Schulungsübersicht
1. Über das Produkt nachdenken
- Kundenbedürfnisse identifizieren
- Markt- und Konkurrenzanalyse
- Definieren der Marktgöße im Zusammenhang mit dem Kundenproblem oder -bedarf
- Nutzersegmentierung und Personendefinition
- Produktvision, Ziel und Strategie
- Wert/Anstrengungs-basierte Priorisierung
- Wertkarten und gewünschte Ergebnisse
2. Das Produkt erstellen
- Nutzerzentrierte Gestaltung (UX/UI)
- Inkrementelle und iterative Entwicklung mit kreuzfunktionalen Teams (Scrum)
- Backlog-Management und Schreiben von Nutzergeschichten
- Fremdverwertungstechniken im Frühstadium (MVP, Experimente)
- Definieren von Produktmetriken
- Praktischer Design Thinking Workshop
- Prompt-Engineering für Führungskräfte (AI angewendet auf Produkte)
- Datengetriebene Gestaltung
- Dienstleistungsdesign-Blauentwurf (Dienstmapping)
- Backlog-Management und Priorisierung (Sitzung mit Experten)
3. Das Produkt dem Kunden zur Verfügung stellen
- Vereinbarungen zum Release und Roadmap-Management
- Go-zum-Markt-Strategien
- Anlernen und Messen der Produkt-Erfahrung nach der Markteinführung
- Erhebung von Rückmeldungen in Produktion
- Koordination mit Marketing und Vertrieb
- Aufbau des Produktsiebes und Überwachungsdashboards
4. Wert erfassen
- Produktmetriken (NPS, DAU, Retention usw.)
- Mitgliedschaftsstrategien und Preismodelle
- Funnelsanalyse
- Kundenwert (LTV, CAC, ROI)
- Datengetriebene Iteration
- Produktlebenszyklusmanagement
- Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit des Produkts
- Produkt P&L
- Business Fallstudie
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Eine Verständnis von Bankgeschäftsabläufen
- Erfahrung in der Entwicklung digitaler Produkte
- Bekanntschaft mit grundlegenden KI-Konzepten
Zielgruppe
- Produktmanager im Bankensektor
- Führer der digitalen Transformation
- Bankfachleute, die an der KI-gestützten Produktgestaltung beteiligt sind
Erfahrungsberichte (2)
Es hat mir neue Werkzeuge gezeigt, die mir bei der Erstellung von Automatisierungen helfen können.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Kurs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Maschinelle Übersetzung
Ich habe sehr geschätzt, wie der Trainer alles präsentiert hat. Ich habe alles verstanden, auch wenn Finance nicht mein Bereich ist. Er stellte sicher, dass alle Teilnehmer auf einer Wellenlänge waren, während er die verbleibende Zeit einhielt. Die Übungen waren zu guten Intervallen platziert. Communication mit den Teilnehmern war immer vorhanden. Der Materialbestand war perfekt, weder zu viel noch zu wenig. Er hat sich auf etwas kompliziertere Themen sehr gut eingegangen, sodass sie von jedem verstanden werden konnten.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Maschinelle Übersetzung