AI赋能营销

《AI 营销获客的逻辑、工具与落地方案》

赵恒老师主讲。随着AI 对话大模型和 AI 化工具在职场中的逐渐融入,企业是否能够快速融入时代发展趋势,跟上高效能时代的的步伐和节奏,是对企业应变能力的重大考验。对于企业而言,高效能工具是否能在营收增效上的为企业助力,才是学习与掌握的真正需求。掌握最低成本的内部AI知识库搭建方法及知识运营思路,不断萃取内部案例、知识,为企业良性高效的人才培养提供解决思路。

OpenClaw情报系统:用AI抓取市场先机

锦衔老师(AI应用落地实战专家/原阿里AI LAB运营专家)课程背景1.传统对话AI仅停留在“提问-回答”,复杂任务易中断、依赖人工,无法满足跨平台、工具联动需求2.OpenClaw是开源AI Agent框架,实现AI从“会聊天”到“会做事”,支持全流程自动化3.本公开课为各行业普通用户打造,零基础可学,快速掌握OpenClaw实操技巧,打造专属AI助理课程收益1.看懂OpenClaw核心价值

短视频借势热点与AI智能生成(实操)

课程背景:5G大视频、广连接、低时延的时代,进一步催生了短视频的流行。短视频比文字、图片、声音的传播效率要高很多,更加适合做自媒体时代传播的介质。短视频既然已经火爆了,作为一个新媒体,我们企业应该抓住这个短视频和直播的风口,借势为企业营销加油助威。因此,短视频和直播带货是每个企业营销人和宣传人必修之课。同时AI又是当下一个热门话题,其中的AIGC可以生产大量的营销素材,其中就有图片和短视频。作为企

AI+品牌营销:从战略到体验的智能飞跃

主讲:赖江老师【课程背景】 在AI+时代,品牌竞争已从功能层面升级为“心智感知维度”的竞争。市场环境呈现VUCA(易变、不确定、复杂、模糊)到BANI(脆弱、焦虑、非线性、不可知)的演进,传统营销模式面临流量成本高、内容效率低、用户联结弱的三大痛点。AI技术正以“设计思维×数据×人工智能(DT 3.0)”的形态,成为品牌创新的核心引擎: - 战略重构:AI加速市场洞察与蓝海

李学

李学老师 AI营销与销售增长实战专家▪曾任:康师傅控股(中国500强,被誉为“快消品黄埔军校”) 营业所长▪曾任:四川丰谷酒业(川酒六小金花)市场总监、销售副总经理▪曾任:北京华泽集团(港股上市公司)金六福酒业营销中心总经理▪曾任:深圳香江集团(中国500强)副总裁兼酒业公司总经理▪曾任:泸州老窖集团(中国500强)三人炫电子

AI助力海外数字化营销

低成本、高精准获客实战主讲:刘彤烨老师【课程背景】在全球化的浪潮与中国智造崛起的背景下,中国企业正加速出海。然而,许多企业投入巨大却收效甚微:产品虽好,却在海外难成爆款;看似热闹的曝光无法转化为有效商机;获客成本持续高企,增长陷入瓶颈。究其根源,企业普遍面临三大核心障碍:▪跨文化认知障碍:习惯于以产品为中心的“自嗨式”营销,忽视跨文化市场的价值观差异与客户真实痛点,导致品牌信任难以建立

AI赋能顾问式销售

用智能体打造大客户销售超级个体主讲:李学老师【课程背景】高价值客户是业绩增长的核心引擎,但大客户销售往往陷入“客情依赖深、决策链路长、需求识别难”的困境:花费大量时间收集客户资料却抓不住核心诉求,电话预约频繁被拒,拜访沟通找不到关键痛点,签单周期无限拉长,老客户复购与裂变乏力。同时,团队绩效管理易脱节——目标模糊、过程失控、结果导向失衡,导致员工产出低效。传统顾问式销售依赖个人经验,绩效管理流于形

AI破局全域营销-从工具实战到组织变革的全链路增效体系

课程背景:在数字经济蓬勃发展的当下,企业营销正面临前所未有的挑战与机遇。传统营销模式在效率、精准度与创新能力上的短板日益凸显,而人工智能(AI)技术的崛起虽为行业带来革新曙光,但落地应用的复杂性却让众多企业举步维艰。从营销效率层面来看,传统的内容创作、活动策划流程冗长,需投入大量人力与时间成本,难以满足市场快速迭代的需求。当竞争对手已凭借高效营销抢占先机时,依赖传统模式的企业往往因响应迟缓而错失商

AI赋能-扣子(Coze)智能体搭建与应用实战工作坊

(连锁零售版)课程背景:作为零售运营管理者,您是否面临以下挑战?市场竞争激烈,传统运营方式效率低下?客户需求多样化,响应速度跟不上?员工培训成本高,知识传递效率低?数据量大却分析不透,决策缺乏智能支持?营销内容生产耗时耗力,难以快速响应市场?客服与导购服务质量参差不齐,体验难以统一?在数字化与智能化浪潮中,零售行业正经历深刻变革。人工智能尤其是大模型与智能体技术的成熟,为零售企业提供了全新的运营工

AI赋能营销团队的降本增效

主讲:苏佳俊老师【课程背景】市场竞争日益激烈,营销团队面临巨大压力。许多企业发现,尽管投入大量资源,营销效果却难衡量,内容创作耗时耗力但转化不佳,市场变化速度也超出团队反应。这些挑战源于传统营销模式与当前时代发展间的差距。当数据和AI成为商业决胜关键时,不少企业仍依赖经验和大量人力。这不仅导致效率低下、成本高昂,更可能错失市场机遇。
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