第一部分：AI基础知识——营销人的必修课
1. AI技术全景图：机器学习、自然语言处理、计算机视觉的核心概念。
2. AI与营销的关系：从效率提升到策略创新。
o 案例：某快消品牌通过AI用户画像实现广告点击率提升200%。
3. 实操环节：分组讨论“AI如何改变你的日常工作”。
第二部分：AI赋能营销增长的底层逻辑
1. 数据驱动决策：用户行为分析与预测模型。
2. 自动化提效：客服机器人、广告投放自动化。
3. 个性化体验：千人千面的内容与产品推荐。
o 案例：某电商平台通过AI推荐系统提升复购率35%。
4. 实操环节：用模拟数据设计“用户分群策略”。
第三部分：AI工具实战——DEEPSEEK、元宝、豆包、KIMI、剪映
1. 工具功能解析：
o DEEPSEEK：B2B客户洞察与商机挖掘；
o 元宝：自动化生成营销文案与海报；
o 豆包：社群运营与用户情感分析；
o KIMI：跨平台数据整合与智能报告生成；
o 剪映：AI视频剪辑与广告创意生成。
2. 场景案例：
o B2B案例：用DEEPSEEK挖掘企业采购需求；
o B2C案例：用剪映30分钟制作爆款短视频。
3. 实操环节：分组选择工具，完成指定营销任务（如生成一条AI广告）。
第四部分：AI提示词——解锁高质量内容的关键
1. 提示词设计原则：明确目标、场景化描述、迭代优化。
2. 三类经典提示词模板：
o 产品卖点提炼型；
o 用户痛点解决型；
o 情感共鸣激发型。
o 案例：对比“普通提示词”与“优化提示词”的生成效果差异。
3. 实操环节：设计一条促销活动提示词，并生成内容PK赛。
第五部分：AI在B2B营销的应用——精准触达决策链
一、客户画像：AI构建精准企业画像
1. 数据源整合：企业官网、招标信息、社交媒体数据抓取。
2. 画像维度：行业地位、采购周期、预算范围、决策链角色。
o 案例：某工业软件公司通过DEEPSEEK分析竞品客户，识别高潜力目标。
3. 实操环节：用KIMI生成一份客户画像报告。
二、获取线索：AI驱动线索挖掘与评分
1. 线索来源：公开数据库、行业展会、社交媒体。
2. AI线索评分模型：基于企业规模、需求匹配度、互动行为打分。
o 案例：某医疗器械企业通过AI筛选线索，销售跟进效率提升40%。
3. 实操环节：用DEEPSEEK挖掘10条潜在客户线索并评分。
三、需求洞察与制定提案：AI生成定制化方案
1. 需求分析：AI解析客户历史采购数据与痛点。
2. 提案生成：自动匹配产品优势与客户需求，输出解决方案。
o 案例：某IT服务商通过AI生成提案，中标率提升30%。
3. 实操环节：用元宝生成一份客户需求匹配的提案框架。
四、谈判与合同签订：AI辅助风险预测与条款优化
1. 合同条款分析：AI识别风险点与合规性问题。
2. 谈判策略建议：基于客户历史行为预测谈判底线。
o 案例：某工程设备公司通过AI优化合同条款，减少纠纷率50%。
3. 实操环节：用KIMI分析一份合同草案并提出修改建议。
五、交付与客户管理：AI优化履约流程
1. 交付进度监控：AI预测交付风险并自动预警。
2. 客户满意度分析：AI采集反馈数据，生成改进报告。
o 案例：某物流企业通过AI管理交付流程，客户满意度提升25%。
3. 研讨环节：设计AI驱动的客户管理流程。
第六部分：AI在B2C营销应用——打造极致用户体验
一、爆品打造：AI驱动产品开发与推广
1. 市场趋势预测：AI分析社交媒体与搜索数据，挖掘潜在爆品。
2. 产品设计优化：基于用户评论与竞品分析生成改进建议。
o 案例：某零食品牌通过AI发现“健康低卡”趋势，推出爆款产品，首月销量破百万。
3. 实操环节：用豆包分析用户评论，提炼产品优化方向。
二、品牌推广：AI生成内容与精准投放
1. 内容创意生成：AI自动生成短视频脚本、图文素材。
2. 投放策略优化：基于用户画像动态调整广告渠道与时段。
o 案例：某美妆品牌用剪映生成100条短视频素材，测试后优选5条投放，ROI提升3倍。
3. 实操环节：用剪映制作一条品牌宣传视频并设计投放策略。
三、用户运营：AI驱动私域流量增长
1. 社群自动化管理：AI自动回复、用户分层与活动推送。
2. 情感分析与预警：AI监控用户情绪，及时干预负面舆情。
o 案例：某母婴品牌通过AI管理社群，复购率提升20%。
3. 研讨环节：设计一套AI驱动的私域运营SOP。
第七部分：AI营销的误区和注意问题
1. 五大常见误区：
o 过度依赖工具，忽视人工创意；
o 数据隐私与合规风险；
o 忽视跨部门协同与技术落地难度。
2. 风险应对策略：
o 建立AI审核流程；
o 平衡自动化与人性化。
o 案例：某金融公司因AI推荐不合规被处罚的教训。
3. 研讨环节：分组设计“AI营销合规检查清单”。
课程总结与行动指南
1. 核心知识点回顾：AI工具+场景化思维+合规底线。
2. 课后任务：
o 制定个人/团队AI工具学习计划；
o 提交一份AI营销方案（结合B2B或B2C场景）。
3. Q&A与成果展示：学员分享实操成果，导师点评。
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