课程简介
1. 实战赋能与方法论交付
提供大量真实的行业案例，让学员直观了解如何应用DeepSeek实现业务赋能。同时，交付多套方法论框架。
2.DeepSeek技术赋能精细化用户经营与业务增长
通过深入讲解DeepSeek技术在业务中的应用，课程将用户画像建立、业务诊断与机会洞察、精细化运营策略落地以及策略执行提效等关键环节有机结合。学员将掌握如何利用DeepSeek技术实现从用户拉新、存客经营到长尾客户激活的全流程精细化管理，助力金融机构提升业务效率、效果和用户满意度，最终实现业务增长。
3. 互动性强，满足不同层次学员需求
课程设计了丰富的互动环节，如结合DeepSeek能力进行业务诊断共创、指标体系建立、长尾客户经营等，让学员在实践中加深对知识的理解和掌握。同时，根据学员的实际情况，讲师会灵活调整课程内容和案例深度，确保每位学员都能有所收获
目标收益
培训对象
产品、运营、数据分析、市场和管理者
课程大纲
| 引： |
1.先让大家用几个词描述自己对DeepSeek的理解 2.大家如何在工作中应用DeepSeek的 3.给大家展示你所属行业DeepSeek赋能业务带来关键结果的案例，激发学习兴趣 |
| 第一部分：DeepSeek赋能金融业务的底层逻辑和顶层设计 |
一. DeepSeek是什么？ 二. DeepSeek可以做什么？不能做什么？基于DeepSeek的能力金融场景的应用 三. DeepSeek和其他模型比优劣势 四. DeepSeek赋能APP框架1.1 DeepSeek和传统目标制定的不同 1.2 不同用户关键策略以及策略落地框架 1.3 DeepSeek赋能产品能力 1.4 数据资产沉淀 案例：主运营框架以及策略落地实现的重点和难点、重点讲基于数据和业务结合如何发现新的机会（会有数据的脱敏） 五、AI时代，思维能力的变化 |
| 第二部分：DeepSeek实战：业务诊断与机会洞察 |
一、建立考核标准：DeepSeeK进行四级指标体系建设以及迭代策略 1.如何利用AI快速搭建产品的数据分析框架 - 案例：了解字节等行业标杆的指标体系搭建以及量化指标，用AI（DeepSeek）拆指标，建体系，以及数据准确性的交叉验证 - 方法论交付：1套指标体系提示词框架，1个指标体系模型 2.指标体系缺失的数据如何补齐？AI输出埋点方案 - 如何利用AI辅助梳理埋点方案，定好埋点策略 - 案例：输入页面、功能模块和埋点规范，AI产出埋点字典 - 方法论交付：1套AI埋点流程方案 二、从考核标准到发现问题：向外看，向内看，向用户看 1.我们的竞在做什么？AI帮你分析找差距 案例：DeepSeek抓取并分析竞品版本更新记录以及对应的数量变化，生成可视化图表并给出分析 方法论交付：1套竞品分析框架，1款了解竞争迭代以及数据变化的语句 2.DeepSeeK洞察用户，发现业务新增量 - 案例演示：用AI（DeepSeek）发现业务新增量，实现业绩增长 - 方法论交付：一套AI调研工作流方法、一套发现用户机会洞察的提示词 3. 从数据里我什么都看不出来，怎么办？AI帮你挖掘数据表象，给出分析建议 - 如何用AI工具高效分析数据，找到问题、发现机会 - 案例：给AI（智谱清言或者DeepSeek）上传数据表，用自然语言提问，AI输出数据洞察和改进建议 - 案例：使用AI可视化工具（AlgForce ）瞬间生成数据可视化看板以及20页PPT，DeepSeek复杂度高以及在生成数据可视化方面AigForce更强 4.DeepSeek帮你预测业务数据 - 方法论交付：1套结构化数据分析提问法，1款好用的数据可视化工具 5.AI时代，数据分析的变化 案例：大厂ChatBI的构建（利用了哪些AI能力，解决了传统时代的哪些问题、Chat BI落地的四个阶段、ChatBI落地的三大问题及解决方案） 【共创】完成两部分任务，一是利用DeepSeek建立指标体系，二是基于DeepSeek分析出的机会点用AigForce产出20页分析PPT |
| 第三部分 DeepSeek实战：精细化落地实战 |
一、DeepSeek助力用户画像建立的三大应用场景 1.场景一：利用DeepSeek找出高价值、中和低用户 2.场景二：不同活动敏感人群，发放权益后ARPPU提升（会有脱敏数据） 案例1：不同活动敏感人群，发放权益后ARPPU提升（会有脱敏数据） 案例2:在特定类目，特定购买时间的高复购倾向人群（讲解核心是AI和用户洞察相结合，AI是下限，洞察是上限） 案例3:利用AI新技术，集合用户画像实现push突破，团队几乎尝试了所有能想到的Push策略——差异化文案、个性化推荐、定时触发、行为触发等，每天的配额都会按时发完。然而，用户的疲劳度越来越明显，点击率持续下滑 场景三：利用DeepSeek进行流失概率预测，召回概率预测以及哪种方式召回效果好 场景四：利用DeepSeek进行用户收入预测 3.用户画像的基础：标签质量提升的办法以及评估纬度 案例：美团标签质量评估维度 案例：利用AI能力补充用户画像进行以及准确率提升 总结： AI标签构建 4.大厂在画像未来的展望 4.1在传统时代人为用付费能力、品类偏好、年龄性别等标签划分用户群体，会回归按人性的方式（在1.1美团即时零售业务会讲），不是同类推荐，而是基于场景预判交叉营销可能性 4.2 用技术将用户行为数据转化为可解释的消费意图图谱，使需求预测从统计学相关迈入因果推理阶段（这个在探索，提高准确性，可以用美团进行分享） 二、基于调研结果：对金融用户进行可落地的精细化运营策略（3-6H） 1.用户拉新的四个方向（讲重点的2个方向和关键认知） 1.1方向一：AI时代新的增长方式-让AI主动推荐你 1.2方向二：裂变拉新 （1）做到的五大要素 案例：利用DeepSeek找到驱动用户分享的权益 （2）常见的13大活动以及应用常见总结 （3）活动自检表 （4）做好裂变拉新的关键认知 1.3拉新的关键认知沉淀：利用DeepSeek找到新人群，新增量 2.新用户留存提升的三个策略 2.1策略一：针对DeepSeek的用户画像-痛点-场景-情感需求四维框架，进行体验优化 案例：实现新用户转化率15%提升（现在还有一个新的体验优化机会点） 2.2 策略二：新用户专区 案例：银行/互联网行业专区的定义、落地规划、落地难点以及解决方AI赋能专区，从千人千面到一人千面，利用DeepSeek找到不同人群愿意留下来的机会 2.3 策略三：AI+智能外呼 （1）智能外呼关键节点和时间识别 （2）接通率、意向率和留存率等指标提升 案例：如何利用智能外呼，提高沉默用户激活率 【互动】XX新用户如何优化 3.存客经营的八大策略 3.1 精细化运营策略 案例：利用DeepSeek找到新的增量 案例：美团低、中和高活用户运营策略 总结：银行不同人群的精细化运营策略 3.2 场景化运营 案例：微保优化认知度模型，整体转化率提高30% 案例:利用DeepSeek找到人群在不同场景的机会 案例：利用AI提高电商复购率 3.3 提高参与度 案例：微保 3.4 活动运营 （1）做好活动的顶层设计 （2）做好活动的五要素 （3）活动全年规划、活动分类 （4）活动的常见问题（活动后的留存、活动钱效的提升、活动如何形成合力.、活动同质化问题） （5）利用DeepSeek进行活动管理 （6）AI依据活动自查表检查活动效果 （7）活动复盘和操盘活动的经验总结 总结：体系化活动、常见的13种活动玩法 案例：拼多多、美团等 3.5激励体系的不同应用场景 案例：美团会员VS淘宝88VIP会员的异同 举一反三：自己的业务如何向美团一样成为业务精准的导流引擎 3.6 内容 案例：如何利用DeepSeek批量生产文案，以及人机合作的流程 3.7 全渠道触达体系 案例：多渠道触达的应用场景、常见问题以及利用AI提效 案例：企微变成效率机器人，进行千人千面自动提醒 3.8 社交关系链 案例：腾讯游戏 3.9 交叉营销 案例：利用DeepSeek识别不同产品的购买意愿 3.10 产品设计 案例：产品利用AI差异化设计以及额度管理 4.AI赋能沉默用户和流失用户召回 4.1顶层设计：以滴滴案例进行串讲 案例：美团高价值低留存策略-利用DeepSeek构建客户资产提升与预测模型，留存绝对值提高45.8% 总结：不同渠道触达数据总结 案例：美团多渠道触达（AI预算不同渠道触达概率）的三个常见问题以及解法 案例：阿里断点营销 4.2 召回和流失用户的难点以及解法 （1）利用AI找到客召回并愿意流下来的用户，AI流失用户预测、AI召回后价值预测等 （2）如何让留下来的用户持续留存 案例集合：沉默和流失用户触达的五大策略以及难点，每个策略对应一个案例 共创：利用AI（DeepSeek）结合流失和沉默客户框架，设定出经营策略（20min互动+10min展示） |
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引： 1.先让大家用几个词描述自己对DeepSeek的理解 2.大家如何在工作中应用DeepSeek的 3.给大家展示你所属行业DeepSeek赋能业务带来关键结果的案例，激发学习兴趣 |
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第一部分：DeepSeek赋能金融业务的底层逻辑和顶层设计 一. DeepSeek是什么？ 二. DeepSeek可以做什么？不能做什么？基于DeepSeek的能力金融场景的应用 三. DeepSeek和其他模型比优劣势 四. DeepSeek赋能APP框架1.1 DeepSeek和传统目标制定的不同 1.2 不同用户关键策略以及策略落地框架 1.3 DeepSeek赋能产品能力 1.4 数据资产沉淀 案例：主运营框架以及策略落地实现的重点和难点、重点讲基于数据和业务结合如何发现新的机会（会有数据的脱敏） 五、AI时代，思维能力的变化 |
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第二部分：DeepSeek实战：业务诊断与机会洞察 一、建立考核标准：DeepSeeK进行四级指标体系建设以及迭代策略 1.如何利用AI快速搭建产品的数据分析框架 - 案例：了解字节等行业标杆的指标体系搭建以及量化指标，用AI（DeepSeek）拆指标，建体系，以及数据准确性的交叉验证 - 方法论交付：1套指标体系提示词框架，1个指标体系模型 2.指标体系缺失的数据如何补齐？AI输出埋点方案 - 如何利用AI辅助梳理埋点方案，定好埋点策略 - 案例：输入页面、功能模块和埋点规范，AI产出埋点字典 - 方法论交付：1套AI埋点流程方案 二、从考核标准到发现问题：向外看，向内看，向用户看 1.我们的竞在做什么？AI帮你分析找差距 案例：DeepSeek抓取并分析竞品版本更新记录以及对应的数量变化，生成可视化图表并给出分析 方法论交付：1套竞品分析框架，1款了解竞争迭代以及数据变化的语句 2.DeepSeeK洞察用户，发现业务新增量 - 案例演示：用AI（DeepSeek）发现业务新增量，实现业绩增长 - 方法论交付：一套AI调研工作流方法、一套发现用户机会洞察的提示词 3. 从数据里我什么都看不出来，怎么办？AI帮你挖掘数据表象，给出分析建议 - 如何用AI工具高效分析数据，找到问题、发现机会 - 案例：给AI（智谱清言或者DeepSeek）上传数据表，用自然语言提问，AI输出数据洞察和改进建议 - 案例：使用AI可视化工具（AlgForce ）瞬间生成数据可视化看板以及20页PPT，DeepSeek复杂度高以及在生成数据可视化方面AigForce更强 4.DeepSeek帮你预测业务数据 - 方法论交付：1套结构化数据分析提问法，1款好用的数据可视化工具 5.AI时代，数据分析的变化 案例：大厂ChatBI的构建（利用了哪些AI能力，解决了传统时代的哪些问题、Chat BI落地的四个阶段、ChatBI落地的三大问题及解决方案） 【共创】完成两部分任务，一是利用DeepSeek建立指标体系，二是基于DeepSeek分析出的机会点用AigForce产出20页分析PPT |
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第三部分 DeepSeek实战：精细化落地实战 一、DeepSeek助力用户画像建立的三大应用场景 1.场景一：利用DeepSeek找出高价值、中和低用户 2.场景二：不同活动敏感人群，发放权益后ARPPU提升（会有脱敏数据） 案例1：不同活动敏感人群，发放权益后ARPPU提升（会有脱敏数据） 案例2:在特定类目，特定购买时间的高复购倾向人群（讲解核心是AI和用户洞察相结合，AI是下限，洞察是上限） 案例3:利用AI新技术，集合用户画像实现push突破，团队几乎尝试了所有能想到的Push策略——差异化文案、个性化推荐、定时触发、行为触发等，每天的配额都会按时发完。然而，用户的疲劳度越来越明显，点击率持续下滑 场景三：利用DeepSeek进行流失概率预测，召回概率预测以及哪种方式召回效果好 场景四：利用DeepSeek进行用户收入预测 3.用户画像的基础：标签质量提升的办法以及评估纬度 案例：美团标签质量评估维度 案例：利用AI能力补充用户画像进行以及准确率提升 总结： AI标签构建 4.大厂在画像未来的展望 4.1在传统时代人为用付费能力、品类偏好、年龄性别等标签划分用户群体，会回归按人性的方式（在1.1美团即时零售业务会讲），不是同类推荐，而是基于场景预判交叉营销可能性 4.2 用技术将用户行为数据转化为可解释的消费意图图谱，使需求预测从统计学相关迈入因果推理阶段（这个在探索，提高准确性，可以用美团进行分享） 二、基于调研结果：对金融用户进行可落地的精细化运营策略（3-6H） 1.用户拉新的四个方向（讲重点的2个方向和关键认知） 1.1方向一：AI时代新的增长方式-让AI主动推荐你 1.2方向二：裂变拉新 （1）做到的五大要素 案例：利用DeepSeek找到驱动用户分享的权益 （2）常见的13大活动以及应用常见总结 （3）活动自检表 （4）做好裂变拉新的关键认知 1.3拉新的关键认知沉淀：利用DeepSeek找到新人群，新增量 2.新用户留存提升的三个策略 2.1策略一：针对DeepSeek的用户画像-痛点-场景-情感需求四维框架，进行体验优化 案例：实现新用户转化率15%提升（现在还有一个新的体验优化机会点） 2.2 策略二：新用户专区 案例：银行/互联网行业专区的定义、落地规划、落地难点以及解决方AI赋能专区，从千人千面到一人千面，利用DeepSeek找到不同人群愿意留下来的机会 2.3 策略三：AI+智能外呼 （1）智能外呼关键节点和时间识别 （2）接通率、意向率和留存率等指标提升 案例：如何利用智能外呼，提高沉默用户激活率 【互动】XX新用户如何优化 3.存客经营的八大策略 3.1 精细化运营策略 案例：利用DeepSeek找到新的增量 案例：美团低、中和高活用户运营策略 总结：银行不同人群的精细化运营策略 3.2 场景化运营 案例：微保优化认知度模型，整体转化率提高30% 案例:利用DeepSeek找到人群在不同场景的机会 案例：利用AI提高电商复购率 3.3 提高参与度 案例：微保 3.4 活动运营 （1）做好活动的顶层设计 （2）做好活动的五要素 （3）活动全年规划、活动分类 （4）活动的常见问题（活动后的留存、活动钱效的提升、活动如何形成合力.、活动同质化问题） （5）利用DeepSeek进行活动管理 （6）AI依据活动自查表检查活动效果 （7）活动复盘和操盘活动的经验总结 总结：体系化活动、常见的13种活动玩法 案例：拼多多、美团等 3.5激励体系的不同应用场景 案例：美团会员VS淘宝88VIP会员的异同 举一反三：自己的业务如何向美团一样成为业务精准的导流引擎 3.6 内容 案例：如何利用DeepSeek批量生产文案，以及人机合作的流程 3.7 全渠道触达体系 案例：多渠道触达的应用场景、常见问题以及利用AI提效 案例：企微变成效率机器人，进行千人千面自动提醒 3.8 社交关系链 案例：腾讯游戏 3.9 交叉营销 案例：利用DeepSeek识别不同产品的购买意愿 3.10 产品设计 案例：产品利用AI差异化设计以及额度管理 4.AI赋能沉默用户和流失用户召回 4.1顶层设计：以滴滴案例进行串讲 案例：美团高价值低留存策略-利用DeepSeek构建客户资产提升与预测模型，留存绝对值提高45.8% 总结：不同渠道触达数据总结 案例：美团多渠道触达（AI预算不同渠道触达概率）的三个常见问题以及解法 案例：阿里断点营销 4.2 召回和流失用户的难点以及解法 （1）利用AI找到客召回并愿意流下来的用户，AI流失用户预测、AI召回后价值预测等 （2）如何让留下来的用户持续留存 案例集合：沉默和流失用户触达的五大策略以及难点，每个策略对应一个案例 共创：利用AI（DeepSeek）结合流失和沉默客户框架，设定出经营策略（20min互动+10min展示） |
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