【培訓對象】
營銷部門人員

【培訓收益】
1、多渠道資源整合：學習如何通過AI技術整合線上與線下多種營銷渠道資源，實現全渠道2、數據驅動決策：掌握利用大數據分析和AI算法優化營銷策略的能力，幫助企業在復雜的市場環境中做出更明智的決策。 3、智能目標定位：通過DeepSeek的技術支持，企業能夠精準識別目標客戶群體，提升廣告投放效率。 4、個性化推薦：利用AI生成個性化內容和推薦方案，提高客戶轉化率和滿意度。 5、創新營銷策略：通過AI技術探索新的營銷模式和工具，為企業提供差異化競爭的優勢。 6、數據閉環優化：建立完整的數據采集、分析和應用閉環，持續優化企業營銷體系，實現可持續增長。

導入：解碼AI——AI帶來的企業助益
新思考：推動創新和科技發展+帶來就業與社會結構的變化+教育與認知的改變
新機遇：新興產業推動+教育領域變革+個人生活提質
新挑戰：就業問題+數據安全+監管滯后+人才需求變化
新體驗：技術基座與背景+知識更新與推理效率
第一講：線上營銷全鏈路AI化——從洞察到轉化
一、AI簡化客戶挖掘
1. 用戶畫像AI分析
操作方式：運用RFM模型對用戶進行聚類分析+結合消費標簽快速篩選
2. 預測場景
1）高潛客戶識別：AI算法挖掘潛在高價值客戶
2）流失預警與復購預測：提前預警客戶流失風險
二、AI加速商品編輯
1. AI一鍵生成商品
2. 智能修圖/背景替換
3. 多平臺適配
三、內容種草
1. 爆款內容模版庫
2. 智能匹配合作
3. ugc內容情感分析
四、AI引流轉化與營銷活動智能優化
1. AI引流獲客策略
2. AI廣告投放優化
1）動態創意生成
2）預算分配調優
3）競品廣告策略監測
五、數據驅動的增長閉環
1. AI模型動態調價邏輯
——多維度分析+實時調價
2. AI多版促銷活動策略
——個性化優惠券推薦+滿減/贈品組合模擬
3. 活動頁面AI輔助設計
——熱力圖引導布局優化+AIgc生成主圖+個性化落地頁
六、用戶體驗增加ar/vr
1. 3d商品展示
2. 虛擬試衣
七、全鏈路數據智能分析
1. 銷售數據高效分析
1）實時gmv轉化率監控
工具：漏斗分析
2）自動生成可執行洞察
2. AI供應鏈動態優化
——需求預測+智能補貨建議
3. 風險控制防護體系
1）異常訂單檢測：利用模型檢測異常訂單，識別可疑訂單。
2）刷單行為識別：AI檢測刷單行為，精準定位異常行為。
3）支付風控：運用生物驗證技術。
總結：預期收益提升
——轉化率提升+廣告成本降低+庫存周轉率提高

第二講：線下場景數字化——數據驅動的實體營銷運營
一、市場洞察與選址優化
1. 市場畫像
——區域消費力分析+人群特征洞察+競品分布研究
2. 需求預測
1）行為數據手機
2）趨勢報告生成
3）精準定位客群
3. 多維度選址模型
1）人流量評估
2）租金成本分析
3）競爭密度考量
二、客流監測與門店運營
1. 動態熱力圖
——實時客群分布+潛在客群分析
案例分析：上海百聯ZX創趣場的客群分析與運營優化
工具：銷售預測模型
2. AI客流分析技術
——攝像頭與傳感器+行為分析+數據看板
3. 門店智慧化改造
——動線優化+無感體驗升級
三、客戶分層運營與服務
1. VIP客戶AI識別
——人臉識別+消費數據匹配+個性化服務
2. 私域客戶AI運營
——企微與社群自動化+分層運營+數據分析
3. 客戶歷史購買數據提醒
——一鍵查詢+智能提醒+數據分析
4. 客戶全周期關懷
——自動化SOP+情感分析+工具支持
5. 數字人智能導購
——24小時服務+個性化推薦+硬件支持
四、線上內容引流與轉化
1. 內容生成
——短視頻創作+圖文素材制作+精準投放
2. 動態定價策略
——競品價格監控+需求彈性分析+效果評估
3. 流量轉化
——小紅書本地生活轉化+抖音本地生活引流
五、全渠道數據融合分析
1. 多渠道數據分析
——數據整合+ROI分析+全渠道歸因
2. OMO數據融合
——線下行為線上化+線下流量導流私域

第三講：數據驅動銷售——全域營銷數據AI分析
一、數據驅動創造業務價值
1. 精準營銷價值
2. 庫存優化價值
3. 渠道效能評估價值
二、核心指標分析矩陣
1. 前端流量與轉化指標
1）流量指標分析
——UV與PV+流量來源占比+跳出率影響
2）轉化指標分析
——轉化率提升策略+加購率與棄購率關聯
工具：轉化漏斗模型應用
3）價值指標分析
——客單價提升方法+GMV與ARPU關系+LTV評估用戶價值
2. 用戶與運營健康度指標
1）用戶健康度評估
——復購率提升策略+NPS與用戶口碑
工具：RFM分層應用
2）基礎銷售指標分析
——銷售額增長策略+坪效提升方法+人效與員工管理
3）運營效率指標分析
——庫存周轉率優化+滯銷SKU占比控制+試穿轉化率提升
3）消費者行為指標分析
——進店率提升方法+停留時長與店內體驗+熱區動線分析應用
三、數據分析模型與工具
1. RFM模型應用
——用戶價值分層+精準營銷策略
案例與效果：某電商企業用戶分層與差異化營銷
2. ABC分類法應用
——SKU資源優先級管理+客戶資源優先級管理
案例與效果：某電子產品零售商ABC分類法在SKU管理中的應用
3. 購物籃分析應用
——商品關聯規則挖掘+營銷策略優化
案例與效果：超市全脂牛奶的關聯商品挖掘與促銷策略
行業實戰工作坊（根據企業行業制定）
1. 新消費品牌全域增長
挑戰：如何通過AI實現小紅書種草+門店體驗聯動，打造線上線下一體化的營銷閉環。
2. 制造業B2B營銷轉型
挑戰：從傳統銷售到數據驅動的客戶旅程設計，實現營銷模式的轉型升級。
 

中國房地產注冊估價師
中國技術經濟學會 高級會員
北京房地產學會會員。 

1998—2001：中國人民大學工商管理學院 企業管理學方向博士。曾對北京華遠房地產有限公司、中國房地產集團等公司做過實證研究。99年兼任北京惠圓瀚福貿易公司副總經理，主抓了“反滲透膜管道分質供水北京市場開拓”等項目，親身策劃的營銷活動經多家媒體報道，受中央電視臺科技頻道采訪，取得了良好的經濟效益和社會效益。 

【主講課程】
 房地產營銷策劃等