【课程背景】
当市场团队用 60 天完成的行业报告，发布时核心数据已失效 20%；当竞品突然发起价格战，企业却在两周后才从新闻稿获知；当海量用户评论堆积在 Excel 中，却无法转化为产品改进决策 —— 您的组织是否正在为低效调研支付巨额隐形成本？
1. 数据采集的 “时间黑洞” 与 “信息盲区” 双重绞杀
市场人员日均花费 3.2 小时在重复性数据收集（爬取电商评论 / 整理政策文件），却仍漏掉 TikTok、Discord 等新兴渠道的年轻用户声量（某美妆品牌因此错判 Z 世代消费偏好）
海外市场情报获取滞后 12-18 天成为常态，某光伏企业因未能及时获取欧盟反倾销税调整信息，导致价值 2.3 亿货物滞留海关。
第三方数据采购成本飙升（年均增长 27%），但 42% 企业发现购买的数据集与真实业务场景匹配度不足 40%
2. 分析过程的 “维度贫困” 与 “认知时差” 恶性循环
传统分析模型难以处理超过 5 个变量的动态关系（某乳企用线性回归预测低温奶需求，却忽略社区团购渠道爆发变量，造成 6000 吨库存积压）
人工竞品监测仍停留在功能参数对比表格，某新能源汽车厂商因忽视用户社媒讨论中的充电焦虑情绪，导致新款车型上市遇冷
突发黑天鹅事件（如疫情封控、原材料暴涨）面前，73% 企业的应急分析需要 5 个工作日以上，错失关键决策窗口期
3. 报告产出的 “价值衰减” 与 “知识流失” 双重困境
百页报告仅 15% 内容被实际用于决策（某零售集团 2023 年内部调研显示），核心发现往往淹没在冗余细节中。
跨部门协作导致数据口径混乱（某药企临床报告因计量单位转换错误引发合规风险），人工核查仅能发现 68% 的潜在错误。
每年产生的数万份报告成为 “数字坟场”，新人重复分析三年前已解决的业务问题（某券商研究所测算因此每年浪费 3400 人 / 时）。
这门课程诞生的根本价值：在数据量每 18 个月翻番的今天，当人工处理能力与信息爆炸速度的剪刀差越来越致命，我们提供的不只是工具升级，而是重构市场调研的底层逻辑 —— 将 AI 转化为组织的 “第二大脑”，让数据采集从 “渔网打捞” 升级为 “雷达扫描”，让分析洞察从 “二维平面” 跃迁至 “高维图谱”，最终使市场情报工作从成本中心进化为战略资产生成器。。
【赋能场景】
流程阶段 赋能场景 具体应用 提效价值 适用场景
数据收集 智能信息检索 自动化爬取行业数据 / 政策文件 节省 80% 信息搜集时间 跨国企业 / 新兴行业 / 政策敏感领域
实时监控社交媒体舆情 突破语言壁垒获取全球数据
多语言资料即时翻译
数据处理 结构化数据清洗 自动清洗非结构化数据 数据处理效率提升 10 倍 电商评论分析 / 用户访谈整理 / 问卷数据处理
智能分类调研素材 精准识别关键信息维度
情感分析识别用户评论倾向
分析洞察 智能分析助手 自动生成市场趋势预测模型 复杂分析耗时减少 70% 战略决策支持 / 产品定位优化 / 投资可行性分析
竞品对比矩阵智能生成 发现隐藏数据关联性
消费者画像动态建模 动态更新分析模型
市场容量测算自动化
报告生成 智能写作协同 自动生成报告框架及初稿 撰写效率提升 60% 定期行业报告 / 项目汇报 / 融资路演材料
智能图表可视化建议 专业图表产出速度提升 3 倍
关键数据自动标注来源 确保数据可追溯性
多版本报告差异对比
审核优化 智能质检优化 逻辑漏洞自动检测 错误率降低 90% 监管报送 / 对外披露 / 重要决策文件
数据一致性校验 合规风险预警提前
专业术语合规审查 报告专业性显著提升
可读性智能评分
知识沉淀 智能知识库构建 自动生成行业词库 新人培训周期缩短 50% 咨询机构 / 投研部门 / 市场战略团队
历史报告智能检索 机构知识资产化
分析模型持续优化 持续提升分析准确率
企业专属模板训练
协同办公 智能协作平台 多角色版本控制 协作效率提升 40% 跨部门协作 / 外包团队管理 / 分布式办公
修改建议智能批注 减少沟通成本
任务进度自动跟踪 确保信息安全
权限分级管理系统
【课程收益】
▪ 掌握智能数据采集技术：实现 80% 数据自动化抓取，覆盖传统方法 3 倍以上信息源，日均节省 2.5 小时人工检索时间
▪ 精通非结构化数据清洗：运用 DeepSeek 工具 5 分钟完成 10 万 + 评论清洗，关键信息提取准确率达 95%
▪ 构建多维分析模型：从传统 3 维度分析升级至 12 因子智能决策体系，市场预测准确率提升 40%
▪ 产出专业级调研报告：1 小时生成 50 页结构化报告，自动匹配 20 + 行业模板，图表生成效率提升 3 倍
▪ 搭建企业知识资产库：将历史报告转化为可调用 AI 模型，新人培训周期从 3 个月压缩至 2 周
【课程特色】
案例驱动、简单易学、学以致用、组织协同
【课程对象】
▪ 市场战略决策层
▪ 市场总监 / CMO：需把控调研质量与战略落地
▪ 产品经理：深度理解用户需求与竞品动态
▪ 业务执行层
▪ 市场分析师：承担数据收集、清洗、分析的一线执行者
▪ 行业研究员：负责周期性报告产出与趋势预判
▪ 商业智能（BI）工程师：需打通数据到决策的最后一公里
▪ 技术支撑层
▪ 数字化转型官：规划企业智能化调研体系
▪ IT 部门负责人：部署和维护 AI 工具链
▪ 典型行业背景
▪ 高频决策行业：快消 / 零售 / 电商（需快速响应市场变化）
▪ 重数据驱动行业：金融 / 咨询 / 医药（依赖精准市场测算）
▪ 传统转型行业：制造 / 能源 / 物流（亟需数字化调研能力）
【课程时间】
2天（6小时/天）
【课程大纲】
一、为什么传统调研方法总是 "费力不讨好"？——AI 破局关键点
1. 企业调研的三大致命伤
▪ 数据收集的 "冰山现象"
▪ 案例：某快消品牌漏掉小红书新渠道数据
▪ 数据：人工采集仅覆盖 32% 有效信息源
▪ 分析过程的 "维度缺失"
▪ 传统 SWOT 分析 vs AI 多因子模型
▪ 报告产出的 "价值衰减"
▪ 现象：耗时 2 月的报告发布即过时
2. DeepSeek 破局四象限（模型）
▪ 智能采集：突破时空限制
▪ 认知增强：发现隐藏关联
▪ 动态迭代：实时追踪变化
▪ 知识沉淀：构建企业智库
▪ 互动：小组绘制本企业痛点矩阵图
二、如何从DeepSeek小白成为应用高手 ？
1. DeepSeek是什么？
▪ AI+国产+免费+开源
2. DeepSeek能够做什么？
▪ 文本生成
▪ 语言理解
▪ 代码编程
▪ 可视化绘图
3. DeepSeek怎么用？
▪ deepseek在线使用
▪ 如何进行本地部署
4. DeepSeek使用过程中有哪些“坑”？
▪ 不开深度思考
▪ 深度思考和联网搜索一起开
▪ AI说的全信
三、如何给DeepSeek下指令？
三种给AI下指令的三种方法
▪ 自然流淌法
▪ 结构化指令法
▪ 反客为主法
案例分析：如何从低效提示优化为高效提示
四、如何让DeepSeek更高质量的输出
▪ 多角色互动法
▪ 打压表扬法
▪ 打破砂锅法
▪ 威逼利诱法
五、如何突破传统数据收集的 "信息茧房"？—— 智能爬取与清洗
1. 多源数据捕获体系搭建
▪ 动态网页抓取四步法
▪ 工具：DeepSeek 智能爬虫配置器
▪ 步骤：反爬绕过→结构解析→增量更新→异常监控
▪ 暗数据挖掘技巧
▪ 案例：从客服录音提取产品改进点
2. 数据清洗的 "三刀流"
▪ 非结构化数据转换
▪ 工具：语音转文本 + 情感分析 API
▪ 多语言数据对齐
▪ 演示：中日韩评论同步分析
▪ 脏数据处理七原则
▪ 分组演练：清洗虚假电商评论
六、怎样让市场分析突破 "经验主义" 陷阱？—— 智能决策模型
1. 市场预测的机器学习路径
▪ 时间序列预测双引擎
▪ 模型：Prophet vs LSTM 选择指南
▪ 回归分析自动化
▪ 工具：DeepSeek 自动特征工程模块
2. 竞品分析的三个维度升维
▪ 功能对比智能矩阵
▪ 案例：手机行业参数对比表自动生成
▪ 价格策略动态监测
▪ 工具：价格弹性实时计算模型
▪ 传播策略关联图谱
▪ 演示：竞品广告投放关联规则挖掘
七、如何避免 "正确的废话" 型报告？—— 智能写作与可视化
1. 报告框架智能生成五步法
▪ 行业模板匹配策略
▪ 工具：20 + 垂直行业模板库
▪ 数据故事线设计
▪ 案例：新能源汽车报告的故事架构
2. 可视化表达的三个突破
▪ 动态图表自动生成
▪ 工具：DeepSeek 图表引擎配置
▪ 可交互看板设计
▪ 演练：制作可下钻的销售漏斗图
▪ 多模态呈现策略
八、怎样让 AI 真正成为 "数字同事"？—— 人机协同工作流
1. 人机分工的黄金切割点
▪ 必须人工介入的 0 个场景
▪ 清单：价值观判断 / 创新发散等
▪ AI 监督员的培养要点
▪ 测试：判断 AI 输出可靠性的五问法
2. 智能协作平台的搭建
▪ 知识反哺机制设计
▪ 案例：某咨询公司模型优化闭环
九、如何将所学知识落地，并推动工作效率的持续提升？
1．关键知识点如何回顾与内化？
▪ 内容：重点回顾自动内容生成、智能客户画像等关键技术。
▪ 教学方式：图文总结、学员笔记分享及现场回顾讨论
2．实操经验与问题解决策略汇总
▪ 内容：总结学员在实操环节中遇到的问题及解决思路。
授课老师
王长乐 企业AI提效与落地应用实战专家
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
