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百戰歸來,清大EMBA再啟程

用戶研究與數據洞察驅動的增長策略

市場營銷 661
黃光偉

黃光偉 Ai驅動型營銷與項目管理專家

常駐地:北京
邀請老師:13439064501 陳助理
主講課程:《生成式Ai重構數字營銷全鏈路》《金融領域Ai大模型實戰應用進階》 《DeepSeek大模型行業解決方案深度解析》《Ai驅動型企業轉型四步法》 《數據智能決策:從Bi到Ai的進化路徑》 《Ai時代的用戶增長飛輪構建》(爆款課程) 《智能供應鏈:預測算法與動態優化》《Ai+直播電商:虛擬主播與智能運營實戰》 《AIGC內容生產革命:從文案到視頻的智能躍遷》《國有企事業單位Ai效能提升全景方案》 《Ai賦能文旅IP創新與智能運營》 《智能制造企業的Ai營銷破局之道》

主講:黃光偉老師

課程背景

用戶研究與增長策略,已成為企業在數字化競爭加劇背景下的必然選擇。無論是互聯網產品還是傳統行業,精準的用戶畫像構建、數據驅動的需求洞察、VoC(用戶之聲)的深度分析,以及用戶體驗與增長閉環的設計能力,已成為企業實現可持續增長的核心能力。本課程基于2023~2024年全球及國內最新行業實踐案例,結合數據分析工具與用戶研究方法論,幫助學員掌握跨行業的用戶增長邏輯,解決“如何從海量數據中定位機會”、“如何將用戶需求轉化為增長策略”等核心問題。

課程收益

掌握用戶畫像構建、VoC分析、需求驗證等核心工具,并熟練應用國內免費AI工具(如百度AI、阿里云Quick BI)進行數據清洗、建模與可視化,還可通過抖音、拼多多、特斯拉等案例,學習不同行業的用戶增長底層邏輯,并可從數據洞察到策略制定、成本核算、風險評估,形成完整的增長落地路徑。

課程特色

全部案例為2023年后真實商業實踐,如抖音本地生活服務的用戶留存策略(2024)、拼多多“農貨節”用戶畫像優化(2023);所有數據標注來源(如QuestMobile、艾瑞咨詢、企業財報);全程使用國內免費AI工具(百度ERNIE、騰訊云TI-ONE)進行實戰演練;案例覆蓋視頻平臺(芒果TV)、電商(小紅書)、硬件(小米IoT)等多領域。

課程對象

產品企劃設計類員工(需具備基礎數據分析能力),同時適用于互聯網、零售、金融等行業用戶運營及產品經理。

課程時長

1~2天(6小時/天)

課程大綱

一、趨勢洞察與行業影響

1、用戶增長的核心趨勢

用戶增長底層邏輯的迭代:從流量到留存

案例:抖音本地生活服務留存率提升12%的路徑

技術驅動的增長機會:AIGC在用戶運營中的應用

案例:小紅書AI評論分析工具降低流失率

行業差異化影響:視頻、電商、IoT用戶的增長痛點對比

2、行業競爭與前行者案例

視頻行業的用戶爭奪戰:芒果TV會員分層策略

電商行業的價值挖掘:拼多多“農貨節”用戶畫像優化

硬件行業的體驗設計:小米IoT設備用戶復購率提升方案

二、用戶研究實戰與分析

1、用戶畫像精準構建

靜態畫像:人口屬性、消費能力標簽

案例:B站Z世代用戶畫像

動態畫像:行為路徑分析與場景建模

工具:百度GA4行為流可視化

預測畫像:基于機器學習的用戶需求預判

案例:騰訊視頻AI推薦算法優化

2、VoC采集與分析

多渠道采集:客服日志、社交媒體、競品評論

案例:蔚來汽車App投訴語義分析

情感分析與需求聚類

工具:阿里云NLP情感分析

VoC驅動改進:瑞幸咖啡“醬香拿鐵”用戶反饋快速響應機制

3、需求驗證與體驗設計需求真偽驗證:MVP測試、A/B實驗設計

案例:Keep會員付費功能灰度發布

體驗優化閉環:用戶旅程地圖與觸點優化

案例:招商銀行App 8.0版本迭代路徑

三、用戶體驗設計與價值轉化

1、用戶體驗核心方法論

用戶體驗五要素:戰略層到表現層

案例:特斯拉車機界面優化邏輯

情感化設計:如何通過設計提升用戶粘性

案例:美團App“春節紅包雨”交互設計

服務藍圖設計:從用戶痛點到服務觸點優化

案例:京東物流“小時達”履約流程重構

2、體驗驅動的價值轉化

用戶體驗與商業價值的關聯模型

案例:網易云音樂“社區化”提升付費轉化率

用戶忠誠度體系設計:積分、等級、權益

案例:星巴克中國會員體系升級策略

體驗驅動的口碑傳播:NPS與用戶裂變

案例:理想汽車車主推薦計劃

四、增長策略制定與落地

1、策略設計框架

增長目標拆解:SMART原則與OKR對齊

案例:網易云音樂2024年DAU提升計劃

2、資源投入優先級:成本效益矩陣

工具:騰訊云成本核算模板

風險預判:SWOT分析與敏感性測試

案例:特斯拉Model 3價格策略調整風險評估

2、核心實施組合

產品端:功能迭代與場景化運營

案例:高德地圖“實時公交”功能滲透率提升

運營端:分層運營與權益體系設計

案例:京東PLUS會員續費率優化方案

技術端:數據中臺與增長實驗平臺搭建

案例:字節跳動DataFlux系統架

五、增長技術工具與AI實戰

1、國內免費工具實戰

數據采集與清洗:騰訊云TI-ONE數據預處理

案例:攜程旅行用戶行為數據清洗

用戶分群建模:百度ERNIE 3.0聚類分析

案例:唯品會高價值用戶識別

自動化增長策略:阿里云Quick BI+自動化營銷工具

案例:喜茶私域流量自動觸達系統

2、AI在用戶增長中的應用

AIGC生成個性化內容:文案、圖片、視頻

案例:得物App AI生成商品測評內容

智能客服與VoC分析:百度智能云對話機器人

案例:中國聯通客服工單分類優化

預測性用戶運營:騰訊云時序預測模型

案例:同程旅行節假日流量預測

六、效果評估與風險管理

1、效果評估與迭代

核心指標監控:看板設計與異常告警

工具:Quick BI實時儀表盤

復盤方法論:5Why根因分析、PDCA循環

案例:滴滴春節出行高峰復盤報告

ROI核算與長期價值追蹤

案例:拼多多百億補貼投入產出比分析

2、風險預案設計

常見增長風險類型:數據偏差、策略失效、用戶反彈

案例:微博熱搜算法調整引發的輿論風險

風險預警機制:閾值設定與快速響應

案例:盒馬鮮生價格策略動態調整機制

危機公關與用戶召回

案例:騰訊視頻“《夢華錄》點播爭議”處理路徑

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