AI产品设计思维与商业化实战

一、何为AI货品思路

1.从"功能驱动"到"诉求驱动+AI赋能"的思路转型

1）为何思路转型是AI货品成功的要害

2）从"做功能"到"做体验"的转变

2.AI货品的本质：破解传统货品破解不了的问题

1）AI能破解什么、不能破解什么

2）找到AI和业务的结合点

3.为何货品人员必须懂AI：业界趋势和职业竞争力

1）AI重塑货品竞争格局

2）货品经理的AI本领成为核心竞争力

二、市场主流AI货品规划思路拆解

1.问答类AI货品：怎样规划对话式交互体验

1）DeepSeek、豆包、Kimi等等货品拆解

2）对话式交互的核心规划要则

2.内容生成类AI货品：怎样规划AI写作事务流

1）秘塔写作猫、火山写作等等货品拆解

2）从输入到输出的AI写作流程规划

3.学识管控类AI货品：怎样规划AI学识组织本领

1）Notion AI、飞书学识库等等货品拆解

2）学识提取、归纳、关联的AI本领规划

4.垂类AI货品：不同业界的AI学识服务货品规划推演

1）垂直领域的AI货品特点

2）从通用到垂直的AI货品演进路径

三、AI货品规划的核心要素

1.用户诉求洞察：什么情境下用户最需要AI

1）高频、高重复、高价值的情境识别

2）从用户痛点出发的AI诉求拆解

2.AI本领边界评核：什么做得了、什么做不了

1）当前AI技艺的本领上限

2）防止过度倚重AI的误区

3.人机协同规划：AI做一部分、人做另一部分

1）AI和人的分工要则

2）怎样规划人机协同的事务流

4.用户体验规划：怎样让用户信任AI输出结果

1）透明度：让用户知道AI是怎样得出结论的

2）可纠错：用户怎样修正AI的错误

一、市场调研和诉求验证

1.怎样判断一个AI货品方向是否值得投入

1）市场空间和商业价值评核

2）技艺可行性和资源投入评核

2.AI货品市场调研的4个维度

1）市场规模：潜在用户数量和付费意愿

2）竞争格局：现有解题打法和机会点

3）用户诉求：痛点强度和诉求优先级

4）技艺成熟度：AI本领是否满足诉求

3.抓手：AI货品机会评核矩阵

1）评核矩阵的采用办法

2）实例：某AI货品机会评核实操

二、货品定义和核心功能规划

1.AI货品MRD撰写要点：情境、诉求、价值、边界

1）MRD和PRD的区别

2）AI货品MRD的核心模块

2.核心功能规划：从"大而全"到"小而美"的AI货品推演

1）AI货品的功能优先级判断

2）最小可行AI货品（MVP）的规划思路

3.实例：AI学识服务货品的核心功能优先级规划

1）实例来由和核心问题

2）功能优先级决策进程

三、AI货品的技艺达成路径

1.自研 vs 外采 vs API集成：不同技艺路径的优劣势拆解

1）三种技艺路径的适用情境

2）怎样根据货品阶段选项技艺路径

2.大语言模型选型：什么情境用什么模型

1）国内外大模型对比和选型建议

2）模型本领和成本的平衡

3.资料闭环规划：怎样用用户反馈迭代AI货品

1）资料收集和标注的办法

2）从资料到货品迭代的闭环

四、AI货品的测试和迭代

1.AI货品特有测试办法：功能测试 vs 体验测试

1）传统功能测试的局限

2）AI货品体验测试的办法

2.用户反馈收集和货品迭代

1）用户反馈的收集渠道和拆解办法

2）迅速迭代的事务制度

3.实例：某AI学识服务货品的迭代路径复盘

1）货品迭代的要害节点

2）从V1到V3的演进进程

一、AI货品的商业模式规划

1.主流AI商业模式：B2C订阅、B2B服务，API调用量计费、增值功能付费

1）各商业模式的特点和适用情境

2）怎样选项适合的商业模式

2.学识服务业界的AI货品定价打法

1）定价的影响因素

2）从免费到付费的转化打法

3.实例：某学识服务AI功能的定价和变现路径

1）定价打法的拟定进程

2）变现成效的评核和调整

二、AI货品的用户增长打法

1.AI货品冷启动：怎样获取种子用户

1）种子用户的获取渠道

2）从0到1的冷启动打法

2.用户分层营运：AI重度用户 vs 轻度用户 vs 观望用户

1）用户分层的准则和办法

2）不同层级用户的营运打法

3.口碑传播规划：怎样让用户主动推荐AI货品

1）AI货品口碑传播的触发点

2）分享制度和激励规划

三、AI货品的市场推广办法

1.内容营销：AI货品怎样做专精圈推广

1）内容营销的打法和渠道

2）怎样构筑专精影响力

2.业界会议和专精社区的推广打法

1）业界会议的参与与演说

2）专精社区的营运和推广

3.实例：某AI学识服务货品的学术推广路径

1）学术推广的要害动作

2）推广成效的评核

四、AI货品的营运架构建设

1.资料埋点和货品营运：哪些指标最要害

1）AI货品核心指标架构

2）资料驱动货品迭代的办法

2.用户反馈和货品迭代的闭环制度

1）反馈收集-拆解-迭代的流程

2）怎样保持迅速迭代节奏

3.AI货品的合规和隐患将控

1）资料安全和隐私保护

2）AI伦理和合规要求

一、国内外AI+学识服务货品实例拆解

1.AI搜索货品：规划推演和商业化路径

1）Perplexity AI、秘塔AI搜索等等货品拆解

2）AI搜索的核心价值和商业模式

2.AI辅助阅读货品：怎样让AI支援用户读懂内容

1）ChatPDF等等货品拆解

2）AI阅读辅助的核心功能规划

3.AI写作助手：怎样规划AI写作事务流

1）AI写作助手的货品拆解

2）从辅助到自动的写作事务流规划

二、学识服务业界AI货品的机会点

1.AI文献综述、AI研究趋势拆解、AI论文润色

1）学术文献领域的AI运用情境

2）从诉求到货品的转化思路

2.AI个性化推荐、AI智能问答、AI研习路径规划

1）教育数字图书馆的AI运用情境

2）个性化推荐和智能问答的核心推演

3.AI竞品拆解、AI业界报告生成、AI资料可视化

1）公司情报抓手的AI运用情境

2）从资料拆解到商业洞察的AI本领

三、怎样结合公司现有货品规划AI功能

1.办法论：从"AI能做什么"转向"用户需要什么"

1）诉求驱动的AI功能规划

2）怎样评核AI功能的优先级

2.工作坊：结合公司货品，碰头AI功能落地机会

1）货品机会头脑风暴

2）AI功能落地路径规划

一、AI货品经理的本领要求

1.懂AI技艺：不需要写代码，但需要领会AI本领边界

1）AI技艺的基本原理

2）怎样评核AI本领边界

2.懂用户诉求：从诉求出发规划AI货品

1）诉求挖掘和拆解办法

2）AI货品诉求文档的撰写

3.懂商业化：规划可持续的商业模式

1）AI货品商业化思路

2）怎样平衡用户体验和商业价值

4.懂业界：纵深领会学识服务业界的特点

1）学识服务业界的特点和趋势

2）业界洞察在AI货品规划中的运用

二、个人AI货品本领拉升路径

1.每天用一个AI货品，拆解它的规划思路

1）AI货品拆解的办法论

2）货品拆解笔记的记录和复盘

2.每周拆解一个AI货品的市场表现和商业化路径

1）市场拆解的办法和抓手

2）商业化路径的拆解轮廓

3.每月输出一个AI货品拆解报告，分享给队伍

1）报告的结构和内容

2）分享和碰头的价值

三、AI货品化落地的行动规划

1.公司AI货品化路线图

1）短期、中期、长期的AI货品规划

2）路线图的拟定和执行

2.货品队伍AI本领建设路径

1）队伍AI本领的评核和拉升

2）培训和学识沉淀制度

3.怎样促成公司AI货品的革新孵化

1）革新孵化的事务制度

2）从想法到货品的转化路径

收束和答疑

一、课程核心要点回顾

1.AI货品思路：诉求驱动+AI赋能

1）从诉求出发规划AI货品

2）AI是抓手，不是目的

2.AI货品孵化：调研→定义→达成→迭代

1）完整的AI货品孵化流程

2）每个环节的要害动作

3.AI货品商业化：定价+增长+营运

1）商业模式的规划和选项

2）用户增长和营运的打法

二、实地问答

1.参训者提问和深度交流

1）AI货品规划中的具体问题

2）事务中的实际实例碰头

说明1：本课锁住于AI货品的规划思路和商业化落地，不涉及技艺达成细节

说明2：实例涵盖学识服务业界的AI货品

说明3：课程提供AI货品机会评核矩阵、MRD模板、商业化评核轮廓等等抓手

说明4：2天版增加业界实例深度拆解和行动工作坊环节

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