主讲：黄林老师
【课程背景】
随着生成式AI、Agent智能体等技术的爆发式演进，电商行业正经历从“效率提升”到“范式重构”的深刻变革。据Gartner预测，至2025年，AI驱动的电商决策将覆盖70%以上供应链环节，代运营企业面临“技术能力升级”与“服务模式转型”双重挑战。壹网壹创作为国内头部电商代运营企业，亟需通过AI技术实现从“人力密集型服务”向“数据智能驱动”的跃迁，应对行业及平台的竞争压力，并抓住AI在精准营销、智能客服、供应链优化等领域的历史性机遇。
【课程收益】
认知升级：深度理解AI技术（如多模态大模型、Agent编排）对电商代运营行业的颠覆性影响，掌握2025-2035年行业趋势与竞争格局演变逻辑。
场景落地：精准识别AI在消费品代运营中的高价值场景（如动态定价、虚拟主播、C2M反向定制），输出可执行的AI解决方案框架。
战略对齐：构建“技术-业务-组织”协同路径，制定符合企业现状的AI战略路线图，平衡短期降本增效与长期生态壁垒建设。
【课程特色】
行业深度结合：聚焦快消、美妆、母婴等核心品类，解析宝洁、SHEIN、元气森林等头部品牌AI实践案例，确保内容与代运营业务高度贴合。
实战导向设计：每章节嵌入“小组沙盘推演”（如规划设计及具体方案），强化从理论到落地的转化能力。
前沿数据支撑：应用2024-2025年上市公司财报、IDC/Gartner行业报告及权威的AI及消费品行业核心数据和理论、know how，确保数据严谨性与预测可信度。
【课程对象】
核心群体：中高层管理者（业务总监、技术负责人、产品总监等），需具备战略决策权或跨部门协同职责。
【课程大纲】
第一章：AI技术发展及对产业、社会、生活的影响（100分钟）
1.技术演进脉络
历史里程碑：1956达特茅斯会议→2012深度学习突破→2023多模态大模型爆发
技术成熟度曲线：当前处于"生产成熟期"技术：计算机视觉、NLP，未来5年爆发点：自主智能体（Agent）、具身智能（人形机器人）等
技术及行业发展：几大关键技术如大模型、智能驾驶、人形机器人、AIGC等关键技术的发展时点，各代表性企业如OpenAI/Google/DeepSeek、阿里京东、字节/Tiktok、Shein/Amazon、宇树机器人、等的AI技术条线发展及应用
2.产业与社会颠覆
行业重构案例：
交通行业：智能驾驶将彻底颠覆出行和物流行业，物理位移将极为便利
制造行业：智能制造、C2M、柔性制造将是未来主流，每一个特定需求都能生产
文娱行业：基于AIGC+AR/VR虚实结合的个性化娱乐和交互成为日常
社会转变：
消费变革：消费品企业转变为数据+AI企业，基于数据进行产品创新和优化
购物行为：电商逐渐分化和融合于各个智能化及自动化场景，所有智能体都能shopping
家庭服务：服务逐渐无人化和自动化/智能化，机器人成为家庭必备，有人服务逐渐消失
第二章：电商形态的阶段性变革（80分钟）
1.AI带来的电商相关行业演进阶段
未来2年（技术渗透与效率革命）
未来5年（模式重构与生态整合）
未来10年（技术主导与生态重塑）
2、电商行业的变革线路
货架电商：从效率工具到决策主体
未来2年：AI选品、动态定价
虚实场景融合
电商融入每一个智能场景
直播/短视频电商：内容与交易融合
虚拟主播商业化：
AR试穿：
兴趣电商：数据驱动的小众崛起
算法多样性：
跨境电商：智能客服/本地化选品降低门槛
3：代运营服务价值链重构
未来两年：工具替代人力
案例：AI客服系统、RPA合同审核。
风险预警：基础代运营服务商5年淘汰率超60%。
未来十年：数据资产竞争
AI实践：AI决策模型提高新品孵化成功率、AI在销服领域的全面渗透
定位：代运营企业从AI+数据服务商延伸为AI服务生态，与云平台、硬件厂商深度绑定，提供跨平台一体化解决方案
关键能力：联邦学习（跨平台数据协作）、C2M反向定制等
小组讨论（30分钟）：
基于未来2年的变革，公司应该如何应对及规划？请设计一个短期规划（可以落到项目）
下午场：战略落地与风险应对（3小时）
第三章：消费品行业的AI穿透（1小时）
产品创新范式
AI口味预测：区域限定款成功逻辑；
材料研发加速：中底研发周期压缩至5个月。
供应链智能革命
小单快反：100件起订订单占比67%；
绿色供应链：追踪系统覆盖80%商品。
营销服全链路打通
传统的研产供销服智能界限被打通，做到全链路的数据流通和AI支持
营销、销售、服务全面一体化
虚拟+真实、线上+线下、全天候全场景的营销服体系
小组讨论（20分钟）：
作为一个消费品品牌企业，未来2-5年应该如何应对？可以从具体职能去设计，如智能营销、智能服务、全链路C2M（如食品品牌的“AI口味预测+小单快反”全链路方案（包含生产端与营销端协同机制）。
如何落地及应对（2小时）
第四章：AI技术趋势与代运营的战略锚点
AI技术栈与能力映射分析
核心能力矩阵：Prompt工程（营销文案优化）、Agent编排（自动化工作流）、RAG（知识库增强客服）、LLM微调（品牌专属模型）。
对标案例：TikTok的AI广告创意生成、宝洁的供应链预测模型、TEMU的动态定价算法。
电商代运营的AI竞争壁垒构建
技术差异化：从“工具采购”转向“自研能力+生态合作”（如联合开发行业模型）。
数据资产化：基于客户数据的AI模型迭代（如用户画像驱动的精准营销）。
第五章：AI在电商场景的“降本+创新”双引擎
高价值场景拆解
营销端：
Prompt工程：如生成千人千面的广告文案。
AIGC工具链：如虚拟主播直播+AI剪辑
运营端：
Agent编排：如自动化跨平台数据采集与竞品监控
RAG方案：如构建品牌知识库驱动的智能客服
供应链与组织提效
预测式补货：融合销售数据与舆情分析的AI模型
内部流程AI化：RPA+LLM实现合同自动审核
第六章：从技术到组织——AI落地的关键路径
团队能力升级策略
人才结构：以现有招聘岗位为基础，构建AI能力铁三角。
敏捷开发模式：采用“小步快跑”试点机制（如AIAgent快速原型验证）。
技术-业务协同机制
场景优先级评估模型：ROI计算维度（节省人力成本/提升GMV/客户满意度）。
跨部门协作范式：AI产品经理作为“技术翻译官”，串联业务需求与技术实现。
小组讨论（30分钟）：
作为品牌企业，应该如何设计未来5年的长远战略及AI路线？如何快速让AI产生商业价值并带来创新？整个企业的人才结构和组织架构、运营体系应该如何配合？如何做好这个过程中的风险防范？
授课老师
黄林 企业数智化/智能化转型与创新实战专家，曾任：阿里巴巴集团产品及运营总监
常驻地：北京
邀请老师授课：13911448898 谷老师
