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给落地执行赋能互联网基因

2022-11-19 10:300
课程预约:13121392666 隋老师
学习费用:面议
课时安排:3天
主讲老师:擎苍
课程简介:一线产品经理、需求分析师的工作多的是执行,包括在模块范围已定的情况下,如何才能将该模块做出来,并保证少BUG? 或者如何构建复杂的业务中台,从而为企业创新赋能?这些问题就是本课要解决的。具体而言,本课程将从以下几个方面讲解。 故事驱动设计。使用场景、故事等方法拆解用户需求。 业务调研和设计,基于多种调研方法和方案寻找的方法,来设计出合理产品。 用流程驱设计。通过梳理流程和状态来梳理业务,同时完成少BUG的PRD。 数据中台和业务中台的设计。用领域建模思想,实现中台的宏观和微观设计。

【课程背景】

一线产品经理、需求分析师的工作多的是执行,包括在模块范围已定的情况下,如何才能将该模块做出来,并保证少BUG? 或者如何构建复杂的业务中台,从而为企业创新赋能?这些问题就是本课要解决的。具体而言,本课程将从以下几个方面讲解。

Ø  故事驱动设计。使用场景、故事等方法拆解用户需求。

Ø  业务调研和设计,基于多种调研方法和方案寻找的方法,来设计出合理产品。

Ø  用流程驱设计。通过梳理流程和状态来梳理业务,同时完成少BUG的PRD。

Ø  数据中台和业务中台的设计。用领域建模思想,实现中台的宏观和微观设计。

 

本课程的与其他课程不同之处在于:

Ø  瞄准场景下的应用:以业务的需求场景来串联整个课程,从而学以致用。

Ø  注重体系:本课程秉承讲师的分层、分模块和分步骤的课程设计风格,将所有知识构成树状结构,从而便于学习和掌握。

 

【课程对象】

需求分析师、数据分析师、业务设计师、信息中心主管和主任、产品经理、研发经理和总监等。

 

【课程时间】

3天(6小时/天)

 

【课程收益】

Ø  能够挖掘清楚用户需求

Ø  能够分层分模块地规划产品

Ø  能够对业务流程做精细化设计

Ø  能够完成少BUG的PRD文档

Ø  了解并实施企业的中台建设

 

【课程特色】

接地气:以改变为目标,将工作方法一步步呈现出来。细致:不高谈阔论,讲解细致,深入浅出。专业:沉淀多年,总结了多个套理论体系。

 

课程大纲

 

一、  产品设计的思考框架

1、透析产品设计的四层九要素

Ø  定方向(产品战略、解决方案)

Ø  搭框架(功能框架、非功能框架)

Ø  定细节(业务流程、业务操作和信息结构)

Ø  画界面(交互设计、信息设计)

 

2、产品设计的五个步骤

Ø  需求分析

Ø  概要设计

Ø  详细设计

Ø  运营增长

Ø  迭代优化

案例:运营商、企业服务、金融服务、房地产、CRM、物流等

 

二、  用户故事驱动的产品设计

1、需求与故事如何协同?

Ø  理解用户需求与产品需求

Ø  理解用户故事与用户需求

Ø  理解用例与用户故事

 

2、基于用户故事的需求分析法

Ø  什么是故事、系统与参与者

Ø  如何使用用户故事

Ø  如何使用场景分析

Ø  如何使用用户故事地图

 

3、如何用故事梳理复杂功能?

Ø  梳理所有参与者

Ø  梳理出内外系统

Ø  用故事地图找全功能

案例:企业服务、运营商、CRM、物流等

 

三、  业务调研与方案详细设计

1、业务的调研方法和实战

Ø  新业务的4种调研法方法

Ø  迭代业务的2中调研方法

 

2、快速搭建有效的MVP方案

Ø  用曳光弹模型快速验证系统

Ø  7步完成产品MVP构建

Ø  辨识真实需求的验证模型

Ø  用HMW法梳关键业务流

 

四、  流程与操作设计

1、业务的流程梳理

Ø  用3大步5小步理顺业务流程用3个层级切分流程设计的工作

Ø  用4个步骤梳理业务状态和操作

案例:企业服务、运营商、B2B问诊、CRM、物流等

 

2、业务的交互与界面设计

Ø  拆解导航、列表与详情页设计

Ø  基于业务和字段规则梳理交互

Ø  基于用例和场景驱动页面设计

Ø  如何设计少BUG的产品文档?

案例:阿里、HR系统、合同管理系统等

 

五、  从零设计企业中台

1、企业为什么需要中台?

Ø  中台诞生的背景和作用

Ø  中台产品的发展趋势

Ø  中台产品的正确分类

Ø  中台建设与生态建设

 

2、中台建设如何宏观设计?

Ø  探查宏观市场

Ø  标准化现有业务

Ø  抽象现有业务

 

3、业务中台如何落地设计?

Ø  定义企业业务架构

Ø  启动业务中台建设

Ø  执行企业中台建设

Ø  进行长线需求管理

Ø  设定业务中台KPI

案例:阿里、美团、京东、运营商等

 

4、数字化中台如何落地设计?

Ø  设定战略和阶段目标

Ø  用户生命周期数据建设

Ø  运营活动数据建设

Ø  用户画像指标数据建设

Ø  如何扩充中台数据源?

案例:阿里、美团、京东、金融公司等

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