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《产品全生命周期管理:从市场洞察到产品闭环》

课程背景

产品的成功不是偶然,而是对全生命周期每个环节的精准把控。

许多企业的产品困境源于"片段式管理":市场调研与产品设计脱节、开发过程缺乏测试闭环、上线后运营乏力、产品老化却不知何时退市……每个环节看似都在做,但缺乏全局视角和系统方法,导致产品要么"生而不养",要么"养而不优"。

真正优秀的产品管理者,必须具备全生命周期思维:在市场调研阶段就考虑后续运营,在产品设计时预埋数据埋点,在开发测试中验证市场假设,在运营中持续迭代,在产品衰退期果断决策……每个环节环环相扣,形成完整的管理闭环。

本课程系统梳理产品从 0 到 1、从 1 到 N、从 N 到终结的完整生命周期,提供每个阶段的方法论、工具包、决策模型与实战案例,帮助产品经理、业务负责人建立端到端的产品管理能力,打造真正有生命力的产品。

课程收获

1.建立全局观:理解产品全生命周期七大阶段的逻辑关系,掌握阶段间的衔接机制

2.掌握方法论:获得每个阶段的核心方法、分析工具、决策框架(15+ 工具模型)

3.提升决策力:学会在关键节点做出正确判断(是否立项?何时上线?如何迭代?何时下市?)

4.输出管理体系:为本企业/产品线设计全生命周期管理流程与制度框架

课程对象

l产品经理、产品总监

l业务负责人、事业部负责人

l研发经理、项目经理

l市场/运营负责人

l创新项目团队

课程大纲(2-3 天)

Day 1:从市场到设计(产品 0→1)

上午:模块一 - 市场调研:洞察真实需求(9:00-12:00,3h)

1.1 市场调研的三层目标(30 分钟)

目标 1:验证市场机会(市场够不够大?)

l市场规模测算:TAM/SAM/SOM 模型

l增长趋势分析:市场处于什么阶段?

l案例:某 SaaS 企业的市场规模评估失误

目标 2:洞察用户需求(用户要什么?为什么?)

l表层需求 vs 深层动机

l真需求 vs 伪需求的识别

l案例:小米早期如何发现发烧友需求

目标 3:分析竞争格局(我们有什么机会?)

l竞争对手分析框架

l差异化机会识别

l案例:钉钉如何在企业协作市场突围

1.2 市场调研四大方法(90 分钟)

方法 1:桌面研究(Desk Research)

l数据源:行业报告、公开数据、竞品官网

l工具:波特五力模型、PEST 分析

l输出:行业全景图、竞争格局图

l实战练习(15 分钟):某行业竞争格局分析

方法 2:用户访谈(User Interview)

l访谈对象选择:极端用户 vs 典型用户

l访谈技巧:

¡问行为,不问观点("你上次怎么做的"vs"你觉得如何")

¡深挖动机:5 个 Why 追问法

¡观察非语言信息

l常见误区:访谈变推销、问题诱导性强

l话术模板:用户访谈大纲示例

l案例:某 App 如何通过访谈发现核心痛点

方法 3:问卷调查(Survey)

l适用场景:需要量化验证假设时

l问卷设计原则:

¡问题清晰无歧义

¡选项互斥且完备

¡避免诱导性问题

l样本量与置信度

l工具:问卷星、金数据

l案例:某消费品品牌的用户画像调研

方法 4:数据分析(Data Analysis)

l数据来源:自有数据、第三方数据、爬虫数据

l分析维度:用户行为、使用频率、转化路径

l工具:Google Analytics、神策、埋点分析

l案例:某电商平台通过数据发现隐藏需求

茶歇 10:30-10:45

1.3 需求分析与优先级排序(45 分钟)

需求分类框架:KANO 模型

优先级排序:价值-成本矩阵

需求池管理

l需求来源:用户反馈、市场趋势、竞品分析、内部创新

l需求评估:价值、成本、紧急度、战略匹配度

l需求决策:立项评审会机制

实战工作坊(30 分钟):

l场景:某企业收集了 50 个需求

l任务:用 KANO+价值成本矩阵筛选出 Top 10

l输出:需求优先级清单

1.4 输出:市场机会报告(MRD)(15 分钟)

MRD 核心内容:

1.市场概况:规模、增长、趋势

2.用户洞察:目标用户、核心痛点、使用场景

3.竞争分析:主要竞品、差异化机会

4.机会判断:是否值得做?为什么?

5.风险提示:市场风险、竞争风险、技术风险

模板提供:MRD 标准模板

午餐 12:00-13:30

下午:模块二 - 产品设计:从需求到方案(13:30-18:00,4.5h)

2.1 产品定位与战略(45 分钟)

产品定位三要素

1.目标用户:服务谁?(用户画像)

2.核心价值:解决什么问题?(价值主张)

3.差异化:为什么选我?(竞争优势)

定位表达公式:"对于[目标用户],我们的[产品]是[品类],它能[核心价值],不同于[竞品],我们[差异化优势]"

案例分析:

lUber:"对于需要便捷出行的都市人群,Uber 是移动叫车服务,它能随时随地呼叫车辆,不同于传统出租车,我们提供更好的体验和透明计价"

l钉钉:"对于中小企业,钉钉是移动办公平台,它能提高组织协同效率,不同于微信,我们专为企业场景设计"

实战练习(20 分钟):为某产品撰写定位陈述

2.2 功能设计与信息架构(60 分钟)

功能列表设计:用户故事(User Story)

l格式:"作为[角色],我想要[功能],以便[目的]"

l案例:

¡作为电商用户,我想要收藏商品,以便后续购买

¡作为卖家,我想要查看销售数据,以便优化运营

信息架构设计(IA)

l什么是 IA:产品的结构与导航体系

l设计方法:卡片分类法

l工具:XMind、ProcessOn

l实操(30 分钟):为某 App 设计信息架构图

交互流程设计

l用户路径图(User Flow)

l关键场景的交互设计

l案例:电商购物流程优化前后对比

茶歇 15:00-15:15

2.3 原型设计与需求文档(90 分钟)

原型设计工具与方法

l低保真原型(Lo-Fi):纸面草图、线框图

¡工具:墨刀、Axure、Figma

¡适用:早期快速验证

l高保真原型(Hi-Fi):接近真实产品

¡适用:向开发交付、向投资人演示

PRD(产品需求文档)结构

PRD 撰写原则

l清晰:开发看懂,测试能测

l完整:覆盖所有场景(正常+异常)

l可追溯:需求来源与优先级

l可验证:明确验收标准

实战工作坊(60 分钟):

l场景:某功能的 PRD 撰写

l任务:绘制原型 + 撰写需求说明

l小组互评:找出遗漏与模糊点

2.4 设计评审与需求冻结(45 分钟)

设计评审会议制(PRD Review)

l参与方:产品、设计、开发、测试、运营

l评审内容:

¡需求合理性(是否符合用户需求?)

¡方案可行性(技术能实现吗?)

¡开发成本(工作量评估)

¡测试覆盖(如何验证?)

需求变更管理

l原则:需求冻结后,原则上不改(降低开发风险)

l例外:重大 bug、战略调整、不可抗力

l流程:变更申请 → 影响评估 → 评审决策

案例:某产品因频繁改需求导致延期的教训

2.5 输出文档与交付物(30 分钟)

阶段交付物清单:

o产品定位文档

o功能清单(Feature List)

o信息架构图(IA)

o交互原型(Prototype)

oPRD(产品需求文档)

o数据埋点需求

o验收测试用例(初稿)

文档管理建议:

l版本控制:每次更新标注版本号

l权限管理:核心文档限定访问范围

l存档备份:项目结束后归档

Day 1 总结与答疑(17:45-18:00)

Day 2:从开发到上线(产品 1→N)

上午:模块三 - 产品开发:项目管理与质量控制(9:00-12:00,3h)

3.1 开发模式选择(30 分钟)

瀑布式 vs 敏捷开发

敏捷开发核心概念

lSprint(迭代):1-2 周为一个周期

lDaily Standup(每日站会):15 分钟同步进度

lSprint Review(迭代评审):演示成果

lSprint Retrospective(复盘):持续改进

案例:某互联网公司的双周迭代实践

3.2 开发过程管理(90 分钟)

3.2.1需求拆解与任务分配(30 分钟)

lStory Point 估算:复杂度评估

l任务看板(Kanban):待办-进行中-已完成

l工具:Jira、Teambition、飞书项目

3.2.2开发进度跟踪(30 分钟)

l燃尽图(Burn Down Chart):剩余工作量可视化

l风险预警:进度延迟、技术难点、资源不足

l沟通机制:

¡每日站会:同步进度,暴露问题

¡周会:阶段性回顾

¡异常升级:卡点问题及时上报

3.2.3跨团队协作(30 分钟)

l产品与开发:需求澄清、方案评审

l产品与设计:UI 走查、交互优化

l产品与测试:用例评审、Bug 优先级判断

l产品与运营:上线准备、运营素材

实战场景演练(20 分钟):

l模拟:开发过程中突发技术难题,导致延期

l任务:作为产品经理如何应对?

l讨论:方案调整 vs 延期上线 vs 分期发布

茶歇 10:30-10:45

3.3 技术债务管理(30 分钟)

什么是技术债务

l定义:为快速上线而妥协的技术方案,未来需要"还债"

l案例:某产品为抢时间上线,代码质量差,后续维护成本高

技术债务的平衡

l何时可以"借债":MVP 验证、市场窗口期

l如何"还债":迭代中预留重构时间

l红线:不能触碰的技术底线(安全、性能)

产品经理的角色

l理解技术债务的代价

l与技术团队共同决策

l在路线图中安排重构时间

3.4 质量管理体系(30 分钟)

质量保障的三道防线

1.开发自测:开发完成后自己测试基本功能

2.测试团队:专业测试,覆盖各种场景

3.产品验收:产品经理验收,确保符合需求

测试类型

l功能测试:功能是否正常

l性能测试:响应速度、并发能力

l兼容性测试:不同设备、浏览器

l安全测试:漏洞扫描、渗透测试

l用户体验测试:真实用户试用

Bug 管理

lBug 分级:致命/严重/一般/优化建议

l修复优先级:紧急度 × 影响范围

l回归测试:修复后再次验证

午餐 12:00-13:30

下午:模块四 - 产品测试与上线准备(13:30-18:00,4.5h)

4.1 测试策略与用例设计(60 分钟)

测试用例设计方法

l等价类划分:输入数据分类测试

l边界值分析:测试临界值

l场景法:模拟真实使用场景

l错误推测:根据经验猜测可能出错的地方

验收测试(UAT)

l定义:产品经理或业务方的最终验收

l验收标准:对照 PRD 逐项检查

l验收报告:问题清单、是否通过

案例:某 App 测试用例库示例

实战练习(30 分钟):

l场景:某登录功能

l任务:设计测试用例(至少 15 个)

l覆盖:正常、异常、边界、性能

4.2 灰度发布与 AB 测试(60 分钟)

什么是灰度发布(Gray Release)

l定义:先向小部分用户发布,验证无误后全量

l策略:

¡按比例:1% → 5% → 10% → 50% → 100%

¡按白名单:内部员工 → 种子用户 → 全量

¡按地域:某个城市试点

灰度发布的价值

l降低风险:出问题影响范围小

l快速验证:真实环境测试

l平滑切换:给团队反应时间

AB 测试(A/B Testing)

l定义:同时运行两个版本,对比效果

l典型场景:

¡按钮颜色:红色 vs 蓝色,哪个点击率高?

¡文案对比:"立即购买"vs"加入购物车"

¡推荐算法:算法 A vs 算法 B

l样本量计算:需要多少用户才有统计意义?

l工具:Google Optimize、自建 AB 平台

案例:某电商 App 通过 AB 测试提升转化率 30%

茶歇 15:00-15:15

4.3 上线准备与 Go-Live Checklist(60 分钟)

上线前检查清单(Go-Live Checklist)

技术准备

o代码部署完成,配置正确

o数据库迁移/初始化完成

o服务器性能测试通过

o监控告警配置完成

o灾备方案就绪

内容准备

o产品文案、图片、视频就绪

o帮助文档、FAQ 完善

o隐私政策、用户协议更新

运营准备

o运营方案制定

o推广素材准备

o客服培训完成

o应急预案就绪

团队准备

o上线值班安排(7×24 小时)

o问题上报流程明确

o回滚方案演练

实战工作坊(30 分钟):

l任务:为某产品上线制定 Checklist

l小组汇报与讲师点评

4.4 上线决策与风险管理(45 分钟)

上线决策评审会

l参与方:产品、技术、测试、运营、管理层

l决策维度:

¡功能完成度(是否达到上线标准?)

¡测试覆盖度(是否充分测试?)

¡风险评估(最坏情况是什么?)

¡市场时机(现在上线合适吗?)

Go / No-Go 决策

lGo(上线):条件满足,按计划发布

lNo-Go(延期):存在重大风险,需要推迟

lGo with Risks(有条件上线):已知风险,但可接受

上线应急预案

l监控指标:错误率、响应时间、用户投诉

l回滚标准:什么情况下立即回滚?

l回滚流程:谁决策?多久完成?

l沟通预案:如何向用户、媒体解释?

案例:某 O2O 平台上线事故及应急处理

4.5 产品发布与Launch(30 分钟)

发布流程

1.灰度发布(1%-5%-10%)

2.实时监控(关键指标)

3.用户反馈收集

4.快速修复(Hot Fix)

5.全量发布

发布沟通

l内部沟通:全员邮件、内部宣讲

l外部沟通:

¡用户公告:更新日志、新功能介绍

¡媒体发布:新闻稿、发布会

¡社交媒体:官方微博/微信

版本命名规范

l大版本(Major):1.0、2.0(重大功能)

l小版本(Minor):1.1、1.2(功能迭代)

l修复版本(Patch):1.1.1、1.1.2(Bug 修复)

Day 2 总结与答疑(17:45-18:00)

Day 3:从运营到下市(产品成长与退出)

上午:模块五 - 产品运营:数据驱动增长(9:00-12:00,3h)

5.1 产品运营的核心指标体系(60 分钟)

AARRR增长模型

北极星指标(North Star Metric)

l定义:最能反映产品核心价值的单一指标

l案例:

¡Facebook:月活用户数(MAU)

¡Airbnb:订单完成数

¡Slack:发送消息数

l如何找到你的北极星指标?

数据仪表盘(Dashboard)搭建

l核心指标实时监控

l异常预警机制

l工具:Tableau、Power BI、神策

实战练习(20 分钟):

l场景:某在线教育产品

l任务:设计核心指标体系

l确定北极星指标

5.2 用户增长策略(60 分钟)

5.2.1获客(Acquisition)策略

l渠道分类:

¡付费渠道:广告投放、KOL 合作

¡免费渠道:SEO、内容营销、社交媒体

l渠道效果评估:ROI、转化率、留存质量

l案例:某 App 的多渠道获客实践

5.2.2激活(Activation)策略

l新手引导(Onboarding)优化

¡降低首次使用门槛

¡Aha Moment(啊哈时刻):让用户快速体验核心价值

l案例:Dropbox 的"邀请 5 个好友送空间"

5.2.3留存(Retention)策略

l留存分析:

¡留存曲线:哪天流失最严重?

¡流失原因分析:用户为什么走?

l提升留存的方法:

¡Push 通知:精准推送,不骚扰

¡邮件营销:唤醒沉睡用户

¡产品优化:解决核心痛点

l案例:某社交产品如何将留存从 20% 提升到 40%

5.2.4变现(Revenue)策略

l商业模式:广告、订阅、交易抽佣、增值服务

l付费转化漏斗:免费用户 → 试用 → 付费

l定价策略:

¡免费增值(Freemium)

¡分层定价(Tiered Pricing)

¡动态定价

l案例:Spotify 的免费+付费模式

茶歇 10:30-10:45

5.3 产品迭代与优化(60 分钟)

数据驱动的迭代决策

l用户反馈收集:

¡应用商店评价

¡客服工单

¡用户访谈

¡NPS 调研

l数据分析发现问题:

¡哪个功能使用率低?

¡哪个页面跳出率高?

¡哪个流程转化率差?

迭代优先级排序

lICE 评分模型:

¡Impact(影响):对目标指标的影响

¡Confidence(信心):成功概率

¡Ease(容易度):实施难度

¡得分 = (I + C + E) / 3

快速验证:MVP 迭代

l最小化实现 → 上线观察 → 数据验证 → 决策(继续/优化/砍掉)

l案例:某功能从 MVP 到完整版的演进

实战工作坊(30 分钟):

l场景:某产品有 10 个待优化项

l任务:用 ICE 模型排序,确定迭代计划

l小组汇报

午餐 12:00-13:30

下午:模块六 - 产品成熟期管理(13:30-15:30,2h)

6.1 产品生命周期曲线(30 分钟)

四个阶段特征

如何判断产品处于哪个阶段?

l看增长率:月环比增速

l看市场渗透率:还有多少潜在用户

l看竞争态势:是蓝海还是红海

6.2 成熟期的运营策略(60 分钟)

精细化运营

l用户分层运营:

¡RFM 模型:最近购买、购买频率、购买金额

¡用户分群:活跃用户、沉默用户、流失用户

¡差异化策略:不同用户不同运营动作

提升 LTV(用户生命周期价值)

lLTV 公式:LTV = ARPU(客单价) × 留存周期

l提升方向:

¡提高客单价:交叉销售、向上销售

¡延长留存:提升产品粘性

降低 CAC(获客成本)

l优化获客渠道

l提升转化率

l提高自然增长(口碑、推荐)

健康度指标:LTV/CAC 比值

l比值 < 1:赔钱买用户,不可持续

l比值 = 1-3:勉强盈亏平衡

l比值 > 3:健康的商业模式

案例:某 SaaS 产品的精细化运营实践

6.3 竞争策略与防御(30 分钟)

竞争情报收集

l竞品动态监控

l用户流向分析:为什么用户选择竞品?

差异化竞争

l功能差异:我有你没有

l体验差异:我比你好用

l价格差异:我比你便宜(或更高端)

l品牌差异:用户认知

护城河构建

l网络效应:用户越多,价值越大(社交产品)

l规模效应:成本随规模下降(电商)

l数据壁垒:数据积累形成竞争优势(推荐系统)

l品牌壁垒:用户心智占领

案例:美团如何在千团大战中胜出

茶歇 15:30-15:45

下午:模块七 - 产品下市与退出管理(15:45-18:00,2.25h)

7.1 产品衰退的信号识别(30 分钟)

衰退信号

l用户数持续下降(连续 3 个月)

l活跃度下降(DAU/MAU 下滑)

l收入下降,成本上升

l团队士气低落,人员流失

l市场被替代品冲击

衰退原因分析

l内部原因:

¡产品老化,跟不上需求变化

¡技术债务积累,维护成本高

¡团队失去创新动力

l外部原因:

¡市场饱和,增长空间耗尽

¡竞品冲击,失去竞争力

¡技术迭代,被新技术替代

案例:诺基亚手机、人人网的衰落

7.2 衰退期的战略选择(45 分钟)

选择 1:收割(Harvest)

l策略:停止投入,榨取剩余价值

l适用:市场已无增长空间,但仍有收入

l操作:

¡削减开发与市场费用

¡维持基本运营

¡最大化现金流

l案例:某传统软件进入收割期

选择 2:转型(Pivot)

l策略:调整产品方向,寻找新市场

l适用:核心能力可迁移,市场有新机会

l操作:

¡重新定位目标用户

¡调整产品功能

¡重塑品牌形象

l案例:

¡Instagram 从签到工具转型为照片社交

¡Slack 从游戏公司内部工具转型为企业协作平台

选择 3:下市(Sunset)

l策略:有序退出市场,关闭产品

l适用:持续亏损,无翻盘可能

l操作:见下一节详细内容

决策框架:如何选择?

实战研讨(20 分钟):

l场景:某产品面临困境

l提供数据:用户、收入、成本趋势

l任务:判断应该收割、转型还是下市?

l小组讨论并汇报

7.3 产品下市的实施流程(60 分钟)

7.3.1下市决策评审(15 分钟)

l参与方:管理层、产品、技术、法务、客服

l评估内容:

¡下市是否是最优选择?

¡对用户、品牌、团队的影响?

¡法律与合规风险?

¡成本与收益?

7.3.2用户沟通与迁移(20 分钟)

提前通知(Advance Notice)

l时间:至少提前 3-6 个月公告

l渠道:邮件、App 内通知、官网公告

l内容:

¡下市时间

¡下市原因

¡数据导出方式

¡替代方案推荐

¡补偿措施(如有)

用户数据迁移

l提供数据导出工具

l协助迁移到其他平台

l数据销毁承诺(隐私保护)

用户补偿(如适用)

l退款:付费用户按剩余时长退款

l代金券:用于其他产品

lVIP 权益:在新产品中

案例:Google Reader 下市的沟通策略

7.3.3技术与运营下线(15 分钟)

技术下线步骤

运营清理

l关闭客服渠道(保留过渡期)

l下架应用商店

l删除推广内容

l注销社交媒体账号

法务与财务

l合同终止处理

l供应商结算

l资产处置

l税务处理

7.3.4内部团队处理(10 分钟)

l团队成员安置:转岗 or 离职

l知识沉淀:项目复盘,经验总结

l心理疏导:团队情绪管理

案例:某创业公司产品关闭的完整流程

7.4 下市后的经验复盘(15 分钟)

复盘维度

1.为什么失败?

l市场判断错误?

l产品设计问题?

l运营策略失误?

l竞争应对不当?

l资源投入不足?

2.关键决策点回顾

l哪些决策是对的?

l哪些决策是错的?

l如果重来会怎么做?

3.经验教训

l对未来产品的启示

l对团队能力建设的建议

l对公司战略的反思

输出:产品下市复盘报告

文化建设:如何看待失败

l失败是创新的代价

l快速试错,及时止损

l从失败中学习,避免重复错误

案例:Amazon Fire Phone 失败后的复盘

7.5 产品全生命周期管理体系构建(30 分钟)

建立制度化管理流程

关键决策节点(Stage-Gate)

l每个阶段设置"门":通过才能进入下一阶段

l决策依据:数据、市场、战略

l决策权限:明确谁有权决定 Go / No-Go

产品组合管理(Portfolio Management)

l不同生命周期阶段的产品组合

l资源分配:新产品 vs 成熟产品

l风险平衡:明星产品 vs 试验产品

持续改进机制

l定期复盘:每季度回顾产品表现

l最佳实践沉淀:成功经验文档化

l失败案例库:避免重复错误

工具提供:

l产品全生命周期管理模板

l阶段评审 Checklist

l决策评分卡

Day 3 总结与课程总结(17:30-18:00)

课程核心要点回顾

全生命周期七阶段:

1.市场调研:洞察真实需求,验证市场机会

2.产品设计:从需求到方案,输出 PRD

3.产品开发:项目管理与质量控制

4.产品测试:确保质量,准备上线

5.产品上线:灰度发布,监控风险

6.产品运营:数据驱动增长,持续迭代

7.产品下市:有序退出,经验沉淀

核心思维:

l全局观:每个阶段服务于整体目标

l数据驱动:用数据说话,而非拍脑袋

l用户中心:始终关注用户价值

l迭代优化:没有完美产品,持续改进

l风险意识:每个阶段都有风险,提前防范

给管理者的建议:

l建立全生命周期管理体系

l设置阶段评审机制

l培养复合型产品人才

l建立数据驱动文化

l鼓励创新,容忍失败

l中共党员 、国家经济师

l国家高级信息系统项目管理师（软考高项）

l华为全球培训中心认证讲师

l人工智能领域研究员

l电子科大科园股份签约人工智能咨询专家

l中国国际电子商务培训中心特聘讲师

l南京大学、中山大学、电子科技大学等高校特聘数字化领域讲师

【从业经历】——商业+科技+人文，三栖导师

l2009年-2012年，浙江苏宁电器有限公司采销部部长

l2012年-2014年，阿里天猫类目运营

l2014年-2019年，腾讯投资有赞学院西南区负责人，有赞成都区域服务商

l2019年-2020年，腾讯智慧零售事业部官方合作服务商

l2021年至今为通讯、能源、烟草、工业制造、汽车等行业提供数字化咨询服务

【教学范式】

【教学咨询实践】

l教学实践：常年来为各企事业单位、政府机构定制化培训课程，累计授课场次超过600场+，面授学员累计6万余人，场均满意度高达98%，受训对象涵盖互联网、通信、金融、电力、制造、服务等多个行业，主导参与多家知名企业核心骨干、管理人才培养打造等项目的实操工作，受国内数千家客户的见证，专业能力广受业界及学员好评，课程返聘率极高。

l项目咨询：烟草行业：四川乐山全国数字化项目大赛指导《“烟火火”数字化应用》、海口烟草《数字化营销IT系统架构及应用》、峨嵋集团《文旅数字化营销》、华润雪花啤酒《数据治理》、万峰湖《智慧钓房架构》、中兴视通《随身WIFI校园市场运营》、历奇营地《数字化运营》、科园股份《数字化商业模式设计》等

【主讲课程——AI+】

近年部分授课记录

客服微信号：baihuaxiaolu

讲师合集1（点击查看）1000位讲师

讲师合集2（点击查看）1000位讲师

讲师合集3（点击查看）1000位讲师

讲师合集4（点击查看）1000位讲师