课程介绍

在数字化转型深水区，企业不仅需要技术产品团队高效完成功能交付，更迫切要求其成为业务增长的直接驱动力。当前，许多技术开发与产品经理面临能力断层：精通技术实现与产品设计，却缺乏用数据量化工作价值、承接公司战略、并自主驱动增长的系统性思维与方法。这导致了“埋头开发却不知功能对营收的实际贡献”、“优化体验却难证其与用户留存的关系”等价值脱节现象。本课程旨在精准破解这一核心难题，围绕“数据-战略-增长-价值”四重闭环，深度结合讲师在互联网大厂及多行业赋能的一线实战经验，为技术产品人员提供一套从专业执行到价值创造的完整知识体系与实操工具。课程将帮助学员跨越认知鸿沟，使其每一项工作都能清晰对齐商业目标，真正成为企业数字化转型中不可或缺的价值创造者。

课程特色

1、实战场景还原，确保内容可落地：课程内容紧密围绕技术评审、产品规划、AB实验、版本复盘等真实工作场景展开。通过拆解各大互联网公司、金融、生产制造等企业实战案例，将数据思维、商业分析等抽象概念转化为可立即应用于需求评估、优先级排序、效果衡量的具体方法。

2、体系化能力构建，聚焦价值链路打通：课程并非孤立的知识点堆砌，而是设计了一条清晰的“认知-方法-应用”路径。从建立数据价值认知开始，到掌握战略解码与指标设计方法，最终落脚于通过产品技术手段驱动增长并量化贡献，形成从执行到价值回报的完整能力闭环。

3、双角色视角融合，促进一体化协同：课程专门针对技术、产品两类岗位的协作痛点设计内容。通过共通的框架语言（如OSM、UJM）和协同演练，打破“产品提需求、技术接需求”的简单串联模式，赋能双方在战略理解、数据定义、效果评估上达成共识，形成合力。

4、工具模板赋能，推动知识高效复用：课程提供一系列经过实战检验的标准化工具与模板，如战略对齐画布、数据指标体系构建表、技术方案价值评估卡等。学员可像获取“开发工具包”一样，将课程方法论直接植入日常工作流程，降低应用门槛，提升转化效率。

课程收益

通过2天的数据驱动实战课，帮助学员实现：

1、建立数据驱动的价值衡量思维：扭转对数据“事后统计”的片面认知，学会在需求评审、技术方案设计之初，就定义可衡量其业务价值的关键指标。能够清晰阐述技术重构、功能迭代预期带来的用户行为或商业结果变化。

2、掌握承接与解码业务战略的方法：获得将公司或部门级战略目标，翻译为技术产品团队可执行、可监控的具体任务与数据指标的能力。运用战略地图、OSM模型等工具，确保团队工作与公司方向高度一致，提升资源投入的精准性。

3、获得驱动用户与业务增长的分析工具箱：掌握如何通过漏斗分析、用户分群、留存挖掘等数据分析方法，主动发现增长机会点。并能设计相应的产品功能优化方案或技术解决方案（如个性化推荐系统、性能优化）来捕捉机会，推动关键指标提升。

4、习得量化工作商业价值与汇报的逻辑：能够系统性地评估与计算一项技术项目或产品功能上线后带来的真实商业影响（如成本节约、效率提升、收入贡献）。并学会用数据故事化的方式，向上级与协作方清晰呈现工作成果，为团队赢得更多认可与资源。

课程对象

本课程适合公司的技术开发骨干（如高级开发工程师、架构师、技术经理）与产品经理（含产品策划、运营产品经理）。

参训学员需具备基本的本岗位专业工作经验，对自身负责的产品模块或技术系统有深入理解，并怀有突破执行层、主动创造更大价值的强烈意愿。

课程大纲

第一天

主题一、价值觉醒：重新定义技术产品工作的数据锚点

1.从“功能交付”到“价值交付”：技术产品工作的商业本质再思考。

2.数据作为价值沟通的通用语言：如何用指标代替形容词描述需求与成果。

3.建立价值衡量闭环：从需求提出、方案设计到上线复盘的全流程数据埋点与度量设计。

案例】某互联网公司预订流程优化：如何定义“提升预订成功率”的价值，并将其拆解为技术可监控的页面加载时长、接口成功率、库存准确率等工程指标。

主题二、战略对齐：将公司目标翻译为团队可执行的数据仪表盘

4.战略解码核心工具（OSM模型）实战：如何层层拆解公司年度目标，生成产品技术团队的职责清单。

5.构建业务导向的数据指标体系：基于用户旅程（UJM）与业务逻辑，设计兼顾过程监控与结果考核的指标树。

6.技术视角下的指标实现考量：数据采集的可行性、准确性、实时性与技术成本权衡。

【实战】小组演练：基于一个模拟的公司增长战略（如“提升平台用户粘性”），技术产品小组协同输出一套关键结果（KR）及对应的数据监控体系。

第二天

主题三、增长洞察：用数据分析驱动产品迭代与技术优化

1.诊断型分析：当核心指标波动时，技术产品协同进行多维下钻根因分析的方法（维度拆解、漏斗分析）。

2.机会型分析：通过用户行为序列分析、留存曲线挖掘潜在的产品优化点与技术改进点。

3.设计数据驱动的解决方案：将分析洞察转化为具体的产品功能需求或技术优化项目（如缓存策略升级、算法模型迭代）。

【案例】某公司搜索排序效果评估：如何通过分析“点击率”、“转化率”等指标，联动产品经理（理解用户意图）与算法工程师（优化排序模型）共同驱动效果提升。

主题四、价值量化：测算技术产品贡献的商业影响与高效呈现

4.技术产品项目价值评估框架：直接价值（增收、节支）与间接价值（体验提升、风险降低）的量化方法。

5.成本收益分析（ROI）在资源争取与优先级排序中的应用。

6.数据故事化呈现：面向管理层、业务方的差异化汇报结构，将复杂数据转化为有说服力的价值叙事。

【案例】某电商系统架构升级项目复盘：如何量化新架构带来的服务器成本节约、研发效率提升及系统稳定性增加，并包装成一份获得公司级奖项的成功汇报。