课程简介
本课程面向产品、运营、渠道、用户增长、数据分析及数字化运营相关岗位,聚焦AI时代企业精细化运营能力提升,围绕“用户分层—策略匹配—指标拆解—运营诊断—新客转化—存量经营”的完整链路展开,系统讲解如何借助AI、数据分析与成熟运营模型提升运营判断、策略设计与效果验证能力。
课程不做抽象理论讲解,也不停留在AI概念介绍,而是从真实业务中的高频运营问题出发,结合亚马逊、京东、携程、阿里云、运营商APP、企业级云服务、SaaS产品、数字权益商品平台等大量案例,拆解智能运营如何落到用户分群、AI画像、需求识别、指标体系、聚类分析、相关性判断、AB测试、新客激活、流失预警和存量价值提升等具体场景。课程通过方法讲解、案例拆解与实战演练,帮助学员把AI能力真正嵌入运营流程,从经验式运营走向数据驱动、模型辅助、策略可验证的智能运营体系。
目标收益
1.建立AI时代智能运营的整体认知,理解精细化运营如何从经验驱动走向数据驱动、模型辅助与自动化运营升级。
2.掌握客户动态分群、AI画像与精准策略设计方法,能够识别关键客群并匹配差异化运营方向与触达策略。
3.学会结合用户洞察方法与AI语义分析,识别真实需求、伪需求、痛点、兴奋点与潜在运营机会线索。
4.掌握OSM智能运营指标体系设计方法,将运营目标拆解为可监测、可分析、可优化的关键指标体系。
5.学会运用聚类、协同过滤、相关性分析与AB测试等方法,发现运营机会并验证策略效果可靠性。
6.掌握新客转化、存量留存、行为路径分析与流失预警方法,形成从拉新到价值提升的智能运营闭环。
7.(可选模块:品类运营)掌握GROW产品/品类运营模型,能够判断品类价值、设计产品矩阵,并优化资源配置与价格策略。
8.(可选模块:活动运营)掌握活动分级、策划、操盘、节奏控制与数据复盘方法,提升活动运营质量与转化效果。
9.(可选模块:首页与资源位运营)掌握首页/门户流量模型与资源位管理方法,提升流量分发、入口设计与转化承接效率。
培训对象
本课程适合负责或参与产品运营、用户运营、渠道运营、活动运营、内容运营、数据分析与数字化运营相关工作的业务骨干,尤其适用于希望借助AI与数据分析方法提升精细化运营、用户增长、转化提升和存量经营能力的团队。包括但不限于:
1.用户运营、渠道运营、活动运营、内容运营相关岗位
2.用户增长、转化提升、活跃提升、留存提升相关业务人员
3.产品经理、产品运营经理、APP运营人员
4.数据分析、经营分析、运营分析、策略分析相关岗位
5.负责产品销售、渠道管理、资源位运营、活动策划与复盘的业务骨干
6.参与AI赋能运营、智能推荐、用户画像、数据看板与运营平台建设的产品、运营与技术协同人员
7.希
课程大纲
| 开场与导入 |
1.导师自我介绍 2.课程逻辑介绍 3.课前热身问题与学习预期探讨 |
| 一. AI时代的运营革命 |
1.AI时代的运营底层逻辑 ·集中式运营 vs. 个性化精准运营 ·运营人员思考 vs. AI与模型驱动 ·全局策略 vs. 多点位深挖 ·结果驱动 vs. 过程驱动 2.AI时代的运营发展趋势 ·产品运营深度融合 ·智能运营渗透所有角落 ·AI深度变革数字化运营 3.AI+精细化运营:智能运营 ·智能运营核心流程 ·AI赋能运营目标定义和效果分析 ·AI辅助发现最佳运营策略 ·智能体完成自动化运营实施 案例:某企业级云服务产品的客户全生命周期运营、某运营商APP的智能运营链路设计、某校园数字化平台产品的AI智能体设计、推动品类延展的自动发券智能触发机制。 工具与模板:AI运营场景识别表、智能运营能力升级路径图。 |
| 二. 客户动态分群、AI画像与精准策略 |
1.智能分群基础:客户标签体系 ·智能客户标签体系设计 ·标签体系在智能运营中的应用 2.AI客户动态分层与精准策略匹配 ·智能动态分层维度推演 ·多维客户分群与聚类 ·客群LTV分析与PMF分析 ·策略目标客群圈选 ·分群差异化运营策略设计 3.AI智能分群与全景用户画像 ·标签驱动的AI用户画像 ·多维度用户数据融合 ·AI特征工程:筛选、组合、衍生、降维 ·行为特征提取与隐藏模式识别 案例:亚马逊用户分群与精准运营策略、某SaaS产品客户动态分层与目标客群识别、企业级云服务客户价值分层、某AI平台客户画像与高潜客户识别。 工具与模板:智能用户标签体系、AI动态聚类策略矩阵、客户画像画布、客群LTV分析表、行为模式识别表。 |
| 实战演练1:客户智能分群与精准策略设计 |
1.任务:围绕学员运营目标,基于智能分群方法筛选高相关客户特征维度,完成客户动态分群,识别高价值、高潜、主体、边缘或风险等关键客群,圈选策略目标客群,并明确对应的差异化运营方向 2.输出:每组产出《用户智能化分群与精准运营策略表》,包括运营目标、分群维度、客户分群结果、策略目标客群、差异化运营策略。老师选取2组代表性成果进行分享点评。 能力提升:帮助学员掌握从运营目标到分群维度、客户分群、目标客群圈选和精准策略设计的拆解能力,避免静态经验式运营策略。 |
| 三. AI用户洞察:真实需求识别与隐藏需求挖掘 |
1.多维度客户智能化洞察体系 ·访谈法、实验法、分析法 ·用户洞察时间线与研究场景 2.用户心理本质分析 ·客户价值层级 ·5-why模型的伪需求识别 ·KANO模型与痛点、兴奋点识别 3.AI 用户解读与潜在需求挖掘 ·大模型语义理解/意图识别 ·用户NLP情感分析与归纳 ·AI用户知识图谱构建 ·反事实角色模拟与需求前置挖掘 案例:某运营商智能硬件产品用户深访案例分析、某行业智能体平台客户需求价值层级分析、某知名运动品牌用户需求性质KANO分析、华润智能燃气平台关键决策者兴奋点洞察、某零售APP用户评论情感分析和知识图谱构建。 工具与模板:访谈提纲设计表、5-why伪需求识别模型、KANO模型、AI用户反馈归纳模板、用户知识图谱构建模板 |
| 四. 智能运营指标体系:目标拆解与AI动态优化 |
1.智能运营的提效模式与赋能场景 ·数据赋能运营提效的模式 ·智能运营四大核心洞察场景 2.运营目标数据化 ·业务目标的指标化方法 ·结果指标、过程指标、护栏指标、异常指标 ·虚荣指标识别 3.OSM智能运营指标体系设计 ·智能运营指标筛选与迭代 ·核心指标拆解的三大路径 ·OSM模型+业务分析框架 ·指标体系中的AI赋能点判定 4.AI辅助指标体系评估与优化 ·指标体系持续评估与动态优化 ·AI辅助候选指标生成 ·AI辅助相关性与冗余识别 案例:某SaaS产品的OSM指标体系设计、某安全监控数字化产品预警确认率指标设计、智慧校园家长使用率指标体系、AI平台客户活跃指标体系、某运营商APP活跃度提升指标拆解案例。 工具与模板:指标拆解路径表、OSM精准指标模型、AI指标体系优化表。 |
| 实战演练2:智能运营指标体系构建与策略聚焦 |
1.任务:围绕一个真实业务问题或目标,学员使用 OSM 方法构建智能运营指标体系,明确业务问题/目标的执行策略与相应衡量指标,并圈定当前的核心策略及其核心关注指标。 2.输出:每组产出《OSM 指标体系与策略聚焦图》。老师选取 2 组代表性成果进行现场分享与点评。 能力提升:帮助学员掌握从业务目标到策略与指标的拆解能力,避免指标堆砌,在有限资源下学会聚焦关键策略与关键指标。 |
| 五. AI运营诊断:模式识别、相关性与效果验证 |
1.运营分析方法分类与组合路径 ·诊断型、拆解型、决策型方法 ·分析方法的选择策略与组合路径 2.AI聚类分析:隐藏模式与客群差异 ·用户自动化分群/聚类:隐藏模式识别与离群点观测 ·协同过滤与潜在偏好建模 3.相关性分析:核心影响因子识别 ·业务目标与可控因素关联分析 ·正相关、负相关、伪相关判断 ·相关性驱动的智能运营策略设计 4.运营策略效果科学验证 ·AB测试易出错环节分析 ·实验样本随机分组 ·新奇效应与初识效应 ·小样本条件下的合理推断策略 5.典型数据分析误区 ·幸存者偏差 ·虚假因果 ·AI机器幻觉与黑盒 案例:某SaaS产品用户自动分群与隐藏客群识别、某运营商APP多维度相关性分析驱动运营策略设计、某零售平台协同过滤驱动推荐策略、某企业级产品AB实验效果评估案例。 工具与模板: AI动态聚类工具、协同过滤模板、二维相关性业务效率判定图、小数据效果评估策略清单。 |
| 六. 新客智能运营:渠道转化与激活增长 |
1.渠道智能运营 ·渠道指标层次与数据监测 ·渠道综合价值评估 ·智能投放与智能触点 ·AI辅助渠道复盘与策略归纳 2.新客转化策略与ROI最大化 ·新客多维拆解与激活资源匹配 ·资源ROI最大化的建模分析 ·最佳新客激活路径与时机选择 ·激活资源配置与精准转化策略 3.新客激活与顿悟时刻 ·新客激活指标推演 ·Aha Moment(顿悟时刻) ·顿悟时刻的发现与引导 ·激动指数驱动的转化达成 案例:通信服务商生态平台合作伙伴入驻转化分析、B端云服务产品试用账号激活路径优化、数字权益商品平台新产品上架与渠道激活路径、阿里云企业客户渠道转化分析、携程流量转化分析。 工具与模板:渠道价值指标分层表、激活资源对比分析策略表、顿悟时刻推演路径与检查清单。 |
| 实战演练3:新客关键转化瓶颈与顿悟时刻设计 |
1.任务:围绕学员业务的新客增长目标,选择一个关键转化场景,识别新客从触达到激活过程中的主要断点,并设计一个能够触发顿悟时刻的运营动作。 2.输出:每组产出《新客转化瓶颈与顿悟时刻设计卡》,包括: 1)关键转化场景:如触达→注册、注册→试用、试用→关键行为、关键行为→持续使用 2)主要转化瓶颈:用户在哪一步中断,可能因为什么犹豫或放弃 3)激活策略设计:用什么触达、权益、内容、引导或AI赋能动作,让用户更快感知产品价值,并给出1~2个评估指标 能力提升:帮助学员掌握从关键转化场景出发,识别新客激活瓶颈,并围绕顿悟时刻设计聚焦、可验证运营动作的能力。 |
| 七. 存量客户智能运营:留存、预警与价值提升 |
1.留存机制与体系构建 ·用户留存五要素 ·留存闭环与上瘾模型 ·客户/会员体系:付费 vs. 等级 2.AI行为分析:价值提升与风险识别 ·行为数据收集与桑基图构建 ·入口、用户分流与功能使用分析 ·客群模式、偏好路径/卡点识别 ·高价值路径/高流失路径识别 3.AI流失预测模型与自动召回策略 ·流失口径定义 ·建模指标筛选与风险特征提取 ·模型构建、训练、预警与调优 ·客户分级差异化召回策略 4.智能运营全局模型介绍 ·AIPL客户转化路径模型 ·AARRR产品增长链路 ·UJM用户旅程地图 ·GROW精细化运营模型 案例:山姆亚马逊付费会员 vs. 酒店航司等级会员机制深度分析、企业级AI平台产品上瘾模型、企业协同平台客户健康度与续约风险干预、智能防护/疏导产品用户行为路径桑基图、亚马逊流失预警模型与自动挽留策略。 工具与模板:上瘾模型、行为分析桑基图、流失预警模型、AIPL模型、海盗模型、UJM用户旅程地图、GROW精细化运营模型。 |
| 实战演练4:存量客户留存机制与行为路径设计 |
1.任务:围绕学员业务的存量客户,小组对下述题目二选一进行演练: 1)方向一:设计一个存量客户留存/促活的上瘾模型,明确触发、行动、奖励、投入四个环节。 2)方向二:画出一个关键用户行为路径,识别高价值路径、高流失路径与关键优化环节。 2.输出:每组产出《存量客户上瘾模型设计图》或《用户行为路径诊断图》。老师选取2组代表性成果进行现场分享与点评。 能力提升:帮助学员掌握存量客户留存机制设计或行为路径诊断方法,将客户经营问题转化为可分析、可优化、可推进的运营方案。 |
| 课程收尾 |
1.课程快速总结 2.行动事项提炼 3.Q&A |
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开场与导入 1.导师自我介绍 2.课程逻辑介绍 3.课前热身问题与学习预期探讨 |
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一. AI时代的运营革命 1.AI时代的运营底层逻辑 ·集中式运营 vs. 个性化精准运营 ·运营人员思考 vs. AI与模型驱动 ·全局策略 vs. 多点位深挖 ·结果驱动 vs. 过程驱动 2.AI时代的运营发展趋势 ·产品运营深度融合 ·智能运营渗透所有角落 ·AI深度变革数字化运营 3.AI+精细化运营:智能运营 ·智能运营核心流程 ·AI赋能运营目标定义和效果分析 ·AI辅助发现最佳运营策略 ·智能体完成自动化运营实施 案例:某企业级云服务产品的客户全生命周期运营、某运营商APP的智能运营链路设计、某校园数字化平台产品的AI智能体设计、推动品类延展的自动发券智能触发机制。 工具与模板:AI运营场景识别表、智能运营能力升级路径图。 |
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二. 客户动态分群、AI画像与精准策略 1.智能分群基础:客户标签体系 ·智能客户标签体系设计 ·标签体系在智能运营中的应用 2.AI客户动态分层与精准策略匹配 ·智能动态分层维度推演 ·多维客户分群与聚类 ·客群LTV分析与PMF分析 ·策略目标客群圈选 ·分群差异化运营策略设计 3.AI智能分群与全景用户画像 ·标签驱动的AI用户画像 ·多维度用户数据融合 ·AI特征工程:筛选、组合、衍生、降维 ·行为特征提取与隐藏模式识别 案例:亚马逊用户分群与精准运营策略、某SaaS产品客户动态分层与目标客群识别、企业级云服务客户价值分层、某AI平台客户画像与高潜客户识别。 工具与模板:智能用户标签体系、AI动态聚类策略矩阵、客户画像画布、客群LTV分析表、行为模式识别表。 |
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实战演练1:客户智能分群与精准策略设计 1.任务:围绕学员运营目标,基于智能分群方法筛选高相关客户特征维度,完成客户动态分群,识别高价值、高潜、主体、边缘或风险等关键客群,圈选策略目标客群,并明确对应的差异化运营方向 2.输出:每组产出《用户智能化分群与精准运营策略表》,包括运营目标、分群维度、客户分群结果、策略目标客群、差异化运营策略。老师选取2组代表性成果进行分享点评。 能力提升:帮助学员掌握从运营目标到分群维度、客户分群、目标客群圈选和精准策略设计的拆解能力,避免静态经验式运营策略。 |
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三. AI用户洞察:真实需求识别与隐藏需求挖掘 1.多维度客户智能化洞察体系 ·访谈法、实验法、分析法 ·用户洞察时间线与研究场景 2.用户心理本质分析 ·客户价值层级 ·5-why模型的伪需求识别 ·KANO模型与痛点、兴奋点识别 3.AI 用户解读与潜在需求挖掘 ·大模型语义理解/意图识别 ·用户NLP情感分析与归纳 ·AI用户知识图谱构建 ·反事实角色模拟与需求前置挖掘 案例:某运营商智能硬件产品用户深访案例分析、某行业智能体平台客户需求价值层级分析、某知名运动品牌用户需求性质KANO分析、华润智能燃气平台关键决策者兴奋点洞察、某零售APP用户评论情感分析和知识图谱构建。 工具与模板:访谈提纲设计表、5-why伪需求识别模型、KANO模型、AI用户反馈归纳模板、用户知识图谱构建模板 |
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四. 智能运营指标体系:目标拆解与AI动态优化 1.智能运营的提效模式与赋能场景 ·数据赋能运营提效的模式 ·智能运营四大核心洞察场景 2.运营目标数据化 ·业务目标的指标化方法 ·结果指标、过程指标、护栏指标、异常指标 ·虚荣指标识别 3.OSM智能运营指标体系设计 ·智能运营指标筛选与迭代 ·核心指标拆解的三大路径 ·OSM模型+业务分析框架 ·指标体系中的AI赋能点判定 4.AI辅助指标体系评估与优化 ·指标体系持续评估与动态优化 ·AI辅助候选指标生成 ·AI辅助相关性与冗余识别 案例:某SaaS产品的OSM指标体系设计、某安全监控数字化产品预警确认率指标设计、智慧校园家长使用率指标体系、AI平台客户活跃指标体系、某运营商APP活跃度提升指标拆解案例。 工具与模板:指标拆解路径表、OSM精准指标模型、AI指标体系优化表。 |
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实战演练2:智能运营指标体系构建与策略聚焦 1.任务:围绕一个真实业务问题或目标,学员使用 OSM 方法构建智能运营指标体系,明确业务问题/目标的执行策略与相应衡量指标,并圈定当前的核心策略及其核心关注指标。 2.输出:每组产出《OSM 指标体系与策略聚焦图》。老师选取 2 组代表性成果进行现场分享与点评。 能力提升:帮助学员掌握从业务目标到策略与指标的拆解能力,避免指标堆砌,在有限资源下学会聚焦关键策略与关键指标。 |
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五. AI运营诊断:模式识别、相关性与效果验证 1.运营分析方法分类与组合路径 ·诊断型、拆解型、决策型方法 ·分析方法的选择策略与组合路径 2.AI聚类分析:隐藏模式与客群差异 ·用户自动化分群/聚类:隐藏模式识别与离群点观测 ·协同过滤与潜在偏好建模 3.相关性分析:核心影响因子识别 ·业务目标与可控因素关联分析 ·正相关、负相关、伪相关判断 ·相关性驱动的智能运营策略设计 4.运营策略效果科学验证 ·AB测试易出错环节分析 ·实验样本随机分组 ·新奇效应与初识效应 ·小样本条件下的合理推断策略 5.典型数据分析误区 ·幸存者偏差 ·虚假因果 ·AI机器幻觉与黑盒 案例:某SaaS产品用户自动分群与隐藏客群识别、某运营商APP多维度相关性分析驱动运营策略设计、某零售平台协同过滤驱动推荐策略、某企业级产品AB实验效果评估案例。 工具与模板: AI动态聚类工具、协同过滤模板、二维相关性业务效率判定图、小数据效果评估策略清单。 |
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六. 新客智能运营:渠道转化与激活增长 1.渠道智能运营 ·渠道指标层次与数据监测 ·渠道综合价值评估 ·智能投放与智能触点 ·AI辅助渠道复盘与策略归纳 2.新客转化策略与ROI最大化 ·新客多维拆解与激活资源匹配 ·资源ROI最大化的建模分析 ·最佳新客激活路径与时机选择 ·激活资源配置与精准转化策略 3.新客激活与顿悟时刻 ·新客激活指标推演 ·Aha Moment(顿悟时刻) ·顿悟时刻的发现与引导 ·激动指数驱动的转化达成 案例:通信服务商生态平台合作伙伴入驻转化分析、B端云服务产品试用账号激活路径优化、数字权益商品平台新产品上架与渠道激活路径、阿里云企业客户渠道转化分析、携程流量转化分析。 工具与模板:渠道价值指标分层表、激活资源对比分析策略表、顿悟时刻推演路径与检查清单。 |
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实战演练3:新客关键转化瓶颈与顿悟时刻设计 1.任务:围绕学员业务的新客增长目标,选择一个关键转化场景,识别新客从触达到激活过程中的主要断点,并设计一个能够触发顿悟时刻的运营动作。 2.输出:每组产出《新客转化瓶颈与顿悟时刻设计卡》,包括: 1)关键转化场景:如触达→注册、注册→试用、试用→关键行为、关键行为→持续使用 2)主要转化瓶颈:用户在哪一步中断,可能因为什么犹豫或放弃 3)激活策略设计:用什么触达、权益、内容、引导或AI赋能动作,让用户更快感知产品价值,并给出1~2个评估指标 能力提升:帮助学员掌握从关键转化场景出发,识别新客激活瓶颈,并围绕顿悟时刻设计聚焦、可验证运营动作的能力。 |
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七. 存量客户智能运营:留存、预警与价值提升 1.留存机制与体系构建 ·用户留存五要素 ·留存闭环与上瘾模型 ·客户/会员体系:付费 vs. 等级 2.AI行为分析:价值提升与风险识别 ·行为数据收集与桑基图构建 ·入口、用户分流与功能使用分析 ·客群模式、偏好路径/卡点识别 ·高价值路径/高流失路径识别 3.AI流失预测模型与自动召回策略 ·流失口径定义 ·建模指标筛选与风险特征提取 ·模型构建、训练、预警与调优 ·客户分级差异化召回策略 4.智能运营全局模型介绍 ·AIPL客户转化路径模型 ·AARRR产品增长链路 ·UJM用户旅程地图 ·GROW精细化运营模型 案例:山姆亚马逊付费会员 vs. 酒店航司等级会员机制深度分析、企业级AI平台产品上瘾模型、企业协同平台客户健康度与续约风险干预、智能防护/疏导产品用户行为路径桑基图、亚马逊流失预警模型与自动挽留策略。 工具与模板:上瘾模型、行为分析桑基图、流失预警模型、AIPL模型、海盗模型、UJM用户旅程地图、GROW精细化运营模型。 |
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实战演练4:存量客户留存机制与行为路径设计 1.任务:围绕学员业务的存量客户,小组对下述题目二选一进行演练: 1)方向一:设计一个存量客户留存/促活的上瘾模型,明确触发、行动、奖励、投入四个环节。 2)方向二:画出一个关键用户行为路径,识别高价值路径、高流失路径与关键优化环节。 2.输出:每组产出《存量客户上瘾模型设计图》或《用户行为路径诊断图》。老师选取2组代表性成果进行现场分享与点评。 能力提升:帮助学员掌握存量客户留存机制设计或行为路径诊断方法,将客户经营问题转化为可分析、可优化、可推进的运营方案。 |
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课程收尾 1.课程快速总结 2.行动事项提炼 3.Q&A |
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