《DeepSeek重構(gòu)外貿(mào)競爭力—從降本增效到戰(zhàn)略升級》

主講：王長樂老師

【課程背景】

當(dāng)市場團(tuán)隊(duì)用 60 天完成的行業(yè)報(bào)告，發(fā)布時(shí)核心數(shù)據(jù)已失效 20%；當(dāng)競品突然發(fā)起價(jià)格戰(zhàn)，企業(yè)卻在兩周后才從新聞稿獲知；當(dāng)海量用戶評論堆積在 Excel 中，卻無法轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品改進(jìn)決策 —— 您的組織是否正在為低效調(diào)研支付巨額隱形成本？

1. 數(shù)據(jù)采集的 “時(shí)間黑洞” 與 “信息盲區(qū)” 雙重絞殺

市場人員日均花費(fèi) 3.2 小時(shí)在重復(fù)性數(shù)據(jù)收集（爬取電商評論 / 整理政策文件），卻仍漏掉 TikTok、Discord 等新興渠道的年輕用戶聲量（某美妝品牌因此錯判 Z 世代消費(fèi)偏好）

海外市場情報(bào)獲取滯后 12-18 天成為常態(tài)，某光伏企業(yè)因未能及時(shí)獲取歐盟反傾銷稅調(diào)整信息，導(dǎo)致價(jià)值 2.3 億貨物滯留海關(guān)。

第三方數(shù)據(jù)采購成本飆升（年均增長 27%），但 42% 企業(yè)發(fā)現(xiàn)購買的數(shù)據(jù)集與真實(shí)業(yè)務(wù)場景匹配度不足 40%

2. 分析過程的 “維度貧困” 與 “認(rèn)知時(shí)差” 惡性循環(huán)

傳統(tǒng)分析模型難以處理超過 5 個(gè)變量的動態(tài)關(guān)系（某乳企用線性回歸預(yù)測低溫奶需求，卻忽略社區(qū)團(tuán)購渠道爆發(fā)變量，造成 6000 噸庫存積壓）

人工競品監(jiān)測仍停留在功能參數(shù)對比表格，某新能源汽車廠商因忽視用戶社媒討論中的充電焦慮情緒，導(dǎo)致新款車型上市遇冷

突發(fā)黑天鵝事件（如疫情封控、原材料暴漲）面前，73% 企業(yè)的應(yīng)急分析需要 5 個(gè)工作日以上，錯失關(guān)鍵決策窗口期

3. 報(bào)告產(chǎn)出的 “價(jià)值衰減” 與 “知識流失” 雙重困境

百頁報(bào)告僅 15% 內(nèi)容被實(shí)際用于決策（某零售集團(tuán) 2023 年內(nèi)部調(diào)研顯示），核心發(fā)現(xiàn)往往淹沒在冗余細(xì)節(jié)中。

跨部門協(xié)作導(dǎo)致數(shù)據(jù)口徑混亂（某藥企臨床報(bào)告因計(jì)量單位轉(zhuǎn)換錯誤引發(fā)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)），人工核查僅能發(fā)現(xiàn) 68% 的潛在錯誤。

每年產(chǎn)生的數(shù)萬份報(bào)告成為 “數(shù)字墳場”，新人重復(fù)分析三年前已解決的業(yè)務(wù)問題（某券商研究所測算因此每年浪費(fèi) 3400 人 / 時(shí)）。

這門課程誕生的根本價(jià)值：在數(shù)據(jù)量每 18 個(gè)月翻番的今天，當(dāng)人工處理能力與信息爆炸速度的剪刀差越來越致命，我們提供的不只是工具升級，而是重構(gòu)市場調(diào)研的底層邏輯 —— 將 AI 轉(zhuǎn)化為組織的 “第二大腦”，讓數(shù)據(jù)采集從 “漁網(wǎng)打撈” 升級為 “雷達(dá)掃描”，讓分析洞察從 “二維平面” 躍遷至 “高維圖譜”，最終使市場情報(bào)工作從成本中心進(jìn)化為戰(zhàn)略資產(chǎn)生成器。。

【賦能場景】

ü  掌握智能數(shù)據(jù)采集技術(shù)：實(shí)現(xiàn) 80% 數(shù)據(jù)自動化抓取，覆蓋傳統(tǒng)方法 3 倍以上信息源，日均節(jié)省 2.5 小時(shí)人工檢索時(shí)間

ü  精通非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗：運(yùn)用 DeepSeek 工具 5 分鐘完成 10 萬 + 評論清洗，關(guān)鍵信息提取準(zhǔn)確率達(dá) 95%

ü  構(gòu)建多維分析模型：從傳統(tǒng) 3 維度分析升級至 12 因子智能決策體系，市場預(yù)測準(zhǔn)確率提升 40%

ü  產(chǎn)出專業(yè)級調(diào)研報(bào)告：1 小時(shí)生成 50 頁結(jié)構(gòu)化報(bào)告，自動匹配 20 + 行業(yè)模板，圖表生成效率提升 3 倍

ü  搭建企業(yè)知識資產(chǎn)庫：將歷史報(bào)告轉(zhuǎn)化為可調(diào)用 AI 模型，新人培訓(xùn)周期從 3 個(gè)月壓縮至 2 周

【課程特色】

案例驅(qū)動、簡單易學(xué)、學(xué)以致用、組織協(xié)同

【課程對象】

ü  市場戰(zhàn)略決策層

n      市場總監(jiān) / CMO：需把控調(diào)研質(zhì)量與戰(zhàn)略落地

n      產(chǎn)品經(jīng)理：深度理解用戶需求與競品動態(tài)

ü  業(yè)務(wù)執(zhí)行層

n      市場分析師：承擔(dān)數(shù)據(jù)收集、清洗、分析的一線執(zhí)行者

n      行業(yè)研究員：負(fù)責(zé)周期性報(bào)告產(chǎn)出與趨勢預(yù)判

n      商業(yè)智能（BI）工程師：需打通數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的最后一公里

ü  技術(shù)支撐層

n      數(shù)字化轉(zhuǎn)型官：規(guī)劃企業(yè)智能化調(diào)研體系

n      IT 部門負(fù)責(zé)人：部署和維護(hù) AI 工具鏈

ü  典型行業(yè)背景

n      高頻決策行業(yè)：快消 / 零售 / 電商（需快速響應(yīng)市場變化）

n      重?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動行業(yè)：金融 / 咨詢 / 醫(yī)藥（依賴精準(zhǔn)市場測算）

n      傳統(tǒng)轉(zhuǎn)型行業(yè)：制造 / 能源 / 物流（亟需數(shù)字化調(diào)研能力）

【課程時(shí)間】

2天（6小時(shí)/天）

【課程大綱】

一、為什么傳統(tǒng)調(diào)研方法總是 "費(fèi)力不討好"？——AI 破局關(guān)鍵點(diǎn)

1.      企業(yè)調(diào)研的三大致命傷

?  數(shù)據(jù)收集的 "冰山現(xiàn)象"

n      案例：某快消品牌漏掉小紅書新渠道數(shù)據(jù)

n      數(shù)據(jù)：人工采集僅覆蓋 32% 有效信息源

?  分析過程的 "維度缺失"

n      傳統(tǒng) SWOT 分析 vs AI 多因子模型

?  報(bào)告產(chǎn)出的 "價(jià)值衰減"

?  現(xiàn)象：耗時(shí) 2 月的報(bào)告發(fā)布即過時(shí)

2.      DeepSeek 破局四象限（模型）

?  智能采集：突破時(shí)空限制

?  認(rèn)知增強(qiáng)：發(fā)現(xiàn)隱藏關(guān)聯(lián)

?  動態(tài)迭代：實(shí)時(shí)追蹤變化

?  知識沉淀：構(gòu)建企業(yè)智庫

?  互動：小組繪制本企業(yè)痛點(diǎn)矩陣圖

二、如何從DeepSeek小白成為應(yīng)用高手 ？

1.     DeepSeek是什么？

?  AI+國產(chǎn)+免費(fèi)+開源

2.     DeepSeek能夠做什么？

?  文本生成

?  語言理解

?  代碼編程

?  可視化繪圖

3.     DeepSeek怎么用？

?  deepseek在線使用

?  如何進(jìn)行本地部署

4.     DeepSeek使用過程中有哪些“坑”？

?  不開深度思考

?  深度思考和聯(lián)網(wǎng)搜索一起開

?  AI說的全信

三、如何給DeepSeek下指令？

三種給AI下指令的三種方法

?  自然流淌法

?  結(jié)構(gòu)化指令法

?  反客為主法

案例分析：如何從低效提示優(yōu)化為高效提示

四、如何讓DeepSeek更高質(zhì)量的輸出

?  多角色互動法

?  打壓表揚(yáng)法

?  打破砂鍋法

?  威逼利誘法

五、如何突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集的 "信息繭房"？—— 智能爬取與清洗

1.      多源數(shù)據(jù)捕獲體系搭建

?   動態(tài)網(wǎng)頁抓取四步法

?  工具：DeepSeek 智能爬蟲配置器

?  步驟：反爬繞過→結(jié)構(gòu)解析→增量更新→異常監(jiān)控

?   暗數(shù)據(jù)挖掘技巧

?  案例：從客服錄音提取產(chǎn)品改進(jìn)點(diǎn)

2.      數(shù)據(jù)清洗的 "三刀流"

?   非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

?  工具：語音轉(zhuǎn)文本 + 情感分析 API

?   多語言數(shù)據(jù)對齊

?  演示：中日韓評論同步分析

?   臟數(shù)據(jù)處理七原則

?  分組演練：清洗虛假電商評論

六、怎樣讓市場分析突破 "經(jīng)驗(yàn)主義" 陷阱？—— 智能決策模型

1.      市場預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)路徑

?   時(shí)間序列預(yù)測雙引擎

?  模型：Prophet vs LSTM 選擇指南

?   回歸分析自動化

?  工具：DeepSeek 自動特征工程模塊

2.      競品分析的三個(gè)維度升維

?   功能對比智能矩陣

?  案例：手機(jī)行業(yè)參數(shù)對比表自動生成

?   價(jià)格策略動態(tài)監(jiān)測

?  工具：價(jià)格彈性實(shí)時(shí)計(jì)算模型

?   傳播策略關(guān)聯(lián)圖譜

?  演示：競品廣告投放關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

七、如何避免 "正確的廢話" 型報(bào)告？—— 智能寫作與可視化

1.      報(bào)告框架智能生成五步法

?   行業(yè)模板匹配策略

?  工具：20 + 垂直行業(yè)模板庫

?   數(shù)據(jù)故事線設(shè)計(jì)

?  案例：新能源汽車報(bào)告的故事架構(gòu)

2.      可視化表達(dá)的三個(gè)突破

?   動態(tài)圖表自動生成

?  工具：DeepSeek 圖表引擎配置

?   可交互看板設(shè)計(jì)

?  演練：制作可下鉆的銷售漏斗圖

?   多模態(tài)呈現(xiàn)策略

八、怎樣讓 AI 真正成為 "數(shù)字同事"？—— 人機(jī)協(xié)同工作流

1.      人機(jī)分工的黃金切割點(diǎn)

?   必須人工介入的 0 個(gè)場景

?  清單：價(jià)值觀判斷 / 創(chuàng)新發(fā)散等

?   AI 監(jiān)督員的培養(yǎng)要點(diǎn)

?  測試：判斷 AI 輸出可靠性的五問法

2.      智能協(xié)作平臺的搭建

?   知識反哺機(jī)制設(shè)計(jì)

?  案例：某咨詢公司模型優(yōu)化閉環(huán)

九、如何將所學(xué)知識落地，并推動工作效率的持續(xù)提升？

1．關(guān)鍵知識點(diǎn)如何回顧與內(nèi)化？

?  內(nèi)容：重點(diǎn)回顧自動內(nèi)容生成、智能客戶畫像等關(guān)鍵技術(shù)。

?  教學(xué)方式：圖文總結(jié)、學(xué)員筆記分享及現(xiàn)場回顧討論

2．實(shí)操經(jīng)驗(yàn)與問題解決策略匯總

?  內(nèi)容：總結(jié)學(xué)員在實(shí)操環(huán)節(jié)中遇到的問題及解決思路。