课程简介
为高级产品经理设计的实战课程。课程聚焦于 AI 时代的业务价值评估与产品落地方法，通过深入剖析 AI 时代指标评估体系、四级指标体系拆解、北极星指标制定等核心内容，结合美团、物流等行业实战案例，帮助学员掌握从业务数据到产品指标的转化逻辑。课程还深度演练 AI 产品设计全流程，包括需求挖掘、技术选型、效果验证与 ROI 测算，助力学员从“AI 功能堆砌”向“AI 能力融入业务全流程”转型，推动 AI 技术在复杂业务场景中的落地与价值迭代。
目标收益
1.掌握AI时代价值指标体系搭建：通过四级指标体系拆解、北极星指标制定及行业对标（如美团、物流），掌握从业务数据到产品指标的转化逻辑，构建贴合顺丰业务场景的指标库，支撑科技项目线上化投产与价值迭代。
1.系统掌握AI产品全流程落地方法：深度演练AI场景挖掘、技术选型、效果验证与ROI测算全流程，学习AI产品设计六步法与实战案例，深度剖析RAG、Agent等前沿技术落地的常见卡点与规避策略。通过实战化训练，提升团队从“AI功能堆砌”向“AI能力融入业务全流程”转型的能力，推动输出可复用的AI落地场景清单与实践案例库。
3.通过设置工作坊引导学员基于真实B端产品AI案例进行实战推演，并引入具备“实战伤疤”的行业专家经验，结合物流、电商等典型业务场景开展训战结合，确保方法论与实际工作无缝衔接，从而促进学员在实战中应用所学、沉淀3～5个AI应用案例和1套业务北极星及群星指标搭建的体系。
培训对象
系统端到端负责的高级产品经理的中的大O
课程大纲
| 模块一：To B产品价值指标搭建 |
一AI时代和传统价值评估的不同 二、AI时代指标评估体系 1.AI对业务价值增量的短、中和长期指标预估（量化） 案例：提供物流行业国内外指标参考值 2.【会建】B端产品*AI从战略-业务-产品、运营、体验和技术的四级指标体系拆解 案例：美团体验量化公式评估体系-影响面*影响深度 案例：美团外卖用户端、商户端和骑手端的四级评估体系（含体验和服务跟业务指标相关联） （没有选择电商是因为顺丰也有闪送、外卖业务的物流是复杂度最高的，每小时的时空关系，如何基于供需比调配运力） 3.【会评】B端产品*AI业务北极星指标制定的三原则以及误区 4.AI投产价值评估：行业三种评估方法 案例：美团Agent投产价值评估 |
| 模块二：B端产品AI应用落地探索 |
一、AI产品经理工作流程变化 二、四步完成AI产品设计 2.1 步骤一，AI新的需求挖掘 工具:利用AI客户旅途找到新的AI机会点 案例：京东物流AI机会点找寻 2.2 步骤二：需求分析与决策 （1）方法论：“是否值得AI化”判断模型 （2）可行性评估：模型选型、资源匹配与技术路径 案例：美团智能营销 2.3 步骤三需求排序：需求价值量化（成本、效率和对业务增量） 案例：美团智能营销 2.4 步骤四：产品方案设计、数据与模型实施 （1）数据收集 （2）模型设计、特征工程 （3）模型评估 案例：美团智能营销 2.5 步骤五：运营推广策略 案例：美团AI智能营销如何在各个业务线落地、落地协作的卡点和难点 2.6 步骤六：数据分析与复盘 （1）RAG落地的常见问题与卡点：数据切分不准确、上下文逻辑缺失 （2）意图识别不准确 （3）信任度低：复杂问题引入思维链Cot、可视化成功的价值、降低错误的成本、减少纠正的难度 （4）Agent落地的难点：工具要1:1,不要1:N，N:1等 |
| 工作坊 |
基于教具B端产品AI落地3-5个AI应用案例 1.Why：AI对业务降本增效的业务价值评估 2.What：基于业务-产品-技术的评估目标 3.How：落地的关键里程碑、业务落地的卡点和难点以及对应解决方案 |
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模块一：To B产品价值指标搭建 一AI时代和传统价值评估的不同 二、AI时代指标评估体系 1.AI对业务价值增量的短、中和长期指标预估（量化） 案例：提供物流行业国内外指标参考值 2.【会建】B端产品*AI从战略-业务-产品、运营、体验和技术的四级指标体系拆解 案例：美团体验量化公式评估体系-影响面*影响深度 案例：美团外卖用户端、商户端和骑手端的四级评估体系（含体验和服务跟业务指标相关联） （没有选择电商是因为顺丰也有闪送、外卖业务的物流是复杂度最高的，每小时的时空关系，如何基于供需比调配运力） 3.【会评】B端产品*AI业务北极星指标制定的三原则以及误区 4.AI投产价值评估：行业三种评估方法 案例：美团Agent投产价值评估 |
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模块二：B端产品AI应用落地探索 一、AI产品经理工作流程变化 二、四步完成AI产品设计 2.1 步骤一，AI新的需求挖掘 工具:利用AI客户旅途找到新的AI机会点 案例：京东物流AI机会点找寻 2.2 步骤二：需求分析与决策 （1）方法论：“是否值得AI化”判断模型 （2）可行性评估：模型选型、资源匹配与技术路径 案例：美团智能营销 2.3 步骤三需求排序：需求价值量化（成本、效率和对业务增量） 案例：美团智能营销 2.4 步骤四：产品方案设计、数据与模型实施 （1）数据收集 （2）模型设计、特征工程 （3）模型评估 案例：美团智能营销 2.5 步骤五：运营推广策略 案例：美团AI智能营销如何在各个业务线落地、落地协作的卡点和难点 2.6 步骤六：数据分析与复盘 （1）RAG落地的常见问题与卡点：数据切分不准确、上下文逻辑缺失 （2）意图识别不准确 （3）信任度低：复杂问题引入思维链Cot、可视化成功的价值、降低错误的成本、减少纠正的难度 （4）Agent落地的难点：工具要1:1,不要1:N，N:1等 |
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工作坊 基于教具B端产品AI落地3-5个AI应用案例 1.Why：AI对业务降本增效的业务价值评估 2.What：基于业务-产品-技术的评估目标 3.How：落地的关键里程碑、业务落地的卡点和难点以及对应解决方案 |
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