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DeepSeek引領(lǐng):企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)營銷新方式的實踐全路徑

課程編號:61757

課程價格:¥13000/天

課程時長:2 天

課程人氣:23

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:營銷管理 

授課講師:王鵬

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【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(shù)整合線上與線下多種營銷渠道資源,實現(xiàn)全渠道2、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策:掌握利用大數(shù)據(jù)分析和AI算法優(yōu)化營銷策略的能力,幫助企業(yè)在復雜的市場環(huán)境中做出更明智的決策。 3、智能目標定位:通過DeepSeek的技術(shù)支持,企業(yè)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(nèi)容和推薦方案,提高客戶轉(zhuǎn)化率和滿意度。 5、創(chuàng)新營銷策略:通過AI技術(shù)探索新的營銷模式和工具,為企業(yè)提供差異化競爭的優(yōu)勢。 6、數(shù)據(jù)閉環(huán)優(yōu)化:建立完整的數(shù)據(jù)采集、分析和應用閉環(huán),持續(xù)優(yōu)化企業(yè)營銷體系,實現(xiàn)可持續(xù)增長。

導入:解碼AI——AI帶來的企業(yè)助益
新思考:推動創(chuàng)新和科技發(fā)展+帶來就業(yè)與社會結(jié)構(gòu)的變化+教育與認知的改變
新機遇:新興產(chǎn)業(yè)推動+教育領(lǐng)域變革+個人生活提質(zhì)
新挑戰(zhàn):就業(yè)問題+數(shù)據(jù)安全+監(jiān)管滯后+人才需求變化
新體驗:技術(shù)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(zhuǎn)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(jié)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(nèi)容種草
1. 爆款內(nèi)容模版庫
2. 智能匹配合作
3. ugc內(nèi)容情感分析
四、AI引流轉(zhuǎn)化與營銷活動智能優(yōu)化
1. AI引流獲客策略
2. AI廣告投放優(yōu)化
1)動態(tài)創(chuàng)意生成
2)預算分配調(diào)優(yōu)
3)競品廣告策略監(jiān)測
五、數(shù)據(jù)驅(qū)動的增長閉環(huán)
1. AI模型動態(tài)調(diào)價邏輯
——多維度分析+實時調(diào)價
2. AI多版促銷活動策略
——個性化優(yōu)惠券推薦+滿減/贈品組合模擬
3. 活動頁面AI輔助設(shè)計
——熱力圖引導布局優(yōu)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(shù)據(jù)智能分析
1. 銷售數(shù)據(jù)高效分析
1)實時gmv轉(zhuǎn)化率監(jiān)控
工具:漏斗分析
2)自動生成可執(zhí)行洞察
2. AI供應鏈動態(tài)優(yōu)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(shù)。
總結(jié):預期收益提升
——轉(zhuǎn)化率提升+廣告成本降低+庫存周轉(zhuǎn)率提高

第二講:線下場景數(shù)字化——數(shù)據(jù)驅(qū)動的實體營銷運營
一、市場洞察與選址優(yōu)化
1. 市場畫像
——區(qū)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(shù)據(jù)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(jiān)測與門店運營
1. 動態(tài)熱力圖
——實時客群分布+潛在客群分析
案例分析:上海百聯(lián)ZX創(chuàng)趣場的客群分析與運營優(yōu)化
工具:銷售預測模型
2. AI客流分析技術(shù)
——攝像頭與傳感器+行為分析+數(shù)據(jù)看板
3. 門店智慧化改造
——動線優(yōu)化+無感體驗升級
三、客戶分層運營與服務(wù)
1. VIP客戶AI識別
——人臉識別+消費數(shù)據(jù)匹配+個性化服務(wù)
2. 私域客戶AI運營
——企微與社群自動化+分層運營+數(shù)據(jù)分析
3. 客戶歷史購買數(shù)據(jù)提醒
——一鍵查詢+智能提醒+數(shù)據(jù)分析
4. 客戶全周期關(guān)懷
——自動化SOP+情感分析+工具支持
5. 數(shù)字人智能導購
——24小時服務(wù)+個性化推薦+硬件支持
四、線上內(nèi)容引流與轉(zhuǎn)化
1. 內(nèi)容生成
——短視頻創(chuàng)作+圖文素材制作+精準投放
2. 動態(tài)定價策略
——競品價格監(jiān)控+需求彈性分析+效果評估
3. 流量轉(zhuǎn)化
——小紅書本地生活轉(zhuǎn)化+抖音本地生活引流
五、全渠道數(shù)據(jù)融合分析
1. 多渠道數(shù)據(jù)分析
——數(shù)據(jù)整合+ROI分析+全渠道歸因
2. OMO數(shù)據(jù)融合
——線下行為線上化+線下流量導流私域

第三講:數(shù)據(jù)驅(qū)動銷售——全域營銷數(shù)據(jù)AI分析
一、數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值
1. 精準營銷價值
2. 庫存優(yōu)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(zhuǎn)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(zhuǎn)化指標分析
——轉(zhuǎn)化率提升策略+加購率與棄購率關(guān)聯(lián)
工具:轉(zhuǎn)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(guān)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(chǔ)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(zhuǎn)率優(yōu)化+滯銷SKU占比控制+試穿轉(zhuǎn)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(nèi)體驗+熱區(qū)動線分析應用
三、數(shù)據(jù)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(yè)用戶分層與差異化營銷
2. ABC分類法應用
——SKU資源優(yōu)先級管理+客戶資源優(yōu)先級管理
案例與效果:某電子產(chǎn)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(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘+營銷策略優(yōu)化
案例與效果:超市全脂牛奶的關(guān)聯(lián)商品挖掘與促銷策略
行業(yè)實戰(zhàn)工作坊(根據(jù)企業(yè)行業(yè)制定)
1. 新消費品牌全域增長
挑戰(zhàn):如何通過AI實現(xiàn)小紅書種草+門店體驗聯(lián)動,打造線上線下一體化的營銷閉環(huán)。
2. 制造業(yè)B2B營銷轉(zhuǎn)型
挑戰(zhàn):從傳統(tǒng)銷售到數(shù)據(jù)驅(qū)動的客戶旅程設(shè)計,實現(xiàn)營銷模式的轉(zhuǎn)型升級。
 

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