课程大纲：

AI房地产营销培训

【课程背景】
张雪峰“劝退”土木工程的背后，折射出近五年房地产企业的步履蹒跚，也在不断催促地产行业亟需通过数字化与AI技术重构营销模式、提升运营效率，改变行业现状。本课程以“技术趋势-行业应用-落地规划”为主线，结合全球真实案例与跨行业经验，帮助中高层管理者掌握AI与数字化技术的核心价值，挖掘房地产营销场景中的业务结合点，并设计可快速见效的落地路径，助力企业实现降本增效与盈利增长。

【课程收益】
理解AI技术发展脉络、核心能力边界及对房地产行业的颠覆性影响，掌握跨行业数字化变革案例（如零售、金融、制造业）的底层逻辑与可迁移经验，结合企业实际需求，梳理AI与房地产营销结合的3~5个高ROI场景，并制定分阶段执行方案，还可通过投入产出模型分析技术应用可行性，规避“伪需求”，聚焦能直接驱动业绩增长的关键环节。

【课程特色】
70%内容为案例解析与工具方法，30%为趋势与框架，拒绝空谈理论，所有案例均来自公开报道或企业财报，覆盖零售、金融、汽车等行业的数字化标杆实践，提炼房地产可借鉴的通用逻辑。每个模块均包含“成本-收益”分析模板，直击企业盈利诉求。

【课程对象】
房地产、零售、金融等领域中高层管理者

【课程大纲】
一、AI与数字化趋势：技术演进与行业颠覆
1、AI发展简史与核心能力边界
三次AI浪潮的关键里程碑（1950s-2020s）
深度学习、大模型与生成式AI的技术突破
AI能力边界：当前能解决什么问题？不能解决什么？
案例：DeepSeek在金融风控与客户画像中的实战效果
2、全球数字化变革的四大趋势
数据驱动决策：从经验主义到算法决策
自动化与效率革命：RPA、智能客服在制造业的应用
用户体验重构：零售业的“千人千面”营销实践
案例：亚马逊仓储机器人与Costco会员系统的ROI对比
3、房地产行业的数字化机遇与挑战
传统营销模式痛点：获客成本高、转化链路长
AI破局点：精准获客、智能案场、动态定价
跨行业对标：汽车4S店如何用AI提升成交率30%
案例：贝壳找房的AI房源匹配与VR带看系统

二、AI+房地产营销：场景拆解与盈利模式
高价值场景一：精准获客与用户画像
公域流量挖掘：AI舆情分析与竞品客户捕捉
私域流量运营：企业微信+AI外呼的转化率优化
案例：碧桂园“凤凰云”平台的用户行为预测模型
高价值场景二：智能案场与销售赋能
AI销售助手：实时话术推荐与客户异议处理
VR/AR沉浸式体验：从样板间到社区规划的数字化呈现
数据闭环：客户动线分析与案场热力图优化
案例：万科“在线售楼处”的7×24小时AI客服系统
高价值场景三：动态定价与库存去化
供需预测模型：基于宏观经济与区域竞品数据
价格弹性测试：如何用AI找到最优定价区间
滞销资产盘活：长短租结合与灵活产权方案
案例：Zillow的AI房价评估模型与翻车教训

三、从规划到落地：执行路径与风险管控
1、三步走落地框架
需求优先级排序：技术可行性×业务价值矩阵
资源整合：内部团队建设 vs 外部供应商合作
试点设计：小步快跑验证MVP（最小可行产品）
2、投入产出测算与风险规避
成本结构分析：数据采集、算法开发、硬件投入
收益量化：客户转化率提升1%对应的营收增长
常见陷阱：数据孤岛、技术过度超前、组织抵触
案例：龙湖集团智慧社区项目的ROI复盘报告
3、组织变革与文化适配
中高层角色转变：从决策者到“首席实验官”
基层赋能：销售团队的AI工具接受度训练
激励机制设计：如何将AI应用纳入KPI考核
案例：链家经纪人数字化能力认证体系

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