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電商運營內容課程

【課程背景】
 國家工業信息安全發展研究中心2024年數據顯示，AI在電商滲透率已達71.3%，但存在三大矛盾：技術迭代速度（月均更新2.3次）與組織適配能力的矛盾；個性化推薦準確率（84%）與用戶隱私保護的矛盾；AI運營成本（年均增長39%）與收益預期的矛盾。

【課程收益】
掌握3類AI電商適配模型，構建核心場景實施矩陣，并能夠習得ROI≥300%的算法。

【課程對象】
電商平臺運營總監、零售企業數字化負責人、電商服務商技術骨干。

【課程大綱】
一、趨勢洞察
1、技術演進圖譜
馮·諾依曼架構與神經擬態計算的融合趨勢
AI原生思維的核心要素
MoE（專家混合）模型在電商場景的適配性
案例：抖音電商2024年用MoE模型實現廣告CTR預測誤差≤0.7%
2、消費者行為革命
KA*模型在AI時代的迭代應用
多模態情緒識別（語音/表情/肢體）技術突破
實戰1：用DeepSeek+騰訊云TI平臺構建用戶情緒熱力圖
二、行業適配矩陣
1、人：用戶運營
RFM模型在動態用戶分群中的局限與突破
DeepSeek的CLV（用戶生命周期價值）預測算法
討論1：傳統會員體系與AI實時分群的成本效益臨界點測算
2、貨：商品管理
長尾理論在AI選品中的重構應用
百度ERNIE商品知識圖譜構建技術
實戰2：DeepSeek+智譜AI完成爆款潛力值多維評估
3、場：場景重構
科特勒的"場景營銷5A理論"在AI時代的迭代
多模態融合技術（視覺+空間+時序數據分析）
案例：泰百貨2024年AI試妝鏡：采用YTech空間AR技術，轉化率提升3.8倍（客單價從380元→1420元），部署成本單臺設備月均298元（含AI算力租賃）
三、實施組合
1、流量獲取組合拳
A/B測試的維度爆炸問題解決方案
案例：用火山引擎+智譜AI廣告多目標優化：字節跳動開放廣告CTR預測接口，蕉內2024年Q2內衣新品投放點擊成本降低37%（虎嘯獎2024年參賽案例）
2、轉化提升工具箱
騰訊云TI平臺的實時話術推薦引擎
討論2：人工客服與AI客服的滿意度平衡點推演
四、AI與供應鏈融合
1、彈性預測體系
牛鞭效應在AI預測中的消解路徑
時空聯合預測模型（京東2024年專利技術）
商業邏輯：安踏2024年庫存周轉天數降至35天（同比優化22%）
實戰4：智譜AI+騰訊TI-ONE構建需求預測模型
2、智能履約網絡
旅行商問題（TSP）的AI解法突破
美團2024年發布的實時路徑優化算法
討論3：中心倉與前置倉模式的AI適配性分析
五、經濟模型
1、成本效益核算法
蒙特卡洛模擬在AI投資決策中的應用
DeepSeek的ROI敏感性分析模塊
案例：拼多多2024年農產品AI助銷項目ROI達1:5.3
實戰5：用騰訊云TI平臺完成AI項目投資回報概率模擬
2、風險評估體系
黑天鵝事件在AI時代的預警機制
因果推斷在風險預測中的應用
案例：李寧2023年AI設計侵權事件直接損失4300萬元
討論4：AI倫理審查委員會的組建標準推演

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