Верасень 2026 года, афлайн-курс AI Navigator у Шэньчжэні: практыка AI-кіравання электроннай камерцыяй і інтэлектуальнымі агентамі, стварэнне AI Native бізнесу ў электроннай камерцыі, каб кожны супрацо

**Назва курса:** Вялікі курс AI Navigator

**Тэма курса:** Стварэнне AI Native бізнесу ў электроннай камерцыі

**Час курса:** 12 верасня — 13 верасня 2026 года

**Месца курса:** Шэньчжэнь

**Фармат курса:** 2-дзённы афлайн-практычны курс

**Асноўныя напрамкі курса:** AI-кіраванне электроннай камерцыяй, аналіз бізнес-мадэляў, AI-падбор тавараў для Amazon, аналіз патрэб карыстальнікаў, працоўнае месца бізнес-працэсаў AI Agents, перабудова AI Native бізнесу.

—

I. Асноўнае апісанне курса

«Вялікі курс AI Navigator» — гэта афлайн-навучальная праграма, якая засяроджваецца наAI Native бізнесе ў электроннай камерцыі і практычным прымяненні AI-агентаўі мае на мэце дапамагчы прадпрымальнікам у электроннай камерцыі, уладальнікам бізнесу і аперацыйным камандам асвоіць новыя метады кіравання электроннай камерцыяй у эпоху AI.

Курс пабудаваны ваколаналізу бізнес-мадэляў, дакладнага AI-падбору тавараў, выяўлення рэальных патрэб карыстальнікаў, стварэння AI Agents і аўтаматызацыі бізнес-працэсаў прадпрыемстваі іншых асноўных тэм.

Праз аналіз такіх ключавых бізнес-фактараў, як прадукты, ланцужок паставак, трафік, капітал і каманда, курс дапамагае ўдзельнікам ацаніць свае канкурэнтныя перавагі і знайсці мадэль вядзення электроннай камерцыі, якая адпавядае іх рэсурсам.

Акрамя таго, курс спалучае3 млн рэальных пошукавых запытаў Amazon, водгукаў карыстальнікаў, даных канкурэнтаў і рынкавага попытудля практычнага падбору тавараў, каб навучыцца з дапамогай AI аналізаваць рэальныя намеры пакупнікоў і адбіраць прадукты з рынкавым патэнцыялам.

На гэтай аснове далей ствараеццапрацоўнае месца бізнес-працэсаў AI Agents, і даследуецца практычнае прымяненне AI на этапах падбору тавараў, распрацоўкі прадуктаў, аптымізацыі Listing, рэкламных кампаній, абслугоўвання кліентаў і водгукаў, а таксама аналізу бізнесу.

Праздвухдзённае практычнае навучанне па чатырох модуляхкурс дапамагае ўдзельнікам перайсці ад традыцыйнага мыслення ў электроннай камерцыі да мадэлі кіравання AI Native, каб AI стаў памочнікам у аналізе бізнесу і інструментам прыняцця аперацыйных рашэнняў.

—

II. Што можна атрымаць за два дні навучання?

1. Знайсці прыбытковую мадэль электроннай камерцыі, якая вам падыходзіць

Разгледзець прадукты, ланцужок паставак, трафік, капітал і каманду, вызначыць, на чым зарабляе гэты бізнес, і якія перавагі AI павінен у першую чаргу ўзмацніць.

2. Стварыць метад ад аналізу патрэб карыстальнікаў да рашэння аб падборы тавараў

Выкарыстоўваць пошукавыя запыты Amazon, водгукі, даныя канкурэнтаў, цэны і аб'ёмы продажаў, каб вызначыць, якія патрэбы варта развіваць у прадукты.

3. Пабудаваць працоўнае месца бізнес-працэсаў Agents для кампаніі

Упарадкаваць прадукты, карыстальнікаў, даныя і правілы кіравання ўласніка бізнесу, стварыць Agents і праверыць гэты метад на месцы.

—

III. Поўны расклад курса: два дні, чатыры практычныя модулі

Модуль 1: У эпоху AI бясконца ўзмацняйце свае перавагі

**Тэма курса:** Не спяшайцеся шукаць прадукт, спачатку зразумейце, якім бізнесам варта займацца.

Канкрэтны змест навучання:

1. Да заняткаў прайсціацэнку асобы × рэсурсаў × пераваг, каб AI спачатку зразумеў вашу рэальную сітуацыю.

2. Параўнаць такія мадэлі электроннай камерцыі, як масавая прадажа, premium-тавары, POD, ланцужок паставак, брэнд, аксэсуары, і прааналізаваць, на чым кожная зарабляе, а таксама ціск на запасы і бізнес-рызыкі.

3. Поўнасцю прааналізавацьпрадукты, ланцужок паставак, трафік, капітал, досвед і каманду, каб вызначыць уласныя бізнес-перавагі.

4. З дапамогай AI прааналізаваць асабістыя рэсурсы і рынкавыя магчымасці, вызначыць прыдатны напрамак развіцця электроннай камерцыі.

5. Зразумець, якія папулярныя прадукты вам падыходзяць, а за якімі трэндамі больш не варта бегчы ўсляпую.

Вынікі этапу:

Знайсці прыдатную для сябе стратэгію і мадэль вядзення электроннай камерцыі.

Модуль 2: Практыка AI-падбору тавараў — адбярыце сваю магчымасць з 3 млн рэальных патрэб

**Тэма курса:** Калі мадэль вызначана, AI ведае, якую частку даных чытаць за вас.

Канкрэтны змест навучання:

1. На занятках выкарыстоўваць3 млн рэальных пошукавых запытаў Amazon, папярэдні адбор кірункаў прадукцыі, звязаных з уласным бізнесам электроннай камерцыі.

2. Вучыцца пазбягацьгалюцынацый ШІ, дапаўняць даныя пра катэгорыі, цэны, продажы, канкурэнтаў і водгукі, каб праверыць, ці існуе за пошукам рэальны попыт на куплю.

3. Авалодацьметадам сакратычных пытанняў, праз паслядоўныя глыбокія пытанні адсочваць ад магчымасцей катэгорыі да канкрэтных груп людзей, сцэнарыяў выкарыстання і патрэб прадукту.

4. На аснове рэальных кейсаў прадукту прааналізаваць працэс ад выяўлення рыначнага сігналу да распрацоўкі прадукту і адпраўкі на FBA.

5. Вучыцца, як з дапамогай ШІ выяўляць рыначныя прабелы, аналізаваць болі карыстальнікаў і адбіраць патэнцыйныя магчымасці прадукту.

Змест кейса:

Курс дэманструе рэальны разбор запуску прадуктаў, уключаючыпаспяховасць запуску прадуктаў звыш 90% за два гадыі кейсы, калі ад выяўлення сігналу да адпраўкі на FBA прайшло ўсяго 4 дні.

Заўвага: прыведзеныя даныя з'яўляюцца ілюстрацыяй кейсаў курса і не адлюстроўваюць агульныя вынікі дзейнасці.

Вынікі этапу:

Адбраць 3 магчымасці прадукту, якія адпавядаюць уласным рэсурсам, і запоўніць адну картку паглыблення магчымасці.

Модуль 3: Практыка Agents — стварыце свой працоўны стол для бізнесу з ШІ

**Тэма курса:** Пасля знаходжання магчымасці вакол карткі магчымасці перабудаваць бізнес-мадэль з падыходам AI Native.

Канкрэтны змест навучання:

1. Разумець пяць узроўняў ШІ ў бізнесе электроннай камерцыі:

– ШІ як інструмент
– ШІ перабудоўвае бізнес
– ШІ кіруе бізнесам
– Самаэвалюцыя арганізацыі
– Другі мозг арганізацыі

2. Разбор практычнага кейса, як Guomin ад першага **Agent «слухаць голас карыстальнікаў»** паступова развіўся да больш чым 170 Agents.

3. Не абмяжоўвацца напісаннем промптаў, а практыкаваць стварэнне свайгопершага Agentі складанне апісання пасады.

4. Аналізаваць патрэбы ў ШІ-агентах для розных пасад у электроннай камерцыі, уключаючы:

– Agent падбору прадуктаў з ШІ
– Agent распрацоўкі прадукту
– Agent стварэння выяў
– Agent аптымізацыі Listing
– Agent размяшчэння рэкламы
– Agent кіравання кліенцкім сэрвісам
– Agent аналізу бізнесу

5. Вакол раней абранай рыначнай магчымасці вызначыць абавязкі ключавых Agent, працоўныя працэсы і бізнес-мэты.

6. Вучыцца будаваць агентаў з выкарыстаннем даных прадукту, інфармацыі пра карыстальнікаў і правілаў вядзення бізнесу, каб ШІ ўдзельнічаў у рэальнай дзейнасці прадпрыемства.

Вынікі этапу:

На аснове ўласнай бізнес-мадэлі і прадукту стварыць першую версію працоўнага стала AI Agents.

Модуль 4: Практычны хакатон у групах — вырашаць рэальныя праблемы працай

**Тэма курса:** Выбраць рэальную праблему электроннай камерцыі і па-сапраўднаму прымяніць вывучаныя метады.

Канкрэтны змест навучання:

1. Група ваколканкрэтнага карыстальніка, рэальнай патрэбы, праблемы электроннай камерцыівызначае кірунак дызайну Agent.

2. Інтэграваць вывучаныя бізнес-мадэлі, рыначныя даныя, ацэнку магчымасцей і метады Agent, каб стварыць фактычны прадукт.

3. Праз камандную працу вырашаць канкрэтныя праблемы ў падборы прадуктаў, аперацыйнай дзейнасці, бізнес-аналізе або аптымізацыі працэсаў.

4. Guomin Sam каментуе на месцы, гледачы галасуюць, выбіраюцца лепшыя працы.

5. Дэманстраваць лепшыя рашэнні Agent і вывучаць падыходы да бізнес-дызайну розных каманд.

Вынікі этапу:

Кожная група стварае адну працу для хакатону Agent, лепшыя працы выходзяць на вочную прэзентацыю.

—

Чатыры, дзевяць адрозненняў паміж AI Native электроннай камерцыяй і традыцыйнай электроннай камерцыяй

1. Даследаванне попыту

AI Native электронная камерцыя: аналіз даных 24 гадзіны, вызначэнне змен попыту, намераў куплі карыстальнікаў і рыначных прабелаў у забеспячэнні з вялікай колькасці рэальных пошукавых запытаў на Amazon.

Традыцыйная электронная камерцыя: пераважна абапіраецца на рэйтынгі і досвед калег, аналізуе вакол падобных ключавых слоў.

2. Ацэнка падбору прадуктаў

AI Native электронная камерцыя: разумее інфармацыю пра ўласны бізнес, адбірае з рэальнага попыту больш прыдатныя для сябе магчымасці прадукту.

Традыцыйная электронная камерцыя: глядзіць рэйтынгі продажаў, канкурэнтаў і сітуацыю з капіяваннем, арыентуецца на прыбытковыя прадукты калег.

3. Хуткасць запуску прадукту

AI Native электронная камерцыя: выкарыстоўвае ШІ для павышэння эфектыўнасці аналізу прадукту, распрацоўкі і прыняцця рашэнняў, скарачае цыкл новага прадукту ад выяўлення да выхаду на рынак.

Традыцыйная электронная камерцыя: распрацоўка новых прадуктаў адносна залежыць ад чалавечага досведу, цыкл распрацоўкі даўжэйшы.

4. Прататыпаванне і ланцуг паставак

AI Native электронная камерцыя: перад прататыпаваннем спачатку аналізуе негатыўныя водгукі канкурэнтаў, каб першая версія ўзору ўлічвала меркаванні карыстальнікаў.

Традыцыйны электронны гандаль: спачатку атрымаць узор, потым вызначыць праблему, спадзеючыся на досвед фабрыкі і асабістае адчуванне.

5, Listing і выявы

AI Native электронны гандаль: непасрэдна выяўляць перавагі з водгукаў карыстальнікаў, выкарыстоўваць AI для дапамогі ў стварэнні тэксту і планаў выяў.

Традыцыйны электронны гандаль: спадзеючыся на аператараў або асабісты досвед для пошуку і апісання пераваг прадукту.

6, Рэкламныя кампаніі

AI Native электронны гандаль: AI-супрацоўнікі аўтаматычна сочаць за рынкам, дапамагаюць аналізаваць рэкламныя дадзеныя і аптымізаваць стратэгіі размяшчэння.

Традыцыйны электронны гандаль: ручная карэкціроўка цэн, прагляд справаздач, карэкціроўка рэкламнага бюджэту на аснове досведу.

7, Кліенцкая падтрымка і ацэнкі

AI Native электронны гандаль: праз AI паэлементна аналізаваць вялікую колькасць водгукаў кліентаў, абагульняць патрэбы карыстальнікаў і прапаноўваць планы паляпшэння.

Традыцыйны электронны гандаль: спадзеючыся на выбарачную праверку водгукаў уручную, вызначаць праблемы па частковых водгуках.

8, Ініцыяцыя новых бізнес-праектаў

AI Native электронны гандаль: аналізаваць напрамкі прадукту і брэнду штотыднёва, выкарыстоўваць AI для дапамогі ў распрацоўцы бізнес-планаў.

Традыцыйны электронны гандаль: прасоўваць новыя прадукты і кіраванне брэндам штомесяц, у асноўным спадзеючыся на паступовае пашырэнне ўручную.

9, Акумуляцыя досведу

AI Native электронны гандаль: пераўтвараць аперацыйны досвед у веды і правілы, якія AI можа выклікаць, дапамагаючы супрацоўнікам выконваць бізнес-задачы.

Традыцыйны электронны гандаль: досвед больш захоўваецца ў галовах боса або супрацоўнікаў, змены персаналу могуць паўплываць на бесперапыннасць бізнесу.

Асноўная ідэя:

Дазвольце AI разумець ваш бізнес і карыстальнікаў, удзельнічаць у выбары прадукту, аперацыях, аналізе і прыняцці рашэнняў, спрыяць аўтаматызацыі бізнес-працэсаў электроннага гандлю і павышэнню эфектыўнасці арганізацыі.

—

V. Асноўныя праблемы, якія вырашае курс

1, **Не ведаю, якую мадэль электроннага гандлю абраць:** ацэнка рэсурсаў і пераваг дапамагае знайсці адпаведны кірунак бізнесу.

2, **Выбар прадукту залежыць ад адчуванняў і трэндаў:** выкарыстанне рэальных пошукавых запытаў і рыначных дадзеных для дапамогі ў рашэннях аб прадукце.

3, **Немагчымасць вызначыць рэальныя патрэбы карыстальнікаў:** спалучэнне ключавых слоў, канкурэнтаў, водгукаў і продажаў для выяўлення рыначных магчымасцей.

4, **Шмат інструментаў AI, але не ведаю, як укараніць:** стварэнне канкрэтных бізнес-працэсаў праз Agents.

5, **Аперацыйная дзейнасць электроннага гандлю залішне залежыць ад ручной працы:** даследаванне прымянення AI у выбары прадукту, Listing, рэкламе, кліенцкай падтрымцы і рэтроспектыве.

6, **Цяжка акумуляваць аперацыйны досвед бізнесу:** праз стварэнне ведаў AI і бізнес-правілаў паступова назапашваць узнаўляльныя аперацыйныя здольнасці.

—

VI. Каму падыходзіць курс

1, Уладальнікі электроннага бізнесу, якія хочуць павысіць эфектыўнасць з дапамогай AI.

2, Аператары Amazon і транскордоннага электроннага гандлю.

3, Прадпрымальнікі ў электронным гандлі, якія хочуць навучыцца выбару прадукту з дапамогай AI.

4, Каманды прадпрыемстваў, якія плануюць стварыць AI-агентаў.

5, Кіраўнікі, якія хочуць перайсці да AI Native электроннага гандлю.

Сем: што атрымаеце пасля навучання

1, Авалодаць адпаведнай мадэллю вядзення электроннага бізнесу.

2, Навучыцца выкарыстоўваць AI для аналізу патрэб карыстальнікаў і выбару прадукту.

3, Авалодаць метадамі стварэння AI Agents.

4, Зразумець поўны працэс кіравання электронным гандлем з дапамогай AI.

5, Стварыць пачатковы працоўны стол для AI-электроннага бізнесу.

—

Ключавое рэзюмэ курса:

Вялікі курс AI Navigator праз чатыры модулі — аналіз бізнес-мадэляў, выбар прадукту на аснове 3 мільёнаў рэальных пошукавых запытаў Amazon, стварэнне Agents і практычны хакaтон у групах — дапамагае слухачам авалодаць асноўнымі метадамі кіравання AI Native электронным гандлем, перайсці ад традыцыйных ручных аперацый да аналізу з падтрымкай AI, аўтаматызаванага выканання і інтэлектуальных бізнес-рашэнняў.