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AI产品经理思维
研发学院 AI产品经理思维提升
杨一溪

B轮AI创业公司COO

前快手产品总监(对标阿里P9+)

滴滴增长负责人(对标阿里P9)

美团高级产品专家(对标阿里P8)和航天五院嵌入式工程师

中央财经大学EMBA讲师,长江商学院讲师,EMBI国际营销认证高级讲师

全球产品经理大会、产品经理大会、全球技术创新大会特邀讲师及出品人

操盘4个日活过亿的产品

擅长数据分析、用户洞察、产品架构设计和AI,同时拥有C端和B端产品经验,企业培训5年经验。

 

项目经验:

l  国内外AI产品从0到1,1到10,10到100的体系化增长方式和产品PMF、商业模式选择,

l  快手DAU实现198%增长,参与央视春晚红包活动、奥运活动、快手新业务作为增长1号位搭建C侧用户

l  增长体系、内容体系,B侧的创作者激励体系,美团支付第一位产品经理并组建产品和运营团队,完成半年获取600万

l  商家用户,用户和商户分层以及运营策略,营销补贴、流量分发体系、金融场景化消费场景搭建..

l  在滴滴实现营销费用降低50%,交易额增加3倍的精细化运营策略等

l  出版《全域增长:从战略制定到战术执行》作者,支付宝VP、美团VP、腾讯VP、航天部院长等推荐

l  全球产品经理大会等6个大会特邀嘉宾并均被评选为最受欢迎讲师《全域增长:从战略制定到战术执行》被支付宝和美团VP、工行支行行长联名推荐

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课程内容

课程目标

体系完整:从夯实基础-场景应用-思维提升。夯实基础是指了解人工智能关键领域的关键技 术,如深度学习,计算机视觉 CV、自然语义处理 NLP 等;场景应用是以真实项目了解 AI项目落地中的流程和难点。思维提升是指了解AI产品经理需要的能力模型。

业务诊断:通过 AI评估指标了解当前重点优化方向。

学习行业优秀案例:剖析不同行业优秀的AI案例背后的底层逻辑、思维方式,采用教练式的方式引导学员进行迁移。

目前先是一天,如果有需要是基于AI的能力如何发现业务的新机会也可以是利用扣子自己做个AI智能体

 

课程时长 


1天(6小时/天)


课程大纲  


模块

学习内容

夯实AI 基础知识

1.深刻理解AI-为什么被称为百年新机遇

2. AI产业分层和商业模式、新的交互方式改变、新的产品设计(从功能到场景) 案例1:生成式AI重新定义体验,客服从被动服务变为主动服务

案例2:如何将AI无缝融入产品用户体验和业务流程中

案例3: oppo AI探索新生态新交互

3.    AI能力提升:AI产品经理能力核心能力和不同职级

4.   AI产品经理能力和传统产品经理思维能力的区别:以智能客服为例进行说明

4.1 AI产品经理工作流程较传播产品经理的变化(重点讲解如何从0到1挖掘AI需求)

4.2 AI产品经理和不同角色高效协同流程

4.3   AI产品需求分析变化(算法需求提出)

4.4   AI效果评估

4.4.1效果跟踪(了解实现方式、提供标注数据、跟进实验结果和多数据源验证)

4.4.2效果优化(基于   Badcase、配合算法工程师调整参数、训练模型、提升指标

5. AI四级指标评估体系(短期和长期目标、成本制约下效率的提升

6.人工智能三大能力以及应用场景:理性能力(理解能力、生成能力和推理能力情感能力、知识能力

6.1利用三个能力在不同行业的应用详解(并结合应用的技术)

案例:腾讯ima定位、背景、价值和难点、卡点解决方案

案例:北京银行运营助手、问答机器人

案例:长沙银行智能问答助手迭代,比传统机器人高出43.4%

案例:字节扣子Ai编程(从Chat到AI Agent)

案例:钉钉智能周报产品架构、产品要懂的技术能力选型、挑战以及未来发现、行业智能周报调研分析

7.人工智能技术应知应会(结合案例,用通俗易懂的方式和大家讲)

7.1机器学习

7.1.1机器学习全流程(问题定义-数据处理-特征工程-模型训练-模型评估-模型应用)

7.1.2机器学习和业务评估指标

7.2计算机视觉 CV与卷积 CNN在不同行业应用、项目实操

7.3语音交互:ASR、TTS、SSML与隐马尔科夫在不同行业应用、项目实操

7.3.1 自然语言处理 NLP与循环神经网络 RNN在不同行业应用、项目实操

7.3.2 AIGC:Transformer模型与 RLHF在不同行业应用、项目实操

7.3.3知识图谱定义、应用场景和构建方法

     7.4 AI   agent的产品架构以及未来发展、行业模式、第一个落地行业选择

     案例:同义千问

AI赋能下的产研新范式

1.      1.AI时代下的不同团队视角分别面临的三大管理挑战

2.      2.AI时代下的破解思路三角模型

3.      3.AI时代下的流程变革和管理工具

4.       案例:产研销流程优化

AI项目实操基础

1.AI+BI:荣耀ChatBI

1.1.AI对BI的增量价值以及短和长期效果评估(重点讲如何发现AI能力对业务和数据团队问题的解决、比如用数门槛高、需求响应慢、缺少数据洞察分析只是数据呈现)

1.2 如何从0到1(产品架构、业务流程),1到10和1到100利用AI构建ChatBI以及不同阶段落地的难点

1.3 如何基于数据不断优化迭代产品

(1)如何评估准确性?如何基于数据持续提示准确性

(2)如何提高内部ChatAI的渗透率

1.4 ChatBI在企业如何落地?

2.美的行业智能客服

  2.1 如何做好专业性强的行业智能客服项目实操(why-what-how)

   2.1.1 产品定位:

(1).基于行业,行业智能客服产品架构以及解决能力介绍(分售前、售中和售后)

(2)基于友商

(3)基于业务流和用户视角

2.1.2 指标制定

2.1.3 不同阶段(MVP验证-意图管理、SOP业务流程,高阶智能客服-流程升级、洞察客户、人机结合智能化)做好行业智能客服的挑战(不专业,不好用,不习惯用)以及对应解法(行业知识库建立、用户意图识别、精准回复的信任建立、结合业务场景从被动服务变为主动服务)

2.1.4 未来行业智能客服的两大发展方向(人格化、多模态  )

3.美的集团知识库搭建(智能客户构建的基础)

3.1 why:从知识管理、知识运营和知识使用的用户洞察进行说明

3.2 What:短期和长期

3.3 How:产品架构、遇到的难点和卡点以及未来发展规划

AI未来展望

1.首月留存率有提升空间,优秀互联网平均的首月留存率为 63%,而 AI头部平均是42%,最高的目前有 56%

2.   DAU /MAU 互联网是 51%,除了 C.AISHI 41%,其他均值是 14%,频次低

3.变现能力不足,比如 Talkie半年累计收入约为 31万美元

4.基于AI胡说八道,多邻国是如何进行产品设计的   基于这三个问题,行业打算验证的解法和背后思考

5.聚焦企业内部,AI未来挑战


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