5月下旬，TsingtaoAI团队为某央企汽车厂商的智能驾驶业务运营团队交付“客户智能营销实战”课程。
本课程聚焦AI技术与汽车营销的深度融合，以“数据驱动+大模型赋能”为核心，系统拆解智能营销全链路。课程从行业痛点切入，结合最新趋势——多模态交互、AIGC规模化应用、用户记忆系统，深入剖析数据治理、用户画像构建、AI工具选型及Prompt工程等关键技术。通过汽车行业标杆案例，详解AI生成内容、自动化获客、动态定价等实战场景，提供可落地的工具包。课程独创“技术+策略”双轨框架，覆盖公域精准投放、私域分层运营、竞品反制策略等模块，并融入沙盘演练与案例研讨，助力学员掌握从线索清洗到复购提升的全周期能力。
课程目标
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掌握前沿技术：理解大模型、AIGC、用户画像系统等技术在营销中的应用逻辑。
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构建数据体系：学习客户洞察、标签体系设计及动态数据管理方法。
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设计智能策略：从公域获客到私域运营的全链路策略框架，结合AI工具优化投放与转化。
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实战能力提升：通过汽车行业案例拆解，掌握AI共创内容、自动化营销系统搭建等实操技能。
课程大纲方案
模块一：智能营销基础与行业趋势
1.1 智能营销的核心变革
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AI技术驱动营销的三大范式：数据驱动→实时反馈→预测分析
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行业趋势与挑战：
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营销关键词：多模态交互、用户记忆系统、AIGC规模化应用
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汽车行业痛点：高价值客户识别难、用户决策链路长、线上线下协同低效
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1.2 智能营销核心要素
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数据驱动体系：DMS数据、用户行为数据、社交媒体数据的整合与清洗
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实时反馈机制：动态调整广告投放策略的算法逻辑
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预测分析模型：RFM模型优化、用户流失预警、需求预测
1.3 大模型技术概览
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主流模型对比：GPT-4o、DeepSeek V3、Qwen的优劣势与适用场景
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技术边界与突破：
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大模型推理能力的工程优化
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多模态能力落地：ASR+TTS+视觉生成的融合应用
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模块二：数据驱动的客户洞察体系
2.1 数据源整合与治理
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四维数据源解析：
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销售数据、库存周转率
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APP行为数据
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社交媒体UGC
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消费能力标签、LBS轨迹
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数据治理要点：哈希脱敏、动态更新机制、标准化标签命名
2.2 用户画像系统构建
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标签体系设计：
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基础标签：人口属性、设备类型
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行为标签：点击权重+时间衰减算法
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价值标签：RFM分箱规则
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记忆系统实战：
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Memobase架构
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动态更新策略：热更新 vs. 离线批量处理
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2.3 用户行为分析与预测
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痛点挖掘技术：
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点击流数据分析：页面停留时长与流失率关联
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多模态数据分析：评论文本+开箱视频的语义理解
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需求预测模型：
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时序预测：购车旺季前的广告预算分配
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聚类分析：兴趣偏好驱动的车型推荐策略
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模块三：AI营销工具与自动化获客
3.1 主流AI工具解析
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内容生成工具：
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文案创作：DeepSeek多风格适配
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视觉设计：Leonardo AI+稿定AI的素材批量生成
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视频脚本：3秒钩子+8秒铺垫+15秒反转结构优化
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智能客服系统：
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多轮对话设计：意图识别+情感分析
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话术库构建：RAG技术增强知识检索准确性
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3.2 自动化营销系统搭建
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技术架构设计：
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前端触点：企业微信SCRM+IoT设备
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后端引擎：用户分群引擎+实时决策中台
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场景化应用：
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潜客自动触发：试驾预约后3小时推送定制礼包
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休眠客户唤醒：基于保养周期的外呼策略
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3.3 Prompt工程实战
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Prompt设计方法论：
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结构化框架：Role+ Action+ Expectation
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优化技巧：CoT、Few-shot示例、反注入策略
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汽车行业案例：
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促销文案生成：限定风格
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多模态内容生成：车型海报、AR试驾脚本
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模块四：智能营销策略设计
4.1 全渠道策略框架
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公域获客：
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搜索引擎广告：关键词竞价策略
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社交媒体投放：抖音兴趣标签定向+爆款视频特征分析
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私域运营：
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社群分层运营：高净值客户VIP群 vs. 潜客培育群
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内容体系设计：干货+福利的发布节奏
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4.2 个性化营销方案
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客户分群策略：
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价格敏感型：动态折扣+金融方案
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科技偏好型：AR虚拟试驾+技术参数深度解读
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用户旅程优化：
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关键触点：线上广告→官网留资→到店体验→售后回访
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体验升级：在线配置工具
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4.3 竞争分析与反制策略
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竞品监控技术：
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爬虫策略：代理IP池轮换+反爬机制应对
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舆情分析：竞品发布会内容预判
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反制手段：
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产品差异化：突出智能驾驶功能 vs. 竞品燃油车型
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快速响应机制：24小时内匹配竞品促销政策
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模块五：全渠道营销与广告优化
5.1 线上广告投放优化
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创意优化四维度：
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视觉吸引力：高质感素材+动态元素
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文案说服力：数字量化
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投放策略：
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A/B测试：素材、定向、出价组合对比
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预算分配：反漏斗模型
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5.2 线下渠道数字化改造
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智慧展厅实践：
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IoT设备部署：热力传感器+AI摄像头动线分析
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数据应用：客户停留热点→个性化推荐
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车展与活动优化：
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AR试驾体验：扫码触发虚拟驾驶场景
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互动设计：UGC内容激励
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部分授课课件
授课讲师
赵老师 AI大模型算法专家
l 某独角兽AI科技公司大模型研发负责人
l 字节跳动资深算法专家
l 中国银行AI算法专家
l 北京邮电大学硕士-国家重点实验室
l 拥有10+年人工智能及LLM领域的研发与应用经验，深度参与多个大型项目的开发与落地，特别是在企业级大模型技术的研发和评估上具有深厚的积累。
l 主导过多个大模型的全流程开发，包括从数据采集、模型训练到推理部署，具有丰富的实战经验。
l 主导过多个语音识别、智能客服等核心项目的研发。
l 擅长大模型的评估与优化，构建了多个大模型测评体系，覆盖多轮开放式对话、抗干扰能力测试、任务规划等。
l 熟悉当前主流的大模型技术架构，如DeepSeek、Qwen等，能够灵活运用这些模型进行微调和优化。
l 行业内演讲经验丰富，多次在技术论坛和企业内训中分享大模型及AI技术的前沿应用。
专业技能
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编程与工具：Python,Go,Kafka,TensorFlow,PyTorch,Jupyter,Docker,Kubernetes
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人工智能与大数据应用：NLP、深度学习、ML、大数据分析
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大语言模型技术：LLM模型的训练、微调与部署
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框架与技术：
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LangChain框架深度解析与实践
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多模态处理与多模态大语言模型应用
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知识图谱与大数据应用
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智能客服系统开发：基于LLM的智能客服解决方案设计与实施
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推理服务与模型落地：自主研发推理服务框架，支持自训模型及多模态服务应用
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系统架构与后端开发：数据库设计、分布式系统、高并发处理
项目经验
1.智能客服系统研发（某明星AI科技公司）
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项目背景：为某大型互联网公司设计与开发智能客服系统，目的是通过AI大语言模型提升客服效率与质量，减少人工客服依赖。
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技术栈：Python,ChatGLM,Baichuan,LlamaIndex,LangChain,Kafka
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工作内容：
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主导基于ChatGLM和Baichuan的LLM模型训练与微调，提升对行业术语与用户问题的理解能力。
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设计并实现多轮对话系统，集成自然语言处理技术与情感分析算法，实现智能应答和情绪识别。
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优化模型推理速度与精度，确保系统能够在高并发场景下稳定运行。
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搭建推理服务框架，实现模型的高效部署与实时更新。
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与产品团队密切合作，调优系统性能，成功上线并支持百万级用户互动。
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2.智能语音测评系统（字节跳动）
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项目背景：为字节跳动旗下的教育产品开发智能语音测评系统，帮助用户进行英语口语训练与自动评分。
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技术栈：Kaldi,Conformer,Transformer,Python
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工作内容：
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基于Kaldi框架，训练英语语音识别模型，使用Conformer与Transformer模型改进端到端语音识别精度。
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构建语音评分系统，结合语音特征与语言模型，通过深度学习算法对用户发音进行打分与反馈。
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完成服务端与手机端的推理部署，确保语音测评系统在不同设备上的高效运行。
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在大规模用户测试中，系统稳定运行，准确率达到行业领先水平。
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3.多模态AIGC项目
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项目背景：智能客服与多模态生成的技术开发，结合大语言模型与图像生成技术，提升客户交互体验。
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技术栈：LLM,GPT,图像生成,Python,TensorFlow,LangChain
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工作内容：
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领导团队构建基于LLM的智能客服系统，支持文本、语音、图像等多种输入方式。
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设计多模态生成算法，实现文本到图像的生成能力，提升用户互动的趣味性与效率。
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完成模型微调与推理服务的开发，确保系统能够实时响应用户需求，优化客户体验。
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4.语音识别与客服语音审核系统
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项目背景：开发语音识别与客服语音审核系统，主要目标是通过智能语音分析提升客服质量与合规性。
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技术栈：Conformer+Transformer,ASR,Python,Kafka
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工作内容：
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设计与实现基于Conformer与Transformer的语音识别系统，支持流式识别与离线识别。
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搭建服务端推理系统，进行大规模语音数据处理，提升识别准确率。
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开发语音审核功能，通过语音情感分析与合规检测，保障客户服务的合规性与安全性。
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5.自研训练框架与数据处理平台
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项目背景：为了提升LLM训练效率与可扩展性，赵宽带领团队开发了一个自研的训练框架，并结合实际业务需求设计数据处理与生成平台。
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技术栈：Python,TensorFlow,Baichuan,ChatGLM,Kafka,MySQL
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工作内容：
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开发训练框架，支持主流LLM模型的全参数微调与QLora微调。
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设计数据生成流程，根据不同业务需求定制数据集，进行高质量的数据预处理与增强。
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构建多维度的训练指标监控与可视化系统，帮助团队实时调整训练策略，提高训练效果与稳定性。
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苟老师 多模态算法专家
核心优势
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技术深度与创新能力
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主导多项多模态算法创新项目，通过算法改进与场景探索推动业务增长。
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开源社区活跃贡献者，参与14K star项目《langchain-ChatGLM》、6K star《面向开发者的LLM教程》等技术文档编写，具备技术传播与教育经验。
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多模态与AI技术专精
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精通多模态算法、RAG增强检索、Agent协同调度等前沿技术，具备从理论到落地的全链路实践经验。
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主导技术优化项目，如京东金融RAG召回率提升40.2%、百度文库CTR提升31%，可转化为教学案例中的实战方法论。
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跨领域知识整合与教学适配
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具备电商、金融、医疗等跨行业项目经验，擅长将复杂技术逻辑拆解为结构化知识，适配不同学员背景。
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熟悉教育工程化实践，如DeepSpeed多卡训练、私有化部署等，可指导学员掌握工业级技术方案。
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教学与行业经验
百度 | 多模态算法专家
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技术课程开发设计多模态图文生成课程，涵盖文案策划、美学布局、效率优化等模块，结合文库业务案例解析技术落地路径。
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实战案例库建设主导构建“Diffusion Model优化”案例库，包括数据标注、奖励模型训练、ReFL梯度反馈等核心环节，支持学员从理论到代码的完整实践。
京东 | 智能体研发负责人
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RAG技术教学体系基于RAG-Fusion多视角重排序策略、SFT+RLHF联合微调，开发智能体协同调度课程，涵盖动态路由算法、弹性伸缩策略等关键技术。
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企业级项目实训设计“多轮对话系统”实训项目，模拟电商广告场景需求，指导学员掌握意图理解引擎、Agent资源调度等高阶技能。
教育背景与学术成果
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电子科技大学 | 软件工程硕士
代表性科研与教学项目
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AI海报生成优化系统
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教学价值：作为生成式AI课程的标杆案例，涵盖数据标注、奖励模型训练、ReFL梯度优化等模块，学员可复现FID降低0.134、CLIP Score提升0.23的核心成果。
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课程设计：通过SimPO优化Prompt生成技术，结合品牌风格适配方法论，培养学员的工程化思维与创新能力。
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营销智能体系系统
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教学场景：构建“多Agent协同调度”实战课程，基于动态路由算法、混合增强RAG架构，帮助学员掌握高并发系统的设计原理。
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AI诊疗助理
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跨学科融合：整合医疗数据集与RLHF微调技术，开发医疗AI辅助诊断课程，覆盖病历结构化、辅助问诊等场景，培养学员的领域建模能力。
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荣誉与行业认可
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上海市大模型创新大赛三等奖 | 百度大模型应用创新挑战赛二等奖
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面壁智能黑客松创新奖 | 百川智能亚马逊云科技黑客松二等奖
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CSDN AI应用创新大赛二等奖
关于TsingtaoAI
TsingtaoAI（北京霆涛商业智能技术有限公司）企业内训业务线专注于提供LLM、具身智能、AIGC、智算和数据科学领域的企业内训服务，通过深入业务场景的案例实战和项目式培训，帮助企业应对AI转型中的技术挑战。其培训内容涵盖AI大模型开发、Prompt工程、数据分析与模型优化等最新前沿技术，并结合实际应用场景，如智能制造、医药健康、金融科技和智能驾驶等。通过案例式学习和PBL项目训练，TsingtaoAI能够精准满足企业技术团队的学习需求，提升员工的业务能力和实战水平，实现AI技术的高效落地，为企业创新和生产力提升提供强有力的支持。
同时，TsingtaoAI公司并不是一家单纯的培训机构，我们同样是一家AI产品开发公司，公司核心团队主要也都是由技术和产品人才构成，公司团队大部分成员在大模型时代之前就在从事AI产品相关的工作。公司在过去一年里，为10余家客户开发了AI相关的产品，涵盖医疗、教育、智能制造、人力资源等领域。相信我们在AI产品开发和客户服务的过程所形成的认知和方法论，能对贵司的需求有更深更细的洞察和理解，也能提供更深入业务肌理的“AI能力获得”。
