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智能运营实战:AI 驱动精细化运营与价值增长

亚马逊 高级产品总监

【背景/专长】
•11年C端、12年B端经验,10年创业经历(B端)
•精通商业模式、产品战略、用户体验、用户增长
•多次获中科院技术创新奖、政府科技进步奖、物联网国家示范项目奖等技术与产品创新奖项
•虎嗅、36 氪、零售老板内参等媒体特约作者;人人都是产品经理年度最受欢迎作者;虎嗅商业洞察奖获得者
•深厚技术与管理背景, PMP,SUN认证J2EE架构师
•清华大学本科,中科科学技术大学硕士

【职业经历与特长】
亚马逊高级产品总监,跨境购产品负责人,亚马逊顾客体验委员会(CXBR)成员。
前京东高级产品总监、携程高级业务总监/战略事业部负责人、美国软件咨询公司高级咨询与技术总监。
11年B端解决方案与软件开发经验,11年C端互联网产品与业务经验。B端时期负责企业级业务系统解决方案开发与实施,成功交付中国与美国金融、传媒、公共安全等多个领域大量关键业务系统,多次获中科院技术创新奖、政府科技进步奖、物联网国家示范项目奖等技术与产品创新奖项。C端时期在亚马逊、京东、携程等顶级互联网公司担任业务、产品、技术等核心职能高管,长期领导国内外龙头互联网平台的产品设计、运营策略制定实施、增长体系建设等工作。
技术出身,精通产品与技术领域的工作。PMP(美国项目管理协会认证项目管理专家),国家信息系统集成经理。毕业于清华大学。

【培训及大会经验】
产品经理大会、增长大会、软件技术峰会等大会特邀演讲嘉宾。获虎嗅最佳商业洞察奖、人人都是产品经理年度最佳作者等奖项;人人都是产品经理、虎嗅、36氪、零售老板内参、PMCaff等专业互联网平台与媒体的特约作者和专栏作家。
多家一流培训机构金牌培训师,获“三节课2022年度卓越导师”大奖。交付招行、工行、平安银行、中信、广发、光大、百信、北京银行、宁波银行、东莞银行、银联、阿里、京东、美团、百度、沃尔玛、PVH、华为、招行、中信、广发、银联、复星、联通、电信、宝马、迪卡侬、天虹、美的、顺丰、安吉、德邦、湖南卫视等大量企业内训,获高度评价并保持高复购率。

【背景/专长】 •11年C端、12年B端经验,10年创业经历(B端) •精通商业模式、产品战略、用户体验、用户增长 •多次获中科院技术创新奖、政府科技进步奖、物联网国家示范项目奖等技术与产品创新奖项 •虎嗅、36 氪、零售老板内参等媒体特约作者;人人都是产品经理年度最受欢迎作者;虎嗅商业洞察奖获得者 •深厚技术与管理背景, PMP,SUN认证J2EE架构师 •清华大学本科,中科科学技术大学硕士 【职业经历与特长】 亚马逊高级产品总监,跨境购产品负责人,亚马逊顾客体验委员会(CXBR)成员。 前京东高级产品总监、携程高级业务总监/战略事业部负责人、美国软件咨询公司高级咨询与技术总监。 11年B端解决方案与软件开发经验,11年C端互联网产品与业务经验。B端时期负责企业级业务系统解决方案开发与实施,成功交付中国与美国金融、传媒、公共安全等多个领域大量关键业务系统,多次获中科院技术创新奖、政府科技进步奖、物联网国家示范项目奖等技术与产品创新奖项。C端时期在亚马逊、京东、携程等顶级互联网公司担任业务、产品、技术等核心职能高管,长期领导国内外龙头互联网平台的产品设计、运营策略制定实施、增长体系建设等工作。 技术出身,精通产品与技术领域的工作。PMP(美国项目管理协会认证项目管理专家),国家信息系统集成经理。毕业于清华大学。 【培训及大会经验】 产品经理大会、增长大会、软件技术峰会等大会特邀演讲嘉宾。获虎嗅最佳商业洞察奖、人人都是产品经理年度最佳作者等奖项;人人都是产品经理、虎嗅、36氪、零售老板内参、PMCaff等专业互联网平台与媒体的特约作者和专栏作家。 多家一流培训机构金牌培训师,获“三节课2022年度卓越导师”大奖。交付招行、工行、平安银行、中信、广发、光大、百信、北京银行、宁波银行、东莞银行、银联、阿里、京东、美团、百度、沃尔玛、PVH、华为、招行、中信、广发、银联、复星、联通、电信、宝马、迪卡侬、天虹、美的、顺丰、安吉、德邦、湖南卫视等大量企业内训,获高度评价并保持高复购率。

课程费用

5800.00 /人

课程时长

2

成为教练

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
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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