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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 Grundkenntnis der Bankgeschäfte
- Erfahrung im Entwickeln digitaler Produkte
- Vertrautheit mit grundlegenden AI-Konzepten
Zielgruppe
- Produktmanager in der Bankensector
- Führer der Digitalisierung
- Banking-Professionals, die an AI-gesteuerten Produktentwürfen beteiligt sind
Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die die Entwicklung digitaler Produkte mit fortschrittlichen datengestütten Fähigkeiten und personalisierten Kundenerlebnissen ermöglicht.
Dieses unterrichterte Live-Training (online oder vor Ort) kombiniert mit asynchronen Aktivitäten und persönlichen Workshops richtet sich an mittelstufe Bankprofessional, die effektiv AI-basierte digitale Produkte entwerfen, entwickeln und liefern möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Kundenbedürfnisse zu identifizieren und eine klare Produktperspektive festzulegen.
- AI-Technologien anzuwenden, um digitale Bankprodukte zu verbessern.
- Agile Methoden und Design Thinking einsetzen, um benutzerzentrierte Lösungen zu schaffen.
- Das Produktleistung messen, iterieren und optimieren, um einen nachhaltigen Wert zu erzielen.
Ablauf des Kurses
- 50% synchroner Kurse (virtuell oder vor Ort).
- 25% asynchrone Aktivitäten (Videoclips, Lektüre, Foren).
- 25% persönlicher praktischer Workshop mit Fallstudien.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Für ein angepasstes Training zu diesem Kurs bitten wir Sie sich bei uns zu melden, um eine Anfrage zu unterbreiten.
1. Über das Produkt nachdenken
- Kundenbedürfnisse identifizieren
- Markt- und Konkurrenzanalyse
- Die Marktgöße definieren, die dem Kundenproblem oder -bedarf zugeordnet ist
- Nutzersegmentierung und Charakterprofile erstellen
- Produktvision, -zweck und -strategie
- Wert-/Anstrengungs-basierte Priorisierung
- Wertkarten und gewünschte Ergebnisse
2. Das Produkt erstellen
- Benutzerzentriertes Design (UX/UI)
- Inkrementelle und iterative Entwicklung mit mehrdisziplinären Teams (Scrum)
- Zurückliegende Verwaltung und Schreiben von Benutzerszenarien
- Für Frühe Validierungstechniken (MVP, Experimente)
- Produktmetriken definieren
- Praktischer Design Thinking Workshop
- Prompt-Engineering für Führungskräfte (AI im Produkt)
- Datengesteuertes Design
- Service Design Blueprint (Services Mapping)
- Zurückliegende Verwaltung und Priorisierung (Sitzung mit Experten)
3. Das Produkt dem Kunden zukommen lassen
- Release- und Roadmapverwaltung
- Go-zum-Marktstrategien
- Aufnahmen und Messung der Produkt-Erfahrung nach der Veröffentlichung
- Sammeln von Rückmeldungen im Produktionsprozess
- Koordination mit Marketing und Vertrieb
- Erstellen des Produkts Funnel und Überwachungs-Dashboards
4. Wert erzeugen
- Produktmetriken (NPS, DAU, Rückgewinnung usw.)
- Mondierung und Preismodelle
- Funnel-Analyse
- Kundennutzwert (LTV, CAC, ROI)
- Datengesteuerte Iterationen
- Produktlebenszyklusverwaltung
- Skalierbarkeit und nachhaltigkeit des Produkts
- Produkt P&L
- Business Fallstudie
Zusammenfassung und nächste Schritte
40 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
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
