一、数据产品规划方法论与有效对标

1. 数据产品规划方法论

(1) 开营、流程及课程介绍

(2) 物流行业数据产品经理必备的6步方法论：对标、挖掘、筑基、塑器、验效、迭代

① 数据产品生命周期管理

② 业务目标拆解与北极星指标定义

③ 产品规划文档模板解析

(3) 【案例】京东物流仓配一体化服务规划——如何通过数据驱动“211限时达”履约率提升

(4) 【个人】构建本业务的产品规划文档及核心指标预警看板

2. 物流数据指标体系设计

(1) 如何用OSM模型构建业务指标体系

① O：如何确定北极星指标

② S：如何通过UJM模型梳理流程

③ M：如何选用合适指标进行度量

(2) 【案例】京东物流：亚洲一号智能仓指标体系——库存周转率、分拣效率、设备故障率联动监控

(3) 【案例】如何确定打车业务的北极星指标及构建指标体系

3. 训练营实战任务（一）：对标

(1) 个人及团队实战任务

① 完成本组产品规划文档的优化及设计

② 按照课程框架进行优化及调整

③ 讲师点评

(2) 【个人】产品规划文档有哪些必备要素

(3) 【团队】设计完成本业务的产品规划文档

二、从数据需求到有效挖掘

1. 数据需求分析实战

(1) 课程回顾

(2) 需求优先级评估RICE法则

(3) PRD文档核心要素（含模板）

(4) 需求沟通如何让业务信任你？做好业务衔接的“四步梳理法”

① 如何用用户意识梳理需求

② 如何用清单革命梳理流程

③ 如何用三板斧梳理关系

④ 如何用戴明环梳理执行

(5) 【案例】德邦快递异常件预警系统PRD——破损率阈值设定与自动化理赔流程设计

(6) 【案例】网易邮箱团队如何用四步梳理法节省80%需求处理时间

(7) 【案例】阿里如何通过三板斧实现业技融合

2. 用分析框架有效挖掘需求

(1) 分析框架的运用及实战

① 按要素、按维度、按流程拆解问题的秘诀

② 如何用分析框架快速定位并解决问题

③ 案例：某物流公司退货率比高，如何通过Excel拆解分析完成原因诊断

④ 数据波动的正常、异常及波动阈值的判断方法

(2) 【案例】美团外卖如何用分析框架诊断产品注册转化率低的具体原因

3. 训练营实战任务（二）：挖掘

(1) 团队实战任务

① 完成本组产品需求文档的优化及设计

② 按照课程框架进行优化及调整

③ 讲师点评

(2) 【个人】当前的产品需求文档有哪些待优化点？

(3) 【团队】完成本业务场景下实用的数据产品需求文档

三、从数据思维到强化中台

1. 数据分析思维进阶

(1) 课程回顾

(2) 物流数据业务诊断方法论：描述-诊断-预测-决策

① 量化思维：如何用数据丈量一切？

② 对比思维：数据波动，是否一定属于异常情况？

(3) 【案例】菜鸟末端配送漏斗分析——从“预约成功”到“签收完成”的流失归因

(4) 【案例】某物流行业双十一订单量环比下滑，如何用对比三板斧确认真实原因

2. 数据中台打造

(1) 数据中台架构设计与数据产品经理的关系

① 强中台的必备3要素：链路、闭环、业务

② 中台赋能产品实战：数据服务化开发、治理效果量化

(2) 【案例】京东物流亚洲一号仓的“货-车-人”数据融合架构，降低调度响应时间40%

3. 训练营实战任务（三）：筑基

(1) 团队实战任务

① 根据本组确认的课题，进行有效拆解

② 结合本组数据和分析方法，进行有效处理

③ 讲师点评

(2) 【个人】如何用分析思维本业务实际难题

(3) 【团队】如何用数据方法处理海量数据

四、从分析实战到可视化呈现

1. Excel分析实战

(1) 课程回顾

(2) 常用的分析方法及实际运用

① 数据推导：归纳、演绎分析

② 数据处理：对比、留存、聚类分析

③ 数据挖掘：相关、回归、路径分析

(3) 【案例】如何用留存分析找到用户停留时长减少的真实原因

(4) 【案例】如何通过路径分析挖掘用户的真实诉求

2. 数据可视化实战

(1) 图表的种类及具体用途

① 折线图、环形图、堆积柱状图、雷达图、气泡图等及各自应用场景

② 描述、诊断、预测等主题各自适用的图表

(2) 【案例】某企业线上构建业务仪表盘实现业绩增长

(3) 【团队】如何针对本组实际问题，完成分析并输出分析报告

3. 训练营实战任务（四）：塑器

(1) 个人及团队实战任务

① 完成本组业务数据分析

② 按照课程框架完成本组业务可视化仪表盘

③ 讲师点评

(2) 【案例】什么样的报告才有说服力

(3) 【案例】如何用图才能实现有效的业务洞察

五、从AI提效到Agent实战

1. 如何用AI进行数据分析

(1) 课程回顾

(2) 如何用AI进行海量数据处理，业务诊断并输出分析框架

(3) 如何用AI输出分析结果及可视化效果

(4) 用AI完成业务洞察

(5) 人人都是产品经理：用AI做流程图、甘特图、用户旅程图

(6) 人人都是顾问专家：用AI做桑葚图、思维导图、图标集合

(7) 【案例】用专家团输出一份高质量物流大客户客户分析报告

(8) 【案例】AI+工作流，定制一份高净值客户营销话术

2. 打造物流行业专属Agent

(1) 智能体工作流设计

① 用Coze打造基础工作流

② Coze+DeepSeek打造智能体

(2) 人机协同验收机制

① 精通AI的产品经理，一天的工作日常究竟什么样

② 如何用DeepSeek创建一套AI化的工作成果

(3) 【案例】仓储机器人调度系统——从需求分析到PRD输出的全流程分组实战

3. 训练营实战任务（五）：验效&迭代

(1) 个人及团队实战任务

① 完成本组的物流智能体

② 按照课程框架完成本组业务智能体

③ 讲师点评

(2) 【个人】快速上手本业务工作流

(3) 【团队】物流数据产品经理智能体制作