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陈博:基于IPD流程的产品上市与产品生命周期管理

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基于IPD流程的产品上市与产品生命周期管理
主讲老师:陈博
【课程背景】
在集成产品开发模式(IPD)下产品生命周期管理模式包括工作流程、工作内容及主要的活动,管理团队的设置及考核指标等。
公司对新产品创新的投资来自市场现有产品的利润,因此,努力优化产品上市后的生命周期管理就显得非常重要。从长远来看,对任何公司而言,不重视产品上市后的生命周期管理,对产品和收益缺乏关注,会给新产品创新和开发规划带来很大的风险,进而影响公司的业绩。因此,产品生命周期管理势在必行。但实际上,许多公司在产品发布后并没有指定专门的团队和负责人来具体管理某产品或产品线,而是采取抛过墙的方式,产品研发团队在产品上市后就全部交给公司的市场部门和销售部门进行统一的管理,进行市场策划、促销和销售。并且这类公司对产品的退市管理非常混乱,没有退市标准、退市决策不规范、退市的相关活动不协调、造成很多的物质积压和浪费,从而没有达到产品策划时预期的目标。
所谓产品生命周期管理(Product Life-CycleManagement,PLM),就是指从人们对产品的需求开始,到产品淘汰报废的全部生命历程。PLM是一种先进的企业信息化思想,它让人们思考在激烈的市场竞争中,如何用最有效的方式和手段来为企业增加收入和降低成本。
本课程就是针对采用IPD流程进行研发的企业如何进行产品上市管理和产品生命周期管理中遇到的各种问题进行深入解读的课程。
【课程收益和目标】
1.      基于IPD流程深入理解产品生命周期的概念和意义
2.      掌握甄别互联网产品生命周期的方法和依据
3.      深入剖析和拆解生命周期各个阶段的特点、战略导向、运营重点和相关核心关键指标和可能会遇到的各种坑
4.      梳理运营工作的总体流程和个环节要点,以及如何对运营动作的有效性进行验证的具体实操方法和理论。
5.      加深产品定位和差异化策略对于运营工作的重要性的认知
6.      结合受训公司产品线来去理解产品生命周期的管理思维体系
【课程安排】  3天(6小时/天)
【培训大纲】
一、产品生命周期管理的本质是什么——将产品推向市场,运营和销售
1.     产品运营和销售的区别和关联是什么?
2.     产品上市与生命周期管理在IPD中的位置
3.     产品上市营销的问题
Ø  产品方面的问题
ü  产品质量问题
ü  产品供应问题
ü  产品升级换代问题
Ø  营销工具方面的问题
ü  营销工具不完善
ü  工具没有满足营销需求
ü  工具与客户场景不匹配
Ø  营销工程师能力需提升
ü  识别客户价值
ü  不知道怎么传递产品价值
ü  IT系统缺乏或不完善
二、面向产品的上市:建设产品营销工具,让产品好卖
1.     构建产品上市的营销能力
Ø  产品与上市的关系
ü  弹药——产品、解决方案
ü  武器准备——MPP面向产品的上市
ü  目标选择——MTL面向客户的上市
Ø  基础理论:4P、4C、4S、4R、4V、4S
2.     MPP面向产品的上市:建设产品营销工具,让产品好卖
Ø  4P营销——产品是起点
Ø  MPP四步走:概念和计划阶段→开发阶段→验证阶段→发布阶段
Ø  营销过程质量管理三个市场评审点:MR1→MR2→MR3
Ø  营销工具分类
Ø  营销工具清单
Ø  产品上市团队管理
三、MTL面向客户的上市:以客户为中心,定义和优选细分客户
1.     4S营销首先关注消费者
2.     市场到线索
Ø  市场洞察
Ø  市场管理五个阶段
Ø  联合创新
Ø  销售运营和赋能
Ø  营销活动
四、产品定价:客户负担得起、企业有利润、价格有竞争力
1.     产品定价的本质是商业模式的设计——道
2.     产品定价和营销的关系
3.     常见的各种定价方法——术
4.     产品定价流程
五、生命周期管理:通过产品运营,达成商业目标
1.     产品生命周期与经济环境的关系
2.     什么是产品生命周期
3.     为什么要关注是产品生命周期
Ø  产品生命周期越来越短
Ø  要审时度势,不同阶段做出不同的判断与决策
Ø  产品生命周期的不同阶段需要不同的市场营销、财务、制造、采购和人事策略
4.     产品生命周期不同阶段企业的侧重点
Ø  投入期什么最重要:创新能力
Ø  成长期什么最重要:销售
Ø  成熟期什么最重要:利润
Ø  衰退期什么最重要:成本
5.     产品生命周期管理与波斯顿矩阵
6.     产品生命周期管理与创新扩散曲线
7.     运营绩效管理
8.     产品研发维护
9.     产品终止管理
10.  产品生命周期管理团队
11.  ……
六、产品生命周期各阶段详解(特点、策略、数据指标、误区等)
1.      引入期:前途莫测
Ø  特点
ü  想的多做的快
ü  前途方向迷茫
ü  用户对产品陌生
ü  用户增长缓慢
ü  产品简单粗糙
Ø  战略重点:活下来
ü  寻找有价值的需求;
ü  打造更好的解决方案,完成1.0版本;
ü  获取种子用户;
ü  通过反馈和数据验证需求和功能;
ü  决策下一步(优化迭代回滚重选)
Ø  1.0版本的必备功能
ü  核心功能——根据有价值的需求给的解决方案;
ü  系统消息——内容推荐、通知、关系链,用户的联动;
ü  意见反馈——在引入期重要,是种子用户的验证反馈。
ü  版本自升级——提示用户升级。
Ø  数据指标
ü  留存率:看对用户的吸引力、价值。留存率表明需求没价值或解决方案不对。
ü  转化率:看多个功能及解决方案间,用户比较喜欢哪个。
Ø  陷阱
ü  充分论证需求的价值: 杜绝“拍脑袋、拍大腿、拍屁股”,论证不充分;
ü  专注核心功能: 专注解决核心需求;
ü  慎选种子用户: 种子用户重在质量,要精准拉目标用户,否则反馈是错误的。
2.      成长期:欣欣向荣
Ø  特点:产品得到验证—用户开始熟悉产品—发展增速最快—产品更新迭代快—重市场运营推广—竞争者纷纷加入。
Ø  战略重点
ü  拉新用户——投资人关心是否高速增长
ü  塑造品牌知名度和用户口碑
ü  留住用户(建立关系、沉淀内容)——让用户与人、内容建立关系;让用户贡献内容
ü  探索商业模式      
Ø  数据指标
ü  新增用户
ü  (新)用户增长率
ü  留存率:此阶段最重要指标,分析留不住用户的原因
ü  渠道质量:钱应当向哪个渠道“砸”
Ø  陷阱
ü  成长期的假象——要看留存率,防止“羊毛党”
ü  快速迭代——竞争对手会起来,尽快占领市场
ü  建立竞争门槛——争取形成护城河
ü  聪明的砸钱——砸钱到目标客户
Ø  成长期案例
3.      成熟期:中年危机
Ø  特点:产品核心功能稳定—用户量稳定波动—竞争格局固化—产品提升用户体验
Ø  战略重点
ü  商业利益最大化 必须要赚钱
ü   活跃老用户(产品+运营)
ü  争取新用户
ü  寻找新的业务方向(业务相关性)
Ø  对应的公司融资发展阶段:对应C轮及以后。
Ø  数据指标
ü   大盘用户
ü  活跃度(时长、频次)
ü  留存率
ü  营收利润
Ø  陷阱
ü  警惕惰性和惯性
ü  主动求变求新
ü  商业化切记杀鸡取卵——不能影响用户核心功能操作
Ø  成熟期案例
4.      衰退期:苟延残喘
Ø  特点:产品失去活力—有更好的竞品出现—用户流失明显—市值大幅下降、退市—公司节省开支、裁员
Ø  战略重点
ü  减少用户流失(原因+措施)
ü  流失用户召回
ü  寻找创新积极转型
Ø  数据指标
ü   大盘用户
ü  留存率
ü  流失用户召回率
ü  营收利润
Ø  陷阱
ü  放弃治疗
ü  榨取最后一滴油
ü  怠慢最忠实的用户——不能怠慢死忠用户
Ø  衰退期案例:(此阶段要学会变化、学会转型)
5.      产品生命周期策略总结
Ø  试快稳撤
Ø  产品的生命周期---产品层次
Ø  产品的生命周期---运营走向
Ø  营销组合方向
6.      如何甄别产品生命周期
Ø  用户曲线
Ø  产品及市场信息
Ø  类比判断法
七、比增长更重要的是产品定位
1.  客户问题解读:产品品种过多,市场覆盖度高但缺少精品爆款
2.   比用户增长更重要的是产品定位
Ø  什么叫定位及其重要性
Ø  抛开数字背后的真相→产品价值和定位
3.   几种不同的定位方法
Ø 细分市场定位
Ø 心智定位
Ø 战略曲线定位
Ø 象限图定位
Ø ……
4.   不停的调整定位,就是在不停的调整你的增长策略
八、用户生命周期与相关指标
1.      鲸鱼模型:用户生命周期及净值管理
Ø  鲸鱼模型
Ø  如何让用户生命周期净值最大化
Ø  用户生命旅程
2.      不同阶段的用户运营重点是什么?
Ø  激活
Ø  转化
Ø  留存
Ø  唤醒
Ø  召回
3.      AARRR海盗模型及相关数据指标详解
Ø  拉新
Ø  激活
Ø  留存
Ø  支付
Ø  传播
Ø  数据指标体系与增长飞轮
ü  用户数据
ü  行为数据
ü  产品数据
4.      如何选择指标
Ø  好的指标,应该是比率
Ø  根据业务重点找核心指标
5.      虚荣指标和北极星指标
Ø  什么是虚荣指标和北极星指标
Ø  不同产品有不同的北极星指标
Ø  北极星指标的原则
Ø  北极星指标相关产品案例
九、用户留存指标详解
1.      留存指标是产品所有指标中最重要的一个指标!
2.      不管获客怎么样,留存率会改变累积用户的斜率
3.      RARRA模型突出了用户留存的重要性
4.      RARRA模型的真正的价值
Ø  实现二次购买/复购,拉长用户的生命周期
Ø  实现交叉购买
Ø  实现低成本的拉新获客
5.      留存率累计效应差距巨大
6.      留存和用户生命周期、收入的关系
7.      留存的几种算法
Ø  用户属性
Ø  时间维度
8.      留存分析模型一:Cohort Analysis
Ø  新老用户同期群分析(Cohort Analysis)方法
ü  如何绘制同期群数据表
ü  如何分析同期群的数据:横向、纵向
ü  为什么要区分新、老用户
ü  留存用户的颗粒度拆分及黏性指标分析
ü  DAU/MAN:用户黏性指标分析
Ø  用户分层模型:RFM
ü  什么是R/F/M
ü  RFM→FMR→FMP
ü  RFM的优点和局限性
ü  RFM的深层问题
9.      留存分析模型二:渠道同期群分析方法
10.   留存分析模型一:产品功能留存矩阵
Ø  分析了解各个功能的价值
Ø  找到各个功能的提升空间
Ø  通过功能优化来整体提升用户留存
案例:咪咕音乐:如何找到影响留存率的最关键核心指标以及如何设计优化方案
Ø  找到提升用户留存率的关键点(Magic Number)
思考题:假设收藏功能对于留存率的重要性是显著的,那么你打算怎样优化收藏功能呢?从哪几个维度或方法进行优化
十、常见问题探讨
1.      MPP和MTL如何配合
2.      市场和销售是否要分离
3.      市场部通常有哪些职责?
4.      销售团队执行什么流程?
5.      PDT与LMT是否可以合并?
6.      PDT与LMT如何配合?

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