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获课：bcwit.top/14214/
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一、BAT级需求工程：从模糊诉求到精准定义
1. 需求四维过滤模型
真需求
伪需求
用户反馈
真伪判断
ICE价值评估
Impact影响范围
Confidence置信度
Ease实现成本
归入需求池观察
Preview
真需求
伪需求
用户反馈
真伪判断
ICE价值评估
Impact影响范围
Confidence置信度
Ease实现成本
归入需求池观察
关键工具：
Kano模型量化表：区分基本需求（≤40分）与兴奋型需求（≥80分）；
腾讯“5WHY”归因模板：定位需求根源（如“优惠券转化低”实为履约链路断裂）39。
2. 需求文档工业级规范
模块 核心交付物 避坑要点
业务背景 市场容量公式+渗透率测算模型 避免“我们认为市场很大”式模糊表述
用户旅程 服务蓝图(Service Blueprint) 标注各触点用户情绪波动曲线
成功指标 北极星指标+护栏指标矩阵 拒绝“提升用户体验”等虚指标
二、增长黑客SOP：低成本引爆用户增长
1. 增长杠杆三级火箭模型
策略
策略
策略
流量层
转化层
留存层
社交裂变：K因子＞1.2
游戏化钩子：进度/成就/稀缺
用户分级权益体系
Preview
策略
策略
策略
流量层
转化层
留存层
社交裂变：K因子＞1.2
游戏化钩子：进度/成就/稀缺
用户分级权益体系
实战案例拆解：
滴滴顺风车裂变：一级激励：车主邀新得¥50（成本可控）；二级转化：乘客首单¥1（LTV测算＞¥150）58。
2. 数据驱动迭代四步法
监测体系：神策埋点事件设计模板（避免无意义点击追踪）；
归因分析：马尔科夫链模型量化渠道贡献（破解“最后一次点击”偏见）；
实验设计：Multi-Armed Bandit动态流量分配（收益提升23%12）；
策略沉淀：SOP文档标准化（如“节日活动响应流程≤4小时”）。
三、AI产品原型实战：大模型时代的产品设计
1. AI产品需求双轨框架
维度 传统产品需求 AI产品需求
核心输入 功能清单 任务场景+知识边界定义
成功标准 功能完成度 任务完成率+幻觉控制率
迭代机制 A/B测试 RLHF（人类反馈强化学习）
2. 原型设计黄金法则
Prompt工程层：结构化指令模板（角色/任务/输出约束）；链式思考(Chain-of-Thought)设计14；
容错设计层：置信度阈值拦截低质回答（如＜80%触发人工兜底）；用户意图纠错机制（如“您是否想问公积金提取？”）；
伦理合规层：生成内容版权检测接口（集成CC版权库）；价值观对齐测试用例库（覆盖200+敏感场景）17。
四、课程独家资源价值拆解
模块 工业级交付物 解决行业痛点
需求文档库 BAT评审通过PRD集（含电商/教育/医疗） 规避80%新人“需求漏判”问题
增长工具包 裂变计算器+渠道ROI对比模板 降低试错成本≥45%
AI原型组件 Figma大模型交互组件库 节省设计时间60小时+
合规资产 《生成式AI产品合规指南》1.0版 规避政策风险18
实战避坑指南
需求管理陷阱：警惕“VIP客户定制需求”（需验证是否普适）；用需求变更率（＜15%）替代需求数量评估价值；
增长实验红线：严禁同时改动多个变量（无法归因）；新策略需预设熔断机制（如转化率降＞10%自动回滚）；
AI产品致死伤：未定义明确知识边界导致答非所问；忽略幻觉率监控（阈值建议≥95%可信度）1417。
2025年07月10日 04点07分
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一、BAT级需求工程：从模糊诉求到精准定义
1. 需求四维过滤模型
真需求
伪需求
用户反馈
真伪判断
ICE价值评估
Impact影响范围
Confidence置信度
Ease实现成本
归入需求池观察
Preview真需求
伪需求
用户反馈
真伪判断
ICE价值评估
Impact影响范围
Confidence置信度
Ease实现成本
归入需求池观察
关键工具：
Kano模型量化表：区分基本需求（≤40分）与兴奋型需求（≥80分）；
腾讯“5WHY”归因模板：定位需求根源（如“优惠券转化低”实为履约链路断裂）39。
2. 需求文档工业级规范
模块 核心交付物 避坑要点
业务背景 市场容量公式+渗透率测算模型 避免“我们认为市场很大”式模糊表述
用户旅程 服务蓝图(Service Blueprint) 标注各触点用户情绪波动曲线
成功指标 北极星指标+护栏指标矩阵 拒绝“提升用户体验”等虚指标
二、增长黑客SOP：低成本引爆用户增长
1. 增长杠杆三级火箭模型
策略
策略
策略
流量层
转化层
留存层
社交裂变：K因子＞1.2
游戏化钩子：进度/成就/稀缺
用户分级权益体系
Preview策略
策略
策略
流量层
转化层
留存层
社交裂变：K因子＞1.2
游戏化钩子：进度/成就/稀缺
用户分级权益体系
实战案例拆解：
滴滴顺风车裂变：一级激励：车主邀新得¥50（成本可控）；二级转化：乘客首单¥1（LTV测算＞¥150）58。
2. 数据驱动迭代四步法
监测体系：神策埋点事件设计模板（避免无意义点击追踪）；
归因分析：马尔科夫链模型量化渠道贡献（破解“最后一次点击”偏见）；
实验设计：Multi-Armed Bandit动态流量分配（收益提升23%12）；
策略沉淀：SOP文档标准化（如“节日活动响应流程≤4小时”）。
三、AI产品原型实战：大模型时代的产品设计
1. AI产品需求双轨框架
维度 传统产品需求 AI产品需求
核心输入 功能清单 任务场景+知识边界定义
成功标准 功能完成度 任务完成率+幻觉控制率
迭代机制 A/B测试 RLHF（人类反馈强化学习）
2. 原型设计黄金法则
Prompt工程层：结构化指令模板（角色/任务/输出约束）；链式思考(Chain-of-Thought)设计14；
容错设计层：置信度阈值拦截低质回答（如＜80%触发人工兜底）；用户意图纠错机制（如“您是否想问公积金提取？”）；
伦理合规层：生成内容版权检测接口（集成CC版权库）；价值观对齐测试用例库（覆盖200+敏感场景）17。
四、课程独家资源价值拆解
模块 工业级交付物 解决行业痛点
需求文档库 BAT评审通过PRD集（含电商/教育/医疗） 规避80%新人“需求漏判”问题
增长工具包 裂变计算器+渠道ROI对比模板 降低试错成本≥45%
AI原型组件 Figma大模型交互组件库 节省设计时间60小时+
合规资产 《生成式AI产品合规指南》1.0版 规避政策风险18
实战避坑指南
需求管理陷阱：警惕“VIP客户定制需求”（需验证是否普适）；用需求变更率（＜15%）替代需求数量评估价值；
增长实验红线：严禁同时改动多个变量（无法归因）；新策略需预设熔断机制（如转化率降＞10%自动回滚）；
AI产品致死伤：未定义明确知识边界导致答非所问；忽略幻觉率监控（阈值建议≥95%可信度）1417。