主講：黃光偉老師
【課程背景】
國產AI工具（如文心一言、智譜AI、MiniMax）在數據分析、用戶畫像生成、智能客服等場景深度落地，推動企業服務線上化、智能化和屬地化。本課程以互聯網服務推廣崗為核心場景，結合金融、零售、政務等行業真實案例，聚焦國產免費AI工具的應用，強化數據驅動決策、用戶需求挖掘、推廣策略盈利驗證等能力，助力學員實現“降本增效+精準運營”雙目標。
【課程收益】
掌握國產AI工具在用戶運營全鏈路的實戰方法（如文心一言生成調研問卷、智譜AI構建用戶畫像）；構建數據驅動思維，通過埋點分析、ROI測算工具優化平臺功能；跨行業策略遷移能力，借鑒頭部企業案例設計屬地化服務專區；盈利導向的推廣計劃制定，覆蓋成本核算、風險評估、預案設計全流程。
【課程特色】
全程使用文心一言、智譜AI、阿里云Quick BI等免費工具；新增用戶需求分析、智能工具對比模塊；所有案例基于2023年后公開數據（如拼多多“農貨節”用戶調研、攜程屬地化服務ROI），并包含含數據測算、AI工具PK、風險預案設計等任務。
【課程對象】
互聯網服務推廣運營崗從業者（需具備基礎數據分析能力），關注平臺運營與用戶增長。
【課程時長】
1~2天（6小時/天）
【課程大綱】
一、2025年數字化服務趨勢與國產AI工具圖譜
1、技術趨勢與政策導向
生成式AI在服務推廣中的應用邊界（2024年《互聯網信息服務深度合成管理規定》解讀）
國產免費AI工具分類與能力對比（文心一言與訊飛星火與智譜AI）
多模態交互設計案例（2024年京東“語音+AR”商品導購功能GMV提升17%）
2、國產AI工具實戰入門
文心一言：快速生成用戶調研問卷（參考2023年拼多多“農貨節”問卷模板）
智譜AI：構建屬地化用戶畫像標簽體系（2024年浙江政務“浙里辦”案例）
騰訊混元助手：自動化埋點代碼生成與測試
分組實戰：用文心一言生成“保險服務專區”用戶需求調研問卷
二、用戶需求分析與智能調研工具應用
1、用戶需求洞察方法論
KANO模型在功能優先級排序中的應用
案例：2024年美團“社區團購”需求分級案例
定量調研工具：騰訊問卷+文心一言數據分析（對比傳統Excel處理效率提升80%）
定性調研工具：智譜AI自動生成訪談摘要（2023年攜程“銀發旅行”需求挖掘）
2、調研數據與功能落地的閉環
從需求到功能的轉化路徑（權重公式：需求強度×開發成本÷預期收益）
需求優先級沖突解決方案（參考2024年滴滴“學生打車優惠”與“商務出行”功能博弈）
分組討論：分析中國人壽財險“健康管理專區”用戶需求沖突場景
三、數據驅動運營與功能優化實戰
1、埋點設計與數據分析
埋點規范與國產工具實戰
案例：阿里云Quick BI事件追蹤模塊
用戶行為漏斗模型搭建
案例：2023年支付寶“健康碼”使用鏈路優化）
異常數據歸因方法
案例：智譜AI自動生成歸因報告
2、功能專區優化與A/B測試
屬地化功能ROI測算模型（單功能成本≤預期收益×30%）
國產A/B測試工具對比（火山引擎AB測試 vs 騰訊云實驗）
功能迭代案例：2024年平安銀行“城市特色理財頁面”轉化率提升23%
實戰演練：用Quick BI分析“車險理賠專區”用戶流失節點
四、AI工具賦能內容生產與推廣策略
1、智能內容生成與分發
文心一言生成屬地化推廣文案（對比人工撰寫效率提升5倍）
訊飛智文：自動化PPT制作與數據可視化（2024年中國人保產險內部報告案例）
1.3 多平臺內容一鍵分發工具（有贊微商城“跨平臺發布”功能）
2、推廣渠道效能分析
渠道ROI排序模型（CPA/CPL對比法）
企業微信社群運營SOP（參考2023年瑞幸咖啡“私域拉新”路徑）
分組實戰：用訊飛智文制作“平臺功能推廣”PPT并模擬匯報
五、結構性思維與盈利導向策略設計
1、決策框架與風險評估
MECE原則在推廣計劃拆解中的應用
案例：2023年字節跳動“極速版App”推廣拆分邏輯
成本效益核算模板（人力成本+工具采購成本+預期收益）
風險預案設計
案例：2024年拼多多“砍價失效”輿情應對案例
2、跨行業策略遷移方法
金融→零售：平安銀行“智能客服”遷移至盒馬鮮生會員服務的可行性分析
政務→金融：浙江“浙里辦”屬地化模塊設計邏輯對保險行業的啟示
分組討論：設計“老年人保險服務專區”風險評估表
六、全鏈路推廣計劃與國產工具協同
1、資源整合與時間規劃
甘特圖工具實戰（騰訊文檔在線協作版）
跨部門協作成本控制
案例：2024年美團“社區團購”地推團隊管理手冊
2、國產工具協同作戰
工具鏈組合：文心一言（需求分析）+ Quick BI（數據看板）+ 訊飛智文（匯報輸出）
自動化效能對比：純人工與人機協同（效率提升300%+成本下降40%）
最終演練：小組PK制定“屬地化功能推廣計劃”，要求使用≥3種國產AI工具
