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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：
授课形式：内训
授课天数：3 天
培训形式：
主题讲授+视频欣赏+情景模拟+案例研讨+学员分享
课程背景| Course Background
随着零售行业的数字化转型加速，手机企业面临激烈竞争与消费者需求多样化的挑战。人工智能（AI）技术作为新兴驱动力，为零售业务带来了精 准营销、高效运营与个性化服务的新机遇。然而，如何有效整合AI技术于零售实践中，本课程旨在帮助产品经理掌握AI在零售领域的应用，推动业务智能化转型。
课程收益| Program Benefits
1、深入理解AI原理与应用趋势，把握零售行业智能化方向。
2、学会AI在零售营销、供应链、客户体验等方面的应用方法。
3、利用AI进行数据分析，优化决策过程，提升业务洞察力。
4、通过小组练习，促进团队合作与创新能力。
5、将所学知识应用于实践，助力手机企业零售业务智能化升级。
课程大纲| Course Outline
第一天：AI基础与零售趋势融合
第一章：AI技术概览与认知
1.1 AI发展历程与核心技术
1.1.1 机器学习基础
1.1.2 深度学习原理
1.1.3 自然语言处理(NLP)简介
1.2 AI技术生态的构成
1.2.1 数据、算法与算力的三大支柱
1.2.2 主流AI技术（NLP、CV、多模态）的应用方向
1.2.3 AI基础模型与大语言模型（如GPT）的特点和作用
1.3 AI在各行各业的应用案例
1.3.1 金融行业风险控制
1.3.2 制造业智能质检
1.3.3 零售行业的初步探索
小组练习：分析一个非零售领域的AI应用案例，探讨其对零售的启示
第二章：零售行业现状与AI融合趋势
2.1 零售行业发展新趋势
2.1.1 新零售概念解析
2.1.2 消费者行为变化
2.1.3 技术驱动的零售变革
2.2 AI如何重塑零售业
2.2.1 个性化推荐系统
2.2.2 库存管理与预测分析
2.2.3 智能客服与售后
案例分享：阿里巴巴新零售策略与AI技术应用
第三章：AI赋能零售产品管理
3.1 产品生命周期管理中的AI应用
3.1.1 需求预测与市场调研
3.1.2 产品设计与优化
3.1.3 上市策略与反馈循环
3.2 AI辅助的竞品分析与定位
3.2.1 竞品数据收集与分析
3.2.2 差异化策略制定
3.2.3 市场反应预测
小组练习：利用AI工具进行一款新手机产品的初步市场调研
第四章：零售线上线下融合策略
4.1 线上平台优化与AI
4.1.1 网站与APP用户体验提升
4.1.2 社交媒体营销策略
4.1.3 数据分析驱动的内容推荐
4.2 线下门店智能化改造
4.2.1 智能陈列与导购系统
4.2.2 人脸识别与顾客行为分析
4.2.3 无人零售技术探索
案例分享：小米之家智能化转型实践
第二天：AI在零售营销与运营中的深化
第五章：AI驱动的精 准营销策略
5.1 用户画像构建与细分
5.1.1 数据收集与整合
5.1.2 标签体系建立
5.1.3 精 准营销案例解析
5.2 AI在广告投放中的优化
5.2.1 程序化购买与实时竞价
5.2.2 广告效果预测与优化
5.2.3 跨渠道营销策略
小组练习：设计一个基于AI的精 准营销方案
第六章：智能供应链管理与库存优化
6.1 AI在供应链管理中的应用
6.1.1 需求预测与订单管理
6.1.2 物流路径优化
6.1.3 供应商风险管理
6.2 库存智能化控制
6.2.1 库存水平预测
6.2.2 滞销商品识别与处理
6.2.3 季节性商品管理
案例分享：京东智能供应链体系构建
第七章：零售数据分析与决策支持
7.1 数据驱动的决策制定流程
7.1.1 数据收集与清洗
7.1.2 数据可视化与报表制作
7.1.3 KPI设定与评估
7.2 AI在销售预测中的作用
7.2.1 时间序列分析方法
7.2.2 因果因素分析
7.2.3 预测模型构建与验证
小组练习：使用AI工具预测下一季度某款手机的销量
第八章：客户体验与忠诚度提升
8.1 AI在客户服务中的应用
8.1.1 智能客服机器人
8.1.2 情绪识别与应对
8.1.3 客户反馈循环机制
8.2 忠诚度计划设计与优化
8.2.1 会员体系构建
8.2.2 积分策略与兑换优化
8.2.3 客户流失预警与挽回
案例分享：星巴克会员计划与AI技术应用
第三天：实战演练与未来展望
第九章：AI项目规划与实施
9.1 项目立项与需求分析
9.1.1 明确项目目标
9.1.2 利益相关者沟通
9.1.3 需求文档撰写
9.2 项目执行与管理
9.2.1 团队组建与分工
9.2.2 时间线与里程碑设定
9.2.3 风险评估与应对措施
小组练习：模拟一个AI在零售中的应用项目规划
第十章：技术选型与系统集成
10.1 AI技术平台选择
10.1.1 云服务平台比较
10.1.2 AI框架与工具介绍
10.1.3 成本效益分析
10.2 系统集成与数据打通
10.2.1 API接口设计与对接
10.2.2 数据安全与隐私保护
10.2.3 系统测试与优化
案例分析：某手机品牌AI系统集成实践
第十一章：成效评估与持续优化
11.1 项目成效评估指标
11.1.1 ROI计算
11.1.2 用户满意度调查
11.1.3 业务指标提升情况
11.2 持续优化与迭代
11.2.1 A/B测试与持续优化
11.2.2 新技术应用探索
11.2.3 团队能力建设与培训
小组讨论：如何建立有效的AI项目评估与持续优化机制
第十二章：未来趋势与挑战
12.1 AI在零售领域的未来展望
12.1.1 新兴技术如区块链、5G的融合
12.1.2 零售行业的全面智能化
12.1.3 消费者体验的新高度
12.2 面临的挑战与应对策略
12.2.1 数据安全与隐私保护
12.2.2 技术更新快速迭代
12.2.3 人才培养与团队建设
总结发言：回顾三天学习要点，展望未来AI在零售领域的发展
讲师背景| Introduction to lecturers
人工智能与数字化转型实战专家
背景介绍
西安电子科技大学人工智能硕士研究生
前腾讯早期创始员工-工号299--项目总监
曾任：点子科技（深圳）有限公司联合创始人
曾任：深圳市有伴科技有限公司联合创始人
现任：深圳大学校外研究生导师
现任：深圳市拓步大数据有限公司CTO
实战经验
甄老师拥有二十年技术研发、产品运营、数据挖掘从业经验，作为资 深互联网产品技术架构师、大数据分析师和企业数字化转型专家，先后为上市公司、顶 级学府和大型国企提供了优质服务。甄老师常年活跃在互联网产品研发、智能穿戴设备大数据第一线。甄老师人工智能科班出身，《Pattern Recognition Letters》发表的《Suppressed fuzzy C-means clustering algorithm》被长期引用，帮助企业由浅入深的完成个性化的高效益低成本实施数字化转型。
腾讯早期核心产品的研发与运营。腾讯299号员工，先后在增值开发部、网站部、无线产品部和架构部工作，职级项目总监。曾主导：QQ论坛产品的研发与运营，核心参与：QQ个人账户，QQ.com和QQShow的研发和运营。在腾讯经历了高并发，高性能服务器的开发，同时为了应对用户量的增长，参与了腾讯大数据数据库的开发，在大量普通服务器集群的方式提供数据服务。
连续成功创业者。联合创办的点子科技公司被深圳点子王网络科技有限公司收购，深圳市有伴科技公司被好未来教育10亿估值B轮投资。曾就职深圳有伴科技有限公司，任首席技术官，十年时间做了一家用户量1.4亿，最高日活500W，为0-8岁的儿童提供了一个营养，有价值的儿童APP-小伴龙。集合了卡通，互联网和人工智能一体。
智能穿戴方案设计者。现是深圳市拓步智能大数据公司CTO，专注智能穿戴方向，为大型消费电子类客户提供智能手表等整体方案服务。最近两年随着国内芯片的崛起，更多的场景化的IOT的接入，在硬件和软件的结合上，实现了传感器，数据采集和数据处理，以及算法逻辑上都有了更多的深化。实现了更好的为客户服务。产品销售欧美，印度，拉美等国家。产品GMV2亿，保持每年100%的增长。
金融运营商赋能者。在金融科技领域，甄老师凭借深厚的专业知识和实战经验，在兴业银行的招聘项目中辅导学员进行比赛获得优异的成绩，辅导银行企业智能客服、风险评估与防控、精准营销 反欺诈检测、投资决策辅助、智能数据分析。在运营商领域，甄老师同样表现出色。他深入研究AI技术在客服行业的应用和数据治理在运营商业务中的作用，帮助运营商在大模型上的行业落地，主要有：智能政务，智能交通，家庭安防和智能制造、车联网、智慧教育等。
风格特点
l 深入浅出：课程的独到之处是用多年的实战经验和科班出身的AI理论相结合，可以更有效的，更好的应用到自己的实际工作问题处理中。
l 与时俱进：课程保持前瞻性，案例和内容保持迭代更新，更好的把AI的理论和实际相结合，AI作为一个行业工具，可以更好的融入到我们的行业中，去有效的提升，改进我们工作。
创新性和创造性：甄老师做过心理学工作坊，个人成长训练营融合了心理学、结合大数据分析，让算法、算力和数据更好的融合，体现在课程的新颖性和创新性，可以更好的适应到我们每个学员中，学以致用，另外鼓励和启发大家在自己行业上大胆的运用和创新，把学习的东西落地。
一、AI技术与大模型应用
《大模型技术原理及应用》
《AI大模型赋能证券行业和发展前沿》
《AI大模型趋势和应用前沿》
《人工智能概述与行业大模型解析》
《AI大模型在审计领域的应用与探索》
《AI大模型审计场景应用》
《AI大模型原理和实战》
《DeepSeek的爆点与行业趋势》
《DeepSeek在环保行业AI应用》
《Deepseek赋能水务与应用》
《DeepSeek赋能职场：从小白到AI高手蜕变》
《DeepSeek在人力资源办公中的应用》
二、数字化转型与智能化升级
《数字化转型实践》
《车企数字化转型应用》
《数字化智能制造赋能企业转型与创新》
《数智化重塑消费品行业：核心要素与转型策略》
《数智化时代的智慧物联网油气行业应用》
三、数智化与数据管理
《数据驱动的产品规划和运营》
《数据管理与治理概况与应用》
《数据思维与洞察：驱动业务增长与创新》
《业务部门与IT协同》
《数据驱动的业务增长引擎》
四、AI在具体行业的应用
《人工智能在结算上的应用与风险管理》
《AI在研发各环节的落地应用》
《AI在游戏行业的技术应用：AI测试》
《AI赋能业务与工作流程及应用》
五、金融科技与金融行业应用
《金融科技驱动银行业务创新与发展》
《大数据与AI大模型赋能金融趋势与应用》
《大模型和区块链在金融领域的联合应用》
《数字化浪潮下的金融市场业务创新》
六、产品管理与运营
《产品运营和解决方案打造》
《互联网思维与产品设计》
《重塑产品经理核心竞争力》
《卓越产品体验创新：前沿探索与实践精进》
《智慧运营：产品精益运营实战指南》
《AI技术前沿与产品创新设计》
课程名称 | 企业 |
数字化转型：数据驱动银行新引擎 | 建设银行 |
《GenAI赋能金融科技》 | 花旗银行 |
DeepSeek赋能职场：从小白到AI高手蜕变 | 京东方、无锡会展、富士康、河南五建、中电信、邮储银行、南航大学 |
DeepSeek在人力资源办公中的应用 | 美的集团、苏州人事局 |
大数据与AI技术及DeepSeek应用 | 北京轻工集团 |
DeepSeek的爆点与行业趋势 | 成大集团、哈广厦 |
DeepSeek在环保行业AI应用 | 杭州环保局 |
Deepseek赋能水务与应用 | 广州自来水 |
AI大模型下算力产业趋势与应用 | 中电信 |
金融科技前沿技术应用 | 宁波银行 |
运营商AI应用场景 | 中电信 |
数智化转型与新质生产力 | 联通软研院 |
纺织行业数智化转型与建设 | 广纺进出口 |
《人工智能AI趋势及应用》 | 上海铁塔 |
《AI赋能：客服行业数智化转型与运营管理提升》 | 中国移动咪咕 |
数智化时代的数据治理深度实践 | 中国移动郑州 |
“互联网+智能制造”推动中国制造业升级 | 装备制造 |
智能制造技术创新与典型场景 | 机械制造 |
大模型赋能制造业产业升级 | 制造业 |
AI技术发展趋势与行业应用案例 | 联通软件研究院杭州 |
《人工智能概述及未来技术发展趋势》 | 中国移动洛阳 |
AI技术发展趋势与应用前景 | 能建集团江苏院 |
大数据与AI大模型赋能金融趋势与应用 | 平安银行 |
智算中心发展趋势与应用 | 中国联通贵阳 |
金融科技驱动银行业务创新与发展 | 兴业银行 |
AI大模型趋势和应用前沿 | 同方知网 |
智慧运营：产品精益运营实战指南 | 中国联通太原 |
AI大模型原理和实战 | 联通沃音乐 |
AI技术前沿与产品创新设计 | 移动卓望 |
数据驱动的业务增长引擎 | 电信爱音乐 |
探索未来科技新边疆 | 南昌移动 |
业务部门与IT协同 | 广汽传祺 |
数字化浪潮下的金融市场业务创新 | 广发银行 |
数字财险——数字技术前沿与精准营销 | 中华保险 |
效率倍增！AI+财务场景化应用实战营 | 广药集团 |
AI前沿、赋能管理、趋势与应用 | 北京热力集团 |
AI应用实战 | 招商基金 |
部分服务客户
通信行业：中国铁塔、中国移动河南公司、中国移动洛阳公司、中国移动贵阳公司、中国电信股份有限公司、中国联通太原分公司、南昌移动、北京联通、中国电信、中移互联网；
金融行业：中国建设银行江苏分行、中国平安保险、兴业银行、花旗银行、邮储银行、宁波银行、江西银行、工商银行、建设银行、招商基金；
制造行业：三一重工、山东重工集团、京东方、富士康、美的集团、北京轻工集团、尤尼冲压，康师傅，丝纺集团；
科技行业：腾讯科技有限公司、深圳有伴科技有限公司、中国知网、咪咕文化科技有限公司；
建筑工程/能源行业：河南五建、哈尔滨广厦集团、中国能源建设集团、水电水利十二局、中国工艺集团；
汽车行业：中国重汽、广汽传祺、北京汽车集团；
政府/公共服务：广州自来水、杭州环保局、苏州人事局，东江环保；
其他行业：南航大学、联通沃音乐、天翼爱音乐、无锡会展、成大集团；四川大学，西北工业大学等等。
项目报价| PROJECT QUOTATION
| 模块 | 内容 | 单价 | 天数 |
| 主题 | / | 默认 | |
| 运营费 | / | 默认 | |
| 推荐讲师 | 老师 | ||
| 合计 | 元（含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费） | ||
Service Procedure
Service Advantages
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我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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