课程概览
- 1、课程站位，理论扎实。
立足于烟草行业高质量发展的行业语境，长期沉浸在烟草领域，既有深厚的理论功底，又注重政治站位。
- 2、对烟草行业的政策、发展趋势、卷烟营销和品牌培育等有深入研究。
每年在各烟草工业、商业系统授课、宣讲150场以上。
- 3、实操性强——体系模型化，实操方法工具化，教学呈现案例化。
来自实战，服务实战。
基于实操应用提炼出一整套工具和方法，如营销创新、客户服务、数字化转型、终端建设等。
- 4、深入浅出，生动活泼，风趣幽默，互动性强。
具有西学理论中国化、培训咨询教练化和培训情景愉悦化等风格，做到有道、有料、有效、有笑。
课程大纲
第一模块 数业融合能力提升
——卷烟投放、品牌培育、终端建设、客户服务、数据质量等方面
一、POS数据深度挖掘与消费者画像构建
1、POS数据价值解锁与AI分析基础
讨论：从一条POS记录能读出哪些信息？
2、国产合规AI / BI工具扫描
企业合规应用AI工具？
POS数据清洗与预处理实战：
3、AI驱动的销售分析
品类分析、单品深度剖析
案例：AI聚类分析发现销售模式相似的品规群组。
4、会员-POS数据关联：解锁消费者行为
将会员属性与POS交易记录关联。
关键分析维度：会员购买力分层、品类偏好画像、购买周期与习惯
AI构建精细化消费者画像：核心——RFM模型在烟草会员分析中的创新应用
二、基于洞察的精准营销策略与AI决策
1、基于画像的精准营销方案制定
匹配策略：针对不同RFM/聚类群体设计差异化策略：
AI辅助营销方案设计：
场景化营销：、单品策略
2、AI驱动的促销响应预测与ROI模拟
AI辅助预测：
3、基于POS与画像的智能投放策略
店铺画像、供需匹配与投放优化、AI辅助决策
4、市场状态监控与风险预警
关键指标看板、AI辅助预警模型搭建
三、数据看板的实用和制作——Quick Bl
- 1、Quick Bl的核心流程
- 2、我的看板
- 3、一级菜单
- 4、Quick Bl的工作流程——新建仪表板
- 5、数据看板——可视化生成（示例，如下图）
第二模块 服务场景创新
——卷烟营销领域的Deepseek Al技术使用、多媒体工具应用
第一章：AI基础知识与工具介绍
1.AI的基本概念与工具
o什么是AI？机器学习、深度学习、自然语言处理（ NLP ）、计算机视觉的基本概念。
oAI在烟草工业中的应用场景：市场分析、消费者行为预测、产品设计支持等。
2.AI工具介绍
DEEPSEEK的功能：数据处理、数据分析、预测建模、自然语言处理（NLP）、数据可视化。
DEEPSEEK的特点：用户友好，支持多种数据源，智能分析能力。
3.DEEPSEEK功能案例
案例1：DEEPSEEK的数据处理功能
应用场景
处理市场调研数据。
案例说明：假设工业企业需要分析某产品的市场需求，DEEPSEEK可以快速导入并清洗数据（如处理缺失值和异常值）。
操作步骤：
案例2：DEEPSEEK的市场预测功能
预测产品销售趋势。
案例说明：假设工业企业需要预测某产品的未来销量，DEEPSEEK可以使用时间序列分析模型（如ARIMA或LSTM）进行预测。
操作步骤：
案例3：DEEPSEEK的NLP功能
分析消费者反馈。
案例说明：工业企业可以通过DEEPSEEK分析消费者的评论和反馈，识别产品优点和改进建议。
操作步骤：
案例4：DEEPSEEK的联网搜索功能
实时获取市场动态。
案例说明：假设工业企业需要了解某竞争对手的新产品信息，DEEPSEEK可以通过联网搜索实时获取相关信息。
操作步骤：
- 4.DEEPSEEK的安装与界面简介
下载并安装DEEPSEEK。
界面导航
- 5.动手实践：DEEPSEEK的基础操作
数据导入与清洗
- 1.打开DEEPSEEK的PC端网页。
- 2.点击“文件上传”，上传市场调研数据（CSV或Excel文件）。
数据清洗：处理缺失值和去重。
- 3.数据预处理：如日期字段格式化等。
数据分析与预测
- 1.选择分析方法和模型
- 2.导入数据
- 3.生成预测结果并保存图表（如折线图）。
成果：获得未来销量的预测结果和可视化图表。
第二章：数据收集与预处理
- 1、数据来源与数据预处理
数据来源：销售数据、消费者反馈、市场调研数据等。
数据预处理步骤：清洗、格式化、标准化。
- 2、销售数据的预处理
销售数据概述
数据来源：销售记录（如季度销售表）。
数据格式：日期、地区、销售量、销售额等。
常见问题及解决办法
问题1：数据缺失（如销售量字段为空）。
问题2：格式不一致（如日期格式为“YYYY-MM”或“MM/YYYY”）。
问题3：异常值（如负数销售额）。
案例实操：销售数据清洗
小结：DEEPSEEK操作
数据清洗 → 缺失值处理 → 填充或删除。
数据转换 → 统一格式（日期）。
数据分析 → 异常值检测。
- 3、消费者反馈数据的预处理
消费者反馈数据概述
数据来源：消费者评论、调查问卷（如NPS）。
数据格式：文本类型
常见问题及解决方法
问题1：文本噪音（如标点符号、特殊字符）。
问题2：停用词干扰。
问题3：情感分析误判。
案例实操：消费者反馈数据处理
小结：DEEPSEEK操作
数据导入 → 文本数据处理。
NLP模块 → 文本清洗、分词。
数据分析 → 分析词汇频率。
- 4、调研数据的预处理
市场调研数据概述
数据来源：问卷调查结果（如消费者偏好）。
数据格式：结构化数据（如Excel）。
常见问题
问题1：数据填写错误。
问题2：数据格式不一致。
问题3：回答不真实。
案例实操：市场调研数据清洗
小结：DEEPSEEK操作
数据清洗 → 处理填写错误。
数据转换 → 统一数据格式。
数据分析 → 异常值检测。
小 结