工作坊:AI时代下的数据决策与案例分析
韩瞳
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《策略产品经理实践 1/2》作者
内容大纲
Part1:核心方法论
1. 不变量:AI产生前的核心方法论
     1.1 推荐策略基础框架
           核心框架:

推荐的本质:信息连接,底层是数学建模
1.2 四个能力模型
1.3 战术执行流程
罗盘设计:
  - KR(关键结果):要达成什么效果?
   - 驱动因素:哪些变量可以影响KR?
   - 可干预变量:我们可以改变什么?
   - 因果关系:A如何影响B?
产出:因果图
   - 策略设计与验证迭代:
   - 从因果图到策略:识别可干预变量 → 设计干预手段 → 预测效果
   - 验证框架:A/B测试 → 金标准评估 → 长期监测
2.  变量:AI产生后的趋势变化
    2.1 2025年:Agent元年
    关键拐点:
      - AI不再只是"工具",而是"员工"
      - Agent能独立解决数据分析问题
      - 个人助理入口争夺战开始
      金句:如果你还在学提示词,你已经落后了
    2.2 项目特征的变化

2.3 能力迁移方法论
      2.3.1 如何在陌生领域快速建立能力?
               识别不变量:哪些核心方法论可以复用?——主要是提升常识能力,了解数据生成逻辑
               · 叶子知识
               · 树干知识
     2.3.2 抓住主要矛盾
     2.3.3 搭班子、定战略、搭团队(含AI团队)

3. 核心金句
    3.1 扎实数学基础,是未来30年最重要的个人财富
    3.2 个人成长不设边界,组织管理边界清晰
    3.3 在不确定性中,确定性地提升自己的认知水平和职业技能

Part2.  案例分析与实战演练
4. 企业决策现状诊断
    问题1:缺乏假设驱动的科学决策机制
                 - 一线决策多为老板拍板
                - 追求短平快出成绩
                - 缺乏战略设计能力
    问题2:数据驱动 vs 数据佐证
                - 大多数企业用数据"佐证"已有决策
                - 少数企业用数据"驱动"决策
     案例对比:
5. 案例一:客户国际化项目
    5.1  背景:客户内容业务出海挑战
    5.2 框架应用:机会/能力/匹配分析
    5.3 关键工作:
          - 市场机会识别
          - 本地化能力评估
          - 用户-内容匹配策略
    5.4 成果与经验:
          - 方法论迁移的重要性
          - 数据驱动的决策框架
          - 快速试错的团队节奏
    5.5 互动问题:如果是你,会如何评估出海市场的优先级?
6. 案例二:客户短剧项目(15分钟)
    6.1 短剧作为新内容形态:
          - 市场爆发式增长
          - 用户行为独特(三秒定生死)
          - 商业模式差异大
    6.2 核心问题:
          - 为什么有些短剧前三秒就能留住用户,有些却不行?
    6.3 分析方法:
          - Good Case vs Bad Case文本分析
          - 开场钩子、视觉冲击、情绪唤醒、人物塑造的对比
    6.4 如何快速切入陌生领域?
          - 识别可迁移的方法论
          - 建立领域知识框架
          - 找到关键杠杆点
    6.5 互动问题:你所在行业有没有类似"三秒定生死"的关键节点?
7. 案例三:数据分析和因果推断实战demo(20分钟)
    7.1  为什么需要因果推断?
          - 核心问题:相关性 ≠ 因果性
          - 经典案例:
             · 冰淇淋销量 ↑ 溺水事件 ↑
             · 相关?是的
             · 因果?冰淇淋导致溺水?显然不是
             · 混淆因素:夏天(气温升高同时推高两者)
    7.2 因果推断的三层阶梯
7.3 因果图绘制方法
     - 基本元素:
        · 节点:变量(X、Y、Z...)
        · 边:因果关系方向(箭头)
        · 混淆因素:同时影响X和Y的变量
     - 案例:次日留存影响因素
8. 互动研讨:因果图实战
    8.1 练习任务:
          请针对你所在业务的一个核心指标,画出因果图。
    8.2 步骤引导:
          - 确定结果变量(Y):你想优化的核心指标是什么?
          - 列出所有可能的影响因素:有哪些变量可能影响Y?
          - 找出因素之间的因果关系:A如何影响B?
          - 标注混淆因素:哪些变量同时影响多个因素?
    8.3 分组讨论:
          - 3-4人一组
          - 每人分享一个因果图
          - 小组讨论:因果图是否合理?有没有遗漏的因素?
    8.4 代表分享:
          - 邀请2-3个小组代表分享
          - 点评与优化建议
9. 总结与转化
    9.1 方法论总:
          1) 罗盘设计:明确KR,找到驱动因素
          2) 因果图:厘清变量之间的因果关系
          3) 策略设计:识别可干预变量,设计干预手段
          4) 验证迭代:A/B测试验证假设
金句:只有提出正确的问题,才能得到正确的答案


构建(内容/服务的组织管理)
      ↓
连接(用户与内容的高效匹配)
      ↓
反馈(用户行为驱动系统优化)
能力
定义
为什么重要
 用户同理心
理解用户真实需求
产品方向正确的前提
产品架构能力
设计产品框架解决复杂问题
复杂业务的可扩展性
数据分析与因果推断
从数据中找因果
决策的科学性
模型理解能力
理解推荐系统边界
与算法团队平等对话
特征
AI前
AI后
迭代速度
 周级别
天级别
数据驱动
离线分析
 实时分析+AI洞察
跨领域知识
依赖人工积累
AI辅助快速学习
团队规模
大团队
小团队+AI员工
方式
过程
结果
传统决策
传统决策 | PM觉得用户需要 → 开发上线 → 数据不好 → 下线
浪费3个月
科学决策
假设用户需要 → 小流量灰度 → 假设不成立 → 调整假设
浪费2周
层级
 问题类型
能回答的问题
第一层
关联
观察:如果我看到X,Y会怎样?
第二层
干预
行动:如果我做X,Y会怎样?
第三层
反事实
想象:如果我当时没做X,Y会怎样?
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