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ai課程及應用工具

 【課程背景】
中國零售行業(yè)正處于數(shù)字化加速期，人工智能與數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)降本增效的核心驅(qū)動力。根據(jù)2025年中國連鎖經(jīng)營協(xié)會數(shù)據(jù)，85%的零售企業(yè)已采用國產(chǎn)AI工具實現(xiàn)運營優(yōu)化。本課程聚焦DeepSeek、騰訊元寶、飛書、ChatExcel等免費國產(chǎn)工具，結(jié)合真實零售場景（如庫存管理、銷售預測、智能營銷），通過零代碼操作與實戰(zhàn)案例，幫助企業(yè)快速構(gòu)建可落地的AI+數(shù)據(jù)能力體系。
 
【課程收益】
學員將掌握：  
1、國產(chǎn)工具組合使用技巧，降低企業(yè)試錯成本；  
2、從數(shù)據(jù)整理到智能決策的完整鏈路；  
3、銷售預警、滯銷品清倉、高價值客戶召回等場景的落地方法。  
 
【課程特色】
1、國產(chǎn)工具全適配：覆蓋飛書多維表格（數(shù)據(jù)管理）、DeepSeek-R1（智能分析）、豆包AI（營銷生成）等工具，無需編程基礎。  
2、全鏈路實戰(zhàn)：從數(shù)據(jù)清洗到?jīng)Q策落地，覆蓋銷售分析、庫存預測、會員運營等核心場景，70%時間用于案例實操。  
3、案例即插即用：提供零售行業(yè)標準化數(shù)據(jù)集（CSV格式），減少數(shù)據(jù)清洗成本，學員可直接復用工具模板。  
 
【課程對象】
 零售企業(yè)運營總監(jiān)、區(qū)域經(jīng)理、門店店長  
 采購、市場、會員管理部門負責人  
 一線數(shù)據(jù)分析師及數(shù)字化團隊  
 
【課程大綱】
前導：數(shù)據(jù)分析的過去、現(xiàn)在與未來
目標：建立學員對數(shù)據(jù)價值的系統(tǒng)性認知，理解AI時代數(shù)據(jù)分析的變革邏輯
1、數(shù)據(jù)分析的演進歷程?
過去（2000-2015）：人工報表時代
依賴Excel手工統(tǒng)計，分析效率低、決策滯后
典型案例：沃爾瑪“啤酒與尿布”關(guān)聯(lián)分析
現(xiàn)在（2015-2025）：BI+AI融合階段
Power BI/Tableau推動可視化普及，AI降低分析門檻
案例：xx超市通過AI預測生鮮損耗率降低12%
未來（2025-2035）：實時智能決策時代
數(shù)據(jù)與業(yè)務系統(tǒng)深度耦合，AI驅(qū)動自動化決策閉環(huán)
趨勢：動態(tài)數(shù)據(jù)看板、邊緣計算實時響應、元宇宙消費場景分析
2、零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析的三大范式升級??
從抽樣到全量：大數(shù)據(jù)技術(shù)處理億級SKU數(shù)據(jù)（如京東618大促實時監(jiān)控）
從靜態(tài)到動態(tài)：飛書多維表格+ChatExcel實現(xiàn)分鐘級報表更新
從描述到預測：DeepSeek預測模型在庫存周轉(zhuǎn)率提升30%的應用
3、AI重構(gòu)數(shù)據(jù)分析價值鏈?
數(shù)據(jù)采集：IoT設備自動采集客流/貨架數(shù)據(jù)（如xx智能門店）
分析過程：自然語言指令替代SQL/Python代碼（xx案例分析）
決策輸出：AI生成帶執(zhí)行建議的分析報告（xx供應鏈優(yōu)化實例）
行業(yè)挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)安全合規(guī)（《個人信息保護法》落地實踐）

模塊一：零售數(shù)據(jù)整合與清洗
目標：掌握國產(chǎn)工具快速整理多源數(shù)據(jù)，生成標準化銷售報表  
1、工具準備 
安裝飛書多維表格、注冊DeepSeek賬號、下載ChatExcel插件  
2、數(shù)據(jù)整合實戰(zhàn)  
案例：某鞋服品牌全國門店數(shù)據(jù)實時同步方案（飛書多維表格）  
操作：用飛書導入Excel銷售數(shù)據(jù)（SKU、庫存、銷售額），關(guān)聯(lián)商品分類表  
成果：生成標準化的日銷售報表模板  

模塊二：銷售分析與動態(tài)看板
目標：通過AI工具實現(xiàn)銷售趨勢預測與熱銷品挖掘  
1、銷售看板搭建 
案例：拆解華潤萬家“智能分貨”邏輯（DeepSeek）  
操作：用ChatExcel指令生成動態(tài)看板
2、客戶行為洞察  
案例：某國潮品牌通過小紅書熱詞分析定位爆款設計方向（DeepSeek NLP分析）  
工具：飛書多維表格+DeepSeek生成客戶購買偏好雷達圖  

模塊三：庫存預測與智能補貨
目標：實現(xiàn)零代碼庫存預警與補貨建議生成  
1、庫存預測模型  
案例：某母嬰連鎖店雨季紙尿褲需求預測（騰訊元寶）  
操作：輸入，輸出帶SKU清單的Excel模板  
2、自動化預警配置  
工具：飛書自動化設置庫存預警

模塊四：AI營銷與會員運營
目標：生成個性化營銷內(nèi)容與高價值客戶召回方案  
1、智能營銷文案
案例：某美妝品牌用豆包AI批量生成500條抖音短視頻腳本
2、會員分層管理
案例：某連鎖超市通過DeepSeek預測客戶流失率并生成挽回策略  
工具：飛書多維表格標記高價值客戶，豆包AI生成定向優(yōu)惠話術(shù)

模塊五：綜合沙盤演練
目標：完成“清庫存+客戶召回”全流程方案  
1、任務要求：  
使用模擬數(shù)據(jù)集（含滯銷品、高退貨率客戶信息）  
工具組合：飛書（數(shù)據(jù)管理）+ChatExcel（分析）+DeepSeek（決策）  
2、操作步驟：  
Step1：用ChatExcel篩選滯銷* 5商品及對應客戶群體  
Step2：用豆包AI生成短信召回話術(shù)，并配置飛書自動化發(fā)送任務  
Step3：導出補貨建議表提交采購部門  
課程資源包  
1、數(shù)據(jù)集模板：  
標準化銷售數(shù)據(jù)表（含門店、SKU、銷售額字段）  
客戶分層標簽表（RFM模型模板）  
2、操作手冊：  
《DeepSeek銷售預測指令大全》  
《飛書自動化配置10分鐘指南》  

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