企业内训｜客户智能营销实战——某头部车企​

 

课程目标

1. 掌握前沿技术：理解大模型、AIGC、用户画像系统等技术在营销中的应用逻辑。

2. 构建数据体系：学习客户洞察、标签体系设计及动态数据管理方法。

3. 设计智能策略：从公域获客到私域运营的全链路策略框架，结合AI工具优化投放与转化。

4. 实战能力提升：通过汽车行业案例拆解，掌握AI共创内容、自动化营销系统搭建等实操技能。

 

课程大纲方案

1.1 智能营销的核心变革

• AI技术驱动营销的三大范式：数据驱动→实时反馈→预测分析

• 行业趋势与挑战：

  • 营销关键词：多模态交互、用户记忆系统、AIGC规模化应用

  • 汽车行业痛点：高价值客户识别难、用户决策链路长、线上线下协同低效

1.2 智能营销核心要素

• 数据驱动体系：DMS数据、用户行为数据、社交媒体数据的整合与清洗

• 实时反馈机制：动态调整广告投放策略的算法逻辑

• 预测分析模型：RFM模型优化、用户流失预警、需求预测

1.3 大模型技术概览

• 主流模型对比：GPT-4o、DeepSeek V3、Qwen的优劣势与适用场景

• 技术边界与突破：

  • 大模型推理能力的工程优化

  • 多模态能力落地：ASR+TTS+视觉生成的融合应用

2.1 数据源整合与治理

• 四维数据源解析：

  • 销售数据、库存周转率

  • APP行为数据

  • 社交媒体UGC

  • 消费能力标签、LBS轨迹

• 数据治理要点：哈希脱敏、动态更新机制、标准化标签命名

2.2 用户画像系统构建

• 标签体系设计：

  • 基础标签：人口属性、设备类型

  • 行为标签：点击权重+时间衰减算法

  • 价值标签：RFM分箱规则

• 记忆系统实战：

  • Memobase架构

  • 动态更新策略：热更新 vs. 离线批量处理

2.3 用户行为分析与预测

• 痛点挖掘技术：

  • 点击流数据分析：页面停留时长与流失率关联

  • 多模态数据分析：评论文本+开箱视频的语义理解

• 需求预测模型：

  • 时序预测：购车旺季前的广告预算分配

  • 聚类分析：兴趣偏好驱动的车型推荐策略

3.1 主流AI工具解析

• 内容生成工具：

  • 文案创作：DeepSeek多风格适配

  • 视觉设计：Leonardo AI+稿定AI的素材批量生成

  • 视频脚本：3秒钩子+8秒铺垫+15秒反转结构优化

• 智能客服系统：

  • 多轮对话设计：意图识别+情感分析

  • 话术库构建：RAG技术增强知识检索准确性

3.2 自动化营销系统搭建

• 技术架构设计：

  • 前端触点：企业微信SCRM+IoT设备

  • 后端引擎：用户分群引擎+实时决策中台

• 场景化应用：

  • 潜客自动触发：试驾预约后3小时推送定制礼包

  • 休眠客户唤醒：基于保养周期的外呼策略

3.3 Prompt工程实战

• Prompt设计方法论：

  • 结构化框架：Role+ Action+ Expectation

  • 优化技巧：CoT、Few-shot示例、反注入策略

• 汽车行业案例：

  • 促销文案生成：限定风格

  • 多模态内容生成：车型海报、AR试驾脚本

4.1 全渠道策略框架

• 公域获客：

  • 搜索引擎广告：关键词竞价策略

  • 社交媒体投放：抖音兴趣标签定向+爆款视频特征分析

• 私域运营：

  • 社群分层运营：高净值客户VIP群 vs. 潜客培育群

  • 内容体系设计：干货+福利的发布节奏

4.2 个性化营销方案

• 客户分群策略：

  • 价格敏感型：动态折扣+金融方案

  • 科技偏好型：AR虚拟试驾+技术参数深度解读

• 用户旅程优化：

  • 关键触点：线上广告→官网留资→到店体验→售后回访

  • 体验升级：在线配置工具

4.3 竞争分析与反制策略

• 竞品监控技术：

  • 爬虫策略：代理IP池轮换+反爬机制应对

  • 舆情分析：竞品发布会内容预判

• 反制手段：

  • 产品差异化：突出智能驾驶功能 vs. 竞品燃油车型

  • 快速响应机制：24小时内匹配竞品促销政策

5.1 线上广告投放优化

• 创意优化四维度：

  • 视觉吸引力：高质感素材+动态元素

  • 文案说服力：数字量化

• 投放策略：

  • A/B测试：素材、定向、出价组合对比

  • 预算分配：反漏斗模型

5.2 线下渠道数字化改造

• 智慧展厅实践：

  • IoT设备部署：热力传感器+AI摄像头动线分析

  • 数据应用：客户停留热点→个性化推荐

• 车展与活动优化：

  • AR试驾体验：扫码触发虚拟驾驶场景

  • 互动设计：UGC内容激励

 

部分授课课件

 

授课讲师

l 某独角兽AI科技公司大模型研发负责人

l 字节跳动资深算法专家

l 中国银行AI算法专家

l  北京邮电大学硕士-国家重点实验室

l 拥有10+年人工智能及LLM领域的研发与应用经验，深度参与多个大型项目的开发与落地，特别是在企业级大模型技术的研发和评估上具有深厚的积累。

l 主导过多个大模型的全流程开发，包括从数据采集、模型训练到推理部署，具有丰富的实战经验。

l 主导过多个语音识别、智能客服等核心项目的研发。

l 擅长大模型的评估与优化，构建了多个大模型测评体系，覆盖多轮开放式对话、抗干扰能力测试、任务规划等。

l 熟悉当前主流的大模型技术架构，如DeepSeek、Qwen等，能够灵活运用这些模型进行微调和优化。

l  行业内演讲经验丰富，多次在技术论坛和企业内训中分享大模型及AI技术的前沿应用。

专业技能

• 编程与工具：Python,Go,Kafka,TensorFlow,PyTorch,Jupyter,Docker,Kubernetes

• 人工智能与大数据应用：NLP、深度学习、ML、大数据分析

• 大语言模型技术：LLM模型的训练、微调与部署

• 框架与技术：

  • LangChain框架深度解析与实践

  • 多模态处理与多模态大语言模型应用

  • 知识图谱与大数据应用

• 智能客服系统开发：基于LLM的智能客服解决方案设计与实施

• 推理服务与模型落地：自主研发推理服务框架，支持自训模型及多模态服务应用

• 系统架构与后端开发：数据库设计、分布式系统、高并发处理

项目经验

1.智能客服系统研发（某明星AI科技公司）

• 项目背景：为某大型互联网公司设计与开发智能客服系统，目的是通过AI大语言模型提升客服效率与质量，减少人工客服依赖。

• 技术栈：Python,ChatGLM,Baichuan,LlamaIndex,LangChain,Kafka

• 工作内容：

  • 主导基于ChatGLM和Baichuan的LLM模型训练与微调，提升对行业术语与用户问题的理解能力。

  • 设计并实现多轮对话系统，集成自然语言处理技术与情感分析算法，实现智能应答和情绪识别。

  • 优化模型推理速度与精度，确保系统能够在高并发场景下稳定运行。

  • 搭建推理服务框架，实现模型的高效部署与实时更新。

  • 与产品团队密切合作，调优系统性能，成功上线并支持百万级用户互动。

2.智能语音测评系统（字节跳动）

• 项目背景：为字节跳动旗下的教育产品开发智能语音测评系统，帮助用户进行英语口语训练与自动评分。

• 技术栈：Kaldi,Conformer,Transformer,Python

• 工作内容：

  • 基于Kaldi框架，训练英语语音识别模型，使用Conformer与Transformer模型改进端到端语音识别精度。

  • 构建语音评分系统，结合语音特征与语言模型，通过深度学习算法对用户发音进行打分与反馈。

  • 完成服务端与手机端的推理部署，确保语音测评系统在不同设备上的高效运行。

  • 在大规模用户测试中，系统稳定运行，准确率达到行业领先水平。

3.多模态AIGC项目

• 项目背景：智能客服与多模态生成的技术开发，结合大语言模型与图像生成技术，提升客户交互体验。

• 技术栈：LLM,GPT,图像生成,Python,TensorFlow,LangChain

• 工作内容：

  • 领导团队构建基于LLM的智能客服系统，支持文本、语音、图像等多种输入方式。

  • 设计多模态生成算法，实现文本到图像的生成能力，提升用户互动的趣味性与效率。

  • 完成模型微调与推理服务的开发，确保系统能够实时响应用户需求，优化客户体验。

4.语音识别与客服语音审核系统

• 项目背景：开发语音识别与客服语音审核系统，主要目标是通过智能语音分析提升客服质量与合规性。

• 技术栈：Conformer+Transformer,ASR,Python,Kafka

• 工作内容：

  • 设计与实现基于Conformer与Transformer的语音识别系统，支持流式识别与离线识别。

  • 搭建服务端推理系统，进行大规模语音数据处理，提升识别准确率。

  • 开发语音审核功能，通过语音情感分析与合规检测，保障客户服务的合规性与安全性。

5.自研训练框架与数据处理平台

• 项目背景：为了提升LLM训练效率与可扩展性，赵宽带领团队开发了一个自研的训练框架，并结合实际业务需求设计数据处理与生成平台。

• 技术栈：Python,TensorFlow,Baichuan,ChatGLM,Kafka,MySQL

• 工作内容：

  • 开发训练框架，支持主流LLM模型的全参数微调与QLora微调。

  • 设计数据生成流程，根据不同业务需求定制数据集，进行高质量的数据预处理与增强。

  • 构建多维度的训练指标监控与可视化系统，帮助团队实时调整训练策略，提高训练效果与稳定性。

核心优势

1. 技术深度与创新能力

   1. 主导多项多模态算法创新项目，通过算法改进与场景探索推动业务增长。

   2. 开源社区活跃贡献者，参与14K star项目《langchain-ChatGLM》、6K star《面向开发者的LLM教程》等技术文档编写，具备技术传播与教育经验。

2. 多模态与AI技术专精

   1. 精通多模态算法、RAG增强检索、Agent协同调度等前沿技术，具备从理论到落地的全链路实践经验。

   2. 主导技术优化项目，如京东金融RAG召回率提升40.2%、百度文库CTR提升31%，可转化为教学案例中的实战方法论。

3. 跨领域知识整合与教学适配

   1. 具备电商、金融、医疗等跨行业项目经验，擅长将复杂技术逻辑拆解为结构化知识，适配不同学员背景。

   2. 熟悉教育工程化实践，如DeepSpeed多卡训练、私有化部署等，可指导学员掌握工业级技术方案。

教学与行业经验

百度 | 多模态算法专家

• 技术课程开发设计多模态图文生成课程，涵盖文案策划、美学布局、效率优化等模块，结合文库业务案例解析技术落地路径。

• 实战案例库建设主导构建“Diffusion Model优化”案例库，包括数据标注、奖励模型训练、ReFL梯度反馈等核心环节，支持学员从理论到代码的完整实践。

京东 | 智能体研发负责人

• RAG技术教学体系基于RAG-Fusion多视角重排序策略、SFT+RLHF联合微调，开发智能体协同调度课程，涵盖动态路由算法、弹性伸缩策略等关键技术。

• 企业级项目实训设计“多轮对话系统”实训项目，模拟电商广告场景需求，指导学员掌握意图理解引擎、Agent资源调度等高阶技能。

教育背景与学术成果

• 电子科技大学 | 软件工程硕士

代表性科研与教学项目

1. AI海报生成优化系统

   1. 教学价值：作为生成式AI课程的标杆案例，涵盖数据标注、奖励模型训练、ReFL梯度优化等模块，学员可复现FID降低0.134、CLIP Score提升0.23的核心成果。

   2. 课程设计：通过SimPO优化Prompt生成技术，结合品牌风格适配方法论，培养学员的工程化思维与创新能力。

2. 营销智能体系系统

   1. 教学场景：构建“多Agent协同调度”实战课程，基于动态路由算法、混合增强RAG架构，帮助学员掌握高并发系统的设计原理。

3. AI诊疗助理

   1. 跨学科融合：整合医疗数据集与RLHF微调技术，开发医疗AI辅助诊断课程，覆盖病历结构化、辅助问诊等场景，培养学员的领域建模能力。

荣誉与行业认可

• 上海市大模型创新大赛三等奖 | 百度大模型应用创新挑战赛二等奖

• 面壁智能黑客松创新奖 | 百川智能亚马逊云科技黑客松二等奖

• CSDN AI应用创新大赛二等奖