1、项目介绍
2023年以来，“大模型”已经火爆全网！不管从事何岗位、身处何行业，大模型对于行业的产品形态带来了颠覆性的变化，就像360周鸿祎所说，“大模型更像当年的PC一样，未来会无处不在！”在这个数据驱动的时代，如何通过智能化服务、智能化营销提升客户满意度？如何加持大模型能力，增强产品和服务的竞争力？ 答案就在魔幻陀螺的【数据+AI大模型应用】项目组！ 其实，如何提高客户的满意度？核心关键在于：“我更懂你”+“我更好用”。这涉及到两个方面： 1、“我更懂你”，即充分了解你的客户，这需要完善的数据分析体系，不仅涉及数据怎么来，更涉及到数据怎么用，比如，如何刻画用户形象？如何追踪并预警关键指标？甚至更进一步地，如何实现智能分析？ 2、“我更好用”，即为客户提供更智能、更个性化的服务。如何将大模型充分应用在个性化服务上？如何以更低的成本、更快的速度、更好地解决客户的个性化问题？ 我们项目组要做的事情，就是通过搭建【数据中台+AI大模型智能应用】，培养产品经理用数据+AI的工具化思维、实现个性化+智能化服务的方法论，使大家能够在不同的业务场景中，都能运用数据和大模型技术，找到问题解决的思路和方法。 2、你目前的产品经理学习、跳槽、晋升--是否遇到以下问题？
打算入门/转行产品经理但不知道怎么有效学习
看了很多书、听了很久的课程却发现都是基础理论，找工作还是需要有项目经验，自己很难拿到产品 offer
自己对着现有公司或其他业务，梳理了原型和架构，以为自己做了项目，但是只存在表面，对需求和业务的理解深度远远不够
知道自己的不足在哪，但是没有系统的方向晋升
不会梳理简历的项目价值，写的简历大部分都是套话，没有核心亮点，不能突出自己的核心竞争力
投简历的方法有问题，投了一两个月简历，面试邀约很少，大部分都石沉大海了
面试前没有做好充分的准备，也不知道怎么准备，导致浪费了很多面试机会
面试中没有面试技巧，不能站在面试官的角度回答问题，面试屡屡被挂
3、项目优势是什么？
采用 6~8 人小班制的教学，老师可以照顾到每个学员，严格完成每个学员的项目细节评审，拒绝囫囵吞枣、形式化、概念化。
以金融行业数据+AI产品项目为例，串插到各个行业的业务场景中，系统了解用户生命周期全流程增长链路，把理论落地到实际项目中，从听不懂、学不会、捋不清到能落地。
用已实际投产的项目经验为指导，通过细节拆解的方式，系统搭建数据中台及AI大模型上层应用（包括用户画像、触达管理、数据可视化（含ChatBI）、指标与目标预警、B端智能客服、C端智能客服、智能办公助手等等）
全程训练项目组成员的数据指标模型认知、用户画像模型认知、对大模型能力的认知、以及个人成长方法
基于通用数仓和数据中台的应用场景、基于大模型通用能力的应用，涵盖B端、C端应用，普适性广
4、项目主要做 项目主要任务是基于金融业务为案例，详细拆解前面介绍里面说到的【数据中台+AI大模型智能应用】 项目组 6~8 个伙伴，会以任务分配的方式，大家配合完成这个各行业通用的、智能数据+AI大模型产品，涵盖前端和后端，让你充分理解数据和业务的闭环运作体系 具体任务涵盖用户画像与分群、触达管理、指标管理与目标预警等数据应用类产品，也涵盖B/C端智能客服、智能办助手等AI大模型应用类产品。 1）用户画像与分群
场景描述：
当业务需要对用户精细化运营、提供针对性服务时，光一堆没有参照物的数据？那是没有用的！基于数据和业务经验，搭建的一整套清晰的用户标签，生动地刻画出用户画像，这才是有业务意义的。 首先，我们要问什么是标签？”身高180cm“，”体重200斤“，这不是标签。“大胖子”、“爱吃红烧肉”，这才是标签。面对这样的用户，我们的运营人员才知道：可以给他推荐最新的红烧肉盖浇饭！ 用户画像与分群系统，就是提供给运营人员这样一套工具：打标签、看画像、圈人群、做分析，用数据支撑的科学手段，实现用户刻画和精细化运营！ 2）触达管理
场景描述：
在数字化营销的浪潮中，如何让每一次触达都精准有效，成为企业提升用户满意度和转化率的关键。传统的广撒网式营销策略已经无法满足现代用户的需求，我们需要的是一种更为精细化、个性化的触达方式。触达管理系统，就是为营销人员提供这样一套工具：内容定制、人群精准圈选、任务调度、效果监控，用数据驱动的智能手段，实现精准营销和用户触达。 通过内容管理，我们可以根据用户的行为和偏好，定制个性化的营销信息。人群圈选功能则允许我们根据用户属性、行为数据等条件，快速筛选出目标客群。任务管理帮助我们规划和执行触达计划，确保信息在最佳时机通过最合适的渠道（例如微信、短信、APP PUSH等）发送给用户。最后，数据看板提供了实时的触达效果反馈，让我们能够及时调整策略，优化营销效果。 我们触达管理项目，将会手把手带领大家实现上述功能设计，用科学的数据分析和智能的触达策略，实现与用户的深度连接、实现更个性化的营销服务。 3）指标管理与目标预警
场景描述：
如何构建指标工具，以满足系统、快速地搭建指标体系的需求？如何设计目标预警系统，使指标体系真正为生产所用？这是这两个场景需要解决的核心问题。 通过三级指标搭建；指标血缘关系查看；多级目标建立；自动预警规则设置等功能，系统性地解决上述问题。 4）数据可视化
场景描述：
本项目中要实现的数据可视化，不仅仅涵盖系统工具，更包括业务知识沉淀。通过搭建金融行业监控驾驶舱，充分在实践中理解梳理通用的业务可视化看板的流程与逻辑；通过设计低代码可视化产品平台，充分理解工具化产品的设计思路；我们的项目还最新引入了大模型，打造最新的ChatBI智能功能，利用大模型能力识别语义，智能理解并生成对应图表和分析结论，告知计算推理过程，手把手带你实现BI工具的智能化设计。5）智能客服（2C、2B）
场景描述：
客服与用户对话式交互，是天然的绝佳的应用大语言模型的场景。大模型出现后，解决了传统智能客服在理解准确性、多样化问题覆盖和知识库更新速度方面的不足，更新的、更便捷的智能客服应运而生。 根据适用对象的不同，智能客服系统可以分为C端和B端。在我们的项目中，通过搭建2C端智能客服，为用户提供更智能的对话交互体验；而2B端智能客服，则针对于高度合规和敏感的需求场景，为人工客服提供了更迅速便捷的参考回复。同时，我们的项目不仅关注前端交互，还会深入搭建后台，实现一整套完整的大模型智能客服系统。 6）智能办公助手
场景描述：
智能办公助手，基于大语言模型的能力，集成知识库RAG相关技术，立足于解决金融企业运营中的高频文案撰写场景。核心环节包括：Agent设置、提示词编辑、知识库配置等。同时，在本项目组中，我们进一步地结合真实的业务场景，带领同学们手把手设计营销文案撰写、文案合规审查、研报文案润色等实际场景的Agent，让大家深入理解智能办公助手的技术原理，掌握如何在实际工作中应用这些技术，实际落地大模型应用，解决企业面临的文案撰写和审查问题。 以上就是数据+大模型项目组，主要做的任务和需求。通过理论+实战的结合，让大家掌握基于数据中台与大模型的客户精细化运营逻辑，并且能运用到未来的实际工作中。 5、项目未来发展怎么样 1：赛道 各行各业都离不开数据，而大模型更是对每个行业的服务模式都提出了新的挑战。
对于系统化和互联网化程度低的企业来说，基于数据中台的数字化转型，是未来业务发展的方向；
而对于系统化程度已经较为成熟的企业，基于大模型的AI转型，则是另一个不可错过的发展浪潮！
故项目组毕业学员未来就业的选择相对较多，覆盖面也比较广！
2：薪资和招聘需求
从图中可以看出，数据产品、大模型/AI产品岗位招聘需求经常一同出现，且薪资均相对较高(大多数都是 25~55 不等）、招聘需求也是相对较多(尤其是中大厂公司）
3：适配度 数据+大模型项目组所做的内容，一方面，如用户画像、指标与目标预警、用户触达等，是各个公司数据中台上层应用中必不可少的组成部分；另一方面，智能客服、智能办公助手等，则覆盖了现在大模型的核心应用场景，所以从适配度角度来说，既有工具思维，又有客户运营思维，还有数据分析思维，因此，我们的项目覆盖面很广！非常硬核！ 6、魔幻陀螺已有项目组同学产出物（部分） 数据+大模型项目组为全新的项目组，但是继承了魔幻陀螺项目组一贯的教学风格：严格、扎实、实用。以下是魔幻陀螺历届项目组的产出物，数据+大模型项目组也将依然按照下面的模式展开，确保学员们学有所获、将理论应用于实践！ 1、打卡记录： 所有魔幻陀螺项目组的伙伴们，从项目组开班开始，每天会进行个人成长打卡，（内容包含平时思考、读书笔记、工作复盘等等），打卡考勤基本都是全勤哦，所以说增长项目组除了项目的课程之外，有一群可爱的伙伴陪你一起进步！
2、成长打卡：
下面摘抄了大家日常打卡中的部分内容，可以看出，其实每天大家的打卡，单独拿出来，都是一个满满的干货。 我们小组的宗旨一直是在玩的过程中学，所以也特别适合想学习，但是没有伙伴的朋友，这里有你的“学习搭子”，一帮有趣的人，一起见证彼此的成长💪🏻
3、分析报告：
报告产出分为【行业分析】+【竞品分析】两大类。截图为项目组部分伙伴的报告产出。
4、需求梳理：
真的对于前面说的，项目主要事项，分配给大家的具体项目模块产出。具体要求会还原公司实际需求池 （下图为项目组的部分需求梳理）
5、结构图、流程图：
6、原型图、PRD：
7、简历：
8、面试复盘文档：
7、魔幻陀螺历届项目组同学的就业情况
想进阶产品实战经验的小伙伴，赶快上车吧！
魔幻陀螺产品经理实战项目组为产品人持续赋能！
