课程背景
随着零售业界的数智化转型加速，手机公司面临激烈竞争和消费者诉求多样化的挑战。机器智能（
AI）技艺作为新兴驱动力，为零售业务带来了精 准营销、高效营运和个性化服务的新机遇。可是，怎样有效整合AI技艺于零售实践中，本课旨在支援货品经理掌握AI在零售领域的运用，促成业务智能化转型。
课程收益
1、
纵深领会
AI原理和运用趋势，把握零售业界智能化方向。
2、
学会
AI在零售营销、供给链、买方体验等等方面的运用办法。
3、
利用
AI开展资料拆解，精进决策进程，拉升业务洞察力。
4、
借助小组操练，助推队伍携手和革新本领。
5、
将所学学识运用于实践，助力手机公司零售业务智能化升级。
课程大纲
第一天：
AI基础和零售趋势融合
第一章：
AI技艺概览和认知
1.1 AI演进历程和核心技艺
1.1.1 机器研习基础
1.1.2 深度研习原理
1.1.3 自然语言处理(NLP)简介
1.2 AI技艺生态的构成
1.2.1 资料、算法和算力的三大支柱
1.2.2 主流AI技艺（NLP、CV、多模态）的运用方向
1.2.3 AI基础模型和大语言模型（如GPT）的特点和作用
1.3 AI在各行各业的运用实例
1.3.1 金融业界隐患将控
1.3.2 制造业智能质检
1.3.3 零售业界的初步探索
小组操练：拆解一个非零售领域的
AI运用实例，探讨其对零售的启示
第二章：零售业界现况和
AI融合趋势
2.1 零售业界演进新趋势
2.1.1 新零售概念拆解
2.1.2 消费者行为变化
2.1.3 技艺驱动的零售变革
2.2 AI怎样重塑零售业
2.2.1 个性化推荐系统
2.2.2 库存管控和预测拆解
2.2.3 智能客服和售后
实例分享：阿里巴巴新零售打法和
AI技艺运用
第三章：
AI赋能零售货品管控
3.1 货品生命周期管控中的AI运用
3.1.1 诉求预测和市场调研
3.1.2 货品规划和精进
3.1.3 上市打法和反馈循环
3.2 AI辅助的竞品拆解和定位
3.2.1 竞品资料收集和拆解
3.2.2 差异化打法拟定
3.2.3 市场反应预测
小组操练：利用
AI抓手开展一款新手机货品的初步市场调研
第四章：零售线上线下融合打法
4.1 线上平台精进和AI
4.1.1 网站和APP用户体验拉升
4.1.2 社交媒体营销打法
4.1.3 资料拆解驱动的内容推荐
4.2 线下门店智能化改造
4.2.1 智能陈列和导购系统
4.2.2 人脸识别和顾客行为拆解
4.2.3 无人零售技艺探索
实例分享：小米之家智能化转型实践
第二天：
AI在零售营销和营运中的深化
第五章：
AI驱动的精 准营销打法
5.1 用户画像构筑和细分
5.1.1 资料收集和整合
5.1.2 标签架构构筑
5.1.3 精 准营销实例拆解
5.2 AI在广告投放中的精进
5.2.1 程序化购买和实时竞价
5.2.2 广告成效预测和精进
5.2.3 跨渠道营销打法
小组操练：规划一个基于
AI的精 准营销方案
第六章：智能供给链管控和库存精进
6.1 AI在供给链管控中的运用
6.1.1 诉求预测和订单管控
6.1.2 物流路径精进
6.1.3 供应商隐患管控
6.2 库存智能化将控
6.2.1 库存水平预测
6.2.2 滞销商品识别和处理
6.2.3 季节性商品管控
实例分享：京东智能供给链架构构筑
第七章：零售资料拆解和决策支持
7.1 资料驱动的决策拟定流程
7.1.1 资料收集和清洗
7.1.2 资料可视化和报表制作
7.1.3 KPI设定和评核
7.2 AI在销售预测中的作用
7.2.1 时间序列拆解办法
7.2.2 因果因素拆解
7.2.3 预测模型构筑和验证
小组操练：采用
AI抓手预测下一季度某款手机的销量
第八章：买方体验和忠诚度拉升
8.1 AI在买方服务中的运用
8.1.1 智能客服机器人
8.1.2 情绪识别和化解
8.1.3 买方反馈循环制度
8.2 忠诚度规划规划和精进
8.2.1 会员架构构筑
8.2.2 积分打法和兑换精进
8.2.3 买方离职预警和挽回
实例分享：星巴克会员规划和
AI技艺运用
第三天：实战上手和未来展望
第九章：
AI项目规划和施行
9.1 项目立项和诉求拆解
9.1.1 明晰项目标的
9.1.2 利益相关者交流
9.1.3 诉求文档撰写
9.2 项目执行和管控
9.2.1 队伍组建和分工
9.2.2 时间线和里程碑设定
9.2.3 隐患评核和化解措施
小组操练：还原一个
AI在零售中的运用项目规划
第十章：技艺选型和系统集成
10.1 AI技艺平台选项
10.1.1 云服务平台比较
10.1.2 AI轮廓和抓手引见
10.1.3 成本效益拆解
10.2 系统集成和资料打通
10.2.1 API接口规划和对接
10.2.2 资料安全和隐私保护
10.2.3 系统测试和精进
实例拆解：某手机品牌
AI系统集成实践
第十一章：成效评核和持续精进
11.1 项目成效评核指标
11.1.1 ROI计算
11.1.2 用户满意度调查
11.1.3 业务指标拉升情况
11.2 持续精进和迭代
11.2.1 A/B测试和持续精进
11.2.2 新技艺运用探索
11.2.3 队伍本领建设和培训
小组碰头：怎样构筑有效的
AI项目评核和持续精进制度
第十二章：未来趋势和挑战
12.1 AI在零售领域的未来展望
12.1.1 新兴技艺如区块链、5G的融合
12.1.2 零售业界的周全智能化
12.1.3 消费者体验的新高度
12.2 面临的挑战和化解打法
12.2.1 资料安全和隐私保护
12.2.2 技艺更新迅速迭代
12.2.3 主力练就和队伍建设
收束发言：回顾三天研习要点，展望未来
AI在零售领域的演进
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|甄文智老师
适合谁听
授课形式：。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。