课程简介
在设计业务，服务以及产品的过程中，企业的规划人员，容易陷入惯性思维和感性思维，即依靠自己的经验，对产品/服务的过往认识来进行感性规划设计。这样设计出来的产品/服务，往往不是用户所需要的，也很难在产品设计中融入创新。
本课程，以用户思维（思维），用户体验（方法论），用户旅程地图（实战工具）这3个层面展开，先从用户思维上进行统一，再帮助学员理清用户体验的认知与方法论，最后以实战的方式，以用户旅程地图的视角，让学员重新梳理自身的业务流程，最终设计出符合用户预期的产品。
目标收益
1.思维提升：提高用户洞察力；
2.数据化量化体验度体验；
3.方法论建设：掌握以用户体验为中心的产品设计方法；
4.实战实用为主：结合自身业务的实战；
5.组织建设：大厂体验管理建设
众多案例：通过各行业的正反案例来让学员吸收经验；
培训对象
想提高产品体验设计能力和用户洞察力的产品经理、运营、增长、市场和数据分析等人员；
企业内部负责产品设计，客户服务设计相关的岗位；
课程大纲
| 第一部分四位一体的体验管理体系框架 |
一. 看方向： 市场/用户洞察 收获：通过用户研究，洞察用户需求，发现市场机会 1. 体验研究： 2. 品牌研究； 3. 用户研究 4. 新品/竞品研究 二. 体验驱动业务增长 收获：明确“体验关”战略，看清体验问题，提升用户体验。 1. 强牵引：体验目标管理 1). 体验战略规划； 2). 体验目标设定框架（正向价值引导+负向风险控制） 案例：美团、滴滴体验目标管理实例（指标的变化、体验风险值 反案例：字节短期和长期、体验和商业遇到的坑； 3). 体验监控及预警； 2. 守底线：体验风险管理 1). 体验洞察与分析； 2). 体验专项问题改善； 三. 体验文化传播 收获：通过体验文化建设，强化体验意识，塑造“用户导向”心智。 1. 广渗透：塑造用户导向心智 1). 体验文化运营； 2). 核心场景推动改善； 3). 组织发展建设； 案例：美团、滴滴体验框架 |
| 第二部分不同视角下的用户体验 | 增长视角、生态视角、服务视角、创新视角、成本视角 |
| 第三部分 体验OKR的量化设计 |
案例：美团外卖基于留存设计可量化的OKR 案例：不同角色如何划分OKR权重 |
| 第四部分助力业务改善体验实例 |
1.用户体验对业务拉新的价值 案例：美团APP给美团酒旅导旅体验价值专项 2 赋能业务决策 案例2：美团酒旅基于漏斗洞察业务方向 3 降低营销补贴成本 案例4：美团如何基营销的体验感知实现补贴成本比饿了么低，但是效果却比饿了么好（含方法论、认知等） 4 提高用户质量 案例:美团新手特价专区实现新用户激活 案例：营销活动体验，建立用户心智 案例：用户体验赋能裂变拉新 案例：滴滴新用户养成计划 案例：滴滴司机留存体验优化 案例9：召回留存（用户提频、体验保障防再次流失） 针对三类用户（仅一次完单、大于一次完单和流失竞品）选择不同的策略（定价策略、券包策略、特征平台合作等）以及数据效果迭代分析 案例10：精细化用户提频体验（充返、满赠、单单省、任务、券套餐、会员） |
| 第五部分业务洞察顶层设计 |
一、业务洞察的整体框架（城市） 二、四级指标监控体系及时发现问题 三、业务洞察体系 1.用户研究（找洞察） 2.市场研究（抓机会） 3.专题研究（明真相） 四、 多角色的业务框架分析模型 五、 美团学习亚马逊的why-what-How评估专项需求价值 |
| 第六部分 业务洞察实战 |
一、分析结果，【发生了什么】的五大数据分析方法（描述性分析） 1.发生了多少次：频数分析/数据分布 2.如何变化：趋势分析 3.忠诚度留存分析洞察 4.漏斗分析 5.策略分析天秤法 二、 业务预警（诊断类分析） 找到异常 三、业务问题诊断，分析【为什么发生】的三大数据方法 1.细分分析&对比分析 2.小B和C在做什么的通用分析和异同，路径分析 3.小B用户为什么会购买，归因分析 四、业务问题诊断，分析【为什么发生】用户洞察 1.业务声音来源 （1）识别不同层级的小b和C的通用方法和异同 （2）如何高效的和关键的小B或者C主进行联系 （3）处理同类用户或者小b的需求冲突 2.需求高效获取 （1）访谈、工作坊、焦点小主或者问卷调查的技巧 (2)高效收集和提炼小b的需求 3.理解用户需求 五、 用户体验地图和体验量化模型进行需求优先级排序 |
| 第七部分 基于用户体验选择正确的策略 |
一、基于数据驱动增长的顶层思考框架（探索性分析）-基于小b和司机（重点结合业务洞察讲运力策略、补贴上岸策略、活动策略和会员定价策略） 二、规模化拉新项目实战 1.策略一：如何评估渠道质量，进行迭代优化以及做好策略落得的四要素 2.策略二：基于数据分析进行活动拉新迭代（活动预算、城市运算、活动补贴以及活动策略效果预测等） 三、新用户激活项目实战 1.策略一：Aha时刻（基于数据找寻）+引导用户的4个手段 2.策略二：基于数据漏斗优化核心体验减少流失 四、老用户留存项目十大策略实战 1 策略一：基于不同分层精细化运营策略提高用户留存（充返、满赠、单单省、任务、券套餐、会员） 2.2 策略二：皮尔逊相关系数方式找到影响留存的要素 2.3 策略三：提高用户参与度 2.4 策略四：强化社交关系（社交关系的计算和应用） 2.5 策略五：构建沉默成本 2.6 策略六：激励体系价值预测和策略选择 2.7 策略七：横向扩展哪些用户群的的数据分析和纵向技术数据洞察进行用户价值延伸 选择 五、老用户价值提升项目实战的七大策略 策略一：精细化（如何基于数据判断针对哪类用户提升） 策略二：会员 （基于数据进行不同用户会员权益选择、会员等级设置、会员定价测算） 策略三：营销活动补贴（用户敏感度模型、补贴价值计算） 策略四：社群服务 策略五: 交叉推荐 策略六：新的交易模式设计 策略七：变现收入模式 策略八：定价模式 六、流失用户召回项目实战 6.1 用户召回顶层设计 6.2 召回用户四部曲 6.2.1 第一步，基于科学合理的进行召回用户选择（利用逻辑回归预测用户流失概率、流失后留存的概率） 6.2.2 第二步，利用数据分析找到流失原因分析（最核心） 6.2.3 第三步，A/B实验（时间+内容+驱道+承接方式） 6.2.4 效果监测，策略迭代 |
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第一部分四位一体的体验管理体系框架 一. 看方向： 市场/用户洞察 收获：通过用户研究，洞察用户需求，发现市场机会 1. 体验研究： 2. 品牌研究； 3. 用户研究 4. 新品/竞品研究 二. 体验驱动业务增长 收获：明确“体验关”战略，看清体验问题，提升用户体验。 1. 强牵引：体验目标管理 1). 体验战略规划； 2). 体验目标设定框架（正向价值引导+负向风险控制） 案例：美团、滴滴体验目标管理实例（指标的变化、体验风险值 反案例：字节短期和长期、体验和商业遇到的坑； 3). 体验监控及预警； 2. 守底线：体验风险管理 1). 体验洞察与分析； 2). 体验专项问题改善； 三. 体验文化传播 收获：通过体验文化建设，强化体验意识，塑造“用户导向”心智。 1. 广渗透：塑造用户导向心智 1). 体验文化运营； 2). 核心场景推动改善； 3). 组织发展建设； 案例：美团、滴滴体验框架 |
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第二部分不同视角下的用户体验 增长视角、生态视角、服务视角、创新视角、成本视角 |
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第三部分 体验OKR的量化设计 案例：美团外卖基于留存设计可量化的OKR 案例：不同角色如何划分OKR权重 |
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第四部分助力业务改善体验实例 1.用户体验对业务拉新的价值 案例：美团APP给美团酒旅导旅体验价值专项 2 赋能业务决策 案例2：美团酒旅基于漏斗洞察业务方向 3 降低营销补贴成本 案例4：美团如何基营销的体验感知实现补贴成本比饿了么低，但是效果却比饿了么好（含方法论、认知等） 4 提高用户质量 案例:美团新手特价专区实现新用户激活 案例：营销活动体验，建立用户心智 案例：用户体验赋能裂变拉新 案例：滴滴新用户养成计划 案例：滴滴司机留存体验优化 案例9：召回留存（用户提频、体验保障防再次流失） 针对三类用户（仅一次完单、大于一次完单和流失竞品）选择不同的策略（定价策略、券包策略、特征平台合作等）以及数据效果迭代分析 案例10：精细化用户提频体验（充返、满赠、单单省、任务、券套餐、会员） |
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第五部分业务洞察顶层设计 一、业务洞察的整体框架（城市） 二、四级指标监控体系及时发现问题 三、业务洞察体系 1.用户研究（找洞察） 2.市场研究（抓机会） 3.专题研究（明真相） 四、 多角色的业务框架分析模型 五、 美团学习亚马逊的why-what-How评估专项需求价值 |
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第六部分 业务洞察实战 一、分析结果，【发生了什么】的五大数据分析方法（描述性分析） 1.发生了多少次：频数分析/数据分布 2.如何变化：趋势分析 3.忠诚度留存分析洞察 4.漏斗分析 5.策略分析天秤法 二、 业务预警（诊断类分析） 找到异常 三、业务问题诊断，分析【为什么发生】的三大数据方法 1.细分分析&对比分析 2.小B和C在做什么的通用分析和异同，路径分析 3.小B用户为什么会购买，归因分析 四、业务问题诊断，分析【为什么发生】用户洞察 1.业务声音来源 （1）识别不同层级的小b和C的通用方法和异同 （2）如何高效的和关键的小B或者C主进行联系 （3）处理同类用户或者小b的需求冲突 2.需求高效获取 （1）访谈、工作坊、焦点小主或者问卷调查的技巧 (2)高效收集和提炼小b的需求 3.理解用户需求 五、 用户体验地图和体验量化模型进行需求优先级排序 |
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第七部分 基于用户体验选择正确的策略 一、基于数据驱动增长的顶层思考框架（探索性分析）-基于小b和司机（重点结合业务洞察讲运力策略、补贴上岸策略、活动策略和会员定价策略） 二、规模化拉新项目实战 1.策略一：如何评估渠道质量，进行迭代优化以及做好策略落得的四要素 2.策略二：基于数据分析进行活动拉新迭代（活动预算、城市运算、活动补贴以及活动策略效果预测等） 三、新用户激活项目实战 1.策略一：Aha时刻（基于数据找寻）+引导用户的4个手段 2.策略二：基于数据漏斗优化核心体验减少流失 四、老用户留存项目十大策略实战 1 策略一：基于不同分层精细化运营策略提高用户留存（充返、满赠、单单省、任务、券套餐、会员） 2.2 策略二：皮尔逊相关系数方式找到影响留存的要素 2.3 策略三：提高用户参与度 2.4 策略四：强化社交关系（社交关系的计算和应用） 2.5 策略五：构建沉默成本 2.6 策略六：激励体系价值预测和策略选择 2.7 策略七：横向扩展哪些用户群的的数据分析和纵向技术数据洞察进行用户价值延伸 选择 五、老用户价值提升项目实战的七大策略 策略一：精细化（如何基于数据判断针对哪类用户提升） 策略二：会员 （基于数据进行不同用户会员权益选择、会员等级设置、会员定价测算） 策略三：营销活动补贴（用户敏感度模型、补贴价值计算） 策略四：社群服务 策略五: 交叉推荐 策略六：新的交易模式设计 策略七：变现收入模式 策略八：定价模式 六、流失用户召回项目实战 6.1 用户召回顶层设计 6.2 召回用户四部曲 6.2.1 第一步，基于科学合理的进行召回用户选择（利用逻辑回归预测用户流失概率、流失后留存的概率） 6.2.2 第二步，利用数据分析找到流失原因分析（最核心） 6.2.3 第三步，A/B实验（时间+内容+驱道+承接方式） 6.2.4 效果监测，策略迭代 |
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