课程简介
在当今产品高度同质化的市场环境中,卓越的用户体验已成为产品脱颖而出的关键核心竞争力。然而,许多企业对用户体验的理解仍停留在表面,未能将其作为一项需要贯穿产品全生命周期的系统性工程进行建设。与此同时,人工智能技术的飞速发展正以前所未有的力量重塑用户体验的创新模式:AI不仅能通过自然语言处理实现“动口代替动手”的智能交互变革,大幅降低用户操作门槛,更能基于多模态数据分析提供深度个性化的服务,并在文旅、电商、办公等多个领域催生新业态,显著提升消费体验和全链条效率。企业亟需将AI技术系统性地融入产品规划、需求洞察、设计开发和运营优化的各个环节,构建“AI驱动体验创新”的系统化能力,从而在智能化时代将技术优势转化为可持续的市场优势。
目标收益
培训对象
课程大纲
| 模块一:AI时代的产品与体验创新基础 |
1.追本溯源:AI时代的产品定义与创新机遇 · 产品定义——用户、产品、市场之间在AI驱动下的新匹配关系 · 重新定义“好产品”: 从功能实现到智能体验(以CRM、ERP、BPM系统为例) 2.AI赋能下的用户体验基础与创新框架 · 何为用户体验? · 5W+1H的用户体验框架的AI化升级 · AI如何助力实现体验与业务目标的动态平衡与创新 |
| 模块二:AI驱动的用户体验设计创新实践 |
1.AI增强的用户洞察与原型设计 · 用户洞察:动态人物角色模型与智能场景分析 -AI助力人物角色模型 —— Personas -用户的使用场景分析 · 实例介绍:雪球金融科技业务系统的AI辅助用户建模与场景挖掘 · 小组演练:结合AI工具,为你负责的产品进行智能用户模型构建与创新机会点识别 · 原型设计:从静态原型到动态、可交互的智能原型 -原型的保真度与使用场景 -原型做成什么样? -如何提升原型设计的质量(效率、效果) · 实例介绍:如何利用AI工具快速生成和迭代CRM、BPM等系统的高保真原型 |
| 模块三:AI时代的交互设计变革与最佳实践 |
1.AI时代的交互设计变革:智能交互范式与自适应界面 · 交互设计方法论基础 -用户体验与交互设计的分层对应关系 -交互设计、视觉设计、文案设计与用户体验 · 实例介绍:CRM、BPM系统中AI引导式交互与个性化流程设计 2.AI环境下的交互设计新原则与最佳实践 · 常见AI环境下交互设计原则与实践(每个原则结合实例) -自适应与个性化原则 -智能预测与精简原则 -对话式交互与容错原则 -持续学习与演进原则 3.AI与设计系统的融合创新:智能设计系统的发展 · 行业内主流设计系统在AI时代的演进分享 -Ant Design(阿里蚂蚁) -Arco Design(字节) -Material Design(Google) -Apple Human Interface Guidelines(Apple) |
| 模块四:AI赋能的智能服务体验与旅程创新 |
1.AI赋能的智能服务体验与旅程创新 · 产品的服务体验如何因AI而变得主动、预测和个性化 · 好的服务体验在AI环境下是什么? 2.产品的用户体验地图创新 · 构建融入AI触点的用户体验地图 -纵向的层级关系 -横向的顺序逻辑 · 小组演练:运用AI思维,为你负责的产品规划创新的智能服务体验地图 |
| 模块五:AI驱动的用户体验测试与创新评估 |
1.AI驱动的用户体验测试、评估与创新度量 · 行业内用户体验度量常用方法与AI结合 -接受度/偏好测试 -可用性测试 -专家评估 -AB测试 · AI如何变革用户体验测试:从可用性测试到智能行为分析与情感计算 · 实例介绍:AI在CRM、数据系统等产品中实现大规模、实时的用户体验评估 · 小组演练:设计一个AI增强的用户体验度量与创新评估模型 |
| 模块六:AI驱动的产品设计创新方法论 |
1.AI与设计结合的来龙去脉 · AI基础 -AI的定义及发展历程 -AI技术原理与变化 · AI与体验设计的结合点:自动化、高效性、创新性 2.AI产品设计的核心挑战与创新边界 · 创意差异化 · 输出可控性 · 伦理与隐私 · 小组演练:AI将如何重新定义你所认知的产品设计? |
| 模块七:AI在产品创新中的核心应用场景 |
1.AI驱动的创新灵感与概念生成 · AI工具如何快速生成设计参考,激发灵感 · 通过具体的设计案例展示AIGC在创意激发方面的应用效果 2.AI驱动的设计流程创新与效率革命 · AI工具如何自动化部分设计流程,如快速生成视觉元素、完整画面 · 对比传统设计方式与AIGC辅助设计方式的效率对比 3.AI实现的产品个性化与自适应创新 · 探讨AI工具在定制化设计方面的应用,通过训练模型实现特定风格或形态的设计输出 · 案例介绍:结合三方面场景举例介绍AI工具的作用 · 小组演练:针对特定产品场景,利用AI工具进行一轮产品概念创新设计 |
| 模块八:AI创新工具与未来展望 |
1.主流AI创新工具与未来展望 · 工具概览与创新潜力分析(如Midjourney, Stable Diffusion, GPT应用等) · AI工具的选择与创新应用技巧 -提示词工程 -工作流整合 · AI驱动产品创新的未来趋势 -自主代理 -人机协同创作 · 终极研讨:如何为你所在的企业规划一条AI驱动的产品用户体验创新路径? |
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模块一:AI时代的产品与体验创新基础 1.追本溯源:AI时代的产品定义与创新机遇 · 产品定义——用户、产品、市场之间在AI驱动下的新匹配关系 · 重新定义“好产品”: 从功能实现到智能体验(以CRM、ERP、BPM系统为例) 2.AI赋能下的用户体验基础与创新框架 · 何为用户体验? · 5W+1H的用户体验框架的AI化升级 · AI如何助力实现体验与业务目标的动态平衡与创新 |
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模块二:AI驱动的用户体验设计创新实践 1.AI增强的用户洞察与原型设计 · 用户洞察:动态人物角色模型与智能场景分析 -AI助力人物角色模型 —— Personas -用户的使用场景分析 · 实例介绍:雪球金融科技业务系统的AI辅助用户建模与场景挖掘 · 小组演练:结合AI工具,为你负责的产品进行智能用户模型构建与创新机会点识别 · 原型设计:从静态原型到动态、可交互的智能原型 -原型的保真度与使用场景 -原型做成什么样? -如何提升原型设计的质量(效率、效果) · 实例介绍:如何利用AI工具快速生成和迭代CRM、BPM等系统的高保真原型 |
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模块三:AI时代的交互设计变革与最佳实践 1.AI时代的交互设计变革:智能交互范式与自适应界面 · 交互设计方法论基础 -用户体验与交互设计的分层对应关系 -交互设计、视觉设计、文案设计与用户体验 · 实例介绍:CRM、BPM系统中AI引导式交互与个性化流程设计 2.AI环境下的交互设计新原则与最佳实践 · 常见AI环境下交互设计原则与实践(每个原则结合实例) -自适应与个性化原则 -智能预测与精简原则 -对话式交互与容错原则 -持续学习与演进原则 3.AI与设计系统的融合创新:智能设计系统的发展 · 行业内主流设计系统在AI时代的演进分享 -Ant Design(阿里蚂蚁) -Arco Design(字节) -Material Design(Google) -Apple Human Interface Guidelines(Apple) |
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模块四:AI赋能的智能服务体验与旅程创新 1.AI赋能的智能服务体验与旅程创新 · 产品的服务体验如何因AI而变得主动、预测和个性化 · 好的服务体验在AI环境下是什么? 2.产品的用户体验地图创新 · 构建融入AI触点的用户体验地图 -纵向的层级关系 -横向的顺序逻辑 · 小组演练:运用AI思维,为你负责的产品规划创新的智能服务体验地图 |
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模块五:AI驱动的用户体验测试与创新评估 1.AI驱动的用户体验测试、评估与创新度量 · 行业内用户体验度量常用方法与AI结合 -接受度/偏好测试 -可用性测试 -专家评估 -AB测试 · AI如何变革用户体验测试:从可用性测试到智能行为分析与情感计算 · 实例介绍:AI在CRM、数据系统等产品中实现大规模、实时的用户体验评估 · 小组演练:设计一个AI增强的用户体验度量与创新评估模型 |
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模块六:AI驱动的产品设计创新方法论 1.AI与设计结合的来龙去脉 · AI基础 -AI的定义及发展历程 -AI技术原理与变化 · AI与体验设计的结合点:自动化、高效性、创新性 2.AI产品设计的核心挑战与创新边界 · 创意差异化 · 输出可控性 · 伦理与隐私 · 小组演练:AI将如何重新定义你所认知的产品设计? |
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模块七:AI在产品创新中的核心应用场景 1.AI驱动的创新灵感与概念生成 · AI工具如何快速生成设计参考,激发灵感 · 通过具体的设计案例展示AIGC在创意激发方面的应用效果 2.AI驱动的设计流程创新与效率革命 · AI工具如何自动化部分设计流程,如快速生成视觉元素、完整画面 · 对比传统设计方式与AIGC辅助设计方式的效率对比 3.AI实现的产品个性化与自适应创新 · 探讨AI工具在定制化设计方面的应用,通过训练模型实现特定风格或形态的设计输出 · 案例介绍:结合三方面场景举例介绍AI工具的作用 · 小组演练:针对特定产品场景,利用AI工具进行一轮产品概念创新设计 |
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模块八:AI创新工具与未来展望 1.主流AI创新工具与未来展望 · 工具概览与创新潜力分析(如Midjourney, Stable Diffusion, GPT应用等) · AI工具的选择与创新应用技巧 -提示词工程 -工作流整合 · AI驱动产品创新的未来趋势 -自主代理 -人机协同创作 · 终极研讨:如何为你所在的企业规划一条AI驱动的产品用户体验创新路径? |
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