價(jià)格：聯(lián)系客服報(bào)價(jià)
上課方式：公開(kāi)課/內(nèi)訓(xùn)/總裁班課程 時(shí)間上課時(shí)間：2天
授課對(duì)象：中小企業(yè)創(chuàng)始人、CEO、業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人（核心決策層）；營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān)、運(yùn)營(yíng)總監(jiān)、市場(chǎng)經(jīng)理（業(yè)務(wù)落地層）
授課講師：吳曉生
在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速與人工智能技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展的時(shí)代背景下，企業(yè)正面臨前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。隨著生成式AI（如deepseek、豆包）、數(shù)據(jù)分析算法、自動(dòng)化工具的普及，商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)范式已從“資源驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”。據(jù)麥肯錫研究顯示，2024年全球企業(yè)AI應(yīng)用滲透率達(dá)68%，其中低成本AI工具的使用使中小企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率平均提升35%，營(yíng)銷(xiāo)成本降低22%。然而，我國(guó)中小企業(yè)仍面臨三大核心痛點(diǎn)： 技術(shù)壁壘與成本壓力：85%的中小企業(yè)缺乏專(zhuān)業(yè)AI團(tuán)隊(duì)，傳統(tǒng)定制化AI系統(tǒng)部署成本高（平均50-100萬(wàn)元），導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用滯后； 增長(zhǎng)模式低效：依賴傳統(tǒng)渠道（如線下推廣、海量廣告投放）的企業(yè)，獲客成本逐年攀升，2024年平均單個(gè)客戶獲取成本（CAC）同比上漲18%，且轉(zhuǎn)化率不足3%； 數(shù)據(jù)價(jià)值未釋放：60%的企業(yè)未有效利用用戶行為數(shù)據(jù)、市場(chǎng)反饋數(shù)據(jù)，錯(cuò)失精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品優(yōu)化的黃金窗口，陷入“數(shù)據(jù)豐富、洞察貧乏”的困境。 面對(duì)經(jīng)濟(jì)下行與行業(yè)內(nèi)卷，企業(yè)亟需通過(guò)零成本/低成本的AI工具與方法論，重構(gòu)增長(zhǎng)邏輯：從“高投入、低效率”轉(zhuǎn)向“輕資產(chǎn)、高轉(zhuǎn)化”。本課程聚焦中小企業(yè)實(shí)際需求，拆解AI在營(yíng)銷(xiāo)、運(yùn)營(yíng)、管理等核心場(chǎng)景的落地路徑，通過(guò)實(shí)戰(zhàn)工具與真實(shí)案例，幫助學(xué)員掌握“零成本賦能業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)”的核心策略，實(shí)現(xiàn)技術(shù)紅利與商業(yè)價(jià)值的深度融合
● 戰(zhàn)略認(rèn)知升級(jí)：理解AI如何重構(gòu)企業(yè)增長(zhǎng)模型，建立 “技術(shù)驅(qū)動(dòng)業(yè)績(jī)”的底層思維 ● 實(shí)操能力提升：掌握10 +零成本AI工具（文案生成、數(shù)據(jù)分析、客戶運(yùn)營(yíng)等），實(shí)現(xiàn)3 天內(nèi)落地首個(gè)AI驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)方案 ● 成本效率優(yōu)化：通過(guò)AI自動(dòng)化工具，降低 50% 以上的營(yíng)銷(xiāo)文案撰寫(xiě)、數(shù)據(jù)報(bào)表處理、客服響應(yīng)時(shí)間，釋放人力投入高價(jià)值業(yè)務(wù) ● 業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)落地：學(xué)會(huì)用AI精準(zhǔn)定位目標(biāo)客群、優(yōu)化產(chǎn)品賣(mài)點(diǎn)、提升客戶復(fù)購(gòu)率，現(xiàn)場(chǎng)設(shè)計(jì)可執(zhí)行的增長(zhǎng)方案。
第一講：AI重構(gòu)企業(yè)增長(zhǎng)的底層邏輯與零成本落地路徑 一、全球AI商業(yè)應(yīng)用趨勢(shì)與中小企業(yè)機(jī)遇 1. 2025年AI技術(shù)滲透率分析 ——從“巨頭專(zhuān)屬”到“普惠工具”的轉(zhuǎn)折點(diǎn) 2. 零成本AI工具分類(lèi) ——內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)洞察、流程自動(dòng)化三大黃金賽道 案例：某服裝企業(yè)用deepseek優(yōu)化客服話術(shù)，客戶滿意度提升20% 二、企業(yè)增長(zhǎng)痛點(diǎn)與AI解決方案匹配模型 1. 診斷工具：增長(zhǎng)瓶頸自查表（營(yíng)銷(xiāo)/產(chǎn)品/運(yùn)營(yíng)三維度） 2. AI賦能公式：業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)=（精準(zhǔn)觸達(dá)+效率提升）×數(shù)據(jù)迭代 3. 避坑指南：避免“為用AI而用AI”的三大認(rèn)知誤區(qū) 實(shí)戰(zhàn)任務(wù)：企業(yè)專(zhuān)屬AI工具清單設(shè)計(jì) 1）分組梳理現(xiàn)有業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，匹配對(duì)應(yīng)的AI工具 2）導(dǎo)師點(diǎn)評(píng)各組方案，優(yōu)化工具組合策略 第二講：零成本AI驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)增長(zhǎng)——從獲客到復(fù)購(gòu)的全鏈路優(yōu)化 一、AI 重塑精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：低成本內(nèi)容生產(chǎn)與流量破圈 爆款文案生成：用豆包撰寫(xiě)小紅書(shū)種草文/抖音帶貨腳本的5個(gè)模板 模板1：痛點(diǎn)爆破型（適用于功能性產(chǎn)品/解決方案） 模板2：場(chǎng)景化沉浸式體驗(yàn)（適用于家居/日用品/服飾） 模板3：干貨對(duì)比型（適用于護(hù)膚品/電子產(chǎn)品/母嬰用品） 模板4：用戶證言型（適用于高客單價(jià)/小眾品類(lèi)） 模板5：懸念互動(dòng)型（適用于新品/創(chuàng)意產(chǎn)品/節(jié)日營(yíng)銷(xiāo)） 案例：某美妝品牌用AI生成個(gè)性化廣告素材，投放成本降低40% 二、AI 數(shù)據(jù)分析：從數(shù)據(jù)雜亂到增長(zhǎng)洞察的零代碼實(shí)現(xiàn) 1. 用神策數(shù)據(jù)分析用戶行為：自動(dòng)生成用戶畫(huà)像與消費(fèi)趨勢(shì)報(bào)告 2. 競(jìng)品監(jiān)控：AI抓取電商平臺(tái)評(píng)論，快速提煉產(chǎn)品優(yōu)缺點(diǎn)（附實(shí)操步驟） 實(shí)戰(zhàn)：用免費(fèi)工具搭建簡(jiǎn)易版“用戶流失預(yù)警模型” 三、客戶運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化：提升復(fù)購(gòu)率的AI策略 智能客服：用企業(yè)微信AI助手實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)售后答疑（話術(shù)庫(kù)搭建） 1. 基礎(chǔ)信息查詢類(lèi)（高頻剛需，秒級(jí)響應(yīng)） 2. 產(chǎn)品使用指導(dǎo)類(lèi)（降低售后率，強(qiáng)化產(chǎn)品認(rèn)知） 3. 退換貨/售后政策類(lèi)（消除顧慮，提升服務(wù)信任） 4. 復(fù)購(gòu)引導(dǎo)類(lèi)（主動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)，提升終身價(jià)值） 案例：某母嬰企業(yè)用AI分層運(yùn)營(yíng)客戶，復(fù)購(gòu)率提升15% 第三講：AI 優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效率——降本提效的核心場(chǎng)景落地 一、流程自動(dòng)化：釋放人力的零成本實(shí)踐 1. 會(huì)議管理：飛書(shū)AI助手自動(dòng)生成會(huì)議紀(jì)要并提取待辦事項(xiàng) 2. 客戶運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化：企業(yè)微信AI助手釋放客服人力 案例：某初創(chuàng)公司用自動(dòng)化工具減少30%重復(fù)性工作，人力成本下降 25% 二、產(chǎn)品迭代：AI助力需求洞察與功能優(yōu)化 1. 需求收集：爬取電商評(píng)論/社交媒體，用AI提取高頻痛點(diǎn) 2. 功能測(cè)試：用AI模擬用戶行為，快速定位產(chǎn)品交互漏洞 實(shí)戰(zhàn)：用免費(fèi)工具分析競(jìng)品功能，輸出產(chǎn)品優(yōu)化清單 三、供應(yīng)鏈與庫(kù)存管理：AI 預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu) 1. 庫(kù)存預(yù)警：設(shè)置AI規(guī)則自動(dòng)提醒滯銷(xiāo)/缺貨商品 2. 需求預(yù)測(cè)：從歷史數(shù)據(jù)到動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的AI建模 案例：某零食企業(yè)用AI優(yōu)化庫(kù)存，周轉(zhuǎn)率提升18% 第四講：AI賦能客戶管理——從流量到留量的價(jià)值深挖 一、客戶分層：AI構(gòu)建精準(zhǔn)用戶畫(huà)像 ——標(biāo)簽體系：用AI自動(dòng)打標(biāo)用戶行為（瀏覽時(shí)長(zhǎng)、購(gòu)買(mǎi)頻次等） 1. 標(biāo)簽體系搭建：從業(yè)務(wù)目標(biāo)倒推標(biāo)簽架構(gòu) 2. AI自動(dòng)打標(biāo)技術(shù)路徑：從數(shù)據(jù)到標(biāo)簽的5步落地法 3. 實(shí)戰(zhàn)避坑指南：標(biāo)簽體系落地6大注意事項(xiàng) 案例：某教育機(jī)構(gòu)用AI分層客戶，高價(jià)值用戶轉(zhuǎn)化率提升30% 二、個(gè)性化溝通：AI驅(qū)動(dòng)的1v1精準(zhǔn)觸達(dá) ——時(shí)機(jī)優(yōu)化：用AI分析用戶歷史互動(dòng)數(shù)據(jù)，選擇最佳溝通時(shí)間 1. 用戶活躍周期建模：捕捉個(gè)體行為時(shí)間規(guī)律 2. 響應(yīng)概率預(yù)測(cè)：基于用戶生命周期的時(shí)機(jī)決策 3. 多渠道協(xié)同優(yōu)化：跨觸點(diǎn)時(shí)間偏好建模 實(shí)戰(zhàn)：用免費(fèi)工具設(shè)計(jì)某客戶的個(gè)性化跟進(jìn)方 三、客戶生命周期管理：AI預(yù)測(cè)流失與挽回策略 1. 流失預(yù)警：設(shè)定AI規(guī)則識(shí)別沉默用戶（如30天未互動(dòng)） 1）流失預(yù)警規(guī)則設(shè)計(jì)：從單一指標(biāo)到動(dòng)態(tài)模型 2）AI 流失預(yù)測(cè)模型構(gòu)建：從規(guī)則引擎到機(jī)器學(xué)習(xí) 3）挽回策略觸發(fā)機(jī)制：分層干預(yù)+個(gè)性化觸達(dá) 2. 挽回活動(dòng)：自動(dòng)生成流失客戶專(zhuān)屬優(yōu)惠券與召回文案 1）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的專(zhuān)屬優(yōu)惠券策略：從用戶價(jià)值到權(quán)益定制 2）AI生成召回文案：從模板化到個(gè)性化的三層進(jìn)階 3）工具組合推薦：快速落地自動(dòng)化挽回活動(dòng) 案例：某SaaS企業(yè)用AI挽回15%流失客戶，節(jié)省50%人工跟進(jìn)成本 第五講：企業(yè)AI落地規(guī)劃——從0到1的實(shí)施路線與風(fēng)險(xiǎn)管控 一、制定企業(yè)AI戰(zhàn)略：短期落地與長(zhǎng)期布局 1. 優(yōu)先級(jí)排序：按“投入成本-收益速度”矩陣規(guī)劃落地場(chǎng)景 1）投入成本-收益速度矩陣：四維場(chǎng)景分類(lèi)與落地策略 2）優(yōu)先級(jí)排序決策樹(shù)：從場(chǎng)景篩選到資源分配 2. 資源分配：零成本工具為主，逐步引入低代碼平臺(tái)（如明道云） 1）零成本工具先行：用免費(fèi)工具跑通核心流程 2）輕量擴(kuò)展：引入低代碼平臺(tái)升級(jí)核心模塊 3）深度整合：構(gòu)建全鏈路自動(dòng)化體系 案例：某傳統(tǒng)制造業(yè)3個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)AI在客服、營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景的全覆蓋 二、團(tuán)隊(duì)能力建設(shè)：非技術(shù)人員的AI素養(yǎng)提升 1. 培訓(xùn)體系：建立“工具操作+業(yè)務(wù)場(chǎng)景”雙維度培訓(xùn)計(jì)劃 1）基礎(chǔ)層：工具操作能力培養(yǎng) 2）進(jìn)階層：業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn) 3）思維層：AI 素養(yǎng)與數(shù)字化思維培養(yǎng) 2. 激勵(lì)機(jī)制：設(shè)置AI應(yīng)用創(chuàng)新獎(jiǎng)，鼓勵(lì)員工探索提效方案 1）分層級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)體系設(shè)計(jì) 2）配套支持與文化建設(shè) 3）實(shí)施路徑與風(fēng)險(xiǎn)控制 實(shí)戰(zhàn)：設(shè)計(jì)企業(yè)內(nèi)部AI工具使用手冊(cè)（模板分享） 三、風(fēng)險(xiǎn)控制與合規(guī)管理 1. 數(shù)據(jù)安全：本地?cái)?shù)據(jù)與云端數(shù)據(jù)的隔離策略 1）數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi)管理 2）本地 - 云端雙向隔離技術(shù)方案 3）動(dòng)態(tài)監(jiān)控與應(yīng)急響應(yīng) 2. 倫理風(fēng)險(xiǎn)：避免AI生成內(nèi)容的偏見(jiàn)與合規(guī)問(wèn)題（如廣告法） 1）數(shù)據(jù)輸入層：構(gòu)建無(wú)偏見(jiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 2）模型訓(xùn)練層：嵌入倫理審查機(jī)制 3）內(nèi)容生成層：全鏈路合規(guī)檢測(cè) 案例：某企業(yè)因AI生成文案侵權(quán)被處罰的教訓(xùn)復(fù)盤(pán)
擅長(zhǎng)領(lǐng)域：數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全、DeepSeek應(yīng)用、AI+職場(chǎng)應(yīng)用、AI智能體開(kāi)發(fā)、AI項(xiàng)目落地、企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用、企業(yè)數(shù)字化提升
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