價格：聯(lián)系客服報價
上課方式：公開課/內(nèi)訓/總裁班課程 時間上課時間：2天
授課對象：中小企業(yè)創(chuàng)始人、CEO、業(yè)務負責人（核心決策層）；營銷總監(jiān)、運營總監(jiān)、市場經(jīng)理（業(yè)務落地層）
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爆發(fā)式發(fā)展的時代背景下，企業(yè)正面臨前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。隨著生成式AI（如deepseek、豆包）、數(shù)據(jù)分析算法、自動化工具的普及，商業(yè)競爭范式已從“資源驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“技術驅(qū)動”。據(jù)麥肯錫研究顯示，2024年全球企業(yè)AI應用滲透率達68%，其中低成本AI工具的使用使中小企業(yè)運營效率平均提升35%，營銷成本降低22%。然而，我國中小企業(yè)仍面臨三大核心痛點： 技術壁壘與成本壓力：85%的中小企業(yè)缺乏專業(yè)AI團隊，傳統(tǒng)定制化AI系統(tǒng)部署成本高（平均50-100萬元），導致技術應用滯后； 增長模式低效：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)價值未釋放：60%的企業(yè)未有效利用用戶行為數(shù)據(jù)、市場反饋數(shù)據(jù)，錯失精準營銷、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。 面對經(jīng)濟下行與行業(yè)內(nèi)卷，企業(yè)亟需通過零成本/低成本的AI工具與方法論，重構(gòu)增長邏輯：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)實際需求，拆解AI在營銷、運營、管理等核心場景的落地路徑，通過實戰(zhàn)工具與真實案例，幫助學員掌握“零成本賦能業(yè)績增長”的核心策略，實現(xiàn)技術紅利與商業(yè)價值的深度融合
● 戰(zhàn)略認知升級：理解AI如何重構(gòu)企業(yè)增長模型，建立 “技術驅(qū)動業(yè)績”的底層思維 ● 實操能力提升：掌握10 +零成本AI工具（文案生成、數(shù)據(jù)分析、客戶運營等），實現(xiàn)3 天內(nèi)落地首個AI驅(qū)動增長方案 ● 成本效率優(yōu)化：通過AI自動化工具，降低 50% 以上的營銷文案撰寫、數(shù)據(jù)報表處理、客服響應時間，釋放人力投入高價值業(yè)務 ● 業(yè)績增長落地：學會用AI精準定位目標客群、優(yōu)化產(chǎn)品賣點、提升客戶復購率，現(xiàn)場設計可執(zhí)行的增長方案。
第一講：AI重構(gòu)企業(yè)增長的底層邏輯與零成本落地路徑 一、全球AI商業(yè)應用趨勢與中小企業(yè)機遇 1. 2025年AI技術滲透率分析 ——從“巨頭專屬”到“普惠工具”的轉(zhuǎn)折點 2. 零成本AI工具分類 ——內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)洞察、流程自動化三大黃金賽道 案例：某服裝企業(yè)用deepseek優(yōu)化客服話術，客戶滿意度提升20% 二、企業(yè)增長痛點與AI解決方案匹配模型 1. 診斷工具：增長瓶頸自查表（營銷/產(chǎn)品/運營三維度） 2. AI賦能公式：業(yè)績增長=（精準觸達+效率提升）×數(shù)據(jù)迭代 3. 避坑指南：避免“為用AI而用AI”的三大認知誤區(qū) 實戰(zhàn)任務：企業(yè)專屬AI工具清單設計 1）分組梳理現(xiàn)有業(yè)務痛點，匹配對應的AI工具 2）導師點評各組方案，優(yōu)化工具組合策略 第二講：零成本AI驅(qū)動營銷增長——從獲客到復購的全鏈路優(yōu)化 一、AI 重塑精準營銷：低成本內(nèi)容生產(chǎn)與流量破圈 爆款文案生成：用豆包撰寫小紅書種草文/抖音帶貨腳本的5個模板 模板1：痛點爆破型（適用于功能性產(chǎn)品/解決方案） 模板2：場景化沉浸式體驗（適用于家居/日用品/服飾） 模板3：干貨對比型（適用于護膚品/電子產(chǎn)品/母嬰用品） 模板4：用戶證言型（適用于高客單價/小眾品類） 模板5：懸念互動型（適用于新品/創(chuàng)意產(chǎn)品/節(jié)日營銷） 案例：某美妝品牌用AI生成個性化廣告素材，投放成本降低40% 二、AI 數(shù)據(jù)分析：從數(shù)據(jù)雜亂到增長洞察的零代碼實現(xiàn) 1. 用神策數(shù)據(jù)分析用戶行為：自動生成用戶畫像與消費趨勢報告 2. 競品監(jiān)控：AI抓取電商平臺評論，快速提煉產(chǎn)品優(yōu)缺點（附實操步驟） 實戰(zhàn)：用免費工具搭建簡易版“用戶流失預警模型” 三、客戶運營自動化：提升復購率的AI策略 智能客服：用企業(yè)微信AI助手實現(xiàn)7×24小時售后答疑（話術庫搭建） 1. 基礎信息查詢類（高頻剛需，秒級響應） 2. 產(chǎn)品使用指導類（降低售后率，強化產(chǎn)品認知） 3. 退換貨/售后政策類（消除顧慮，提升服務信任） 4. 復購引導類（主動營銷，提升終身價值） 案例：某母嬰企業(yè)用AI分層運營客戶，復購率提升15% 第三講：AI 優(yōu)化運營效率——降本提效的核心場景落地 一、流程自動化：釋放人力的零成本實踐 1. 會議管理：飛書AI助手自動生成會議紀要并提取待辦事項 2. 客戶運營自動化：企業(yè)微信AI助手釋放客服人力 案例：某初創(chuàng)公司用自動化工具減少30%重復性工作，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：爬取電商評論/社交媒體，用AI提取高頻痛點 2. 功能測試：用AI模擬用戶行為，快速定位產(chǎn)品交互漏洞 實戰(zhàn)：用免費工具分析競品功能，輸出產(chǎn)品優(yōu)化清單 三、供應鏈與庫存管理：AI 預測與動態(tài)調(diào)優(yōu) 1. 庫存預警：設置AI規(guī)則自動提醒滯銷/缺貨商品 2. 需求預測：從歷史數(shù)據(jù)到動態(tài)場景的AI建模 案例：某零食企業(yè)用AI優(yōu)化庫存，周轉(zhuǎn)率提升18% 第四講：AI賦能客戶管理——從流量到留量的價值深挖 一、客戶分層：AI構(gòu)建精準用戶畫像 ——標簽體系：用AI自動打標用戶行為（瀏覽時長、購買頻次等） 1. 標簽體系搭建：從業(yè)務目標倒推標簽架構(gòu) 2. AI自動打標技術路徑：從數(shù)據(jù)到標簽的5步落地法 3. 實戰(zhàn)避坑指南：標簽體系落地6大注意事項 案例：某教育機構(gòu)用AI分層客戶，高價值用戶轉(zhuǎn)化率提升30% 二、個性化溝通：AI驅(qū)動的1v1精準觸達 ——時機優(yōu)化：用AI分析用戶歷史互動數(shù)據(jù)，選擇最佳溝通時間 1. 用戶活躍周期建模：捕捉個體行為時間規(guī)律 2. 響應概率預測：基于用戶生命周期的時機決策 3. 多渠道協(xié)同優(yōu)化：跨觸點時間偏好建模 實戰(zhàn)：用免費工具設計某客戶的個性化跟進方 三、客戶生命周期管理：AI預測流失與挽回策略 1. 流失預警：設定AI規(guī)則識別沉默用戶（如30天未互動） 1）流失預警規(guī)則設計：從單一指標到動態(tài)模型 2）AI 流失預測模型構(gòu)建：從規(guī)則引擎到機器學習 3）挽回策略觸發(fā)機制：分層干預+個性化觸達 2. 挽回活動：自動生成流失客戶專屬優(yōu)惠券與召回文案 1）數(shù)據(jù)驅(qū)動的專屬優(yōu)惠券策略：從用戶價值到權(quán)益定制 2）AI生成召回文案：從模板化到個性化的三層進階 3）工具組合推薦：快速落地自動化挽回活動 案例：某SaaS企業(yè)用AI挽回15%流失客戶，節(jié)省50%人工跟進成本 第五講：企業(yè)AI落地規(guī)劃——從0到1的實施路線與風險管控 一、制定企業(yè)AI戰(zhàn)略：短期落地與長期布局 1. 優(yōu)先級排序：按“投入成本-收益速度”矩陣規(guī)劃落地場景 1）投入成本-收益速度矩陣：四維場景分類與落地策略 2）優(yōu)先級排序決策樹：從場景篩選到資源分配 2. 資源分配：零成本工具為主，逐步引入低代碼平臺（如明道云） 1）零成本工具先行：用免費工具跑通核心流程 2）輕量擴展：引入低代碼平臺升級核心模塊 3）深度整合：構(gòu)建全鏈路自動化體系 案例：某傳統(tǒng)制造業(yè)3個月內(nèi)實現(xiàn)AI在客服、營銷場景的全覆蓋 二、團隊能力建設：非技術人員的AI素養(yǎng)提升 1. 培訓體系：建立“工具操作+業(yè)務場景”雙維度培訓計劃 1）基礎層：工具操作能力培養(yǎng) 2）進階層：業(yè)務場景實戰(zhàn)培訓 3）思維層：AI 素養(yǎng)與數(shù)字化思維培養(yǎng) 2. 激勵機制：設置AI應用創(chuàng)新獎，鼓勵員工探索提效方案 1）分層級獎勵體系設計 2）配套支持與文化建設 3）實施路徑與風險控制 實戰(zhàn)：設計企業(yè)內(nèi)部AI工具使用手冊（模板分享） 三、風險控制與合規(guī)管理 1. 數(shù)據(jù)安全：本地數(shù)據(jù)與云端數(shù)據(jù)的隔離策略 1）數(shù)據(jù)分級分類管理 2）本地 - 云端雙向隔離技術方案 3）動態(tài)監(jiān)控與應急響應 2. 倫理風險：避免AI生成內(nèi)容的偏見與合規(guī)問題（如廣告法） 1）數(shù)據(jù)輸入層：構(gòu)建無偏見訓練數(shù)據(jù)集 2）模型訓練層：嵌入倫理審查機制 3）內(nèi)容生成層：全鏈路合規(guī)檢測 案例：某企業(yè)因AI生成文案侵權(quán)被處罰的教訓復盤
擅長領域：數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全、DeepSeek應用、AI+職場應用、AI智能體開發(fā)、AI項目落地、企業(yè)數(shù)字化應用、企業(yè)數(shù)字化提升
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