课程简介
1.知识与技能提升，
（1）结合行业最佳时间案例能够深入理解人工智能的基础概念以及应用场景、技术边界和基于解决问题如何选择技术框架以及评估体系
（2）洞察发展趋势：通过学习AI的发展趋势和美团在C端的最新应用场景，开拓视野
2.实战能力提升
（1）提升产品设计能力：员工能够将AI技术应用于产品设计中，通过用户画像、智能推荐等技术，为用户提供更个性化、更精准的产品功能和服务，从而提升产品的竞争力。
（2）优化用户体验：借助自然语言交互、智能推荐等AI应用，员工可以设计出更智能、更便捷的用户交互界面，优化用户体验，增强用户黏性。
（3）课程分享的商业模式落地经验和方法，能够帮助企业快速将AI商业模式从理论转化为实践，减少落地过程中的不确定性和风险，加速AI商业模式的推广和应用，使企业能够在AI时代快速抢占市场先机，实现商业价值的最大化。
3.企业效益提升
（1）增强企业竞争力：通过将AI技术融入产品和服务中，企业能够提供更具创新性和竞争力的解决方案，在激烈的市场竞争中脱颖而出。
推动业务创新：员工对AI技术的深入理解将激发更多创新思维，有助于企业探索新的（2）业务模式和应用场景，为企业带来新的增长点。
目标收益
培训对象
适合产品、运营、以及市场和数据分析和管理人员
课程大纲
| AI定位实战 |
一、要干什么？行业、切入点选择（2.5H） 1.市场分析的三个评估指标以及AI带来的增量价值评估 2.方法论：大厂AI定位的方法论 案例：阿里夸克浏览器 2.竞品分析 1.利用DeepSeek竞品选择与定位 2.利用竞品分析工具和DeepSeek进行竞品功能和定位 3.AI赋能竞品分析报告 案例：智能客服 3.用户调研 1. 工具1:利用AI客户旅途找到AI机会点 案例：ChatBi的案例 2.利用DeepSeek辅助你进行问卷设计和用户洞察 3. AI调研的四象限方法论 案例：案例：AI PPT在红海中杀出重围，成为全球总榜第二 二、怎么干？具体业务模型（0.5H） 基于行业、友商和竞品进行定位 1.工具1:STP 2.工具2:4P 案例：智能客服的定位和业务模式选择 互动共创：找到业务和AI相结合的点 |
| AI产品规划 |
一、产品规划：分几步做？ 1.需求分析与决策 1.1方法论：值得不值得用AI做的判断的四象限判断法 1.2 工具：AI技术能力和业务问题交集 1.3 AI找寻的三原则 1.4 大模型技术选型（初值得不值得AI做、用哪种AI方式做？小模型、回归、聚类） 案例：医疗行业 二、需求排序 1.工具:需求排序——KANO模型（基于竞争） 2.需求价值量化（技术成本、业务收益、AI渗透率等维度进行成功率量化、AI和传统产品经理需求评估的异同、短、中和长期收益评估） 3.ROI计算器（含算力/标注/模型本身大小+梯度+优化器+激活） 案例：通义千问 互动共创：完成AI落地的产品规划 |
|
6步落地一个AI产品 （MVP阶段） |
一．产品方案设计 1.传统PRD和AI PRD撰写的区别 2.模型训练数据准备 2.1 模型收集与清洗 2.2 数据标注与处理 2.3 数据增强与变化 2.4 训练/验证/测试数据划分依据 案例：美团/58同程案例 3.模型的构建与验收 3.1 模型选择与设计 3.2 特征工程与处理 3.3 模型训练与优化 3.4 模型评估与验证：衡量一个模型是否可以被应用过程 案例：美团外卖 4.AI定位 案例：智能客服 5.AI产品结构 案例：智能客服 6.流程图设计 案例：支付宝 7.AI设计的核心：意图识别 7.1 意图识别落地的三个阶段 7.2 建立意图识别体系（意图分析-意图标注-意图分类） 案例：美团外卖意图识别 8.角色设计 案例：大厂角色设计模型 【互动共创】利用需求挖掘工具找到高价值的AI需求并完成模型的构建以及意图识别体系 |
| 业务实战：AI效果评估 |
一AI时代和传统价值评估的不同 二、AI时代指标评估体系 1.AI对业务价值增量的短、中和长期指标预估（量化） 2.AI业务北极星指标制定的三原则以及误区 3.AI业务指标监控体系：衡量落地策略的好坏 3.1任务类指标体系 3.2对话类指标体系 4.基于指标优化数据 4.1异常分析的三个维度 4.2对话分析的三个维度 5.AI成本计算方式 共创：基于自己负责的业务场景，完成两个任务，一是短、中和长期指标评估，二是指标评估体系（20min练习+10min展示） |
| 基于数据进行迭代优化 |
AI产品设计(以美团Al-agent或者360金融为例进行说明) 3.1第一步，提出算法需求(Al 1.0时代) 3.2第二步，加入系统反馈(Al 2.0时代) 3.2.1难点一：思考规划能力 3.2.2难点二：提高AI的执行能力(准确度以及幻觉处理) 案例：蚂蚁的智能客服对两大难点进行说明 从0到1的产品设计：MVP、业务需求、核心流程设计、产品架构设计 案例总结：单智能体设计架构、多智能体整体架构设计和多智能体系统工作流程 （2）从1到10重点讲解提高准确率提升20%的方法 a.影响准确率的关键要素(知识库、向量、LLM、提示词) 核心是数据的准确度以及对应的解决方案(重排、知识库自动对 话-语义理解(每个人如何表达不一样，如何匹配到更准确的知识，上下文语义的修订、定期对其总结、模型微调来限定业务场 景、答案供给) b.幻觉的处理办法(只讲产品相关，如果需要了解技术方面的可以 简单提，方便定位问题，产品的解决方案为明确能力边界、实时 反馈与标注、用户纠错机制、用户交互机制、阙值控制、业务流 程优化) c.设计的重点是知识库和意图识别体系搭建 （3）到100AI重点解决问题 留存低(过于工具化，从被动到主动、人格化、触达场景单一) 蚂蚁以及智能客服做的不足的地方以及后续可能的优化方案 互动共创：现有AI产品迭代优化，重点解决准确率 |
| AI时代下商业模式创新 |
1.AI商业模式较互联网的变化：从注意力经济变为意图经济 2.意图经济和注意力经济的不同 案例：快手是如何抓住意图经济，做好全链路AI商业化布局 3.全球AI市场规模与增长预测 案例：AI PPT如何基于AI市场机会占领自己 一、AI时代商业模式的误区 AI不是工具，要以AI为核心构建新范式、新的引爆点 三、从三方面理解AI的商业模式 1.资源：独特的资源、数据、行业Know-how 1.1理解构建壁垒的资源分类 1.2评估商业模式资源的2个步骤和5个标准 1.3评估资源、价值和价值交换的关系 【互动思考】你们企业商业模式的资源禀赋是什么 2.AI时代的价值创新（以AI PPT为例结合方法论讲解） 2.1误区：要创造新的需求，而不是停留在产效率的提高 2.2AI时代的核心价值：如何用AI重构核心竞争力 （1）AI的能力带来的核心价值 （2）AI不能做什么 （3）AI带来新交付方式新增量的机会 （4）构建AI生态位的两种类型 案例1:同程加入AI生态圈和厂商、腾讯等合作 案例2:荣耀生态构建三阶段（资本市场对纯硬件的公司估值不友好，传音18倍，小米市盈率46倍） 案例3：夸克打造流量超级入口，定位AI超级框 2.3价值识别：发现商业价值（重点讲，结合案例讲方法论与实操关键经验，发现AI商业模式创新机会点） （1）价值识别框架（行业宏观机会、友商对标、用户行为→AI优化→体验提升→更多用户/数据→新变现场景） 案例：美团价值识别的方法论以及AI商业模式创新 案例：从AIGC应用市场的千亿规模细分占比，构建自己生态位 案例：拼多多Temu AI比价（核价）系统，为什么做，对业务的增量价值（内部独家，外部公开信息差不到） 总结1：国内外生态对比、国内典型的6种生态模式 总结2: 选对赛道要思考的6个问题 （2）AI独有的穿越技术表象的价值识别框架：生态嵌入平衡度 案例：快手如何将供应链、商家、广告主、服务商等多角色形成相互赋能、持续优化的商业系统 （3）识别核心价值的三大维度（战略定位、财务健康、组织韧性） （4）AI时代下价值的迁移：评估价值维度的变化（从信息-数字化-数智化、短期和长期、宏观和微观、AI能力评分卡） （5）价值公式=技术势能*场景密度/替换成本 （6）AI价值构建的三大问题思考（如何用AI重构行业利润分配？如何让用户成为数据/模型进化的参与者？如何设计「越用越聪明，越用越难离开」的生态？ （7）AI+、+AI各自的优劣势 3.价值交换 3.1AI商业模式图谱：B、C和底层大模型的商业模式以及优秀案例 3.2不同商业模式类型适用的场景以及优缺点（毛利率、客单价、竞争壁垒、可规模化、匹配产品阶段、性质、用户接受度） 案例1:订阅制+场景化的创新，商汤营销视频生成GMV增长94% 案例2:百度文新一言混合制（调用量+促成交易双模式），实现留存和收入双增长 案例3: Kimi的打赏制（订阅模式新的创新） 案例4:Ahalab打破Saas传统收费模式，按效果付费（也会分享未来效果付费+订阅的机制） 案例5：C.AI在订阅模式基础上新增游戏变现 其他：国外垂类案例，根据交付行业选取 举一反三总结：To B、To C以及软硬结合的收费模式以及成功关键 4.商业模式落地成功的4大经验分享：如何赢 共创：基于AI时代创新价值、价值识别框架和价值交换模式，设计你的AI商业模式（20min演示+10min展示） 四、从商业模式构建到落地三阶段的思维框架 1.阶段一：TPF（技术产品适配） 案例：技术和产品适配模型 2.阶段二：PMF（产品市场适配） 案例：PMF评估维度 3.阶段三：GTM（产品商业化） 案例：以字节智能投放为例进行三阶段讲解，重点讲商业化的飞轮 五、定价体系：决定收入上限 1.定价CVA模型，确定价格上、下限 2.基于竞品灵活调整价格 3.定价的维度 4.定价的五大战术 5.定价如何人群差异化定价 案例1：Jasper基于用户价值定价 案例2:以下是对《AI商业模式创新：AI革命下的价值迁移》课程的价值提炼： 6.做好定价价格感知，是胜负关键手 案例：Manus的积分 六、AI最佳商业模式案例对标（工具、企业软件、AIGC、电商案例）（2H） 案例1:LibLib在文生图蓝海且没有技术壁垒的情况下，收入做成国内第一，成功的关键是找到一个小到能让AI产生10倍效率，改变原有工作流即-编辑功能做深以及AIGC视频类商业化格局分析 总结：做好AI商业化的核心原则 案例2:芒果TV、腾讯等虚拟陪伴场景 案例3：快手整体AI商业全链路、生态布局 案例4:Manus 案例5:工具类AI PPT（全球第二）、WPS等工具类定价 案例6:“三国杀”阿里-夸克、腾讯-元宝、字节-豆包的商业化、产品差异 案例7:零售消费的商业化创新，Stitch Fix，留存比传统电商高三倍 案例8:AI CRM |
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AI定位实战 一、要干什么？行业、切入点选择（2.5H） 1.市场分析的三个评估指标以及AI带来的增量价值评估 2.方法论：大厂AI定位的方法论 案例：阿里夸克浏览器 2.竞品分析 1.利用DeepSeek竞品选择与定位 2.利用竞品分析工具和DeepSeek进行竞品功能和定位 3.AI赋能竞品分析报告 案例：智能客服 3.用户调研 1. 工具1:利用AI客户旅途找到AI机会点 案例：ChatBi的案例 2.利用DeepSeek辅助你进行问卷设计和用户洞察 3. AI调研的四象限方法论 案例：案例：AI PPT在红海中杀出重围，成为全球总榜第二 二、怎么干？具体业务模型（0.5H） 基于行业、友商和竞品进行定位 1.工具1:STP 2.工具2:4P 案例：智能客服的定位和业务模式选择 互动共创：找到业务和AI相结合的点 |
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AI产品规划 一、产品规划：分几步做？ 1.需求分析与决策 1.1方法论：值得不值得用AI做的判断的四象限判断法 1.2 工具：AI技术能力和业务问题交集 1.3 AI找寻的三原则 1.4 大模型技术选型（初值得不值得AI做、用哪种AI方式做？小模型、回归、聚类） 案例：医疗行业 二、需求排序 1.工具:需求排序——KANO模型（基于竞争） 2.需求价值量化（技术成本、业务收益、AI渗透率等维度进行成功率量化、AI和传统产品经理需求评估的异同、短、中和长期收益评估） 3.ROI计算器（含算力/标注/模型本身大小+梯度+优化器+激活） 案例：通义千问 互动共创：完成AI落地的产品规划 |
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6步落地一个AI产品 （MVP阶段） 一．产品方案设计 1.传统PRD和AI PRD撰写的区别 2.模型训练数据准备 2.1 模型收集与清洗 2.2 数据标注与处理 2.3 数据增强与变化 2.4 训练/验证/测试数据划分依据 案例：美团/58同程案例 3.模型的构建与验收 3.1 模型选择与设计 3.2 特征工程与处理 3.3 模型训练与优化 3.4 模型评估与验证：衡量一个模型是否可以被应用过程 案例：美团外卖 4.AI定位 案例：智能客服 5.AI产品结构 案例：智能客服 6.流程图设计 案例：支付宝 7.AI设计的核心：意图识别 7.1 意图识别落地的三个阶段 7.2 建立意图识别体系（意图分析-意图标注-意图分类） 案例：美团外卖意图识别 8.角色设计 案例：大厂角色设计模型 【互动共创】利用需求挖掘工具找到高价值的AI需求并完成模型的构建以及意图识别体系 |
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业务实战：AI效果评估 一AI时代和传统价值评估的不同 二、AI时代指标评估体系 1.AI对业务价值增量的短、中和长期指标预估（量化） 2.AI业务北极星指标制定的三原则以及误区 3.AI业务指标监控体系：衡量落地策略的好坏 3.1任务类指标体系 3.2对话类指标体系 4.基于指标优化数据 4.1异常分析的三个维度 4.2对话分析的三个维度 5.AI成本计算方式 共创：基于自己负责的业务场景，完成两个任务，一是短、中和长期指标评估，二是指标评估体系（20min练习+10min展示） |
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基于数据进行迭代优化 AI产品设计(以美团Al-agent或者360金融为例进行说明) 3.1第一步，提出算法需求(Al 1.0时代) 3.2第二步，加入系统反馈(Al 2.0时代) 3.2.1难点一：思考规划能力 3.2.2难点二：提高AI的执行能力(准确度以及幻觉处理) 案例：蚂蚁的智能客服对两大难点进行说明 从0到1的产品设计：MVP、业务需求、核心流程设计、产品架构设计 案例总结：单智能体设计架构、多智能体整体架构设计和多智能体系统工作流程 （2）从1到10重点讲解提高准确率提升20%的方法 a.影响准确率的关键要素(知识库、向量、LLM、提示词) 核心是数据的准确度以及对应的解决方案(重排、知识库自动对 话-语义理解(每个人如何表达不一样，如何匹配到更准确的知识，上下文语义的修订、定期对其总结、模型微调来限定业务场 景、答案供给) b.幻觉的处理办法(只讲产品相关，如果需要了解技术方面的可以 简单提，方便定位问题，产品的解决方案为明确能力边界、实时 反馈与标注、用户纠错机制、用户交互机制、阙值控制、业务流 程优化) c.设计的重点是知识库和意图识别体系搭建 （3）到100AI重点解决问题 留存低(过于工具化，从被动到主动、人格化、触达场景单一) 蚂蚁以及智能客服做的不足的地方以及后续可能的优化方案 互动共创：现有AI产品迭代优化，重点解决准确率 |
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AI时代下商业模式创新 1.AI商业模式较互联网的变化：从注意力经济变为意图经济 2.意图经济和注意力经济的不同 案例：快手是如何抓住意图经济，做好全链路AI商业化布局 3.全球AI市场规模与增长预测 案例：AI PPT如何基于AI市场机会占领自己 一、AI时代商业模式的误区 AI不是工具，要以AI为核心构建新范式、新的引爆点 三、从三方面理解AI的商业模式 1.资源：独特的资源、数据、行业Know-how 1.1理解构建壁垒的资源分类 1.2评估商业模式资源的2个步骤和5个标准 1.3评估资源、价值和价值交换的关系 【互动思考】你们企业商业模式的资源禀赋是什么 2.AI时代的价值创新（以AI PPT为例结合方法论讲解） 2.1误区：要创造新的需求，而不是停留在产效率的提高 2.2AI时代的核心价值：如何用AI重构核心竞争力 （1）AI的能力带来的核心价值 （2）AI不能做什么 （3）AI带来新交付方式新增量的机会 （4）构建AI生态位的两种类型 案例1:同程加入AI生态圈和厂商、腾讯等合作 案例2:荣耀生态构建三阶段（资本市场对纯硬件的公司估值不友好，传音18倍，小米市盈率46倍） 案例3：夸克打造流量超级入口，定位AI超级框 2.3价值识别：发现商业价值（重点讲，结合案例讲方法论与实操关键经验，发现AI商业模式创新机会点） （1）价值识别框架（行业宏观机会、友商对标、用户行为→AI优化→体验提升→更多用户/数据→新变现场景） 案例：美团价值识别的方法论以及AI商业模式创新 案例：从AIGC应用市场的千亿规模细分占比，构建自己生态位 案例：拼多多Temu AI比价（核价）系统，为什么做，对业务的增量价值（内部独家，外部公开信息差不到） 总结1：国内外生态对比、国内典型的6种生态模式 总结2: 选对赛道要思考的6个问题 （2）AI独有的穿越技术表象的价值识别框架：生态嵌入平衡度 案例：快手如何将供应链、商家、广告主、服务商等多角色形成相互赋能、持续优化的商业系统 （3）识别核心价值的三大维度（战略定位、财务健康、组织韧性） （4）AI时代下价值的迁移：评估价值维度的变化（从信息-数字化-数智化、短期和长期、宏观和微观、AI能力评分卡） （5）价值公式=技术势能*场景密度/替换成本 （6）AI价值构建的三大问题思考（如何用AI重构行业利润分配？如何让用户成为数据/模型进化的参与者？如何设计「越用越聪明，越用越难离开」的生态？ （7）AI+、+AI各自的优劣势 3.价值交换 3.1AI商业模式图谱：B、C和底层大模型的商业模式以及优秀案例 3.2不同商业模式类型适用的场景以及优缺点（毛利率、客单价、竞争壁垒、可规模化、匹配产品阶段、性质、用户接受度） 案例1:订阅制+场景化的创新，商汤营销视频生成GMV增长94% 案例2:百度文新一言混合制（调用量+促成交易双模式），实现留存和收入双增长 案例3: Kimi的打赏制（订阅模式新的创新） 案例4:Ahalab打破Saas传统收费模式，按效果付费（也会分享未来效果付费+订阅的机制） 案例5：C.AI在订阅模式基础上新增游戏变现 其他：国外垂类案例，根据交付行业选取 举一反三总结：To B、To C以及软硬结合的收费模式以及成功关键 4.商业模式落地成功的4大经验分享：如何赢 共创：基于AI时代创新价值、价值识别框架和价值交换模式，设计你的AI商业模式（20min演示+10min展示） 四、从商业模式构建到落地三阶段的思维框架 1.阶段一：TPF（技术产品适配） 案例：技术和产品适配模型 2.阶段二：PMF（产品市场适配） 案例：PMF评估维度 3.阶段三：GTM（产品商业化） 案例：以字节智能投放为例进行三阶段讲解，重点讲商业化的飞轮 五、定价体系：决定收入上限 1.定价CVA模型，确定价格上、下限 2.基于竞品灵活调整价格 3.定价的维度 4.定价的五大战术 5.定价如何人群差异化定价 案例1：Jasper基于用户价值定价 案例2:以下是对《AI商业模式创新：AI革命下的价值迁移》课程的价值提炼： 6.做好定价价格感知，是胜负关键手 案例：Manus的积分 六、AI最佳商业模式案例对标（工具、企业软件、AIGC、电商案例）（2H） 案例1:LibLib在文生图蓝海且没有技术壁垒的情况下，收入做成国内第一，成功的关键是找到一个小到能让AI产生10倍效率，改变原有工作流即-编辑功能做深以及AIGC视频类商业化格局分析 总结：做好AI商业化的核心原则 案例2:芒果TV、腾讯等虚拟陪伴场景 案例3：快手整体AI商业全链路、生态布局 案例4:Manus 案例5:工具类AI PPT（全球第二）、WPS等工具类定价 案例6:“三国杀”阿里-夸克、腾讯-元宝、字节-豆包的商业化、产品差异 案例7:零售消费的商业化创新，Stitch Fix，留存比传统电商高三倍 案例8:AI CRM |
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