《数据在说话:产品运营过程中的大数据分析》
《数据在说话:产品运营过程中的大数据分析》详细内容
《数据在说话:产品运营过程中的大数据分析》
《数据在说话:产品运营过程中的大数据分析》
主讲:季猛
课程背景
什么是大数据?如何通过大数据分析来了解产品或服务在运营、消费和使用过程中的
各种问题和需求?产品运营过程中有哪些大数据?这些数据是如何关联的?
本课程将全方位提供各种大数据分析的方法、技术和模型,指导如何通过大数据技术
了解市场需求和产品问题,并有针对性地开展产品开发和运营管理工作。
课程特点:
•
本课程主要通过大数据分析,来识别用户使用行为特征,挖掘用户使用需求,并对产品
各类表现指标进行分析,判断对用户需求的满足程度,从而对产品进行优化和改进;
• 本课程针对的产品,包括各种实物、自动化设备、网站、系统、数字化服务等;
•
本课程的大数据分析目的,对于企业可用于产品的优化改进,或用于产品运营的管理工
作优化这两个方面;
•
本课程中的大数据分析技术是我方自有专有技术“基于PLM大数据分析的产品创新和孵化
技术”,获得过一些政府创新奖,并在中山大学采用作为教程,成功在国内多家大型
企业实施;
•
该大数据分析技术,对用户需求指标的分解和建模是自有逻辑体系,对于研究分析产品
运营的表现指标更加准确、清晰和全面!
课程大纲
1. 大数据分析在产品运营中的应用
1.
机器的信息表达:你的产品在跟你表达什么?用户通过产品在表达什么
?
2.
数据和信息的关系:什么是数据?什么是信息?相互如何破译和转化?
3. 数据的类型
■ 时间分类:过去-现在-未来
■ 格式分类:数字型-字节型-文本型
■
属性分类:原始类型、多元组、记录单元、代数数据类型、抽象数
据类型、参考类型以及函数类型
4. 大数据在产品营运中分析什么:
■ 大数据对用户使用需求的分析和识别;
■ 大数据对产品营运表现的绩效分析;
■ 大数据分析对产品开发和运营管理工作
5.
产品绩效分析管理:产品运营的表现如何评估?如何发现运营问题?
6.
用户需求分析管理:什么是用户使用需求?大数据如何识别用户需求?
7. 大数据分析工作对产品开发和运营管理工作的实施
1. 大数据分析与产品运营绩效评估
1. 大数据分析和产品绩效分析——您的产品运营状态健康吗?
2.
产品价值指标:财务指标、市场指标、竞争指标、客户评价指标、社会
评价指标
3. 产品成本指标:财物投入、时间成本、人力成本、潜在风险指标
4. 用户需求满意度评估模型:需求指标综合评估(性能-交互-适应-
耗用等)
5. 产品运营健康度评估模型:可容性/适应性/耐久性等
6. 企业运营绩效性评估模型:市场效益/成本投入评估
7. 产品竞争力评估模型:产品在不同细分市场的竞争力指标分析
8. 基于不同目标客户群的产品绩效KPI评估模型
9. 产品绩效分析的工具方法:气泡图、列表法等
10. 产品绩效分析矩阵
• 效益/成本矩阵
• 市场吸引力/风险矩阵
• 市场吸引力/战略一致性矩阵
• 利润/增长率矩阵;销量/利润矩阵
2. 产品线管理和产品创新
1. 产品线概述:为什么要分产品线?产品线深度、长度、宽度和密度
2.三维产品—市场矩阵图
3.产品组合分析:形象产品、利润产品、销量产品、促销产品
4.产品生命周期分析:明星产品、金牛产品、问题产品、瘦狗产品
5. 产品线管理策略: 扩充产品组合;缩减产品组合;优化产品组合等
6.产品创新的方法和维度
6.新产品线(或新功能)的延伸
• 核心功能链的延伸(或新功能)
• 辅助功能链的延伸(或新功能)
• 资源增值型功能链的延伸(或新功能)
7.产品的诊断、改良和升级
• 产品改良升级模型:机器的进化
• 技术改良创新:结构优化、组合创新、调性
• 多系统装置
• 人工智能系统
• 柔性系统和微观系统
• 产品功能和应用的创新
• 产品外观和交互创新
• 成本创新
3. 用户使用行为分析:谁?在什么场景?执行什么任务?顺利吗?
1. 用户操作任务分析:不同的用户对产品要做什么任务?
2. 情境分析法:谁?在什么环境?对什么?执行什么任务?
3. 用户使用角色分析:操作者、审批者、维护者等
4. 角色权限和责任指标分解建模
5. 使用者的个人特征参数分析
6. 用户操作的任务分解和统筹
7. 用户使用流程模型分析
8. 自然环境、产品运营条件、人的行为对使用过程的影响
9.
大数据对用户需求分析的基本原理:环境——人——产品之间的需求关系图
10. 大数据分析的主要用户需求价值类指标
■ 人机交互类需求指标:用户使用操作方面的问题和需求
■ 产品表现类需求指标:产品在功能能力方面的问题和需求
■ 环境适应性需求指标:产品对不同环境的适应能力
■ 运营成本类需求指标:产品的使用成本和经济型情况
■ 运营风险类需求指标:产品对各类风险的管控能力
4. 人机交互体验性指标分析:用户使用习惯、体验度等分析
1.
人机交互类数据类型:行为触发、便捷性、多样性、舒适性、社交性、包容性、参
与感等;
2. 产品的使用触发对象、时间点和启动方式
3. 操作易学性分析:用户对操作的反应时间、操作纠错情况分析
4. 操作便捷性分析:操作流程的步骤、时间和能力要求分析
5. 非规范性操作行为分析:误操作、延迟操作、恶意破坏等行为分析
6. 可识别性分析:用户对各类产品提示的相应情况分析
7. 可操作性分析:用户操作的时长、强度、精神状态等情况分析
8. 参与感分析:用户对产品使用的参与程度、耐性等分析
9. 设计偏好分析:用户对产品的设计风格、色彩等偏好分析
5. 产品性能类数据指标分析:产品质量、性能、容量等表现情况
1. 产品表现类指标的分类
2. 产品的功能分类和细分
3. 功能的处理容量:产品的处理数量、容量,最大处理峰值
4. 功能的处理效率:处理的完成标准、速度和质量指标分析
5. 功能的拓展性:输入能源或物资的通道多样性分析
6. 输入的多样性:输入能源或物质种类类型的多样性分析
7. 产品输出能力:输出产物的稳定性和适应性
8. 副产物、负效应输出情况分析
6. 环境适应性数据指标分析:产品性能对环境变化的适应情况
1. 环境适应类指标的分类
2. 产品对自然环境(温度、湿度、雷电等自然条件)变化的适应情况
3. 产品在社交环境(户外、室内、运输途中等)变化的适应情况
4. 产品在差异性人为操作下的适应情况
5. 产品的耐用性与环境和人之间的变化关系
6. 产品表现对环境适应的最低和最高要求标准
7. 运营经济性指标分析:产品使用成本、耗用情况分析
1. 经济性数据指标的类型
2. 一次性购置成本
3. 产品的能源耗用和表现情况对比(性价比)
4. 产品的转换和安置成本分析
5. 日常维护性成本分析
6. 环保性指标分析
7. 可回收性经济指标分析
8. 抗风险能力指标分析:产品对使用风险的管控能力分析
1. 风险类数据指标的分类和构成
2. 产品功能中止、延迟、损毁、破坏等造成的风险性指标
3. 人的非规范性行为造成的风险性指标
4. 突发性事故或意外
5. 环境变化导致的风险性指标
9. 数据化运营的实施和组织管理
1. 数据分析的实施管理过程
2. 数据化运营的团队合作和组织结构建设
3. 团队数据分析能力的培养
4. 数据化运营的质量保障流程和制度
5. 数据化运营的前提条件和保障
6. 数据化运营的思维和态度
7. 数据化运营的思维和态度
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