王文琭：Deepseek驱动企业营销创新与变革

课程背景：

随着大数据、人工智能、物联网、云计算等先进数字技术的发展，企业在经历由传统的业务向数字化的转型，在转型过程中，通过数字化的营销方式和技术手段，有效的触达用户、留存用户、转化用户，提高企业的营销效果。在这个过程中，需要进行营销方式的升级迭代，需要通过数字化的营销思维进行系统架构、团队架构和组织能力的提升。人工智能作为数字化转型过程中的技术明珠，给传统企业的营销创新带来了巨大的变化，大大的降低了成本，提高了效率，Deepseek作为人工智能的领头羊，在企业的营销应用中，越来越呈现出重要的作用和价值。传统企业的营销转型，需要在日常营销活动过程中，充分发挥出Deepseek的作用，帮助企业更好的达成营销效果。

本课程以Deepseek的应用与营销的结合为背景，为企业决策者和管理者、运营者提供思维升级，改变企业营销方式，获取更大的发展空间。

课程将以数字营销体系与策略为切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知数字营销环境与框架体系是什么？数字营销机会与挑战在哪里？主要价值体现在哪些方面？如何通过人工智能更好的实现营销效果？如何提升企业数字化营销能力？使学员学之解惑，学之能用，实现企业新的经营增长突破点。

课程收益：

Ø 提升数字化品牌和营销的思考和认知能力，掌握数字化时代下的营销变革方向；

Ø 掌握数字化营销的战略规划和落地执行的方法论；

Ø 掌握数字时代企业快速成长的6种底层逻辑思维；

Ø 掌握Deepseek在数字化营销落地过程中的应用；

Ø 通过不同行业生态案例学习，了解数字化品牌营销最佳实践；

Ø 明确数字化时代组织的管理模式创新和组织变革；

课程时间： 6小时

课程对象：企业董事长、总经理等高层管理者；企业老板等创业者。

课程方式：详细的案例讲解，干货呈现，实战性强，课程逻辑清晰、实战讲解，学之能用；案例精彩，借鉴性强；采用老师讲授+案例分析 +分组讨论的形式呈现课程内容；

课程大纲

第一讲：趋势篇

1. 数字化时代营销的发展趋势是怎样的？

2. 数字化营销的特征是什么？

3. 营销发展的三个阶段：传统营销、数字化营销、AI驱动的智能营销

4. 人工智能的定义与核心技术：机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉、深度学习等。

5. 人工智能（Deepseek）在数字化营销中的价值和应用：提升效率、降低成本、增强个性化、优化决策

6. Deepseek如何注册、使用、本地化安装；

第二讲：战略篇

1、推动数字化营销变革发展的量子思维有哪5个特征？

2、Ai驱动下的数字化营销战略规划；

3、企业数字化营销十倍速增长的星云图模型是什么；

4、数字化时代的营销模式创新是怎样的？

5、数字化营销的战略本质是什么

第三讲：方法论篇

1. 数字化营销落地的6R模型是什么？

2. 识别用户：用户画像模型讲解及用户画像分析；基于用户画像的广告投放策略；
用户触达： 8种营销触达策略（SEO、SEM、裂变、免费策略等）；平台筛选规则；平台投放策略；用户触达策略；线上+线下策略；公域+私域；流量+用户的组合策略；传统电商、社交电商、兴趣电商；直播+广告+短视频；
用户留存：搭建私域平台：钉钉群；微信群；SCRM系统；用户画像标签完善；精准用户筛选；
营销转化：从4个方面提升营销转化效果；用户触达与活动策略匹配；直播、短视频等策略与转化的关系；
提升复购：4种提升复购的策略；
指数裂变：指数级裂变操作策略；

3. 数字化营销系统架构建设；

4. 5种重要营销心理学在营销转化中的应用

5. Deepseek 功能及用法讲解

a) 如何使用Deepseek提示词；

b) 提示词常犯的5大错误；

c) Deepseek常用的7种提示词模版；

d) 提示词使用技巧；

第四讲：应用篇

1、Deepseek常用场景

a) 如何用Deepseek写演讲稿/讲话稿；

b) 如何用Deepseek制定旅游攻略；

c) 如何用Deepseek制定饮食建议

d) 如何用Deepseek写产品营销方案

e) 如何用Deepseek整理会议纪要

f) 如何用Deepseek做数据分析

g) 如何用Deepseek制作报表

2、Deepseek在客户洞察与数据分析中的应用

1）客户画像与行为分析

• 利用AI分析客户数据，构建精准客户画像。
• 案例：电商平台通过AI分析用户浏览和购买行为。

2）预测分析与需求预测

• 使用机器学习预测客户需求和市场趋势。
• 案例：零售企业通过AI预测畅销商品和库存需求。

3）情感分析与舆情监控

• 通过NLP技术分析社交媒体和评论中的客户情感。
• 案例：品牌通过AI监控舆情，及时调整营销策略。

2、AI驱动的个性化营销

1）个性化推荐系统

• 基于协同过滤、内容推荐和深度学习算法的推荐系统。
• 案例：Netflix和亚马逊的个性化推荐。

2）动态内容生成

• 使用AI生成个性化广告文案、邮件内容和落地页。
• 案例：AI工具生成千人千面的广告创意。

3）智能客服与聊天机器人

• 利用NLP技术提供24/7客户服务。
• 案例：电商平台使用聊天机器人提升客户满意度。

3、AI在广告投放与优化中的应用

1）程序化广告与实时竞价（RTB）

• AI优化广告投放策略，实现精准触达。
• 案例：程序化广告平台通过AI提升广告ROI。

2）广告创意优化

• 使用AI测试和优化广告创意。
• 案例：A/B测试与多变量测试的自动化。

3）跨渠道营销整合

• AI整合多渠道数据，实现全渠道营销优化。
• 案例：品牌通过AI统一管理线上线下广告投放

4、AI在销售与客户关系管理（CRM）中的应用

1）销售预测与线索评分

• 使用AI预测销售机会，评估潜在客户价值。
• 案例：B2B企业通过AI优化销售漏斗。

2）智能CRM系统

• AI增强CRM功能，提供客户行为分析和自动化营销建议。
• 案例：Salesforce Einstein的AI驱动CRM。

3）客户生命周期管理

• 通过AI识别客户生命周期阶段，制定针对性营销策略。
• 案例：订阅制企业通过AI降低客户流失率。

5、AI在销售与客户关系管理（CRM）中的应用

1）内容创作与优化

• 使用AI生成文章、视频和社交媒体内容。
• 案例：AI工具生成高质量营销内容。

2）社交媒体分析与优化

• 通过AI分析社交媒体表现，优化发布时间和内容类型。
• 案例：品牌通过AI提升社交媒体互动率。

结束