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【課程背景】

當市場團隊用 60 天完成的行業(yè)報告，發(fā)布時核心數(shù)據(jù)已失效 20%；當競品突然發(fā)起價格戰(zhàn)，企業(yè)卻在兩周后才從新聞稿獲知；當海量用戶評論堆積在 Excel 中，卻無法轉化為產(chǎn)品改進決策 —— 您的組織是否正在為低效調(diào)研支付巨額隱形成本？

1. 數(shù)據(jù)采集的 “時間黑洞” 與 “信息盲區(qū)” 雙重絞殺

市場人員日均花費 3.2 小時在重復性數(shù)據(jù)收集（爬取電商評論 / 整理政策文件），卻仍漏掉 TikTok、Discord 等新興渠道的年輕用戶聲量（某美妝品牌因此錯判 Z 世代消費偏好）

海外市場情報獲取滯后 12-18 天成為常態(tài)，某光伏企業(yè)因未能及時獲取歐盟反傾銷稅調(diào)整信息，導致價值 2.3 億貨物滯留海關。

第三方數(shù)據(jù)采購成本飆升（年均增長 27%），但 42% 企業(yè)發(fā)現(xiàn)購買的數(shù)據(jù)集與真實業(yè)務場景匹配度不足 40%

2. 分析過程的 “維度貧困” 與 “認知時差” 惡性循環(huán)

傳統(tǒng)分析模型難以處理超過 5 個變量的動態(tài)關系（某乳企用線性回歸預測低溫奶需求，卻忽略社區(qū)團購渠道爆發(fā)變量，造成 6000 噸庫存積壓）

人工競品監(jiān)測仍停留在功能參數(shù)對比表格，某新能源汽車廠商因忽視用戶社媒討論中的充電焦慮情緒，導致新款車型上市遇冷

突發(fā)黑天鵝事件（如疫情封控、原材料暴漲）面前，73% 企業(yè)的應急分析需要 5 個工作日以上，錯失關鍵決策窗口期

3. 報告產(chǎn)出的 “價值衰減” 與 “知識流失” 雙重困境

百頁報告僅 15% 內(nèi)容被實際用于決策（某零售集團 2023 年內(nèi)部調(diào)研顯示），核心發(fā)現(xiàn)往往淹沒在冗余細節(jié)中。

跨部門協(xié)作導致數(shù)據(jù)口徑混亂（某藥企臨床報告因計量單位轉換錯誤引發(fā)合規(guī)風險），人工核查僅能發(fā)現(xiàn) 68% 的潛在錯誤。

每年產(chǎn)生的數(shù)萬份報告成為 “數(shù)字墳場”，新人重復分析三年前已解決的業(yè)務問題（某券商研究所測算因此每年浪費 3400 人 / 時）。

這門課程誕生的根本價值：在數(shù)據(jù)量每 18 個月翻番的今天，當人工處理能力與信息爆炸速度的剪刀差越來越致命，我們提供的不只是工具升級，而是重構市場調(diào)研的底層邏輯 —— 將 AI 轉化為組織的 “第二大腦”，讓數(shù)據(jù)采集從 “漁網(wǎng)打撈” 升級為 “雷達掃描”，讓分析洞察從 “二維平面” 躍遷至 “高維圖譜”，最終使市場情報工作從成本中心進化為戰(zhàn)略資產(chǎn)生成器。。

【賦能場景】

流程階段賦能場景具體應用提效價值適用場景

數(shù)據(jù)收集智能信息檢索 自動化爬取行業(yè)數(shù)據(jù) / 政策文件節(jié)省 80% 信息搜集時間跨國企業(yè) / 新興行業(yè) / 政策敏感領域

實時監(jiān)控社交媒體輿情突破語言壁壘獲取全球數(shù)據(jù)

多語言資料即時翻譯

數(shù)據(jù)處理結構化數(shù)據(jù)清洗 自動清洗非結構化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理效率提升 10 倍電商評論分析 / 用戶訪談整理 / 問卷數(shù)據(jù)處理

智能分類調(diào)研素材精準識別關鍵信息維度

情感分析識別用戶評論傾向

分析洞察智能分析助手 自動生成市場趨勢預測模型復雜分析耗時減少 70%戰(zhàn)略決策支持 / 產(chǎn)品定位優(yōu)化 / 投資可行性分析

競品對比矩陣智能生成發(fā)現(xiàn)隱藏數(shù)據(jù)關聯(lián)性

消費者畫像動態(tài)建模動態(tài)更新分析模型

市場容量測算自動化

報告生成智能寫作協(xié)同 自動生成報告框架及初稿撰寫效率提升 60%定期行業(yè)報告 / 項目匯報 / 融資路演材料

智能圖表可視化建議專業(yè)圖表產(chǎn)出速度提升 3 倍

關鍵數(shù)據(jù)自動標注來源確保數(shù)據(jù)可追溯性

多版本報告差異對比

審核優(yōu)化智能質(zhì)檢優(yōu)化 邏輯漏洞自動檢測錯誤率降低 90%監(jiān)管報送 / 對外披露 / 重要決策文件

數(shù)據(jù)一致性校驗合規(guī)風險預警提前

專業(yè)術語合規(guī)審查報告專業(yè)性顯著提升

可讀性智能評分

知識沉淀智能知識庫構建 自動生成行業(yè)詞庫新人培訓周期縮短 50%咨詢機構 / 投研部門 / 市場戰(zhàn)略團隊

歷史報告智能檢索機構知識資產(chǎn)化

分析模型持續(xù)優(yōu)化持續(xù)提升分析準確率

企業(yè)專屬模板訓練

協(xié)同辦公智能協(xié)作平臺 多角色版本控制協(xié)作效率提升 40%跨部門協(xié)作 / 外包團隊管理 / 分布式辦公

修改建議智能批注減少溝通成本

任務進度自動跟蹤確保信息安全

權限分級管理系統(tǒng)

【課程收益】

掌握智能數(shù)據(jù)采集技術：實現(xiàn) 80% 數(shù)據(jù)自動化抓取，覆蓋傳統(tǒng)方法 3 倍以上信息源，日均節(jié)省 2.5 小時人工檢索時間

精通非結構化數(shù)據(jù)清洗：運用 DeepSeek 工具 5 分鐘完成 10 萬 + 評論清洗，關鍵信息提取準確率達 95%

構建多維分析模型：從傳統(tǒng) 3 維度分析升級至 12 因子智能決策體系，市場預測準確率提升 40%

產(chǎn)出專業(yè)級調(diào)研報告：1 小時生成 50 頁結構化報告，自動匹配 20 + 行業(yè)模板，圖表生成效率提升 3 倍

搭建企業(yè)知識資產(chǎn)庫：將歷史報告轉化為可調(diào)用 AI 模型，新人培訓周期從 3 個月壓縮至 2 周

【課程特色】

案例驅動、簡單易學、學以致用、組織協(xié)同

【課程對象】

市場戰(zhàn)略決策層

市場總監(jiān) / CMO：需把控調(diào)研質(zhì)量與戰(zhàn)略落地

產(chǎn)品經(jīng)理：深度理解用戶需求與競品動態(tài)

業(yè)務執(zhí)行層

市場分析師：承擔數(shù)據(jù)收集、清洗、分析的一線執(zhí)行者

行業(yè)研究員：負責周期性報告產(chǎn)出與趨勢預判

商業(yè)智能（BI）工程師：需打通數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的最后一公里

技術支撐層

數(shù)字化轉型官：規(guī)劃企業(yè)智能化調(diào)研體系

IT 部門負責人：部署和維護 AI 工具鏈

典型行業(yè)背景

高頻決策行業(yè)：快消 / 零售 / 電商（需快速響應市場變化）

重數(shù)據(jù)驅動行業(yè)：金融 / 咨詢 / 醫(yī)藥（依賴精準市場測算）

傳統(tǒng)轉型行業(yè)：制造 / 能源 / 物流（亟需數(shù)字化調(diào)研能力）

【課程大綱】

一、為什么傳統(tǒng)調(diào)研方法總是 "費力不討好"？——AI 破局關鍵點

1. 企業(yè)調(diào)研的三大致命傷

數(shù)據(jù)收集的 "冰山現(xiàn)象"

案例：某快消品牌漏掉小紅書新渠道數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)：人工采集僅覆蓋 32% 有效信息源

分析過程的 "維度缺失"

傳統(tǒng) SWOT 分析 vs AI 多因子模型

報告產(chǎn)出的 "價值衰減"

現(xiàn)象：耗時 2 月的報告發(fā)布即過時

2. DeepSeek 破局四象限（模型）

智能采集：突破時空限制

認知增強：發(fā)現(xiàn)隱藏關聯(lián)

動態(tài)迭代：實時追蹤變化

知識沉淀：構建企業(yè)智庫

互動：小組繪制本企業(yè)痛點矩陣圖

二、如何從DeepSeek小白成為應用高手 ？

1.DeepSeek是什么？

AI+國產(chǎn)+免費+開源

2.DeepSeek能夠做什么？

文本生成

語言理解

代碼編程

可視化繪圖

3.DeepSeek怎么用？

deepseek在線使用

如何進行本地部署

4.DeepSeek使用過程中有哪些“坑”？

不開深度思考

深度思考和聯(lián)網(wǎng)搜索一起開

AI說的全信

三、如何給DeepSeek下指令？

三種給AI下指令的三種方法

自然流淌法

結構化指令法

反客為主法

案例分析：如何從低效提示優(yōu)化為高效提示

四、如何讓DeepSeek更高質(zhì)量的輸出

多角色互動法

打壓表揚法

打破砂鍋法

威逼利誘法

五、如何突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集的 "信息繭房"？—— 智能爬取與清洗

1. 多源數(shù)據(jù)捕獲體系搭建

動態(tài)網(wǎng)頁抓取四步法

工具：DeepSeek 智能爬蟲配置器

步驟：反爬繞過→結構解析→增量更新→異常監(jiān)控

暗數(shù)據(jù)挖掘技巧

案例：從客服錄音提取產(chǎn)品改進點

2. 數(shù)據(jù)清洗的 "三刀流"

非結構化數(shù)據(jù)轉換

工具：語音轉文本 + 情感分析 API

多語言數(shù)據(jù)對齊

演示：中日韓評論同步分析

臟數(shù)據(jù)處理七原則

分組演練：清洗虛假電商評論

六、怎樣讓市場分析突破 "經(jīng)驗主義" 陷阱？—— 智能決策模型

1. 市場預測的機器學習路徑

時間序列預測雙引擎

模型：Prophet vs LSTM 選擇指南

回歸分析自動化

工具：DeepSeek 自動特征工程模塊

2. 競品分析的三個維度升維

功能對比智能矩陣

案例：手機行業(yè)參數(shù)對比表自動生成

價格策略動態(tài)監(jiān)測

工具：價格彈性實時計算模型

傳播策略關聯(lián)圖譜

演示：競品廣告投放關聯(lián)規(guī)則挖掘

七、如何避免 "正確的廢話" 型報告？—— 智能寫作與可視化

1. 報告框架智能生成五步法

行業(yè)模板匹配策略

工具：20 + 垂直行業(yè)模板庫

數(shù)據(jù)故事線設計

案例：新能源汽車報告的故事架構

2. 可視化表達的三個突破

動態(tài)圖表自動生成

工具：DeepSeek 圖表引擎配置

可交互看板設計

演練：制作可下鉆的銷售漏斗圖

多模態(tài)呈現(xiàn)策略

八、怎樣讓 AI 真正成為 "數(shù)字同事"？—— 人機協(xié)同工作流

1. 人機分工的黃金切割點

必須人工介入的 0 個場景

清單：價值觀判斷 / 創(chuàng)新發(fā)散等

AI 監(jiān)督員的培養(yǎng)要點

測試：判斷 AI 輸出可靠性的五問法

2. 智能協(xié)作平臺的搭建

知識反哺機制設計

案例：某咨詢公司模型優(yōu)化閉環(huán)

九、如何將所學知識落地，并推動工作效率的持續(xù)提升？

1．關鍵知識點如何回顧與內(nèi)化？

內(nèi)容：重點回顧自動內(nèi)容生成、智能客戶畫像等關鍵技術。

教學方式：圖文總結、學員筆記分享及現(xiàn)場回顧討論

2．實操經(jīng)驗與問題解決策略匯總

內(nèi)容：總結學員在實操環(huán)節(jié)中遇到的問題及解決思路。

王老師

王長樂老師

——企業(yè)AI提效與落地應用實戰(zhàn)專家

百度文心一言繁星講師（文心一言認證AI講師）

混沌學園（TOP級在線商學知識app）AI研習社AI教練

混沌創(chuàng)商院（TOP級線下戰(zhàn)略訓練營）企業(yè)戰(zhàn)略創(chuàng)新教練

雀巢中國AI提效特聘輔導顧問

中國國航AI智慧營銷特聘講師

工信部認證人工智能高級應用人才

深圳人工智能學院特聘AI講師

中國傳媒大學 工商管理碩士

【個人簡介】

王長樂老師擁有豐富的企業(yè)級AI轉型的項目實施與培訓經(jīng)驗。作為AI教練，先后為雀巢中國提供AI辦公提效輔導，為中國國航提供AI智慧營銷培訓。他結合企業(yè)AI落地應用的最佳實踐，及個人在實際AI應用經(jīng)驗總結出RBTI法，搭建出AI落地金三角模型，系統(tǒng)指導企業(yè)AI落地應用及核心人員的AI能力提升。累計進行20多場AI落地咨詢，培訓企業(yè)創(chuàng)始人及核心高管2000多人，好評率98%以上。

【實戰(zhàn)經(jīng)歷】

1、【AI賦能客服提效】小吊梨湯餐飲集團中后臺工作流程優(yōu)化AI技術提升，實現(xiàn)中臺客服反饋周期縮短56%，一線部門滿意率從85%提升到95%。

2024年服務小吊梨湯餐飲集團期間，企業(yè)中臺面臨服務資源緊張，反饋周期長，一線部門滿意率低的問題。造成這個問題的原因有公司員工流動性大，企業(yè)規(guī)章管理規(guī)則多，業(yè)務流程復雜；員工勞動規(guī)章制度咨詢、新員工培訓考核、物流采購核銷等工作占用大量中臺人力資源。對于這類重復性簡單腦力工作內(nèi)容，恰恰是AI的優(yōu)勢所在。

通過配置AI客服智能體完成高頻內(nèi)部咨詢反饋工作，實現(xiàn)內(nèi)部員工咨詢24小時10秒內(nèi)回復。通過企業(yè)內(nèi)部崗位知識庫搭建，進行信息隔離保證企業(yè)信息安全。經(jīng)過三個月的落地運行，實現(xiàn)中臺反饋周期縮短56%，一線部門滿意率從85%提升到95% 。

2、【AI賦能新媒體內(nèi)容創(chuàng)作】——北京實訊科技公司小紅書和視頻號團隊內(nèi)容創(chuàng)作AI營銷內(nèi)容創(chuàng)作，制作成本降低36%，品質(zhì)相同的內(nèi)容創(chuàng)作量增長129% 。

北京實訊科技公司面臨新媒體內(nèi)容創(chuàng)作效率低，成本高，效果差的問題。經(jīng)過企業(yè)調(diào)研分析發(fā)現(xiàn)，表象問題是團隊溝通效率低，需求不明確，返工率高，底層原因是員工工作能力參差不齊、工作狀態(tài)不穩(wěn)定、工作認知不統(tǒng)一，對內(nèi)容創(chuàng)作產(chǎn)生巨大影響。

通過COZE（AI自動化程序）可以替換選題、文字生成、圖片生成等人員工作。通過RBTI法，AI輔助內(nèi)部評審人員效率提升。經(jīng)過4個月的工作流程逐步優(yōu)化，部門人數(shù)下降30%，制作成本降低36%，品質(zhì)相同的內(nèi)容創(chuàng)作量增長129% 。

3、【AI賦能辦公提效】——上海支涵科技公司標書制作效率提升260%，標書質(zhì)量從80%提升到96%

上海支涵科技公司面臨標書制作周期長，企業(yè)需求針對性差，投標參與數(shù)量少的問題。標書是通過人力進行搜索、下載、寫標書、上傳標書等工作。對于人員的專業(yè)度要求高，造成招聘難度大。需要注意力集中度高，造成人員很難長時間工作。

王老師在通過詳細工作流程分析后，發(fā)現(xiàn)很多的標書內(nèi)容是標準化的，只有部分內(nèi)容需要根據(jù)企業(yè)要求進行針對性調(diào)整。通過培訓員工掌握AI賦能電子文檔高效處理的工作方法，使標書制作效率提升260%，標書質(zhì)量從80%提升到96% 。

【培訓經(jīng)驗】

1、與百度文心一言合作開發(fā)AI應用課—課程播放16973次，5分（滿分）好評率96%

2023年AI快速進入職場人視野，但是很多人卻不知道如何應用。

為了更好的幫助職場人快速掌握AI應用就技術，更好的適應AI時代的職場需求，百度文心一言計劃制作系列AIGC課程。文心一言團隊為此從全國1000多名講師進行篩選，最終有8位老師成為合作課程開發(fā)老師。王老師以優(yōu)秀的授課能力和豐富的AI應用經(jīng)驗，獲得文心一言團隊的高度認可。

根據(jù)職場人高頻應用AI場景，王老師研發(fā)課程《職場人的第一節(jié)人工智能課》。課程播放16973次，收藏2685個，5分（滿分）好評率96%。

2、雀巢公司中國大健康AI提效訓練營-滿分好評率99%，學完即能應用占比95%

雀巢公司在大力推進企業(yè)員工AI應用落地，期待通過AI賦能提升員工辦公效率。

王老師是雀巢公司AI應用培訓專家?guī)斐蓡T，為雀巢公司提供AI課程培訓服務。針對雀巢中國大健康團隊的具體業(yè)務需求，進行針對性下線訓練營培訓。主要內(nèi)容涵蓋AI基礎知識認知、AI提示詞設計、AI辦公提效、AI科普內(nèi)容生成、AI智能體搭建。

整體參訓學員滿分好評率99%，學完即能應用占比95%。

3、中國音樂學院碩博研究生《人工智能綜合應用實踐授課》

中國音樂學院為在讀碩博研究生開設人工智能綜合應用實踐課。王老師作為AI應用授課專家，為學員提供《AI寫作課》和《AI效率提升課》兩門前沿應用課程。通過RBTI法高效實用AI，提高個人工作效率的技能。課程得到了學校管理層及師生的高度評價，并被收錄為中國音樂學院的學生研習課程。

4、《AI提效內(nèi)訓營》-累計126場，返聘26期，課程好評率高達97.6%

面對企業(yè)期望員工更好認知AI技術，更好應用AI技術進行降本增效的落地應用問題，王老師設計了AI提效內(nèi)訓營。通過RBTI方法論和AI落地應用金三角模型，幫助參訓學員掌握AI思維，熟練使用AI技術解決工作問題，提升個人和組織的工作效率。

培訓足跡已遍布互聯(lián)網(wǎng)科技、食品飲料、房地產(chǎn)、零售、汽車制造、連鎖餐飲以及航空等多個行業(yè)的知名企業(yè)。累計為百度、蒙牛、龍湖地產(chǎn)、三胖蛋、阿爾特汽車、COMMUNE、中國國航等企業(yè)提供企業(yè)戰(zhàn)略及AI應用培訓，累計126場，累計培訓人數(shù)5000+，返聘26期，課程好評率高達97.6%。

【理論體系】

【RBTI】在教授AI應用的過程中，通過引入結構化邏輯來簡化提示詞的書寫過程，從而大幅提升提示詞的精確度和有效性。這一方法不僅降低了學員在編寫提示詞時遇到的技術門檻，還幫助他們更輕松地理解和掌握AI工具的最佳實踐，最終實現(xiàn)更佳的AI應用效果。在AI應用訓練中，學員滿意度始終在96%以上。

【AI落地金三角】為了幫助企業(yè)更有效地將人工智能（AI）技術融入日常運營和管理決策中，我開發(fā)了一套獨特的“AI落地應用金三角模型”。該模型通過結合AI優(yōu)勢、業(yè)務場景需求以及員工意愿度三個核心要素，構建了一個全面而系統(tǒng)的框架，旨在為企業(yè)創(chuàng)始人和部門主管提供一個清晰的指南，助力更好地推動AI在企業(yè)內(nèi)部的應用，從而獲得“1+1大于2”的協(xié)同效應。

【愿景使命】

做AI時代的擺渡人，幫助個人和企業(yè)進化成AI時代的超級個體和智能型企業(yè)。

【授課風格】

情景式教學：現(xiàn)場使用客戶的真實場景問題進行AI應用演練。教授AI的工具解決方案，讓學員現(xiàn)場體驗應用，現(xiàn)場就能掌握，現(xiàn)場有獲得感。

陷阱式教學：給學員的演練提示詞中加入“錯誤成分”，當學員測試結果出錯后，再帶領學員探尋問題所在。通過“常見問題”的發(fā)現(xiàn)，加深學員對操作注意事項的關注和記憶。

類比式教學：通過類比思維，將陌生、枯燥的知識點和學員熟悉的已知知識進行關聯(lián)講解。通過舉例子，讓學員秒懂，快速掌握AI相關技術知識。

【主講課程】

AI基礎知識類課程

《AI賦能的辦公流程效能革新 》

《AI驅動的公文寫作效能優(yōu)化》

《AI驅動的企業(yè)視覺營銷效能升級》

《AI引領的繪畫效能革新》

《AI助力人力資源效率提升》

AI場景化課程

《AI PPT：高效PPT生成及美化》

《AI繪畫：高效海報生成及美化》

《AI視頻：所想即所見》

《AI公文寫作》

《AI賦能職場溝通》

《AI賦能產(chǎn)品打造》

AI賦能崗位課程

《AI智慧客服》

《AI智慧人力》

《AI智慧財務》

《AI智慧供應鏈》

《AI智慧辦公應用》

《AI賦能產(chǎn)品經(jīng)理》

AI賦能行業(yè)課程

《中小企業(yè)AI應用案例課》

《AI賦能素質(zhì)教育行業(yè)》

【服務客戶】

高校類：中國音樂學院、中國傳媒大學、燕山大學

醫(yī)療類：承葛醫(yī)藥、雀巢中國大健康

互聯(lián)網(wǎng)IT類：百度、字節(jié)跳動（飛書）

制造業(yè)：IAT汽車設計研究院、中國航天科工集團

服務業(yè)：中國國際航空公司、鳳凰傳達教育科技

農(nóng)業(yè)： 三胖蛋、蒙清農(nóng)業(yè)科技

【學員評價】

王老師的“RBTI”提示詞方法好懂，好記，好應用。非常有利于普通人快速掌握如何操作AI，對于具體工作場景任務更有針對性。

-----IAT汽車設計院 院長 王宇

王老師的“AI落地金三角”模型讓我明白了為什么之前AI應用無法落地。思維邏輯清晰了，后面AI應用落地就會有據(jù)可依，團隊與AI的融合就會更好。

-----雀巢中國 項目執(zhí)行總監(jiān) 高瑩

王老師的AI應用項目案例講解啟發(fā)性非常大。看到其他企業(yè)面臨的問題和應對的思路，能夠看到自己企業(yè)的影子。向先進者學習，向先行者學習。

-----COMMUNE 總經(jīng)理 孫先國

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