我要預(yù)訂

咨詢電話：027-5111 9925 , 027-5111 9926手機(jī)：18971071887郵箱：Service@mingketang.com

課程背景

1、課程站位，理論扎實(shí)。立足于煙草行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的行業(yè)語(yǔ)境，長(zhǎng)期沉浸在煙草領(lǐng)域，既有深厚的理論功底，又注重政治站位。

2、對(duì)煙草行業(yè)的政策、發(fā)展趨勢(shì)、卷煙營(yíng)銷(xiāo)和品牌培育等有深入研究。每年在各煙草工業(yè)、商業(yè)系統(tǒng)授課、宣講150場(chǎng)以上。

3、實(shí)操性強(qiáng)——體系模型化，實(shí)操方法工具化，教學(xué)呈現(xiàn)案例化。來(lái)自實(shí)戰(zhàn)，服務(wù)實(shí)戰(zhàn)?；趯?shí)操應(yīng)用提煉出一整套工具和方法，如營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)新、客戶服務(wù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、終端建設(shè)等。

4、深入淺出，生動(dòng)活潑，風(fēng)趣幽默，互動(dòng)性強(qiáng)。具有西學(xué)理論中國(guó)化、培訓(xùn)咨詢教練化和培訓(xùn)情景愉悅化等風(fēng)格，做到有道、有料、有效、有笑。

課程大綱：

第一模塊 數(shù)業(yè)融合能力提升

——卷煙投放、品牌培育、終端建設(shè)、客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面

一、POS數(shù)據(jù)深度挖掘與消費(fèi)者畫(huà)像構(gòu)建

1、POS數(shù)據(jù)價(jià)值解鎖與AI分析基礎(chǔ)

討論：從一條POS記錄能讀出哪些信息？

2、國(guó)產(chǎn)合規(guī)AI / BI工具掃描

企業(yè)合規(guī)應(yīng)用AI工具？

POS數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理實(shí)戰(zhàn)：

3、AI驅(qū)動(dòng)的銷(xiāo)售分析

品類(lèi)分析、單品深度剖析

案例：AI聚類(lèi)分析發(fā)現(xiàn)銷(xiāo)售模式相似的品規(guī)群組。

4、會(huì)員-POS數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：解鎖消費(fèi)者行為

將會(huì)員屬性與POS交易記錄關(guān)聯(lián)。

關(guān)鍵分析維度：會(huì)員購(gòu)買(mǎi)力分層、品類(lèi)偏好畫(huà)像、購(gòu)買(mǎi)周期與習(xí)慣

AI構(gòu)建精細(xì)化消費(fèi)者畫(huà)像：核心——RFM模型在煙草會(huì)員分析中的創(chuàng)新應(yīng)用

二、基于洞察的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略與AI決策

1、基于畫(huà)像的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)方案制定

匹配策略：針對(duì)不同RFM/聚類(lèi)群體設(shè)計(jì)差異化策略：

AI輔助營(yíng)銷(xiāo)方案設(shè)計(jì)：

場(chǎng)景化營(yíng)銷(xiāo)：、單品策略

2、AI驅(qū)動(dòng)的促銷(xiāo)響應(yīng)預(yù)測(cè)與ROI模擬

AI輔助預(yù)測(cè)：

3、基于POS與畫(huà)像的智能投放策略

店鋪畫(huà)像、供需匹配與投放優(yōu)化、AI輔助決策

4、市場(chǎng)狀態(tài)監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

關(guān)鍵指標(biāo)看板、AI輔助預(yù)警模型搭建

三、數(shù)據(jù)看板的實(shí)用和制作——Quick Bl

1、Quick Bl的核心流程

2、我的看板

3、一級(jí)菜單

4、Quick Bl的工作流程——新建儀表板

5、數(shù)據(jù)看板——可視化生成（示例，如下圖）

第二模塊 服務(wù)場(chǎng)景創(chuàng)新

——卷煙營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的Deepseek Al技術(shù)使用、多媒體工具應(yīng)用

第一章：AI基礎(chǔ)知識(shí)與工具介紹

1.AI的基本概念與工具

o什么是AI？機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念。

oAI在煙草工業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景：市場(chǎng)分析、消費(fèi)者行為預(yù)測(cè)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)支持等。

2.AI工具介紹

DEEPSEEK的功能：數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)建模、自然語(yǔ)言處理（NLP）、數(shù)據(jù)可視化。

DEEPSEEK的特點(diǎn)：用戶友好，支持多種數(shù)據(jù)源，智能分析能力。

3.DEEPSEEK功能案例

案例1：DEEPSEEK的數(shù)據(jù)處理功能

應(yīng)用場(chǎng)景：處理市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)。

案例說(shuō)明：假設(shè)工業(yè)企業(yè)需要分析某產(chǎn)品的市場(chǎng)需求，DEEPSEEK可以快速導(dǎo)入并清洗數(shù)據(jù)（如處理缺失值和異常值）。

操作步驟：

案例2：DEEPSEEK的市場(chǎng)預(yù)測(cè)功能

應(yīng)用場(chǎng)景：預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷(xiāo)售趨勢(shì)。

案例說(shuō)明：假設(shè)工業(yè)企業(yè)需要預(yù)測(cè)某產(chǎn)品的未來(lái)銷(xiāo)量，DEEPSEEK可以使用時(shí)間序列分析模型（如ARIMA或LSTM）進(jìn)行預(yù)測(cè)。

操作步驟：

案例3：DEEPSEEK的NLP功能

應(yīng)用場(chǎng)景：分析消費(fèi)者反饋。

案例說(shuō)明：工業(yè)企業(yè)可以通過(guò)DEEPSEEK分析消費(fèi)者的評(píng)論和反饋，識(shí)別產(chǎn)品優(yōu)點(diǎn)和改進(jìn)建議。

操作步驟：

案例4：DEEPSEEK的聯(lián)網(wǎng)搜索功能

應(yīng)用場(chǎng)景：實(shí)時(shí)獲取市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。

案例說(shuō)明：假設(shè)工業(yè)企業(yè)需要了解某競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的新產(chǎn)品信息，DEEPSEEK可以通過(guò)聯(lián)網(wǎng)搜索實(shí)時(shí)獲取相關(guān)信息。

操作步驟：

4.DEEPSEEK的安裝與界面簡(jiǎn)介

下載并安裝DEEPSEEK。

界面導(dǎo)航

5.動(dòng)手實(shí)踐：DEEPSEEK的基礎(chǔ)操作

數(shù)據(jù)導(dǎo)入與清洗

1.打開(kāi)DEEPSEEK的PC端網(wǎng)頁(yè)。

2.點(diǎn)擊“文件上傳”，上傳市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)（CSV或Excel文件）。

數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值和去重。

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理：如日期字段格式化等。

數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)

1.選擇分析方法和模型

2.導(dǎo)入數(shù)據(jù)

3.生成預(yù)測(cè)結(jié)果并保存圖表（如折線圖）。

成果：獲得未來(lái)銷(xiāo)量的預(yù)測(cè)結(jié)果和可視化圖表。

第二章：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

1、數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)來(lái)源：銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者反饋、市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：清洗、格式化、標(biāo)準(zhǔn)化。

2、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的預(yù)處理

銷(xiāo)售數(shù)據(jù)概述

數(shù)據(jù)來(lái)源：銷(xiāo)售記錄（如季度銷(xiāo)售表）。 數(shù)據(jù)格式：日期、地區(qū)、銷(xiāo)售量、銷(xiāo)售額等。

常見(jiàn)問(wèn)題及解決辦法

問(wèn)題1：數(shù)據(jù)缺失（如銷(xiāo)售量字段為空）。

問(wèn)題2：格式不一致（如日期格式為“YYYY-MM”或“MM/YYYY”）。

問(wèn)題3：異常值（如負(fù)數(shù)銷(xiāo)售額）。

案例實(shí)操：銷(xiāo)售數(shù)據(jù)清洗

小結(jié)：DEEPSEEK操作

數(shù)據(jù)清洗 → 缺失值處理 → 填充或刪除。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 → 統(tǒng)一格式（日期）。

數(shù)據(jù)分析 → 異常值檢測(cè)。

3、消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)的預(yù)處理

消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)概述

數(shù)據(jù)來(lái)源：消費(fèi)者評(píng)論、調(diào)查問(wèn)卷（如NPS）。 數(shù)據(jù)格式：文本類(lèi)型

常見(jiàn)問(wèn)題及解決方法

問(wèn)題1：文本噪音（如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、特殊字符）。

問(wèn)題2：停用詞干擾。

問(wèn)題3：情感分析誤判。

案例實(shí)操：消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)處理

小結(jié)：DEEPSEEK操作

數(shù)據(jù)導(dǎo)入 → 文本數(shù)據(jù)處理。

NLP模塊 → 文本清洗、分詞。

數(shù)據(jù)分析 → 分析詞匯頻率。

4、調(diào)研數(shù)據(jù)的預(yù)處理

市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)概述

數(shù)據(jù)來(lái)源：?jiǎn)柧碚{(diào)查結(jié)果（如消費(fèi)者偏好）。 數(shù)據(jù)格式：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如Excel）。

常見(jiàn)問(wèn)題

問(wèn)題1：數(shù)據(jù)填寫(xiě)錯(cuò)誤。

問(wèn)題2：數(shù)據(jù)格式不一致。

問(wèn)題3：回答不真實(shí)。

案例實(shí)操：市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)清洗

小結(jié)：DEEPSEEK操作

數(shù)據(jù)清洗 → 處理填寫(xiě)錯(cuò)誤。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 → 統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。

數(shù)據(jù)分析 → 異常值檢測(cè)。

小 結(jié)

區(qū)老師

區(qū)艷芳（中國(guó)） Fiona Ou 常住地：廣州

卷煙營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)家（煙草、快消品、時(shí)尚行業(yè)）數(shù)據(jù)應(yīng)用專(zhuān)家、連鎖零售行業(yè)商品營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)家

深耕煙草行業(yè)，授課足跡已遍布全國(guó)絕大部分省份。

多次輔導(dǎo)煙草行業(yè)數(shù)智競(jìng)賽，數(shù)次擔(dān)任競(jìng)賽出題人和評(píng)委工作。

致力于國(guó)內(nèi)外煙草行業(yè)動(dòng)態(tài)與政策研究、分析品牌培育策略、解讀行業(yè)數(shù)據(jù)，指導(dǎo)數(shù)據(jù)應(yīng)用。

湖南中煙、湖北中煙、貴州中煙、廣東中煙、廣西中煙、福建中煙特聘講師

連鎖零售行業(yè)市場(chǎng)趨勢(shì)研究，數(shù)據(jù)應(yīng)用專(zhuān)家

廣東郵電技術(shù)職業(yè)學(xué)院客座教授

知名ERP服務(wù)商（百勝、NOWBI、BOSS等）數(shù)據(jù)應(yīng)用特聘咨詢顧問(wèn)

AMAC全國(guó)職業(yè)技能考試鑒定中心認(rèn)證高級(jí)企業(yè)培訓(xùn)師

亞太電商研究院專(zhuān)家委員會(huì)成員（快消品研究領(lǐng)域?qū)＜遥?/p>

廣東省物流與供應(yīng)鏈學(xué)會(huì)成員

《人民日?qǐng)?bào)》海外版關(guān)于智能庫(kù)銷(xiāo)管控的專(zhuān)門(mén)報(bào)道

曾受聘李寧、都市麗人等零售連鎖上市公司，打通多系統(tǒng)數(shù)據(jù)邏輯連接，搭建數(shù)據(jù)化應(yīng)用體系

暨南大學(xué)企業(yè)管理碩士研究生、理學(xué)學(xué)士

煙草行業(yè)核心培訓(xùn)課程：

品牌培育類(lèi)

《中高端品牌培育策略與方法》 《新階段品牌培育探索及創(chuàng)新培育》

《卷煙品牌培育——營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容生產(chǎn)》 《卷煙消費(fèi)者場(chǎng)景營(yíng)銷(xiāo)與策劃》 《品牌投放新模式》

《數(shù)字化品牌培育》 《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)》 《賦能式開(kāi)口營(yíng)銷(xiāo)》 《社群運(yùn)營(yíng)攻略》

《雪茄文化及中式雪茄經(jīng)營(yíng)》《新型煙草發(fā)展與品牌培育》

《新媒體發(fā)展趨勢(shì)與煙草行業(yè)新媒體實(shí)踐》

數(shù)字化技能應(yīng)用類(lèi)

《AI系列—智慧覺(jué)醒，AIGC與國(guó)產(chǎn)大模型》 《AI系列—智慧賦能，大模型應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)演練》

《AI系列—智慧操盤(pán)，智能體訓(xùn)練與高效辦公》 《AI系列—智慧洞察，提示詞學(xué)習(xí)與內(nèi)容生產(chǎn)》

《AI系列—智慧賦能，大模型應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)演練》 《EXCEL在數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用》 《用數(shù)據(jù)講故事》

《BI系列—QUICK BI 數(shù)據(jù)分析與可視化》 《BI系列—FINE BI 數(shù)據(jù)分析與可視化》

《數(shù)據(jù)分析與報(bào)告演示》

數(shù)字化轉(zhuǎn)型及分析類(lèi)

《數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策解讀》 《數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地》 《新零售及數(shù)字化門(mén)店打造》

《煙草行業(yè)的數(shù)字化思維與管理創(chuàng)新》 《商業(yè)企業(yè)數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)型升級(jí)》

《卷煙終端建設(shè)趨勢(shì)和商業(yè)流通品牌建設(shè)標(biāo)桿》 《農(nóng)網(wǎng)建設(shè)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)及案例分享》

《數(shù)字化創(chuàng)新思維》 《卷煙營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析及運(yùn)用》 《企業(yè)數(shù)據(jù)分析體系構(gòu)建與報(bào)告呈現(xiàn)》

終端管理運(yùn)營(yíng)類(lèi)

《終端店鋪精細(xì)化管理》 《卷煙精益營(yíng)銷(xiāo)——終端數(shù)據(jù)分析與洞察》

《卷煙現(xiàn)代零售終端建設(shè)與經(jīng)營(yíng)能力提升》 《卷煙網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)及終端運(yùn)營(yíng)》

《卷煙零售商業(yè)品牌——連鎖供應(yīng)鏈管理》 《店鋪管理之陳列技巧與庫(kù)存管理》

《快消品指標(biāo)分析》 《數(shù)據(jù)化診斷與業(yè)績(jī)提升》 《商業(yè)流通品牌建設(shè)——門(mén)店運(yùn)營(yíng)檢核》

企業(yè)管理類(lèi)

《市場(chǎng)調(diào)查方法與工具運(yùn)用》 《企業(yè)管理體系構(gòu)建及實(shí)施》 《教練型客戶經(jīng)理五項(xiàng)修煉》

《客戶異議、投訴處理與溝通技巧提升》 《煙草行業(yè)制度規(guī)范及熱點(diǎn)政策解讀》

《消費(fèi)者心理學(xué)在卷煙營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用》 《問(wèn)題解決思路與能力培養(yǎng)》 《工作計(jì)劃與執(zhí)行力提升》……

煙草行業(yè)數(shù)智應(yīng)用競(jìng)賽評(píng)委（項(xiàng)目評(píng)審）及組織經(jīng)歷：

廣東中煙、龍巖煙草、湛江煙草、寧夏煙草……

煙草行業(yè)數(shù)智應(yīng)用競(jìng)賽輔導(dǎo)（培訓(xùn)）經(jīng)歷：

廣東中煙、香溢科技、龍巖煙草、南平煙草、蘇州煙草、清遠(yuǎn)煙草、麗水煙草、仙居煙草、連云港煙草、銀川煙草、固原煙草、石嘴山煙草、吳忠煙草、哈密煙草、巴中煙草......

服務(wù)過(guò)的煙草企業(yè)：

工業(yè)企業(yè)——湖南中煙、湖北中煙、江西中煙、貴州中煙、廣西中煙、云南中煙、江蘇中煙、廣東中煙、山東中煙

商業(yè)企業(yè)——深圳煙草、廣東煙草、浙江煙草、湖北煙草、安徽煙草、福建煙草、貴州煙草、河南煙草、山東煙草、吉林煙草、黑龍江煙草、重慶煙草、湖南煙草、四川煙草、廣西煙草、江蘇煙草、上海煙草、寧夏煙草、甘肅煙草、陜西煙草、新疆煙草……

擅長(zhǎng)領(lǐng)域——聚焦零售連鎖、快消行業(yè)的全鏈路高效運(yùn)營(yíng)，通過(guò)搭建數(shù)據(jù)化系統(tǒng)，驅(qū)動(dòng)企業(yè)銷(xiāo)售增長(zhǎng)。近年致力于新零售業(yè)態(tài)的研究，新技術(shù)的應(yīng)用，以及推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

理論體系——受訓(xùn)于第一批入駐中國(guó)大陸的港資連鎖企業(yè)，師從日本留學(xué)歸來(lái)零售流通領(lǐng)域知名教授，后就職于中國(guó)首批頭部電商企業(yè)，貫通線上、線下零售運(yùn)營(yíng)孤島，通過(guò)精準(zhǔn)顧客畫(huà)像，細(xì)分市場(chǎng)，以產(chǎn)品策劃和流通渠道規(guī)劃為核心，拉式管理供應(yīng)鏈以及產(chǎn)品開(kāi)發(fā)協(xié)同等多職能運(yùn)作。構(gòu)建零商一體，零售教練、店效提升的體系化管理，達(dá)成銷(xiāo)售指標(biāo)、毛利率、連帶率、客單價(jià)、售罄率等營(yíng)銷(xiāo)指標(biāo)。

【實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)】

先后任職多家上市、知名連鎖企業(yè)：李寧、班尼路、艾格、易初蓮花等

知名電商公司高管：夢(mèng)芭莎副總經(jīng)理、都市麗人電商顧問(wèn)、歐莎集團(tuán)商品顧問(wèn)

多家軟件系統(tǒng)應(yīng)用顧問(wèn)：百勝軟件（中臺(tái)、ERP、WMS、POS等）、NOWBI(數(shù)據(jù)駕駛艙、報(bào)表平臺(tái)、店鋪寶典等)、BOSS（消費(fèi)者畫(huà)像、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、供應(yīng)鏈協(xié)同等）

技能特點(diǎn)—— 培訓(xùn)授課 + 管理項(xiàng)目咨詢 + 線上經(jīng)營(yíng)與線下經(jīng)營(yíng)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)

培訓(xùn)課程注重實(shí)戰(zhàn)結(jié)果，通過(guò)大量方法和工具的教授和演練，幫助客戶提升商業(yè)價(jià)值；擁有豐富的企業(yè)管理咨詢經(jīng)歷。

體系化

連鎖企業(yè)管培生出身，熟悉企業(yè)內(nèi)部職能組成，幫助企業(yè)理清各部門(mén)職能，梳理業(yè)務(wù)流程，形成技術(shù)與流程的系統(tǒng)性銜接，打造企業(yè)部門(mén)職能內(nèi)訓(xùn)體系

數(shù)據(jù)化

多年連鎖企業(yè)核心數(shù)據(jù)部門(mén)管理經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)快消品、連鎖企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘、篩選、分析、應(yīng)用，善于解決傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型困境

工具化

能夠提供一系列可供應(yīng)用的工作模板，分析套表，大大提高工作效率

提供課后小組或私人輔導(dǎo)，幫助學(xué)員解決實(shí)際問(wèn)題，快速成長(zhǎng)

落地化

協(xié)助企業(yè)進(jìn)行項(xiàng)目落地，包括建立企業(yè)內(nèi)部工作標(biāo)準(zhǔn)和流程，協(xié)助企業(yè)建立商品基礎(chǔ)信息體系，主導(dǎo)數(shù)據(jù)報(bào)表開(kāi)發(fā)，輔導(dǎo)員工進(jìn)行數(shù)據(jù)分析提煉，數(shù)據(jù)化管理工作

部分快消行業(yè)、時(shí)尚行業(yè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：

NOWBI軟件銷(xiāo)售咨詢顧問(wèn)

百勝軟件廣州公司軟件（中臺(tái)、POS、ERP、WMS）銷(xiāo)售咨詢顧問(wèn)

廣州漢光軟件咨詢管理顧問(wèn)公司資深商品顧問(wèn)項(xiàng)目

百勝軟件湖南分公司軟件客戶培訓(xùn)導(dǎo)師

深圳歐莎時(shí)尚集團(tuán)高級(jí)商品顧問(wèn)項(xiàng)目

深圳都市麗人電商高級(jí)咨詢顧問(wèn)項(xiàng)目

（ISPO）慕尼黑國(guó)際體育用品展（上海）商品培訓(xùn)顧問(wèn)項(xiàng)目

七匹狼集團(tuán)旗下傲物尚品商品培訓(xùn)顧問(wèn)項(xiàng)目

深圳市萬(wàn)青年電子商務(wù)有限公司顧問(wèn)項(xiàng)目……

我要預(yù)訂

咨詢電話：027-5111 9925 , 027-5111 9926手機(jī)：18971071887郵箱：Service@mingketang.com