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電商生態(tài)課程

【課程背景】
隨著生成式AI、Agent智能體等技術的爆發(fā)式演進，電商行業(yè)正經歷從“效率提升”到“范式重構”的深刻變革。據Gartner預測，至2025年，AI驅動的電商決策將覆蓋70%以上供應鏈環(huán)節(jié)，代運營企業(yè)面臨“技術能力升級”與“服務模式轉型”雙重挑戰(zhàn)。壹網壹創(chuàng)作為國內頭部電商代運營企業(yè)，亟需通過AI技術實現從“人力密集型服務”向“數據智能驅動”的躍遷，應對行業(yè)及平臺的競爭壓力，并抓住AI在精準營銷、智能客服、供應鏈優(yōu)化等領域的歷史性機遇。

【課程收益】
認知升級：深度理解AI技術（如多模態(tài)大模型、Agent編排）對電商代運營行業(yè)的顛覆性影響，掌握2025-2035年行業(yè)趨勢與競爭格局演變邏輯。
場景落地：精準識別AI在消費品代運營中的高價值場景（如動態(tài)定價、虛擬主播、C2M反向定制），輸出可執(zhí)行的AI解決方案框架。
戰(zhàn)略對齊：構建“技術-業(yè)務-組織”協同路徑，制定符合企業(yè)現狀的AI戰(zhàn)略路線圖，平衡短期降本增效與長期生態(tài)壁壘建設。

【課程特色】
行業(yè)深度結合：聚焦快消、美妝、母嬰等核心品類，解析寶潔、SHEIN、元氣森林等頭部品牌AI實踐案例，確保內容與代運營業(yè)務高度貼合。
實戰(zhàn)導向設計：每章節(jié)嵌入“小組沙盤推演”（如規(guī)劃設計及具體方案），強化從理論到落地的轉化能力。
前沿數據支撐：應用2024-2025年上市公司財報、IDC/Gartner行業(yè)報告及權威的AI及消費品行業(yè)核心數據和理論、know how，確保數據嚴謹性與預測可信度。

【課程對象】
核心群體：中高層管理者（業(yè)務總監(jiān)、技術負責人、產品總監(jiān)等），需具備戰(zhàn)略決策權或跨部門協同職責。

【課程大綱】
第一章：AI技術發(fā)展及對產業(yè)、社會、生活的影響
1、技術演進脈絡
歷史里程碑：1956達特茅斯會議→2012深度學習突破→2023多模態(tài)大模型爆發(fā)
技術成熟度曲線：當前處于"生產成熟期"技術：計算機視覺、NLP，未來5年爆發(fā)點：自主智能體（Agent）、具身智能（人形機器人）等
技術及行業(yè)發(fā)展：幾大關鍵技術如大模型、智能駕駛、人形機器人、AIGC等關鍵技術的發(fā)展時點，各代表性企業(yè)如OpenAI/Google/DeepSeek、阿里京東、字節(jié)/Tiktok、Shein/Amazon、宇樹機器人、等的AI技術條線發(fā)展及應用
2、產業(yè)與社會顛覆
行業(yè)重構案例：
交通行業(yè)：智能駕駛將徹底顛覆出行和物流行業(yè)，物理位移將極為便利
制造行業(yè)：智能制造、C2M、柔性制造將是未來主流，每一個特定需求都能生產
文娛行業(yè)：基于AIGC+AR/VR虛實結合的個性化娛樂和交互成為日常
社會轉變：
消費變革：消費品企業(yè)轉變?yōu)閿祿?AI企業(yè)，基于數據進行產品創(chuàng)新和優(yōu)化
購物行為：電商逐漸分化和融合于各個智能化及自動化場景，所有智能體都能shopping
家庭服務：服務逐漸無人化和自動化/智能化，機器人成為家庭必備，有人服務逐漸消失

第二章：電商形態(tài)的階段性變革
1、AI帶來的電商相關行業(yè)演進階段
未來2年（技術滲透與效率革命）
未來5年（模式重構與生態(tài)整合）
未來10年（技術主導與生態(tài)重塑）
2、電商行業(yè)的變革線路
貨架電商：從效率工具到決策主體
未來2年：AI選品、動態(tài)定價
虛實場景融合
電商融入每一個智能場景
直播/短視頻電商：內容與交易融合
虛擬主播商業(yè)化：
AR試穿：
興趣電商：數據驅動的小眾崛起
算法多樣性：
跨境電商：智能客服/本地化選品降低門檻
3：代運營服務價值鏈重構
未來兩年：工具替代人力
案例：AI客服系統、RPA合同審核。
風險預警：基礎代運營服務商5年淘汰率超60%。
未來十年：數據資產競爭
AI實踐：AI決策模型提高新品孵化成功率、AI在銷服領域的全面滲透
定位：代運營企業(yè)從AI+數據服務商延伸為AI服務生態(tài)，與云平臺、硬件廠商深度綁定，提供跨平臺一體化解決方案
關鍵能力：聯邦學習（跨平臺數據協作）、C2M反向定制等
小組討論：
基于未來2年的變革，公司應該如何應對及規(guī)劃？請設計一個短期規(guī)劃（可以落到項目）

下午場：戰(zhàn)略落地與風險應對
第三章：消費品行業(yè)的AI穿透
產品創(chuàng)新范式
AI口味預測：區(qū)域限定款成功邏輯；
材料研發(fā)加速：中底研發(fā)周期壓縮至5個月。
供應鏈智能革命
小單快反： 100件起訂訂單占比67%；
綠色供應鏈：追蹤系統覆蓋80%商品。
營銷服全鏈路打通
傳統的研產供銷服智能界限被打通，做到全鏈路的數據流通和AI支持
營銷、銷售、服務全面一體化
虛擬+真實、線上+線下、全天候全場景的營銷服體系
小組討論：
作為一個消費品品牌企業(yè)，未來2-5年應該如何應對？可以從具體職能去設計，如智能營銷、智能服務、全鏈路C2M（如食品品牌的“AI口味預測+小單快反”全鏈路方案（包含生產端與營銷端協同機制）。
如何落地及應對

第四章：AI技術趨勢與代運營的戰(zhàn)略錨點
AI技術棧與能力映射分析
核心能力矩陣：Prompt工程（營銷文案優(yōu)化）、Agent編排（自動化工作流）、RAG（知識庫增強客服）、LLM微調（品牌專屬模型）。
對標案例：TikTok的AI廣告創(chuàng)意生成、寶潔的供應鏈預測模型、TEMU的動態(tài)定價算法。
電商代運營的AI競爭壁壘構建
技術差異化：從“工具采購”轉向“自研能力+生態(tài)合作”（如聯合開發(fā)行業(yè)模型）。
數據資產化：基于客戶數據的AI模型迭代（如用戶畫像驅動的精準營銷）。

第五章：AI在電商場景的“降本+創(chuàng)新”雙引擎
高價值場景拆解
營銷端：
Prompt工程：如生成千人千面的廣告文案。
AIGC工具鏈：如虛擬主播直播+AI剪輯
運營端：
Agent編排：如自動化跨平臺數據采集與競品監(jiān)控
RAG方案：如構建品牌知識庫驅動的智能客服
供應鏈與組織提效
預測式補貨：融合銷售數據與輿情分析的AI模型
內部流程AI化：RPA+LLM實現合同自動審核

第六章：從技術到組織——AI落地的關鍵路徑
團隊能力升級策略
人才結構：以現有招聘崗位為基礎，構建AI能力鐵三角。
敏捷開發(fā)模式：采用“小步快跑”試點機制（如AIAgent快速原型驗證）。
技術-業(yè)務協同機制
場景優(yōu)先級評估模型：ROI計算維度（節(jié)省人力成本/提升GMV/客戶滿意度）。
跨部門協作范式：AI產品經理作為“技術翻譯官”，串聯業(yè)務需求與技術實現。
小組討論：
作為品牌企業(yè)，應該如何設計未來5年的長遠戰(zhàn)略及AI路線？如何快速讓AI產生商業(yè)價值并帶來創(chuàng)新？整個企業(yè)的人才結構和組織架構、運營體系應該如何配合？如何做好這個過程中的風險防范？

電商生態(tài)課程