Corso in presenza a Shenzhen di AI Navigator a settembre 2026: operazioni di e-commerce con AI e pratica con gli agenti intelligenti, per creare attività di e-commerce AI Native e dare a ogni dipenden

**Nome del corso:** corso magistrale AI Navigator

**Tema del corso:** creare attività di e-commerce AI Native

**Date del corso:** dal 12 al 13 settembre 2026

**Luogo del corso:** Shenzhen

**Format del corso:** corso pratico in presenza di 2 giorni

**Direzioni chiave del corso:** operazioni di e-commerce con AI, analisi del modello di business, selezione prodotti con AI su Amazon, analisi dei bisogni degli utenti, workspace aziendale con AI Agents, ristrutturazione delle attività AI Native.

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I. Presentazione del cuore del corso

Il corso magistrale AI Navigator è un programma incentrato suattività di e-commerce AI Native e applicazione pratica degli agenti intelligenti AIun corso di formazione in presenza pensato per aiutare imprenditori dell'e-commerce, titolari d'azienda e team operativi a padroneggiare i nuovi metodi di gestione dell'e-commerce nell'era dell'AI.

Il corso ruota attorno aanalisi del modello di business, selezione precisa dei prodotti con AI, individuazione dei reali bisogni degli utenti, creazione di agenti AI Agents, automazione delle attività aziendalie altri contenuti chiave.

Attraverso l'analisi di fattori gestionali chiave come prodotto, supply chain, traffico, capitale e team, aiuta i partecipanti a valutare il proprio vantaggio competitivo e a trovare il modello di gestione dell'e-commerce adatto alle proprie risorse.

Inoltre, il corso combina3 milioni di termini di ricerca reali su Amazon, recensioni degli utenti, dati sui concorrenti e domanda di mercatoper svolgere pratica di selezione prodotti, imparando a usare l'AI per analizzare le reali intenzioni d'acquisto degli utenti e selezionare prodotti con opportunità di mercato.

Su questa base, si costruisce ulteriormenteil workspace aziendale con AI Agents, esplorando l'applicazione concreta dell'AI in fasi come selezione prodotti, sviluppo prodotto, ottimizzazione delle Listing, gestione delle inserzioni, servizio clienti e recensioni, e revisione delle attività.

Attraversodue giorni di formazione pratica su quattro moduli, aiuta i partecipanti a passare dalla mentalità dell'e-commerce tradizionale al modello gestionale AI Native, facendo dell'AI l'assistente per l'analisi aziendale e lo strumento decisionale operativo dell'impresa.

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II. Cosa si ottiene con due giorni di studio?

1. Trovare il modello di e-commerce redditizio adatto a sé

Analizzare prodotto, supply chain, traffico, capitale e team, per chiarire su cosa si basa il guadagno di questa attività e quale vantaggio l'AI dovrebbe amplificare per primo.

2. Costruire un metodo che va dai bisogni degli utenti alla valutazione della selezione prodotti

Utilizzare dati come termini di ricerca Amazon, recensioni, concorrenti, prezzi e volumi di vendita per valutare quali bisogni meritano di diventare prodotti.

3. Costruire il workspace aziendale degli Agents dell'azienda

Organizzare prodotti, utenti, dati e le regole gestionali del titolare, costruire gli Agents e verificare sul posto questo metodo.

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III. Programma completo del corso: due giorni, quattro moduli pratici

Modulo uno: nell'era dell'AI, amplifica all'infinito i tuoi punti di forza

**Tema del corso:** non affrettarti a cercare prodotti, prima chiarisci quale attività dovresti fare.

Contenuti didattici specifici:

1. Prima del corso completala valutazione personalità × risorse × punti di forza, così che l'AI comprenda prima la tua situazione reale.

2. Confronta modelli di gestione e-commerce come distribuzione generica, prodotti pregiati, POD, supply chain, brand e accessori, analizzando su cosa si basa il guadagno di ciascuno, oltre alla pressione delle scorte e ai rischi gestionali.

3. Inventario completo diprodotto, supply chain, traffico, capitale, esperienza e team, per chiarire i propri vantaggi gestionali.

4. Usare l'AI per analizzare le proprie risorse e le opportunità di mercato, valutando la direzione di sviluppo e-commerce adatta a sé.

5. Capire quali prodotti di tendenza fanno per te e quali mode non vale più la pena inseguire ciecamente.

Risultati della fase:

Trovare la strategia di e-commerce e il modello gestionale adatti a sé.

Modulo due: pratica di selezione prodotti con AI - dai 3 milioni di bisogni reali, filtra l'opportunità che appartiene a te

**Tema del corso:** una volta fissato il modello, l'AI sa quale parte dei dati leggere per te.

Contenuti didattici specifici:

1. In aula si richiamano3 milioni di termini di ricerca reali su Amazon, selezione preliminare delle direzioni di prodotto legate al proprio business e-commerce.

2, imparare a evitareallucinazioni AI, integrare dati su categoria, prezzo, vendite, concorrenti e recensioni per verificare se dietro la ricerca esiste una reale domanda di acquisto.

3, padroneggiareil metodo di domanda socratico, attraverso domande approfondite consecutive, risalire dalle opportunità di categoria fino a specifici gruppi di utenti, scenari d'uso e bisogni di prodotto.

4, combinando casi reali di prodotto, rivedere il processo dall'individuazione di segnali di mercato allo sviluppo del prodotto e alla spedizione FBA.

5, imparare come usare l'AI per scoprire vuoti di mercato, analizzare i punti critici degli utenti e selezionare opportunità di prodotto potenziali.

Contenuti del caso:

Il corso mostra una revisione reale del lancio di prodotti, inclusiun tasso di successo nello sviluppo prodotti superiore al 90% in due anni, e casi in cui dalla scoperta del segnale alla spedizione FBA sono serviti solo 4 giorni.

Nota: i dati sopra riportati sono presentazioni di casi del corso e non rappresentano risultati operativi generali.

Risultati della fase:

Selezionare 3 opportunità di prodotto compatibili con le proprie risorse e completare una scheda di approfondimento dell'opportunità.

Modulo tre: pratica con gli Agents - costruisci la tua workstation AI per il business

**Tema del corso:** dopo aver trovato l'opportunità, intorno alla scheda dell'opportunità, ricostruire il modello di business con un approccio AI Native.

Contenuti didattici specifici:

1, comprendere i cinque livelli dell'AI nel business e-commerce:

- AI come strumento
- AI che ristruttura il business
- AI che guida il business
- organizzazione che si auto-evolve
- secondo cervello dell'organizzazione

2, analizzare il caso pratico di Guomin, dal primo **Agent che "ascolta la voce degli utenti"** fino allo sviluppo progressivo di oltre 170 Agents.

3, non fermarsi alla scrittura di prompt, ma esercitarsi a creare il proprioprimo Agent, e redigere una descrizione delle mansioni.

4, analizzare le esigenze di AI agent per diverse posizioni e-commerce, tra cui:

– Agent AI per la selezione prodotti
– Agent per lo sviluppo prodotto
– Agent per la creazione di immagini
– Agent per l'ottimizzazione dei Listing
– Agent per la gestione pubblicitaria
– Agent per la gestione del servizio clienti
– Agent per la revisione del business

5, intorno alle opportunità di mercato selezionate in precedenza, definire responsabilità, flussi di lavoro e obiettivi di business degli Agent chiave.

6, imparare a costruire agenti utilizzando dati di prodotto, informazioni utenti e regole operative, per far partecipare l'AI alle reali operazioni aziendali.

Risultati della fase:

In base al proprio modello di business e ai propri prodotti, costruire la prima versione della workstation di AI Agents.

Modulo quattro: hackathon di gruppo in pratica - risolvere problemi reali con un progetto

**Tema del corso:** scegliere un problema e-commerce reale e mettere davvero in pratica i metodi appresi.

Contenuti didattici specifici:

1, il gruppo si concentra su unutente specifico, un bisogno reale, un problema e-commerce, e determina la direzione di progettazione dell'Agent.

2, integrare modello di business, dati di mercato, valutazione delle opportunità e metodi sugli Agent appresi in precedenza, e completare un progetto concreto.

3, attraverso la collaborazione di squadra, risolvere problemi specifici nella selezione prodotti, nelle operazioni, nell'analisi di business o nell'ottimizzazione dei processi.

4, con il commento dal vivo di Guomin Sam e il voto del pubblico, selezionare i progetti eccellenti.

5, presentare soluzioni Agent eccellenti e apprendere gli approcci di progettazione di business di diversi team.

Risultati della fase:

Ogni gruppo completa un progetto per l'hackathon di Agent; i progetti eccellenti accedono alla presentazione dal vivo.

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Quattro, le nove grandi differenze tra e-commerce AI Native ed e-commerce tradizionale

1, ricerca della domanda

E-commerce AI Native: analisi dei dati 24 ore su 24, per valutare dai numerosi termini di ricerca reali su Amazon i cambiamenti della domanda, l'intento di acquisto degli utenti e le lacune nell'offerta di mercato.

E-commerce tradizionale: si basa principalmente su classifiche ed esperienza dei concorrenti, analizzando parole chiave simili.

2, valutazione della selezione prodotti

E-commerce AI Native: comprendere le informazioni del proprio business e selezionare dalla domanda reale le opportunità di prodotto più adatte a sé.

E-commerce tradizionale: guardare le classifiche di vendita, i concorrenti e le imitazioni, prendendo come riferimento i prodotti di successo dei concorrenti.

3, velocità di sviluppo prodotto

E-commerce AI Native: usare l'AI per aumentare l'efficienza nell'analisi, nello sviluppo e nelle decisioni di prodotto, accorciando il ciclo dal rilevamento al lancio di un nuovo prodotto.

E-commerce tradizionale: lo sviluppo di nuovi prodotti dipende relativamente dall'esperienza manuale e il ciclo di sviluppo è più lungo.

4, prototipazione e supply chain

E-commerce AI Native: prima della prototipazione analizzare le recensioni negative dei concorrenti, così che la prima versione del campione tenga conto in anticipo delle opinioni degli utenti.

E-commerce tradizionale: si valutano i problemi solo dopo aver ricevuto il campione, affidandosi all'esperienza della fabbrica e alla sensazione personale.

5, Listing e immagini

E-commerce AI Native: si individuano i punti di forza direttamente dal feedback degli utenti, utilizzando l'AI per generare testi e proposte grafiche.

E-commerce tradizionale: ci si affida al personale operativo o all'esperienza personale per trovare e descrivere i punti di forza del prodotto.

6, Pubblicità

E-commerce AI Native: dipendenti AI monitorano automaticamente, aiutano ad analizzare i dati pubblicitari e ottimizzano le strategie di.

E-commerce tradizionale: aggiustamento manuale dei prezzi, visualizzazione dei report e regolazione del budget pubblicitario in base all'esperienza.

7, Assistenza clienti e recensioni

E-commerce AI Native: l'AI analizza singolarmente grandi quantità di recensioni dei clienti, riassume le esigenze degli utenti e propone piani di miglioramento.

E-commerce tradizionale: controllo manuale a campione delle recensioni e valutazione dei problemi basata su feedback parziali.

8, Avvio di nuovi business

E-commerce AI Native: analisi settimanale delle direzioni di prodotto e brand, con l'AI che aiuta a formulare piani aziendali.

E-commerce tradizionale: avanzamento mensile di nuovi prodotti e gestione del brand, basandosi principalmente sull'espansione graduale manuale.

9, Accumulo di esperienza

E-commerce AI Native: trasformare l'esperienza gestionale in conoscenze e regole utilizzabili dall'AI per assistere i dipendenti nelle attività lavorative.

E-commerce tradizionale: l'esperienza è per lo più conservata nella mente del titolare o dei dipendenti; i cambiamenti di personale possono influire sulla continuità del business.

Concetto centrale:

Lascia che l'AI comprenda il tuo business e i tuoi utenti, partecipi alla selezione dei prodotti, alle operazioni, all'analisi e alle decisioni, promuovendo l'automazione dei processi di e-commerce e l'aggiornamento dell'efficienza organizzativa.

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V. Principali problemi risolti dal corso

1, **Non sapere quale modello di e-commerce adottare:** valutare risorse e vantaggi per trovare la direzione gestionale adatta.

2, **Selezione dei prodotti basata su sensazioni e mode:** utilizzare termini di ricerca reali e dati di mercato per supportare le decisioni sui prodotti.

3, **Incapacità di determinare le reali esigenze degli utenti:** identificare le opportunità di mercato combinando parole chiave, concorrenti, recensioni e vendite.

4, **Molti strumenti AI ma difficoltà di implementazione:** costruire flussi di lavoro aziendali concreti tramite Agents.

5, **Operazioni di e-commerce troppo dipendenti dal lavoro manuale:** esplorare l'applicazione dell'AI nella selezione dei prodotti, Listing, pubblicità, assistenza clienti e revisione.

6, **Difficoltà ad accumulare esperienza gestionale:** costruire gradualmente capacità gestionali riutilizzabili attraverso la conoscenza AI e le regole aziendali.

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VI. A chi è adatto il corso

1, Titolari di e-commerce che vogliono migliorare l'efficienza con l'AI.

2, Operatori nel settore Amazon e e-commerce transfrontaliero.

3, Imprenditori e-commerce che vogliono imparare la selezione dei prodotti con l'AI.

4, Team aziendali che intendono costruire agenti AI.

5, Gestori che vogliono trasformarsi in e-commerce AI Native.

VII. Cosa si ottiene dopo il corso

1, Padroneggiare il modello di business e-commerce adatto a sé.

2, Imparare a utilizzare l'AI per analizzare le esigenze degli utenti e la selezione dei prodotti.

3, Padroneggiare i metodi di costruzione di AI Agents.

4, Comprendere il flusso completo delle operazioni e-commerce guidate dall'AI.

5, Costruire un banco di lavoro iniziale per il business e-commerce con AI.

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Sintesi del corso:

Il corso principale AI Navigator, attraverso quattro moduli principali - analisi del modello di business, selezione dei prodotti basata su 3 milioni di termini di ricerca reali su Amazon, costruzione di agenti Agents e hackathon di gruppo pratico - aiuta gli studenti a padroneggiare i metodi gestionali chiave dell'e-commerce AI Native, passando dalle tradizionali operazioni manuali all'analisi assistita dall'AI, all'esecuzione automatizzata e alle decisioni aziendali intelligenti.