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擁抱AI時代—AIGC賦能文化傳媒行業數智發展新變革

擁抱AI時代—AIGC賦能文化傳媒行業數智發展新變革

課程編號:61962

課程價格:¥16500/天

課程時長:2 天

課程人氣:7

行業類別:行業通用     

專業類別:大數據 

授課講師:謝樺

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
中高層管理人員

【培訓收益】
1. 思維拓展:深度領會AI對文化傳媒行業,特別是出版與發行領域的全方位影響,拓寬戰略視野,構建AI賦能業務的創新思維模式。 2. 實操技能提升:熟練掌握AI在集團實體業務場景(如實體書店)中進行客戶價值分析、繼續交易分析等方面的實操方法,能夠運用相關免費工具和技術解決實際業務問題。 3. 業務創新啟發:通過豐富的案例分析,借鑒其他行業AI應用經驗,激發在出版和發行新業務形態下的創新思路,有力推動集團向文化產品綜合服務供應商的轉型進程。 4. 戰略決策支持:為中高層管理人員在制定企業發展戰略、規劃業務布局時,提供關于AI應用的關鍵決策依據,助力企業在AI時代實現數智化發展。

一、上午9:00 - 10:30:AI對文化傳媒行業的影響——思維普及
1、AI技術在全球文化傳媒行業的發展趨勢(30分鐘)
(1)詳細講解AI在內容創作、傳播、消費等環節的應用現狀與未來發展方向。例如,國外已有AI創作的小說和繪畫作品逐漸進入市場,受到部分消費者關注。
(2)深入分析全球知名文化傳媒企業借助AI實現轉型升級的案例,如奈飛(Netflix)運用AI算法進行個性化內容推薦,大幅提升用戶觀看時長與訂閱率。具體分析其推薦算法如何依據用戶觀看歷史、評分行為等數據,精準推送符合用戶興趣的影視內容。
- 優點:能夠精準把握用戶需求,有效提高用戶粘性和滿意度,增強平臺競爭力。
- 缺點:算法可能出現偏差,過度依賴數據可能忽視小眾但有價值的內容推薦,引發內容同質化風險。
2、AI對出版集團業務的潛在影響(60分鐘)
(1)出版板塊:
2.1.1 選題策劃:AI可通過大數據分析讀者閱讀習慣、熱門話題趨勢等,為選題提供參考。比如,通過分析社交媒體上歷史文化類話題的討論熱度與趨勢,預測未來可能受歡迎的歷史題材選題。
2.1.2 內容創作:自然語言生成技術能輔助作者進行初稿創作,如生成故事框架、人物設定等。以某科幻小說創作平臺為例,作者借助AI生成的創意與情節框架,再進行個性化內容填充,創作效率大幅提高。
2.1.3 編輯加工:利用AI的語法檢查、語義分析功能,快速發現文章中的錯誤與邏輯問題,提升編輯效率。例如,國內的秘塔寫作貓軟件,能實時檢測并糾正語法和拼寫錯誤,還可進行語義分析,優化文章表述。
(2) 發行板塊:
2.2.1 線上平臺:在書城購書系統中,AI推薦系統可依據用戶購書歷史、瀏覽記錄等,為用戶提供個性化書籍推薦,提高購買轉化率。以當當網為例,其推薦系統通過分析海量用戶行為數據,實現精準推薦,增加用戶購買頻次與金額。
2.2.2 新媒體渠道:在抖音、小紅書、微信公眾號等平臺,AI可助力內容優化與精準營銷。例如,通過分析平臺用戶畫像與興趣偏好,制定針對性的內容發布策略,提高內容曝光度與傳播效果。
2.2.3 業務多元化拓展:對于出版集團新增的咖啡廳、輕食、文創用品等業務,AI可用于客戶需求分析、庫存管理與精準營銷。例如,通過分析顧客在實體店內的消費行為數據,了解顧客對不同文創產品的喜好,優化庫存與陳列,提高銷售額。
10:30 - 10:45休息
二、上午10:45 - 12:00:AI在實體書店業務場景中的應用——客戶價值分析
1、客戶價值分析的重要性與傳統方法局限(30分鐘)
(1) 深入闡述客戶價值分析對實體書店業務發展的關鍵重要性,如助力書店了解客戶需求、優化產品與服務、提升客戶忠誠度等。
(2) 細致分析傳統客戶價值分析方法(如基于簡單消費金額和頻次的分析)的局限性,如難以全面深入了解客戶潛在需求與行為偏好。以某傳統書店為例,僅依據消費金額和頻次劃分客戶等級,導致對部分消費金額不高但購買種類豐富、對文化活動參與度高的客戶價值評估不足,錯失精準營銷機會。
2、AI助力實體書店客戶價值分析的方法與工具(60分鐘)
(1)數據收集:講解如何運用AI技術收集多維度客戶數據,包括實體店內監控視頻(分析顧客停留區域、瀏覽商品時間等)、會員系統數據(消費記錄、積分情況等)、線上平臺互動數據(公眾號留言、線上活動參與情況等)。例如,借助智能監控設備結合圖像識別技術,分析顧客在文創產品區域的停留時間與拿起商品的動作,了解顧客對不同文創產品的興趣度。
(2)數據分析模型:介紹基于AI的數據分析模型,如聚類分析、關聯規則挖掘等,如何對收集的數據進行深度分析,識別不同價值的客戶群體。例如,通過聚類分析將客戶分為高價值、中價值、低價值客戶群體,并剖析不同群體的特征與需求。以某大型連鎖書店為例,通過聚類分析發現高價值客戶除購買書籍外,對文化講座與高端文創產品有較高需求,書店據此推出針對該群體的專屬活動與產品套餐,提高客戶滿意度與消費金額。
(3)可視化工具:展示如何使用鏑數圖表、圖怪獸等免費在線可視化工具,將分析結果以直觀易懂的圖表形式呈現,為書店決策提供支持。例如,通過可視化工具展示不同客戶群體的消費行為分布,幫助書店管理層清晰了解客戶價值情況,制定針對性營銷策略。
12:00 - 14:00午休
三、下午14:00 - 15:30:AI在實體書店業務場景中的應用——繼續交易分析
1、繼續交易分析的意義與挑戰(30分鐘)
(1)清晰解釋繼續交易分析對實體書店保持客戶活躍度、提高復購率的重要意義。
(2)分析在實體書店場景下開展繼續交易分析面臨的挑戰,如客戶行為數據的多樣性與復雜性、市場環境變化對客戶購買意愿的影響等。以某實體書店為例,在電商競爭加劇的背景下,準確分析客戶繼續在實體書店購買的可能性成為難題。
2、AI驅動的繼續交易分析實操演示(60分鐘)
(1)預測模型構建:講解如何使用機器學習算法(如邏輯回歸、決策樹等)構建繼續交易預測模型。以邏輯回歸模型為例,介紹如何選取影響客戶繼續交易的特征變量,如上次購買時間間隔、購買頻率、購買品類多樣性等,通過訓練模型預測客戶未來一段時間內繼續交易的概率。可使用免費的Weka工具進行模型構建,Weka提供了豐富的機器學習算法,且操作相對簡單。
(2)模型評估與優化:介紹評估預測模型性能的指標(如準確率、召回率、F1值等),以及如何根據評估結果對模型進行優化。例如,通過調整模型參數、增加或減少特征變量等方式,提高模型預測準確性。
(3)策略制定:依據預測結果,制定針對性的營銷策略,如對高繼續交易概率客戶推出個性化優惠活動、對低概率客戶進行挽回營銷等。以某書店為例,對預測繼續交易概率高的會員客戶,提前推送限量版書籍預售信息與專屬折扣,成功提高這部分客戶的復購率。
15:30 - 15:45休息
四、下午15:45 - 17:15:其他行業AI應用案例分析與業務創新啟發
1、零售行業AI應用案例深度剖析(45分鐘)
(1)精準營銷:以屈臣氏為例,分析其如何利用AI技術實現精準營銷。屈臣氏通過收集顧客在店內的購物數據、會員信息、線上互動數據等多維度數據,利用AI算法為顧客提供個性化的產品推薦。同時,通過預測模型預測顧客的購買周期與需求,提前推送相關產品信息與優惠活動,提高顧客購買轉化率與忠誠度。
(2)庫存管理:介紹名創優品如何運用AI優化庫存管理。名創優品通過實時收集全球門店的銷售數據、庫存數據以及潮流趨勢數據,利用AI算法預測不同地區、不同款式商品的需求,實現精準補貨與庫存調配,大大降低庫存成本,提高資金周轉率。
- 優點:精準營銷提高銷售轉化率與客戶滿意度,庫存管理優化降低成本,提升企業盈利能力。
- 缺點:對數據質量和算法要求高,數據不準確或算法失誤可能導致營銷效果不佳或庫存積壓。
2、百貨行業AI應用案例深度剖析(45分鐘)
(1)客戶體驗提升:以天虹百貨為例,講解其如何借助AI提升客戶體驗。天虹百貨在店內部署智能導購機器人,通過語音識別和自然語言處理技術,為顧客提供商品信息查詢、店鋪位置引導等服務。同時,利用AI分析顧客的購物路徑和停留時間,優化店鋪布局和商品陳列,提高顧客購物便利性與滿意度。
(2) 數據分析與決策支持:分析百聯百貨如何利用AI進行數據分析與決策支持。百聯百貨通過整合線上線下銷售數據、會員數據、營銷活動數據等,運用AI技術進行深度分析,為管理層提供市場趨勢預測、商品品類規劃、營銷活動效果評估等決策支持。例如,通過分析不同年齡段、不同地區顧客的消費偏好與趨勢,調整商品品類與營銷策略,提高市場競爭力。
3、對出版集團業務創新的啟發(30分鐘)
(1)深入討論零售和百貨行業AI應用案例對出版集團在出版、發行及業務多元化拓展方面的啟發。例如,在精準營銷方面,借鑒屈臣氏的經驗,利用AI為不同類型讀者提供個性化的書籍和文化產品推薦;在庫存管理方面,參考名創優品的模式,結合圖書和文創產品的銷售數據、市場趨勢,優化庫存調配,降低庫存成本。
(2) 引導學員思考如何將其他行業的AI應用經驗與出版集團的實際業務相結合,提出創新性的業務發展思路與建議。
五、17:15 - 18:00總結與答疑
1、課程總結(30分鐘)
(1)全面回顧全天課程內容,著重強調AI對文化傳媒行業的影響、在實體書店業務場景中的應用,以及從其他行業案例中獲得的啟發。
(2)總結AI在提升業務效率、優化客戶體驗、創新業務模式等方面的關鍵作用,強化學員對AI賦能業務的深刻認識。
2、答疑交流(15分鐘)
(1)解答學員在課程學習過程中遇到的問題,涵蓋AI技術應用細節、業務創新思路、數據分析方法等方面。
(2)收集學員對課程的反饋與建議,以便進一步優化培訓內容與方式,為出版集團的數智化發展提供更有力支持。
 

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