01 培养背景
随着电子商务的迅猛发展和全球物流网络的日益完善，智慧物流企业在商业世界中崭露头角，企业可以通过整合大数据、物联网、人工智能等技术，实现供应链的数字化与智能化，提升物流的可视性、准确性和灵活性，并为客户提供更好的服务质量。
而这个过程中，产品经理这一角色的重要性日渐显现。尤其是具备了数据分析能力的中高阶产品经理，他们可以更深入地了解客户需求与市场趋势，制定产品策略和规划产品路线；结合对物流数据的分析，产品经理可以更快速地发现并解决问题，评估产品的性能与结果，从而实现不断的调优与改进，实现数据驱动产品。
那么问题来了，如果智慧物流企业想培养具有数据分析能力的产品经理队伍，全面提高中高级产品经理用数据驱动产品的能力，可以怎么做？
关于这一问题，智慧物流领先企业S公司就做出了他们的选择——他们选择携手起点课堂企业服务，为企业内的中高级产品经理们展开了数据分析维度的能力培训。
02 培养方案
1. 目标对齐
在前期筹备过程中，起点团队和企业进行了多次沟通，并进行了课前调研。综合调研结果和沟通结果来看，这次参训同学大多为中级产品经理，其业务范围涵盖管理数字化、供应链、大数据等7个领域。目前，这部分产品经理在数据驱动方面有进一步发展的空间，部分产品经理不具备专业的算法或计算机背景，缺乏数据埋点、数据运营等数据意识。
基于课前调研结果，起点团队和企业最终明确了本次培训目标，即培养产品经理的数据驱动产品能力，帮助参训同学建立数据和经营思维，帮助企业打造匹配智慧物流发展需求的产品人才队伍。
2. 方案设计
围绕同学们的能力背景、实战诉求，最终，起点团队决定采纳“训战结合”的方式，通过“用数据界定问题→用数据诊断原因→用数据形成洞察→用数据有效呈现→用数据驱动增长”的闭环流程，帮助参训同学做到从数据驱动、业务等多角度协同开发和管理产品，实现数据分析能力的全维度提升。
而这次带领同学们开展数据分析共创坊学习的徐老师，曾在头部大厂担任数据分析专家，拥有多行业全套的商业分析案例实操和结构化拆解工作经验，擅长提供B端&C端企业数据分析问题的全套解决方案。在前后三大阶段的共创工坊学习中，老师就结合前期调研结果、人才培养方案与企业诉求，帮助同学们实现思维层、框架层、工具层和方法层的全链路掌握。
03 共创工坊—教学练用
在线下数据分析共创工坊开始之前，起点团队和企业就教材、学习用具、茶歇、时间等细项进行了对齐。在所有事项准备完毕之后，徐老师就正式带领同学们开启了线下三阶段的数据分析共创坊学习，并在共创坊期间动态调整授课内容和讲授关键点，以贴合同学们的学习目标和业务诉求的达成。
共创工坊现场
阶段一：数据分析共创坊——从数据思维到业务洞见
在第一阶段，徐老师主要从三个维度——如何⽤数据分析思维界定问题、如何⽤可视化呈现描述问题、如何⽤分析思路实现洞察——来切入授课，同学们在共创坊期间，则通过案例拆解、实战演练、小组研讨、课后作业等方式，逐渐掌握了如何用数据思维清晰界定问题以及如何用数据采集获取有效数据的能力。
课堂内容节选
阶段二：数据分析共创坊——从分析框架到有效方法
进入第二阶段后，同学们开始学习如何用分析框架打破经验困境以及如何用分析方法完成业务洞察。在这一阶段的共创工坊中，老师结合实际案例，向同学们分享了可落地、可实操的数据分析框架。而在知识内容讲授完毕之后，课堂上的任务演练、小组汇报等方式，则大大提高了同学们的数据分析实操能力，实现了“即时转化”与“学以致用”。
课堂内容节选
阶段三：数据分析共创坊——从有效呈现到轻松说服
在第三阶段的学习中，同学们开始学习如何用可视化实现有效呈现及如何用数据增强说服力。同学们在过程中慢慢掌握了数据分析可视化的内涵与数据表达能力，课堂互动点评、课后作业点评答疑等环节，也帮助同学们得以即时解惑。
课堂内容节选
在项目实施过程中，起点团队还提供了全程督学服务，帮助解决同学们参训过程中的各种疑惑，保证学习效果的完整落地。在共创工坊期间，小组积分的学习方式设置很大程度上促进了学习氛围的活跃，而共创坊项目评优等机制则激发了同学们的学习积极性。
04 课后反馈
在线下共创工坊结束之后，起点团队还安排了学习跟踪计划，在整体项目结束一个月左右的时间跟进实际掌握以及应用状况；并进行了回访调查，就调查结果显示，本次智慧物流企业S公司的参训同学们大多对所习得的内容、效果都较为满意：
课后评分反馈
企业领导、HR们，也给出了较为不错的评价，并对三大阶段的数据分析共创坊学习及价值，发表了他们的看法：
而从这些反馈可以看出，产品经理作为企业中的关键角色之一，必须不断做好能力提升，尤其在竞争愈发激烈的智慧物流行业，掌握数据分析能力的产品经理在智慧物流企业中可以发挥更大的作用，帮助推动企业的持续发展和产品创新。
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