李勇：爆款思维

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 电商营销

课程编号 : 37209

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适用对象

1、互联网时代，希望学习互联网产品规划组合的人士； 2、企业内与产品、客户接触的管理、营销、服务人士； 3、企业内从

课程介绍

培训对象：1、互联网时代，希望学习互联网产品规划组合的人士；

2、企业内与产品、客户接触的管理、营销、服务人士；

3、企业内从事营销与服务工作的相关人士；

4、希望开展互联网营销的企业相关人员；

课程时间：0.5天 (3小时）

课程背景：

Ø 在移动互联网时代，爆品代表着专注某一类用户，代表着以用户思维为导向的设计、研发、生产与销售，代表着真的找到了用户的痛点，代表着一款产品可以干到几个亿甚至几十亿。极致的高品质低价产品将是未来消费的趋势所在。

本课程亮点：

Ø 本课程没有枯燥的理论，只有大量鲜明的观点、有趣的案例、实用的方法和真心的忠告，从思维和实操等多个层面为如何经营好（引爆）产品提供了有价值的洞见。

Ø 学员主要反馈：课程实用性强、实战易用、爆款思维与运营相结合、体系化讲解爆款产品的关键环节、与实际工作息息相关。

课程大纲：

单元	大纲	内容	效益
单元一	企业为什么需要爆款思维	1、什么是爆款思维 2、移动互联网时代产品的价格由什么决定？ 3、消费者的变化引发了爆款思维的发展 4、爆款思维可以让企业有哪些收益	本单元让学员了解爆款思维的定义
单元二	成为爆款的五大基础	1、看需求—小众才有强需求（1）何为小众（2）何为强需求（3）如何找到属于自己的“小众强需求” 2、看颜值—谁都是以貌取人（1）好看的东西更好卖的本质是什么（2）有关产品颜值重要性的三个要素 3、看体验—找到用户尖叫的理由 4、看速度—快速抢占心智资源（1）何为心智资源（2）为何要抢占心智资源 5、看价格—物超所值才畅销（1）何为物超所值（2）爆品的定价原则	学习成为爆款的五大基础
单元三	打造爆款的六大要素	1、你是谁（1）品牌命名因时代而发生审美变化（2）产品属性命名：要让人知道产品到底是什么 2、你的消费者是谁（1）人群聚焦方法之一：5岁定律（2）人群聚焦方法之二：同类人定律 3、消费场景设计 4、找到消费者痛点 5、承接爆品的线上渠道（1）微商社群起势头（2）传统电商来承接	学习打造爆款的六大要素

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• 李勇：B端产品经理的用户洞察: 培训对象：产品中心（总监、经理、主管）、市场调研人员、用户体验设计师、客户成功团队及对B端产品用户洞察感兴趣的人士；课程时间：1天 (6小时）课程背景：本课程主要是在数字化转型与用户需求日益多元化的宏观趋势下，旨在解决学员如何深入理解B端用户需求、提升用户洞察能力的问题。课程将系统讲解用户洞察的理论框架、方法与实践案例，帮助学员建立全面的用户洞察体系，提升产品规划与设计的针对性和有效性。课程具备理论与实践相结合、案例丰富、互动性强的特点。课程收益：培训完结后，学员能够： ² 受益一：掌握B端用户洞察的基本概念、原则与重要性； ² 受益二：熟练运用用户画像、用户旅程图等工具进行用户需求分析； ² 受益三：学会通过市场调研、访谈、问卷等多种手段收集用户反馈； ² 受益四：了解数据分析在用户洞察中的应用，包括行为数据分析与用户行为模式识别； ² 受益五：掌握如何根据用户洞察结果进行产品功能规划与优先级排序； ² 受益六：学会如何构建持续的用户反馈机制，优化产品迭代； ² 受益七：提升跨部门协作能力，推动用户洞察成果在产品设计、营销、服务等多环节的应用。课程大纲：单元大纲内容单元一 B端用户洞察基础 1. B端用户洞察概述 1.1 B端与C端用户洞察的区别 1.2 用户洞察在产品开发中的作用 1.3 用户洞察的基本原则与流程案例：某B端SaaS产品用户洞察成功案例分析 2.用户画像构建与应用 2.1 用户画像的定义与要素 2.2 用户画像的构建方法 2.3 用户画像在产品设计与营销中的应用案例：基于用户画像的B端产品个性化推荐策略讨论课题：如何构建准确的B端用户画像？单元二市场调研与用户需求分析 1 市场调研方法与技巧 1.1 定性与定量调研方法介绍 1.2 调研问卷设计与实施 1.3 调研数据分析与报告撰写案例：某B端产品市场调研实例分析 2 用户需求分析框架 2.1 用户需求收集渠道与工具 2.2 用户需求分类与优先级评估 2.3 用户需求转化为产品功能的策略案例：从用户需求到产品功能的转化实践讨论课题：如何高效收集并分析B端用户需求？单元三用户访谈与问卷调研 1 用户访谈技巧与实践 1.1 访谈准备与访谈技巧 1.2 访谈记录与数据分析 1.3 访谈中的常见问题与应对策略案例：深度用户访谈在B端产品优化中的应用 2 问卷调研设计与实施 2.1 问卷设计原则与技巧 2.2 问卷发放与回收策略 2.3 问卷数据分析方法案例：某B端产品问卷调研设计与实施过程讨论课题：如何设计有效的B端用户访谈与问卷？单元四用户行为数据分析 1 用户行为数据概述 1.1 用户行为数据的定义与分类 1.2 用户行为数据的收集与存储 1.3 用户行为数据分析的重要性案例：用户行为数据在B端产品优化中的应用实例 2 用户行为数据分析方法 2.1 行为路径分析 2.2 转化率分析 2.3 漏斗模型与用户留存分析案例：某B端产品用户行为数据分析案例分享讨论课题：如何运用用户行为数据提升B端产品体验？单元五用户旅程图与用户痛点识别 1 用户旅程图构建方法 1.1 用户旅程图的定义与要素 1.2 用户旅程图的绘制步骤 1.3 用户旅程图在产品设计与优化中的应用案例：某B端产品用户旅程图构建与优化实践 2 用户痛点识别与解决策略 2.1 用户痛点的定义与分类 2.2 用户痛点识别方法 2.3 用户痛点解决策略与实施步骤案例：基于用户痛点的B端产品功能优化案例讨论课题：如何有效识别并解决B端用户痛点？单元六如何用现场调研深挖用户需求 1. 深化客户视角：锁定用户画像 2. 聚焦客户视图 1）了解客户的经营定位和业务目标 2）从产品视图到客户视图的转变 3）什么是客户视图：全方位展示客户业务场景的完整视图 4）从把握需求点到挖掘场景流，对客户的业务场景流进行还原并放大其细节情境。 5）找到应用场景：某项应用最可能被客户使用的所处场景，应用因场景而产生价值。 3. 穿透场景锁定价值： 1）拜访客户探索需求，找谁谈？谈什么？怎么谈？ 2）划清全流程环节，锁定关键主环节，找准场景关键人锁定应用价值，用产品与用户共创价值单元七 B端用户画像 1. 用户背景分析 1）经营定位 2）商业模式 3）未来目标 2. 外部环境分析 1）行业环境 2）市场环境 3. 内部情境分析 1）业务情境 2）组织架构 3）信息化部署 4. 关键人分析 1）岗位决策力 2）关注重点及合作意向

• 李勇：自动化及AI技术在信用卡业务领域中的应用案例: 培训对象：信用卡中心（总监、经理、主管）、运营中心管理人员、技术中心管理人员、对信用卡业务及AI技术感兴趣的人士；课程时间：1天 (6小时）课程背景：本课程主要是在AI技术迅猛发展的宏观趋势下，旨在解决学员如何运用自动化及AI技术，特别是AI大语言模型，赋能信用卡业务领域，提升工作效率和服务质量的问题。课程将深入探讨自动化及AI技术在信用卡业务中的实际应用，以及面临的挑战和机遇，帮助学员全面提升对AI赋能信用卡业务的认知和实践能力。课程具备理论与实践结合、案例丰富、互动性强的特点。课程收益：培训完结后，学员能够：受益一：了解AI大语言模型的基本概念、原理及应用领域；受益二：掌握自动化及AI技术在信用卡业务中的应用方法和技巧；受益三：识别信用卡业务中可运用自动化及AI技术进行优化的环节，并提出相应的解决方案；受益四：具备运用自动化及AI工具进行信用卡业务管理和决策的能力；受益五：理解AI大语言模型中的prompt的重要性，并掌握如何利用prompt语言赋能信用卡业务工作场景；受益六：了解AI大语言模型的背景和发展趋势，以便更好地规划和应用在信用卡业务中；受益七：通过案例学习，掌握如何将自动化及AI技术应用于信用卡中心的多个办公场景。课程大纲单元大纲内容单元一 AI大语言模型背景与发展趋势 AI大语言模型的基本概念及原理 1.1 什么是AI大语言模型 1.2 AI大语言模型的工作原理 1.3 AI大语言模型的发展历程 AI大语言模型的应用领域与前景 2.1 AI大语言模型在各行各业的应用案例 2.2 AI大语言模型带来的业务变革 2.3 AI大语言模型的未来发展趋势案例：某金融企业运用AI大语言模型提升业务效率的实践讨论课题：AI大语言模型如何在信用卡业务中发挥最大价值？单元二 AI大语言模型中的Prompt技术解析 Prompt技术的定义与重要性 1.1 Prompt技术的核心概念 1.2 Prompt技术在AI大语言模型中的作用 Prompt技术的构建和应用 2.1 Prompt的设计原则和方法 2.2 Prompt技术在信用卡业务场景中的应用实例案例：基于Prompt技术的信用卡客户服务优化实践讨论课题：如何设计有效的Prompt以提升信用卡业务处理效率？单元三自动化及AI技术赋能智慧办公一．方案撰写与文案润色 1.1 AI大模型在方案撰写中的应用及技巧 1.2 AI大模型在文案润色中的优势及实践案例二．检查纠错与合同撰写 2.1 AI大模型在检查纠错中的准确性及效率提升 2.2 AI大模型在合同撰写中的智能化应用案例三．宣发文案与AI配图 3.1 AI大模型在宣发文案创作中的创意激发与实现 3.2 AI大模型在自动配图及优化中的功能展示四．协同办公与知识库查询 4.1 AI大模型在协同办公中的信息整合与共享作用 4.2 AI大模型在知识库查询中的高效检索与智能推荐五．数据分析与会议总结 5.1 AI大模型在数据分析中的深度挖掘与可视化展示 5.2 AI大模型在会议总结中的自动整理与要点提炼六．销售复盘与客户服务 6.1 AI大模型在销售复盘中的业绩分析与客户行为预测 6.2 AI大模型在客户服务中的智能应答与满意度提升策略案例分享：某银行运用AI大模型实现多场景业务提升的实践案例集锦讨论课题：如何针对不同业务场景，发挥AI大模型的最大价值？单元四 AI大模型在企业内部的应用（企业内部场景如何挖掘） 1.AI时代发现问题比解决问题要更重要！ 2.场景挖掘方法论及发现原则； 2.1 文进文出原则； 2.2 数据驱动原则； 2.3 用户中心原则； 2.4 创新驱动原则。案例：某企业成功运用大模型优化订单管理系统的案例分享讨论课题：如何结合企业实际业务需求，有效挖掘大模型应用场景单元五应用该什么样的方法论更多的发现应用场景 1. 深化不同行业不同类型的客户视角：锁定用户画像 2. 聚焦不同行业客户视图 1）了解客户的经营定位和业务目标 2）从产品视图到客户视图的转变 3）什么是客户视图：全方位展示客户业务场景的完整视图 4）从把握需求点到挖掘场景流，对客户的业务场景流进行还原并放大其细节情境。 5）找到应用场景：某项应用最可能被客户使用的所处场景，应用因场景而产生价值。 3. 穿透场景锁定价值：单元六 Prompt技术的进阶应用与技巧 Prompt技术的优化与调整 1.1 Prompt技术的评估方法 1.2 Prompt技术的优化策略与技巧 Prompt技术与其他AI技术的结合应用 2.1 Prompt技术与机器学习模型的结合 2.2 Prompt技术与自然语言处理的协同应用案例：某团队运用Prompt技术与其他AI技术结合的创新实践讨论课题：如何探索Prompt技术与其他技术的融合应用以提升开发效率？

• 李勇：金融领域后台人员AI运营与大语言模型应用: 培训对象：银行后台运营人员、数智化转型项目负责人、对AI及大语言模型感兴趣的金融从业者课程时间：1天 (6小时）课程背景：本课程主要是在人工智能广泛应用和银行数智化战略体系建设的宏观趋势下，旨在解决学员在金融领域后台运营中如何有效应用AI及大语言模型的问题，提升学员对数智化转型的认知和实践能力。课程具备理论与实践相结合、案例丰富、实战演练等特点。课程收益：培训完结后，学员能够： ² 受益一：了解AI及大语言模型的基本概念、原理和在金融领域的应用； ² 受益二：掌握AI及大语言模型在后台运营中的实际应用方法和技巧； ² 受益三：识别后台运营中可运用AI及大语言模型进行优化的环节，并提出解决方案； ² 受益四：具备运用AI及大语言模型进行后台运营管理和决策的能力； ² 受益五：了解AI及大语言模型对职业发展带来的挑战，并掌握应对策略； ² 受益六：学习同业在数智化转型中的成功经验和最佳实践。课程大纲：单元大纲内容单元一 AI及大语言模型在金融领域的应用与挑战 AI及大语言模型的基本概念与原理 1.1 什么是AI及大语言模型 1.2 AI及大语言模型的工作原理 1.3 AI及大语言模型在金融领域的发展历程 AI及大语言模型给金融领域带来的机遇与挑战 2.1 AI及大语言模型在金融行业的应用案例 2.2 AI及大语言模型对金融市场的影响 2.3 AI及大语言模型面临的挑战和伦理问题案例：某银行运用AI大语言模型优化客户服务流程的实践讨论课题：AI及大语言模型如何在金融领域中发挥最大价值？单元二 AI及大语言模型基础认知解析 AI工具的种类和功能 1.1 常见的AI工具介绍 1.2 AI工具在金融领域的应用场景 1.3 如何选择合适的AI工具大语言模型的构建和训练 2.1 大语言模型的数据来源和处理 2.2 大语言模型的训练方法和技巧 2.3 大语言模型的评估和优化 AI及大语言模型与后台运营的结合方式 3.1 AI及大语言模型如何融入后台运营流程 3.2 AI及大语言模型与后台系统的连接和通信 3.3 AI及大语言模型在后台运营中的安全保障措施案例：某银行运用AI工具进行风险评估的实践单元三 AI大语言模型赋能后台运营典型场景 1 后台运营日常工作场景拆解 1.1 客户服务环节 1.2 风险评估环节 1.3 交易处理环节 1.4 数据分析环节 2 AI大语言模型在客户服务环节的应用 2.1 AI客服的原理和方法 2.2 AI客服的优势和局限性 2.3 AI客服的实际应用案例 3 AI在风险评估环节的应用 3.1 AI风险评估的原理和方法 3.2 AI风险评估的优势和局限性 3.3 AI风险评估的实际应用案例 4 AI在交易处理环节的应用 4.1 AI交易处理的原理和方法 4.2 AI交易处理的优势和局限性 4.3 AI交易处理的实际应用案例 5 AI在数据分析环节的应用 5.1 AI数据分析的原理和方法 5.2 AI数据分析的优势和局限性 5.3 AI数据分析的实际应用案例讨论课题：如何针对后台运营中的不同环节选择合适的AI工具和大语言模型？单元四 AI及大语言模型赋能后台运营管理 1 运营流程优化 1.1 AI在运营流程优化中的应用 1.2 基于AI的运营流程优化方法 1.3 实际案例分享与讨论 2 风险监控与预警 2.1 AI在风险监控中的应用 2.2 基于AI的风险预警方法与技术 2.3 实际案例分享与讨论 3 客户服务质量提升 3.1 AI在客户服务质量提升中的应用 3.2 基于AI的客户服务质量提升方法与技术 3.3 实际案例分享与讨论 4 运营效率与成本控制 4.1 AI在运营效率提升中的应用 4.2 基于AI的成本控制方法与技术 4.3 实际案例分享与讨论讨论课题：如何构建基于AI及大语言模型的智能后台运营管理系统？单元五同业数智化转型案例分享与分析 1 同业数智化转型成功案例介绍 1.1 案例背景与问题描述 1.2 解决方案与实施过程 1.3 成效评估与经验总结 2 同业数智化转型失败案例分析 2.1 案例背景与问题描述 2.2 失败原因与教训总结 2.3 改进措施与建议讨论课题：如何从同业案例中汲取经验，避免陷阱，加速我行数智化转型？单元六后台运营人员数智化能力提升策略后台运营人员应具备的数智化能力 1.1 数据分析能力 1.2 AI工具应用能力 1.3 创新思维与问题解决能力如何培养后台运营人员的数智化能力 2.1 AI产品训练能力 2.2 AI商业机会能力 2.3 AI场景生成能力 2.4 AI项目实施能力职业发展挑战与应对策略 3.1 AI对职业发展带来的挑战 3.2 应对策略与职业发展规划讨论课题：如何制定个人数智化能力提升计划，应对职业发展挑战？

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