September 2026 AI-Navigator Offline-Intensivkurs in Shenzhen: KI-E-Commerce-Betrieb und Agenten-Praxis, Aufbau eines AI-Native-E-Commerce-Geschäfts, damit jeder Mitarbeiter ein eigenes KI-Business-Geh

**Kursname:** AI-Navigator-Intensivkurs

**Kursthema:** Aufbau eines AI-Native-E-Commerce-Geschäfts

**Kurszeit:** 12. September bis 13. September 2026

**Kursort:** Shenzhen

**Kursformat:** 2-tägiger Offline-Praxiskurs

**Kernausrichtung des Kurses:** KI-E-Commerce-Betrieb, Geschäftsmodellanalyse, Amazon-KI-Produktauswahl, Nutzerbedarfsanalyse, AI-Agents-Business-Workbench, AI-Native-Geschäftsrestrukturierung.

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I. Kernvorstellung des Kurses

Der „AI-Navigator-Intensivkurs“ ist ein aufAI-Native-E-Commerce-Geschäft und praxisnahe Anwendung von KI-Agentenausgerichtetes Offline-Trainingsprogramm, das E-Commerce-Gründer, Unternehmensinhaber und Betriebsteams dabei unterstützt, die neuen E-Commerce-Managementmethoden im KI-Zeitalter zu beherrschen.

Der Kurs dreht sich umGeschäftsmodellanalyse, präzise KI-Produktauswahl, Erschließung echter Nutzerbedarfe, Aufbau von AI-Agents und Automatisierung von Unternehmensprozessenund weitere Kerninhalte.

Durch die Analyse zentraler Geschäftsfaktoren wie Produkte, Lieferkette, Traffic, Kapital und Team hilft der Kurs den Teilnehmenden, ihre Wettbewerbsvorteile zu beurteilen und ein E-Commerce-Geschäftsmodell zu finden, das zu ihren eigenen Ressourcen passt.

Gleichzeitig kombiniert der Kurs3 Millionen echte Amazon-Suchbegriffe, Nutzerbewertungen, Wettbewerberdaten und Marktbedarffür die praktische Produktauswahl und vermittelt, wie KI genutzt werden kann, um echte Kaufabsichten der Nutzer zu analysieren und Produkte mit Marktchancen herauszufiltern.

Darauf aufbauend wird eineAI-Agents-Business-Workbenchaufgebaut, um die praktische Anwendung von KI in Bereichen wie Produktauswahl, Produktentwicklung, Listing-Optimierung, Werbeschaltung, Kundenservice-Bewertungen und Geschäftsreview zu erkunden.

Durchzwei Tage praxisnahes Training in vier Modulenhilft der Kurs den Teilnehmenden, vom traditionellen E-Commerce-Denken auf das AI-Native-Betriebsmodell umzusteigen, damit KI zum Business-Analyse-Assistenten und zum Entscheidungswerkzeug für den Betrieb wird.

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II. Was bringt das zweitägige Lernen?

1. Das passende E-Commerce-Geschäftsmodell zum Geldverdienen finden

Produkte, Lieferkette, Traffic, Kapital und Team betrachten und klären, womit dieses Geschäft Geld verdient und welche Stärke KI vorrangig verstärken sollte.

2. Eine Methode vom Nutzerbedarf bis zur Produktauswahl-Entscheidung aufbauen

Amazon-Suchbegriffe, Bewertungen, Wettbewerber, Preise und Verkaufszahlen nutzen, um zu beurteilen, welche Bedarfe es wert sind, zu Produkten weiterentwickelt zu werden.

3. Die Agents-Business-Workbench des Unternehmens aufbauen

Produkte, Nutzer, Daten und die Geschäftsregeln des Inhabers ordnen, Agents aufbauen und diese Methode vor Ort validieren.

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III. Vollständiger Kursablauf: zwei Tage, vier Praxis-Module

Modul 1: Im KI-Zeitalter deine Stärken unbegrenzt vervielfachen

**Kursthema:** Suche nicht voreilig nach Produkten, sondern kläre zuerst, welches Geschäft du machen solltest.

Konkrete Lehrinhalte:

1. Vor dem Kurs abschließen:Persönlichkeit x Ressourcen x Stärken-Assessmentdamit die KI zuerst die eigene reale Situation versteht.

2. Im Vergleich zu E-Commerce-Geschäftsmodellen wie Massenlistung, Premiumprodukte, POD, Lieferkette, Marke und Zubehör analysieren, womit jeweils Geld verdient wird sowie Lagerdruck und Geschäftsrisiken.

3. Umfassende Bestandsaufnahme vonProdukten, Lieferkette, Traffic, Kapital, Erfahrung und Teamzur Klärung der eigenen Geschäftsstärken.

4. KI-gestützte Analyse persönlicher Ressourcen und Marktchancen zur Bestimmung der passenden E-Commerce-Entwicklungsrichtung.

5. Erkennen, welche Trendprodukte zu einem passen und welchen Trends man nicht mehr blind hinterherjagen muss.

Etappenergebnis:

Die passende E-Commerce-Taktik und das passende Geschäftsmodell finden.

Modul 2: Praxis der KI-Produktauswahl – aus 3 Millionen echten Bedarfen die eigenen Chancen herausfiltern

**Kursthema:** Erst wenn das Modell feststeht, weiß die KI, welchen Teil der Daten sie für dich lesen soll.

Konkrete Lehrinhalte:

1. Im Unterricht abrufen:3 Millionen echte Amazon-Suchbegriffe, erste Vorauswahl von Produktrichtungen, die mit dem eigenen E-Commerce-Geschäft zusammenhängen.

2. Lernen, Folgendes zu vermeiden:KI-Halluzinationen, Kategorien-, Preis-, Verkaufszahlen-, Wettbewerber- und Bewertungsdaten ergänzen und verifizieren, ob hinter der Suche ein echtes Kaufbedürfnis besteht.

3. Beherrschen dersokratischen Fragetechnik, durch fortlaufendes Nachfragen von Kategoriechancen bis zu konkreten Zielgruppen, Nutzungsszenarien und Produktbedürfnissen nachverfolgen.

4. Anhand echter Produktbeispiele den Ablauf vom Entdecken von Marktsignalen bis zur Produktentwicklung und FBA-Versendung nachvollziehen.

5. Lernen, wie man mit KI Marktlücken entdeckt, Nutzerprobleme analysiert und vielversprechende Produktchancen herausfiltert.

Fallbeispiele:

Der Kurs zeigt echte Produktentwicklungs-Reviews, daruntereine Erfolgsquote von über 90 % bei der Produktentwicklung über zwei Jahre, sowie Fälle, in denen es vom Entdecken eines Signals bis zur FBA-Versendung nur 4 Tage dauerte.

Hinweis: Die oben genannten Daten stammen aus der Vorstellung von Kursbeispielen und stehen nicht für allgemeine Geschäftsergebnisse.

Etappenergebnis:

3 Produktchancen herausfiltern, die zu den eigenen Ressourcen passen, und eine Opportunity-Deep-Dive-Karte ausfüllen.

Modul 3: Agents in der Praxis – den eigenen KI-Arbeitsplatz aufbauen

**Kursthema:** Nach dem Finden einer Chance das Geschäftsmodell rund um die Chancenkarte mit einem AI-Native-Ansatz neu aufbauen.

Konkrete Lehrinhalte:

1. Die fünf Ebenen von KI im E-Commerce-Geschäft verstehen:

– KI als Werkzeug
– KI zur Neugestaltung des Geschäfts
– KI-gesteuertes Geschäft
– selbstlernende Organisation
– zweites Gehirn der Organisation

2. Den Praxisfall nachvollziehen, wie Guomin vom ersten **Agenten, der auf die Stimme der Nutzer hört**, schrittweise auf über 170 Agents erweiterte.

3. Nicht nur Prompts schreiben, sondern üben, den eigenenersten Agentenzu erstellen und eine Stellenbeschreibung zu verfassen.

4. Den KI-Agenten-Bedarf verschiedener E-Commerce-Rollen analysieren, darunter:

– KI-Produktauswahl-Agent
– Produktentwicklungs-Agent
– Bildgestaltungs-Agent
– Listing-Optimierungs-Agent
– Werbeanzeigen-Agent
– Kundenservice-Agent
– Geschäftsreview-Agent

5. Rund um die zuvor ausgewählten Marktchancen die Zuständigkeiten, Arbeitsabläufe und Geschäftsziele der Schlüssel-Agenten festlegen.

6. Lernen, mit Produktdaten, Nutzerinformationen und Geschäftsregeln Agenten aufzubauen, damit KI am tatsächlichen Betrieb des Unternehmens teilnimmt.

Etappenergebnis:

Basierend auf dem eigenen Geschäftsmodell und den Produkten eine erste Version des AI-Agents-Arbeitsplatzes aufbauen.

Modul 4: Gruppen-Hackathon-Praxis – mit Ergebnissen echte Probleme lösen

**Kursthema:** Ein echtes E-Commerce-Problem auswählen und die zuvor gelernten Methoden wirklich anwenden.

Konkrete Lehrinhalte:

1. Die Gruppe legt rund um einenkonkreten Nutzer, ein echtes Bedürfnis und ein E-Commerce-Problemdie Richtung des Agent-Designs fest.

2. Die zuvor gelernten Geschäftsmodelle, Marktdaten, Chancenbewertung und Agent-Methoden integrieren und ein konkretes Ergebnis erstellen.

3. Durch Teamarbeit konkrete Probleme bei Produktauswahl, Betrieb, Geschäftsanalyse oder Prozessoptimierung lösen.

4. Guomin Sam kommentiert live, das Publikum stimmt ab und die besten Ergebnisse werden ausgezeichnet.

5. Ausgezeichnete Agent-Lösungen präsentieren und die Geschäftsdesign-Ansätze verschiedener Teams kennenlernen.

Etappenergebnis:

Jede Gruppe erstellt ein Agent-Hackathon-Ergebnis; ausgezeichnete Ergebnisse kommen in die Live-Präsentation.

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Vier. Die neun großen Unterschiede zwischen AI-Native-E-Commerce und traditionellem E-Commerce

1. Bedarfsanalyse

AI-Native-E-Commerce: 24-Stunden-Datenanalyse, aus einer großen Zahl echter Amazon-Suchbegriffe Bedarfsveränderungen, Kaufabsichten der Nutzer und Angebotslücken im Markt ableiten.

Traditioneller E-Commerce: stützt sich vor allem auf Rankings und Erfahrung der Branche und analysiert ähnliche Keywords.

2. Produktauswahl-Entscheidung

AI-Native-E-Commerce: kennt die eigenen Geschäftsinformationen und filtert aus echten Bedürfnissen die passenderen Produktchancen heraus.

Traditioneller E-Commerce: orientiert sich an Verkaufsrankings, Wettbewerbern und Nachahmungen und an Produkten, mit denen Wettbewerber Geld verdienen.

3. Geschwindigkeit der Produktentwicklung

AI-Native-E-Commerce: nutzt KI zur Steigerung der Effizienz bei Produktanalyse, Entwicklung und Entscheidungen und verkürzt den Zyklus neuer Produkte von der Entdeckung bis zum Launch.

Traditioneller E-Commerce: die Entwicklung neuer Produkte hängt relativ stark von menschlicher Erfahrung ab, der Entwicklungszyklus ist länger.

4. Musterfertigung und Lieferkette

AI-Native-E-Commerce: vor der Musterfertigung zunächst negative Bewertungen der Wettbewerber analysieren, damit das erste Musterexemplar frühzeitig Nutzermeinungen berücksichtigt.

Traditioneller E-Commerce: Probleme werden erst nach Erhalt des Musters beurteilt, abhängig von Fabrikerfahrung und persönlichem Gespür.

5. Listing und Bilder

AI Native E-Commerce: Verkaufsargumente direkt aus Nutzerfeedback gewinnen, mit KI-Unterstützung Texte und Bildkonzepte erstellen.

Traditioneller E-Commerce: Verkaufsargumente werden durch Betriebsmitarbeiter oder persönliche Erfahrung gesucht und beschrieben.

6. Werbung

AI Native E-Commerce: KI-Mitarbeiter überwachen automatisch, unterstützen bei der Analyse von Werbedaten und optimieren die Ausrichtungsstrategie.

Traditioneller E-Commerce: Manuelle Preisanpassung, Berichte prüfen, Werbebudget nach Erfahrung anpassen.

7. Kundenservice und Bewertungen

AI Native E-Commerce: Durch KI werden zahlreiche Kundenbewertungen einzeln analysiert, Nutzerbedürfnisse zusammengefasst und Verbesserungsvorschläge gemacht.

Traditioneller E-Commerce: Stichprobenartige manuelle Prüfung von Bewertungen, Problemerkennung anhand eines Teils des Feedbacks.

8. Initiierung neuer Geschäftsbereiche

AI Native E-Commerce: Wöchentliche Analyse von Produkt- und Markenrichtung, KI-gestützte Erstellung von Geschäftsplänen.

Traditioneller E-Commerce: Monatliche Weiterentwicklung neuer Produkte und Markenbetrieb, hauptsächlich schrittweise Expansion durch manuelle Arbeit.

9. Erfahrungsakkumulation

AI Native E-Commerce: Betriebserfahrung wird in Wissen und Regeln umgewandelt, die die KI abrufen kann, um Mitarbeiter bei Geschäftsaufgaben zu unterstützen.

Traditioneller E-Commerce: Erfahrung bleibt eher im Kopf des Chefs oder der Mitarbeiter, Personalwechsel kann die Geschäftskontinuität beeinträchtigen.

Kernkonzept:

Lass die KI dein Geschäft und deine Nutzer verstehen, lass die KI an Produktauswahl, Betrieb, Analyse und Entscheidungen teilnehmen und treibe die Automatisierung von E-Commerce-Geschäftsprozessen und die Effizienzsteigerung der Organisation voran.

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Fünf. Hauptprobleme, die der Kurs löst

1. **Unklarheit über das passende E-Commerce-Modell:** Durch Bewertung von Ressourcen und Stärken die passende Geschäftsrichtung finden.

2. **Produktauswahl nach Gefühl und Trends:** Echte Suchbegriffe und Marktdaten zur Unterstützung von Produktentscheidungen nutzen.

3. **Unfähigkeit, echte Nutzerbedürfnisse zu erkennen:** Marktchancen durch Kombination von Keywords, Wettbewerbern, Bewertungen und Verkaufszahlen identifizieren.

4. **Viele KI-Tools, aber keine Umsetzung:** Konkrete Geschäftsworkflows durch Agents aufbauen.

5. **E-Commerce-Betrieb übermäßig von manueller Arbeit abhängig:** Anwendungen von KI in Produktauswahl, Listing, Werbung, Kundenservice und Review erkunden.

6. **Betriebserfahrung schwer zu akkumulieren:** Durch Aufbau von KI-Wissen und Geschäftsregeln schrittweise wiederverwendbare Betriebsfähigkeiten aufbauen.

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Sechs. Geeignete Zielgruppe

1. E-Commerce-Inhaber, die mit KI die Effizienz steigern wollen.

2. Betriebsmitarbeiter bei Amazon und im grenzüberschreitenden E-Commerce.

3. E-Commerce-Gründer, die KI-Produktauswahl lernen wollen.

4. Unternehmensteams, die KI-Agenten aufbauen wollen.

5. Betreiber, die zu AI Native E-Commerce wechseln wollen.

Sieben: Was Sie nach dem Kurs lernen

1. Das passende E-Commerce-Geschäftsmodell beherrschen.

2. Lernen, KI zur Analyse von Nutzerbedürfnissen und Produktauswahl zu nutzen.

3. Die Methode zum Aufbau von KI-Agenten beherrschen.

4. Den vollständigen Ablauf des KI-gesteuerten E-Commerce-Betriebs verstehen.

5. Einen ersten KI-E-Commerce-Arbeitsplatz aufbauen.

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Kernzusammenfassung des Kurses:

Der große Kurs AI Navigator hilft Lernenden durch vier Module - Geschäftsmodellanalyse, Produktauswahl anhand von 3 Millionen echten Amazon-Suchbegriffen, Aufbau von Agents und praktischem Gruppen-Hackathon - die zentralen Betriebsmethoden des AI Native E-Commerce zu beherrschen und vom traditionellen manuellen Betrieb zu KI-gestützter Analyse, automatisierter Ausführung und intelligenten Geschäftsentscheidungen zu gelangen.