【课程背景】

随着数字化转型的深入，人工智能（AI）与数字营销的结合已成为企业创新和提升竞争力的关键推动力。传统的营销手段已无法满足现代消费者的多样化需求，企业需要借助更精准、更智能的方式与目标受众互动。

AI技术的快速发展，从传统的机器学习到深度学习，再到大语言模型和生成式人工智能内容（AIGC），已经深度渗透到营销的各个环节。基于神经网络的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），帮助企业精确分析市场趋势和消费者行为，制定更有效的营销策略。而生成对抗网络（GAN）等技术则为品牌提供了个性化、互动性强的内容创作方式。

同时，随着AI大语言模型（LLM）的崛起，尤其是Transformer等技术，使企业能够更高效地处理大量自然语言数据，提升客户互动的质量与效率，推动营销战略的变革。AI**数据驱动，帮助企业在复杂的市场环境中做出更明智的决策，从而优化客户体验和资源配置，实现营销目标。

然而，AI与营销的结合不仅在技术层面，还涉及战略层面的深度融合。企业在制定营销策略时，需在多渠道、多触点的数字环境中与消费者进行有效互动，同时还需平衡技术创新与合规要求，保护数据隐私。本课程旨在帮助学员全面掌握AI与数字化营销的融合，**系统学习与实践，提升企业市场竞争力，推动数字化转型。

【课程收益】

Ø 全面学习AI技术，包括机器学习、深度学习以及大语言模型。

Ø 提升企业在数字化环境中精准定位和吸引目标客户的能力。

Ø 学习利用AI分析和处理海量数据，优化营销策略并提升决策的精准性。

Ø 了解AI在隐私保护和合规性方面的挑战，并学习应对问题的**实践。

Ø 掌握将AI技术与数字营销相结合的战略方法，助力企业的数字化转型。

【课程特色】

案例与场景式教学；逻辑清新、循序渐进；激发创意、指导实践

【课程对象】

市场分析专员、数据分析师、客服经理、产品经理、业务运营负责人等

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、夯实基础：人工智能的核心技术逻辑解析

1、 传统机器学习

Ø 机器学习的三种方式

Ø 机器学习的三种结果

Ø 机器学习的评价指标

Ø 机器学习的五个步骤

2、 基于神经网络的深度学习

Ø 卷积神经网络CNN

Ø 递归神经网络RNN

Ø 生成对抗网络GAN

3、 大语言模型与AIGC

Ø 大模型基石之一：Transformer

Ø 大模型基石之二：Diffusion

Ø 注意力机制

Ø 情境学习

Ø 思维链

Ø 强化学习

Ø 迁移学习

案例：物品分类、CNN与对象识别、RNN与网络流量预测、GAN与图片生成

二、智创未来：AI前沿技术与未来展望

1、 智能体Agent

Ø 智能体Agent基本原理

Ø 智能体Agent与自主决策

2、 RAG模型

Ø RAG实现流程

Ø 知识管理和决策支持

Ø 数据检索与生成的协同

3、 智慧地铁运营未来展望

Ø 人机关系

Ø 多模态

Ø 大模型 小模型

Ø 隐私与安全问题

Ø 数字化智能六维进阶路径

案例：设备健康管理、智能运维管理、智能路径优化、知识库管理等

三、精准营销：数字化营销助力企业数字化转型

1、 什么是数字化营销？数字化营销的本质和内涵

Ø 明确数字化营销的定义，包括其涵盖的所有数字渠道和技术。

Ø 探索数字化营销的核心原则，如客户中心、数据驱动和多渠道整合。

Ø 转型挑战：讨论企业在数字化转型过程中面临的挑战和解决策略。

2、 数字时代用户购买路径的发展变化

Ø 购买路径演变：分析数字技术如何改变消费者的信息搜索、决策和购买过程。

Ø 触点分析：探讨在消费者购买旅程中的关键数字触点和互动。

Ø 优化策略：提供优化数字时代购买路径的策略和**实践。

3、 客户体验生命周期视角的数字化营销

Ø 生命周期管理：解释客户体验生命周期的概念，以及如何在每个阶段应用数字化营销策略。

Ø 客户旅程优化：提供方法和技巧，用于优化客户在生命周期中的每一步体验。

Ø 技术和工具：介绍支持客户体验生命周期管理的关键技术和工具，如CRM系统、自动化工具等。

4、 移动互联网场景下的数字化营销

Ø 移动营销趋势：讨论移动互联网对数字化营销的影响，包括移动搜索、社交媒体和应用内营销。

Ø 策略和**实践：分享在移动设备上有效吸引和转化用户的策略和**实践。

Ø 技术应用：探索如地理定位、增强现实和移动支付等移动技术如何被用于创新的营销活动。

案例： 谷歌-大众汽车、宝洁-品牌关键词、亚马逊-动态搜索广告

案例：红牛-内容营销、德芙-真实之美、可口可乐-分享之乐、老干妈与腾讯的互动营销