以北极星指标为主线、设计产品指标体系
内容重点
- 确定所在行业、定义北极星指标
- 定义二级关联指标
- 定义关键指标
- To B/C 指标体系构建法
产品指标体系规划
以北极星指标为主线、设计产品指标体系和构建数据指标质量体系会先校准做法，再收束到课后的跟进动作
授课讲师：
卢海波 · 产品思维实战专家
适合对象
产品团队的核心骨干产品经理、产品总监
课程定位与主要问题
AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作，训练会围绕关键问题完成一轮方法校准
核心收益
- 先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
- 以北极星指标为主线、设计产品指标体系和构建数据指标质量体系会被串成一组可练习的AI应用
- 流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
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- 人工复核有抓手：通过数据治理工作、体系化提升数据质量相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排
课程背景与交付信息
产品指标是产品的生命体征，直接反映产品运行状态，是产品工作中的重镇。在产品经理进行指标体系规划时，往往会出现下列3大问题
指标与方向脱节：缺少对北极星指标的洞察，各种数据与产品方向、产品运行状态脱节
数据质量受限：数据零散、碎片化、口径不一直、难以对产品迭代、业务运行起到实际支撑
课程时间
1天
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01以北极星指标为主线、设计产品指标体系
02构建数据指标质量体系
03通过数据治理工作、体系化提升数据质量
04系统化应用数据
05全场总结 Q&A
课程大纲
构建数据指标质量体系
内容重点
- 数据质量决定了数据的价值，为获取高质量数据、必须做到
- 准确定义数据质量标准
- 全生命周期采集+质量监控
- 建立反馈闭环：多元校验质量
- 技术工具支持
通过数据治理工作、体系化提升数据质量
内容重点
- 数据治理工作是产品指标体系建设的唯一抓手
- 设定数据治理目标
- 定义治理优先级
- 搭建组织、确立规范
- 定义埋点规则
系统化应用数据
内容重点
- 数据在产品团队日常工作中具有广泛的应用场景和巨大的价值
- 定量分析：用数据验证假设
- A/B测试
- 漏斗分析
- 用户分群+针对性运营
开放式迭代数据能力
内容重点
- 数据越开放越有生命力，如何实现数据能力持续迭代升级
- 明确迭代的核心驱动力
- 建立动态监测机制：跟着业务走
- 建立外部反馈规则
全场总结 Q&A
内容重点
- 附录：本课程所使用的方法与工具清单
讲师介绍
卢海波
产品思维实战专家
前腾讯地图高级产品经理、迪士尼互联网业务总监。20年产品实战经验，原创433足球队方法论，累计培训400+场，擅长TO B/TO G商业化设计与产品需求管理，助力企业实现产品价值最大化
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