽車車主推薦計(jì)劃
四、增長(zhǎng)策略制定與落地
1、策略設(shè)計(jì)框架
增長(zhǎng)目標(biāo)拆解：SMART原則與OKR對(duì)齊
案例：網(wǎng)易云音樂2024年DAU提升計(jì)劃
2、資源投入優(yōu)先級(jí)：成本效益矩陣
工具：騰訊云成本核算模板
風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判：SWOT分析與敏感性測(cè)試
案例：特斯拉Model 3價(jià)格策略調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
2、核心實(shí)施組合
產(chǎn)品端：功能迭代與場(chǎng)景化運(yùn)營(yíng)
案例：高德地圖“實(shí)時(shí)公交”功能滲透率提升
運(yùn)營(yíng)端：分層運(yùn)營(yíng)與權(quán)益體系設(shè)計(jì)
案例：京東PLUS會(huì)員續(xù)費(fèi)率優(yōu)化方案
技術(shù)端：數(shù)據(jù)中臺(tái)與增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建
案例：字節(jié)跳動(dòng)DataFlux系統(tǒng)架
五、增長(zhǎng)技術(shù)工具與AI實(shí)戰(zhàn)
1、國(guó)內(nèi)免費(fèi)工具實(shí)戰(zhàn)
數(shù)據(jù)采集與清洗：騰訊云TI-ONE數(shù)據(jù)預(yù)處理
案例：攜程旅行用戶行為數(shù)據(jù)清洗
用戶分群建模：百度ERNIE 3.0聚類分析
案例：唯品會(huì)高價(jià)值用戶識(shí)別
自動(dòng)化增長(zhǎng)策略：阿里云Quick BI+自動(dòng)化營(yíng)銷工具
案例：喜茶私域流量自動(dòng)觸達(dá)系統(tǒng)
2、AI在用戶增長(zhǎng)中的應(yīng)用
AIGC生成個(gè)性化內(nèi)容：文案、圖片、視頻
案例：得物App AI生成商品測(cè)評(píng)內(nèi)容
智能客服與VoC分析：百度智能云對(duì)話機(jī)器人
案例：中國(guó)聯(lián)通客服工單分類優(yōu)化
預(yù)測(cè)性用戶運(yùn)營(yíng)：騰訊云時(shí)序預(yù)測(cè)模型
案例：同程旅行節(jié)假日流量預(yù)測(cè)
六、效果評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)管理
1、效果評(píng)估與迭代
核心指標(biāo)監(jiān)控：看板設(shè)計(jì)與異常告警
工具：Quick BI實(shí)時(shí)儀表盤
復(fù)盤方法論：5Why根因分析、PDCA循環(huán)
案例：滴滴春節(jié)出行高峰復(fù)盤報(bào)告
ROI核算與長(zhǎng)期價(jià)值追蹤
案例：拼多多百億補(bǔ)貼投入產(chǎn)出比分析
2、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)案設(shè)計(jì)
常見增長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn)類型：數(shù)據(jù)偏差、策略失效、用戶反彈
案例：微博熱搜算法調(diào)整引發(fā)的輿論風(fēng)險(xiǎn)
風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制：閾值設(shè)定與快速響應(yīng)
案例：盒馬鮮生價(jià)格策略動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制
危機(jī)公關(guān)與用戶召回
案例：騰訊視頻“《夢(mèng)華錄》點(diǎn)播爭(zhēng)議”處理路徑

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