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用戶研究策略課程

【課程背景】
用戶研究與增長策略，已成為企業(yè)在數(shù)字化競爭加劇背景下的必然選擇。無論是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品還是傳統(tǒng)行業(yè)，精準的用戶畫像構(gòu)建、數(shù)據(jù)驅(qū)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(huán)的設計能力，已成為企業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)增長的核心能力。本課程基于2023~2024年全球及國內(nèi)*行業(yè)實踐案例，結(jié)合數(shù)據(jù)分析工具與用戶研究方法論，幫助學員掌握跨行業(yè)的用戶增長邏輯，解決“如何從海量數(shù)據(jù)中定位機會”、“如何將用戶需求轉(zhuǎn)化為增長策略”等核心問題。

【課程收益】
掌握用戶畫像構(gòu)建、VoC分析、需求驗證等核心工具，并熟練應用國內(nèi)免費AI工具（如百度AI、阿里云Quick BI）進行數(shù)據(jù)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(yè)的用戶增長底層邏輯，并可從數(shù)據(jù)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。

【課程對象】
產(chǎn)品企劃設計類員工（需具備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析能力），同時適用于互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融等行業(yè)用戶運營及產(chǎn)品經(jīng)理。

【課程大綱】
一、趨勢洞察與行業(yè)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(shù)驅(qū)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(yè)差異化影響：視頻、電商、IoT用戶的增長痛點對比
2、行業(yè)競爭與前行者案例
視頻行業(yè)的用戶爭奪戰(zhàn)：芒果TV會員分層策略
電商行業(yè)的價值挖掘：拼多多“農(nóng)貨節(jié)”用戶畫像優(yōu)化
硬件行業(yè)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(zhàn)與分析
1、用戶畫像精準構(gòu)建
靜態(tài)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(tài)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(yōu)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(qū)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?zhèn)悟炞C：MVP測試、A/B實驗設計
案例：Keep會員付費功能灰度發(fā)布
體驗優(yōu)化閉環(huán)：用戶旅程地圖與觸點優(yōu)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(zhuǎn)化
1、用戶體驗核心方法論
用戶體驗五要素：戰(zhàn)略層到表現(xiàn)層
案例：特斯拉車機界面優(yōu)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(jié)紅包雨”交互設計
服務藍圖設計：從用戶痛點到服務觸點優(yōu)化
案例：京東物流“小時達”履約流程重構(gòu)
2、體驗驅(qū)動的價值轉(zhuǎn)化
用戶體驗與商業(yè)價值的關(guān)聯(lián)模型
案例：網(wǎng)易云音樂“社區(qū)化”提升付費轉(zhuǎn)化率
用戶忠誠度體系設計：積分、等級、權(quán)益
案例：星巴克中國會員體系升級策略
體驗驅(qū)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(wǎng)易云音樂2024年DAU提升計劃
2、資源投入優(yōu)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(diào)整風險評估
2、核心實施組合
產(chǎn)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(quán)益體系設計
案例：京東PLUS會員續(xù)費率優(yōu)化方案
技術(shù)端：數(shù)據(jù)中臺與增長實驗平臺搭建
案例：字節(jié)跳動DataFlux系統(tǒng)架
五、增長技術(shù)工具與AI實戰(zhàn)
1、國內(nèi)免費工具實戰(zhàn)
數(shù)據(jù)采集與清洗：騰訊云TI-ONE數(shù)據(jù)預處理
案例：攜程旅行用戶行為數(shù)據(jù)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(tǒng)
2、AI在用戶增長中的應用
AIGC生成個性化內(nèi)容：文案、圖片、視頻
案例：得物App AI生成商品測評內(nèi)容
智能客服與VoC分析：百度智能云對話機器人
案例：中國聯(lián)通客服工單分類優(yōu)化
預測性用戶運營：騰訊云時序預測模型
案例：同程旅行節(jié)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(jiān)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(huán)
案例：滴滴春節(jié)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(chǎn)出比分析
2、風險預案設計
常見增長風險類型：數(shù)據(jù)偏差、策略失效、用戶反彈
案例：微博熱搜算法調(diào)整引發(fā)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(tài)調(diào)整機制
危機公關(guān)與用戶召回
案例：騰訊視頻“《夢華錄》點播爭議”處理路徑

用戶研究策略課程