主講：黃光偉老師

【課程背景】

2025年兩會將"提振消費"列為經濟復蘇核心議題，政策重點圍繞國補（國家消費補貼）政策升級、電商數智化轉型、文旅消費場景創新展開。

政策導向：2024年國補政策新增"綠色消費""銀發經濟"專項補貼，覆蓋家電、新能源汽車、文旅等領域。

市場趨勢：2024年抖音電商GMV突破4.2萬億（數據來源：抖音電商2024年白皮書），AI驅動的智能營銷工具滲透率超70%。

行業痛點：企業面臨補貼申報流程復雜、消費場景同質化、ROI測算不精準等問題。

課程主要涉及知識點

Ai、電商/直播電商、數字營銷、文旅、項目管理。

【課程收益】

掌握2025國補政策申報全流程及合規風險規避方法；設計AI+電商+文旅聯動的消費提振策略組合；運用國內免費AI工具完成成本效益測算與營銷方案優化；輸出企業級消費提振行動方案（含時間表、預算表、風險評估矩陣）。

【課程特色】

政策+實戰雙驅動：拆解2024-2025年國補政策細則（如《商務部綠色家電補貼實施細則》），配套企業申報模板。

全真實案例庫：拼多多2024年"百億國補下鄉"ROI提升方案、攜程AI文旅消費券智能分發模型等。

國產工具鏈教學：使用百度AI開放平臺（智能客服）、阿里云機器學習PAI（補貼效益預測）等工具實操。

沙盤推演機制：8次分組實戰，含政策適配性評估、AI營銷內容生成、補貼欺詐風險模擬等主題。

【課程對象】

消費類企業高管（電商、零售、文旅行業）；政府產業政策執行部門負責人；數字營銷及供應鏈管理從業者。

【課程時長】

1天（6小時/天）

【課程大綱】

模塊一：2025消費提振政策趨勢與行業適配

1、政策趨勢洞察

2025國補政策三大升級方向（綠色消費、縣域經濟、跨境消費）

數據來源：商務部《2024~2025年消費促進工作指導意見》

地方政策差異化解讀（浙江"文旅消費券區塊鏈核銷"、廣東"家電以舊換新補貼疊加"）

企業申報合規紅線（虛報銷售額、偽造消費憑證等風險案例）

2、行業影響矩陣

電商行業：抖音電商"國補商品流量加權算法"解析（2024年試點數據）

文旅行業：攜程"AI動態定價+消費券組合"模型（2023年十一黃金周ROI提升32%）

制造零售：海爾2024年"以舊換新+碳積分"雙補貼策略

課上討論1：

主題：企業現行政策與2025國補要求的差距診斷

工具：政策適配性檢查表（含補貼類型、申報周期、數據留存要求）

結論：輸出差距分析報告與優先級排序

模塊二：AI驅動的消費提振策略設計

1、智能營銷工具鏈

百度ERNIE 3.0生成消費提振文案（家電行業實操案例）

阿里云Quick Audience構建用戶補貼敏感度模型

騰訊云智影AI生成國補政策解讀短視頻（文旅行業應用）

2、策略組合設計

國補+平臺補貼+品牌讓利"三重疊加"設計（參考京東2024年618方案）

消費券核銷率提升四大法則（時段限制、品類組合、社交裂變）

銀發經濟專項：抖音老年用戶"短劇+補貼彈窗"轉化路徑優化

實戰演練2：

任務：使用百度AI平臺生成家電以舊換新營銷話術

數據：2024年蘇寧易購空調換新用戶畫像（年齡、地域、消費偏好）

成果：分組提交AI生成內容與人工優化對比報告

模塊三：企業級方案落地與風險評估

1、成本效益核算

國補資金杠桿率測算模型（政府補貼:企業投入:銷售額提升=1:0.5:3）

美團2024年餐飲消費券ROI追蹤系統（GMV增量/補貼支出）

文旅項目補貼欺詐風險AI預警（攜程風控系統邏輯拆解）

2、風險評估矩陣

政策變動風險：2024年新能源汽車補貼退坡對蔚來的影響

數據安全風險：拼多多用戶補貼領取數據脫敏方案

供應鏈承壓風險：格力空調以舊換新期間安裝服務應急預案

沙盤推演3：

場景：模擬某三線城市發放500萬文旅消費券

工具：阿里云PAI補貼效益預測模型

產出：核銷率預測、潛在套利風險點、監測指標清單