《AI营销运营实战课程》

AI+营销运营实战

从工作流嵌入到策略升级 —— 旅游行业运营人的AI放大器协作指南（V3 含内部落地案例与共创工作坊）

讲师：王占傲

课程背景

市面上大量AI课程的问题在于：讲完工具操作就结束了，学员回去后发现「AI写出来的内容千篇一律」「AI给出的活动方案看着漂亮但落地不了」，AI到底在什么样的环节可以创造怎样的价值？它能够为获客或者商业转化带来的增量在哪里？它当下的天花板到底是什么？人机协同的边界是如何的？这些问题似乎都没有解决，但是这些问题远远比工具技能要重要的多。

本课程基于字节跳动本地生活、实体头部企业一线实战，以及旅游行业头部平台内部5个已落地的AI场景对标，重构了教学逻辑——AI是运营人的放大器，不是替代品。一天的课程围绕「运营人每天在做什么」展开，在每个真实工作场景中嵌入AI协作环节，让学员带走的不是「我知道有哪些AI工具」，而是「周一早会上怎么用AI把上周的运营数据快速变成一份能决策的报告」以及如何「能够更好的带来客户增量以及提升用户的LTV周期贡献度」。

本课程前置了解到企业内部已经走通的路径：5个不同状态的AI落地案例——从已落地的航司专题自动配置、AI生图改稿，到推进中的航司套票标准配置，再到计划中的红包配置和观望中的酒店营销平台AI升级。课程将基于这些真实案例拆解「流程标准化」和「AI嵌入」，重点指出人的判断在哪一段保留？本课程大纲的逻辑重构为「AI放大器+双线并行+共创工作坊」。

课程收益

建立AI场景意识——能用「AI三件事清单」识别自己岗位上哪些环节AI能帮、哪些帮不上、哪些是AI能力上限

掌握工作流拆解能力——能将任意重复性任务拆解为「人定义流程+AI执行填充+人工抽检」的标准协作模板

看懂同行的AI落地案例路径，建立内部对标参考而非外部泛泛案例

掌握去AI味的3种实战方法——真人锚点、品牌语料库、人机协同增量

掌握AI辅助数据洞察的「三问校验法」，避免被AI幻觉或讨好式输出误导

在共创工作坊中真实解决一个企业内部命题，带走可落地的AI嵌入操作手册

课程对象

· 企业营销线产品经理

· 企业营销线运营同学

课程时间

· 培训形式：线下集中培训 1天，6课时（上午3节+下午3节，每节约60-90分钟）

· 培训主线：上午「场景意识与能力边界锚定」+ 下午「实战工作坊与协作升级」

· 配套工具：对齐大研发数据中心，如有AI取数工具，配套教程开放给学员运营使用

课程设计说明

教学逻辑重构：为什么这门课不做工具罗列

本课程拒绝「工具罗列+操作演示」的讲法。基于字节跳动本地生活业务的实战复盘，我们发现：运营同学学完工具最大的痛点是「不知道什么时候用、怎么用在对的环节」。因此本课程的核心立场是——AI是运营人的放大器，不是替代品。课程全程围绕「运营人每天在做什么」以及能够「为核心的结果指标带来怎样的价值」展开，在每个真实工作场景中嵌入AI协作环节。学员带走的是工作流的AI嵌入方法，不是工具使用说明书。

双线并行课程结构：业务场景驱动 + 价值嵌入逻辑

课程采用「双线并行」结构。

业务场景驱动线：以企业内部业务场景为起点，模拟营销/活动/数据等真实工作流，把AI作为可嵌入变量，展示介入后业务指标如何被影响（如留存率提升）。

价值嵌入逻辑线：按「策略洞察（AI辅助用户洞察）→ 工作流拆解 → 数据分析复盘」的业务闭环，将AI能力嵌入关键节点，重点强调AI辅助数据分析应作为输入参考而非决策依据。两条线在每个模块交叉推进，确保学员既看到业务全貌，也掌握AI的价值嵌入点。

AI时代运营人才三大核心能力

本课程对标AI时代营销运营人才的核心素养，重点培养三项可迁移能力：

高阶判断力——对用户消费心理的深刻洞察，AI无法替代的核心竞争力，比单纯数据复盘更重要；

批判性思维——对AI输出保持质疑，避免盲目接受AI结论，需具备交叉验证与「挑刺」思维；

反躺平意识——警惕AI工具便捷带来的惰性陷阱，强调员工需保持主动思考与创新，避免沦为AI的「传声筒」。

课程案例与工作坊命题均围绕这三大能力的可观察行为设计。

课程大纲

【课程主线】

从「工具会用」到「场景会辨」——一天学会在真实工作流中标出AI嵌入点

一．「AI场景三件事」清单，对自己岗位的每个工作环节做边界判断

1.1 运营同学每天在做的5个核心环节

· ①日常数据监控——看数据，判断指标达成是否正常

· ②异常定位——数据异常时定位问题出在哪：流量、转化、新客、老客等

· ③找解决方案——针对问题出方案：投放、交叉引流、补贴策略调整等

· ④定策略执行——定策略、协调资源、推动落地

· ⑤回收验证——回收结果、验证是否有效

1.2 用「AI场景三件事」对每个环节做边界判断

· 第一件事（AI能直接做）：把流程/格式/数据已标准化的任务交给AI，如标准化报表生成、批量内容生成

· 第二件事（AI能做参考）：把AI的输出当作归因起点和思路拓展，但决策与归因需人补足业务经验

· 第三件事（AI替代不了）：业务判断、策略制定、跨部门资源协调——这3项是AI能力上限，本课程不教AI替代

· 教学原则：先看清边界，再讨论嵌入。不要「觉得AI什么都能干」

【案例】字节跳动本地生活与飞书团队前期踩过的坑

1.3 课堂互动：盘点自己岗位的AI三件事

· 学员用「AI场景三件事」清单盘点自己岗位的5个核心环节，标出每环节属于「能找AI」「帮不上」「上限在哪」

· 全天课程结束后回看这份清单，看哪些今天找到了方法、哪些发现了新答案

核心认知：场景决定AI价值，不是AI决定场景。能标出AI可嵌入的环节，比会调API更重要。学员最大的学习收获，是知道AI在哪里不帮——这才是真实工作流的护城河。

二．流程标准化是AI嵌入的前提

教学目标：让学员看到企业内部已经在跑的真实AI场景，建立对内对标而非外部泛泛案例的认知，理解「流程标准化是AI嵌入的前提」

2.1 企业内部已收集的5个AI落地场景

· 覆盖不同落地状态：已落地2个、推进中1个、计划中1个、观察到待跟进1个

· 同一公司不同业务部门的实践，可作为学员后续在自己条线落地的对标参考

2.2 5个案例的共同模式 - 从手工到半自动到全自动

· 共同路径：先把人工流程标准化 → AI嵌入减少重复环节 → 人在关键判断点保留

· 已落地的2个：业务场景高频重复、流程已标准化、AI介入的边界清晰

· 推进中/计划中的：流程标准化是前置条件，红包配置等「低风险、重复性」场景是天然AI候选

· 待跟进的：能力已具备，等待业务评估优先级

· 学员行动启发：先盘点自己条线里「低风险、高频、重复」的工作流，这就是AI嵌入的最佳起点

2.3 内部落地与外部案例的对比

· 与外部头部企业案例的关系：本课程作为对照引入字节跳动（豆包API / DataWind / 智能推荐）、阿里（通义千问/百炼/AI万相）、Google（GA4）、Microsoft（Power BI Copilot）、Netflix（推荐系统）的工具能力

· 但课程核心还是回到企业内部：理解了企业已经走通的路径，再看外部能力如何对应升级

核心认知：从「想到AI」到「用到AI」之间是流程标准化。先想清楚人怎么干，再决定AI在哪一段补位。这5个案例就是这句话的脚注。

2.4三问校验法： 校验AI的每一个数据结论

AI数据分析的三类风险：幻觉（编造数据）、讨好式输出（迎合提问者）、数据偏差（无实时信息）

核心认知：AI做参考，人做归因。三问校验不是不相信AI，是建立自己的判断力。在AI时代，「敢质疑」比「会追问」更稀缺。

三．AI是放大器不是替代品

让学员建立「AI是放大器不是替代品」的认知，掌握三种去AI味的实战方法，理解AI输出的本质是参考而非结论

3.1 AI的边界——为什么不能替代

· AI无法替代业务判断：用户消费心理的深层洞察、对行业趋势的判断、对品牌调性的把控

· AI无法替代策略制定：复杂业务决策需要综合人员、资源、时机、风险

· AI无法替代跨部门资源协调：与人沟通、争取资源、处理组织内博弈——这是AI盲区

· 教学原则：AI参与80%执行环节，人聚焦20%核心判断——这是放大器逻辑

3.2 去AI味的3种实战方法（基于字节本地生活 + 长城汽车实战经验）

· 方法一：真人体验锚点——用真人独家体验打断AI节奏，AI写「所有人都会写的部分」，人写「只有我能写的部分」

· 方法二：品牌专属语料库——用RAG功能投喂历史爆款+竞品优秀内容，让AI生成符合品牌调性的内容

· 方法三：人机协同增量——AI产初稿，人写差异化增量（30%以上人工增量即形成内容独特性）

本部分引入两个外部对标案例：(1) 字节本地生活案例：通过多模型协同 + GNN图神经网络构建用户-内容匹配系统，实现用户观看时长从30%提升至80%，流失率降低15%；(2) 长城汽车案例：通过百炼平台建立品牌专属语料库，解决AI味问题。

核心认知：AI给参考，人做决策；AI写标配，人写体验。30%以上的人工增量就是内容独特性的护城河。先找AI做能做的80%，再守住人必须做的20%——这就是放大器。

四．小组共创工作坊

教学目标：让学员在真实命题中动手解决，落地一份「AI嵌入操作手册」，同时这一部分更为重点的是在共创中建立人们一定要用核心结果指标（比如拉新 留存 复购 ROI等）去验证AI引入的价值，避免自嗨

4.1 工作坊命题来源

· 真实命题1：企业内部「手搓AI」最极致员工的真实工作流，作为对标样板

· 真实命题2：业务方关心的量化目标

· 真实命题3：跨部门协作中运营与产品/技术/客服的AI能力衔接问题

· 命题以业务卡形式提供给每组，背景、数据、判断要点写在卡片背面

4.2 工作坊五步流程

· 步骤1命题接收+小组分工——每组4-5人，明确主理人、记录人、汇报人

· 步骤2拆解真实工作流——把命题对应的真实工作流写到纸上（人/AI各自负责什么）

· 步骤3标出AI嵌入点——用第一模块学到的「AI场景三件事」工具，标出每个工作流环节属于「能找AI」「帮不上」「上限在哪」

· 步骤4配提示词+操作路径——对每个AI嵌入点，配置1-2个可直接使用的提示词和1条操作路径（企业内部工具或外部可用API）

· 步骤5小组路演+内部专家团点评——每组5分钟路演，互相提问，点评（此部分需要企业专家团务必围绕着效率提升，效果放大，收益可见三个方向评价，引导学员意识到AI的终极意义还是服务业务增长的结果指标）

核心认知：工作坊不是「听AI怎么用」，是「用AI解决真问题」。能落地才是真学到了。讲师将通过点评，让每组带走的不是「我知道了」而是「我能用」。

五.　方法论沉淀

教学目标：让学员清晰认知AI时代运营人的能力升级路径，理解「什么在变、什么没变」，带回一份1个月落地的个人行动清单

6.1 什么在变，什么没变

· 没变的（AI替代不了的）：对用户的同理心、对行业的判断力、对品牌调性的把控、跨部门协作的沟通力

· 在变的：会调用API、会设计工作流、会跨角色协同判断AI能力边界

6.2 三大核心能力模型（高阶判断力 + 批判性思维 + 反躺平意识）

· 高阶判断力：对用户消费心理的深刻洞察，比单纯的数据复盘能力更重要——AI时代稀缺的判断力

· 批判性思维：对AI输出保持质疑，具备交叉验证与挑刺思维，能识别讨好式输出与幻觉

· 反躺平意识：警惕AI工具便捷带来的惰性陷阱，保持主动思考与创新，避免沦为AI的「传声筒」

6.3 课堂收尾：回看早上写的AI三件事清单

· 回到第一模块开课时学员写的「最希望AI帮忙的3件事」和「最担心AI搞砸的3件事」

· 小组分享：哪些今天找到了方法、哪些发现了新答案、哪些问题仍待解决

· 讲师总结：AI是放大器不是替代品，能标出AI可嵌入环节且能拿到业务增长结果的运营人，是AI时代真正不可替代的人

核心认知：不变的是判断力（用户同理心 + 行业洞察 + 品牌把控），变化的是协作工具（API + 工作流 + 跨角色协同）。学员带走的不是工具列表，是判断力的护城河。