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DeepSeek 赋能用户增长关键场景实战 课程背景： 最终用户时代的本质，是消费者从被动接受者变为商业生态的主导者。他们不再遵循企业预设的购买路径，而是在抖音、小红书、直播间、社群等碎片化场景中跳跃式决策。例如：用户可能因一条“五分糖更好喝”的短视频种草奶茶，转而搜索测评验证含糖量，最终因外卖平台的“超时赔付”承诺下单。这种多线程、非线性的消费行为，让传统“广告轰炸+渠道铺货”的增长模式彻底失效。 在这样的大时代背景下企业面临双重困境，一个是数据洪流的断层例如 后台积累海量用户行为数据（点击、停留、评论），却无法解读“包装太土”的差评背后隐藏的社交传播需求。第二个是增长逻辑失效，例如两周测试50个广告素材的效率，被AI一小时生成上百个个版本并自动优化的能力碾压。 本课程的核心价值：通过AI挖掘用户未言明的需求。同时实现 AI批量生成小红书爆款笔记、直播话术、挽回用户的专属福利，释放个性化内容产能缺口。 课程目标： Ø 理论融合：理解最终用户时代的特征与用户增长核心逻辑 Ø 工具赋能：掌握Deepseek在用户洞察、激活、留存、变现中的实战方法 Ø 策略升级：构建AI驱动的用户增长模型，提升LTV（用户生命周期价值） 目标学员：用户增长/市场营销主管、运营人员 课程时长：2天（可根据需求做时长调整） 课程特色：双螺旋结构：用户增长理论×AI工具实操深度结合 课程大纲 第一章：最终用户时代的增长逻辑与AI机遇 本章主要解决“用户越来越难搞懂”的问题（比如买东西不按套路出牌），通过本章介绍使学员转变思维，使用AI工具从海量数据里挖出用户真实需求 1. 用户增长的核心挑战 - 用户决策路径非线性化 - 数据资产价值挖掘与个性化需求升级 - 案例：小米MIUI用户共创模式的关键启示 2. AI如何重构用户增长范式 - 从「人工经验驱动」到「数据+算法驱动」 - Deepseek的核心能力适配场景： - NLP技术：用户评论情感分析与需求挖掘 - 预测模型：LTV动态预测与用户分群 - 多模态生成：个性化内容规模化生产 第二章：Deepseek用户增长四阶实战 本章手把手教学员按照4步走，以实现用户增长的结果 阶段1：精准用户获取 合理的找到潜在客户， - Deepseek能力应用： - 基于社交舆情分析的潜在用户定位 - 自动化生成高转化率的广告素材（文案/图片/视频） - 案例：某教育品牌通过AI优化投放的ROI提升 阶段2：用户激活与留存 - Deepseek能力应用： - 智能SOP设计：新用户引导旅程自动化 - 流失预警模型搭建（结合用户行为数据） - 案例：电商App通过AI个性化推送的激活率提升 阶段3：用户价值深挖 - Deepseek能力应用： - LTV预测模型与高价值用户识别 - 动态定价策略的AI模拟推演 - 案例：SaaS企业通过用户分群实现ARPU增长 阶段4：口碑裂变驱动增长 - Deepseek能力应用： - UGC内容自动生成与传播效果预测 - KOC识别模型与裂变活动设计 - 案例：美妆品牌AI驱动社交裂变获客的成本降低 第三章：AI增长体系搭建与组织落地 本章从数据基建和团队协作切入，盯死5个关键动作、固定好数据模型上传数据、搞定团队协作。从组织的层面实现最终的用户增长。 1. 数据基建入门指南 - 核心数据采集：只需关注5类关键用户行为数据（如页面停留、点击热区、转化路径等） - 快速建模工具：使用Deepseek预训练模型，上传数据即可自动生成用户分群 - 案例：某快餐品牌用3个核心指标（复购频次/客单价/用餐时段）完成基础建模 2. 团队协作三步法 - 角色分工：策略组提需求→AI组调模型→执行组落地 - Prompt速成：掌握3类黄金指令模板（分析类/生成类/预测类） 第四章：未来趋势速览与实战 1. AI增长趋势速览 - 即刻可用的技术：动态文案生成（如根据天气自动调整广告语） - 未来1-2年趋势： - 聊天机器人自动挽留流失用户 - 用户权益个性化组合推荐 2. 实战练习（任选其一） - 任务A：用户评论挖掘实战 1. 导入某奶茶品牌100条真实差评 2. 用Deepseek生成需求洞察摘要 3. 设计3个改善举措（如优化杯盖设计） - 任务B：七日留存方案设计 1. 分析某阅读App新用户行为数据 2. 配置AI自动化触达流程（如Day3未读提醒+专属书单） 3. 预测留存率提升幅度 3. 成果展示与反馈 - 每组5分钟汇报核心方案 - 导师用「可行性/创新性/数据支撑」三维度打分
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