Менеджер з продуктів та сертифікований фахівець «Six Sigma Green Belt»

Стратегія та бачення продукту (приблизно 1,5 дні)

Основи управління продуктом: Що таке управління продуктом?

Завдання та ролі продакт-менеджерів

Управління зацікавленими сторонами в продуктовому менеджменті

Визначення бачення продукту та стратегічних цілей

OKR (цілі та ключові результати)

Фази життєвого циклу продукту

Дизайн-мислення (приблизно 1,5 дні)

Вступ до дизайн-мислення як людино-орієнтованого підходу до інновацій

Аналіз середовища, ринку та конкуренції

Визначення потенціалу та ризиків

Визначення цільової групи та сегментація ринку

Визначення та розуміння потреб користувачів (больові точки, вигоди)

Розробка ціннісної пропозиції

Генерація ідей та мозковий штурм

Створення прототипів і подорож клієнта

Business Model Canvas/Lean Canvas (приблизно 1 день)

Розробка та візуалізація бізнес-моделей

Створення початкових гіпотез для бізнес-моделі

Визначення ціннісних пропозицій, клієнтських сегментів, джерел доходу

Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі

Технології штучного інтелекту та можливі застосування в управлінні продуктами

Підказки, автоматизація, аналіз даних

Дослідження користувачів та юзабіліті-тестування (якісні методи та планування) (приблизно 1 день)

Консолідація якісних методів дослідження (інтерв'ю, фокус-групи)

Розробка та реалізація користувацьких досліджень: планування досліджень

Юзабіліті-тестування: планування, проведення та аналіз тестів з прототипами

Мінімальний життєздатний продукт (MVP) (приблизно 1 день)

Концепція MVP: як визначити найменшу функціональну частину, яка забезпечує цінність і пропонує можливості для навчання?

Ідентифікація та визначення пріоритетності функцій

Гнучка інженерія вимог (близько 2 днів)

Основи та кращі практики

Гнучкі методи у виявленні вимог (епіки та історії користувачів)

Техніки документування та візуалізації вимог

Визначення пріоритетів та управління вимогами (MoSCoW, Value vs. Effort, WSJF)

Комунікація із зацікавленими сторонами та узгодження вимог

Дорожня карта продукту: створення та комунікація стратегічних планів продукту

Розробка продукту 4.0 (приблизно 2 дні)

Гнучкі та гібридні методи розробки (Scrum, Kanban)

Цифровий дизайн та прототипування продукту

Кастомізоване масове виробництво

ШІ та машинне навчання в розробці продуктів

Перспективи: Цифрова інженерія та інтеграція IoT

Вимірювання ефективності та оптимізація продукту (близько 2 днів)

Сучасні методи дослідження ринку та поведінки споживачів

A/B тестування та багатовимірні тести для цифрових продуктів

Швидке прототипування та тести MVP (мінімально життєздатного продукту)

Аналіз даних та інтерпретація результатів тестування

Безперервне тестування та цикли зворотного зв'язку

Ціноутворення (приблизно 1 день)

Цінові стратегії в цифровій конкуренції

Ціноутворення та диференціація цін

Моделі підписки та freemium

Ціноутворення на основі даних та динамічне ціноутворення

Фінансове моделювання та контролінг продукту

Цифровий маркетинг (близько 1,5 днів)

Стратегії цифрового маркетингу

Психологія продажів (наприклад, сторітелінг)

дослідження ринку

Маркетингова концепція

Комунікаційна політика та реклама

Канали збуту (прямий та онлайн-маркетинг, стимулювання збуту, зв'язки з громадськістю)

Інструменти аналізу в управлінні продуктом

Маркетингові концепції - 4Р та 7Р

Запуск та масштабування продукту (близько 2,5 днів)

Стратегії виведення на ринок для різних типів продуктів

Багатоканальні продажі та електронна комерція

Інтернаціоналізація та локальна адаптація

Позиціонування продукту та бренду

Гнучке управління проектами для запуску продукту

Юридичні аспекти (захист даних, відповідальність за якість продукції, регулювання безпеки продукції в ЄС)

Робота над проектом, підготовка до сертифікації та сертифікаційний іспит "Менеджер з продукції з кваліфікацією, сертифікованою TÜV Rheinland" (приблизно 3 дні)

Вступ до Six Sigma (приблизно 1 день)

Що таке «Шість сигм»? Історія, філософія та стратегія

Етапи проекту DMAIC, цілі та ролі

«Шість сигм» у контексті «Lean», управління якістю та операційної досконалості

Гібридне управління проектами з використанням DMAIC для проектів у сфері штучного інтелекту

Управління проектами з використанням штучного інтелекту (приблизно 1 день)

Основи штучного інтелекту 

Сфери застосування за методологією DMAIC, обмеження та ризики

Основи роботи з даними та промтами, контекст та критерії якості

Управління, безпека, Закон ЄС про штучний інтелект та GDPR

Панель управління ШІ, узагальнення інформації та контрольні точки якості

Define — Визначення (приблизно 3 дні)

Ідентифікація проекту, стратегічна значущість та дерево факторів, що впливають на показники

Відмежування від циклу постійного вдосконалення (KVP) та моделі «проблема-причина-рішення» (PUL)

Коротка характеристика проєкту: опис проблеми та визначення цілей за принципом SMART

Вхідні та вихідні рамки, а також перевірка повноти даних за допомогою штучного інтелекту

LIPOK та «Голос клієнта» (VoC)

Діаграма спорідненості та модель Кано

Перетворення VoC у CTQ, технічні вимоги та критерії прийнятності

Аналіз на основі штучного інтелекту та фахова валідація вимог клієнтів

Економічна ефективність: ROI, TCO та якісна вигода

Аналіз зацікавлених сторін та планування проєктів на основі штучного інтелекту

Аналіз ризиків та превентивні заходи

Управління змінами та мотивація до змін

Стратегія комунікації, «елеваторний пітч» та «історія змін» на основі штучного інтелекту

Перевірка якості на етапі «Define»

Вимірювання (приблизно 3,5 дні)

Математична модель процесу та ланцюг «причина-наслідок» для CTQ

Аналіз факторів впливу за допомогою методів Ісікави та KSR, а також матриця показників, що базується на штучному інтелекті

Типи даних та шкали вимірювання

Операційне визначення, методи збору даних та стратегія вибірки

План збору даних та управління за допомогою інформаційної панелі на основі штучного інтелекту

Аналіз системи вимірювання: похибка, повторюваність, відтворюваність та Gage R&R

Якість даних, перевірка правдоподібності та очищення даних на основі штучного інтелекту

Візуалізація даних, статистичні показники, а також здатність обладнання та процесів

Інтерпретація результатів вимірювань на основі штучного інтелекту та показник Quality Gate Review

Аналіз – Аналізувати (приблизно 3,5 дні)

Процесні та інформаційні потоки, а також аналіз створення доданої вартості

Аналіз потоку створення вартості, діаграма «спагетті», TIMWOODS та Макігамі

Розмежування симптомів, проблем та причин

Аналіз «причина-наслідок» та аналіз Парето, а також кластеризація кодів помилок на основі штучного інтелекту

Формування гіпотез та ШІ як спаринг-партнер

Планування експериментів та перевірка факторів впливу з використанням штучного інтелекту

Кореляційний та регресійний аналіз, а також статистичні перевірки гіпотез та порівняння груп

Матриця доказів на основі штучного інтелекту та FMEA

Аналіз та перевірка на етапі «Quality Gate»

Improve — інноваційне вдосконалення (приблизно 3 дні)

Техніки креативності та розробка рішень на основі штучного інтелекту

Принципи «Lean» та технічні й організаційні заходи

Підходи до розробки рішень із використанням генеративного ШІ, автоматизації та робототехніки

Нормативно-правові та організаційні вимоги до використання ШІ

Оцінка ризиків, пов’язаних із ШІ, а також аналіз здійсненності та ступеня зрілості

Оцінка рішень

Оцінка прийнятності та співвідношення витрат і вигод

План впровадження та пілотне впровадження з критеріями успіху та приймання

Ітеративний підхід до пілотних проектів зі штучним інтелектом та перегляд на етапі контролю якості (Quality Gate Review) Improve

Контроль — управління та стале впровадження (приблизно 2 дні)

Запуск системи, стабілізація процесів та супровід на початковому етапі

Стандартні операційні процедури та план контролю

Ключові показники ефективності (KPI), статистичний контроль процесів, контрольні карти та заходи реагування

Збалансована система показників та моніторинг на основі штучного інтелекту

Концепція аудиту

Завершення проєкту, передача та документація на основі штучного інтелекту

Контроль якості на етапі «Quality Gate»

Робота над проектом, підготовка до іспиту та підсумковий іспит (приблизно 3 дні)