Kursus Offline AI Navigator Shenzhen September 2026: Operasi E-dagang AI dan Amalan Ejen Pintar, Membina Perniagaan E-dagang AI Native, Membolehkan Setiap Pekerja Memiliki Otak Perniagaan AI Peribadi

**Nama Kursus:** Kursus Besar AI Navigator

**Tema Kursus:** Membina Perniagaan E-dagang AI Native

**Masa Kursus:** 12 September 2026 — 13 September 2026

**Lokasi Kursus:** Shenzhen

**Format Kursus:** Kursus amalan offline 2 hari

**Arah Teras Kursus:** Operasi e-dagang AI, analisis model perniagaan, pemilihan produk AI Amazon, analisis keperluan pengguna, meja kerja perniagaan AI Agents, pembinaan semula perniagaan AI Native.

—

1. Pengenalan Teras Kursus

"Kursus Besar AI Navigator" ialah satu set yang memfokuskanperniagaan e-dagang AI Native dan aplikasi amalan ejen pintar AIkursus latihan offline, bertujuan membantu usahawan e-dagang, pemilik perniagaan dan pasukan operasi menguasai kaedah pengurusan e-dagang baharu era AI.

Kursus berpusat padaanalisis model perniagaan, pemilihan produk tepat AI, penggalian keperluan pengguna sebenar, pembinaan ejen pintar AI Agents, automasi perniagaan perusahaandan kandungan teras lain.

Melalui analisis elemen pengurusan utama seperti produk, rantaian bekalan, trafik, modal dan pasukan, membantu pelajar menilai kelebihan daya saing mereka sendiri dan mencari model pengurusan e-dagang yang sesuai dengan sumber mereka.

Pada masa yang sama, kursus menggabungkan3 juta kata kunci carian sebenar Amazon, ulasan pengguna, data pesaing dan permintaan pasaranuntuk amalan pemilihan produk, mempelajari penggunaan AI untuk menganalisis niat pembelian sebenar pengguna dan menapis produk yang mempunyai peluang pasaran.

Atas dasar ini, seterusnya membinaMeja Kerja Perniagaan AI Agents, meneroka aplikasi sebenar AI dalam pemilihan produk, pembangunan produk, pengoptimuman Listing, penyiaran iklan, penilaian perkhidmatan pelanggan dan semakan semula perniagaan dan lain-lain pautan.

Melaluilatihan amalan empat modul besar dua hari, membantu pelajar menaik taraf daripada pemikiran e-dagang tradisional kepada model pengurusan AI Native, menjadikan AI sebagai pembantu analisis perniagaan dan alat keputusan operasi perusahaan.

—

2. Apakah yang boleh diperoleh dalam pembelajaran dua hari?

1. Kenal pasti model e-dagang yang menguntungkan yang sesuai untuk diri sendiri

Lihat produk, rantaian bekalan, trafik, modal dan pasukan, jelaskan perniagaan ini bergantung pada apa untuk untung, dan AI harus mengutamakan pembesaran kelebihan mana.

2. Membina kaedah dari keperluan pengguna hingga penilaian pemilihan produk

Gunakan data seperti kata kunci carian Amazon, ulasan, pesaing, harga dan jualan untuk menilai keperluan mana yang patut diteruskan menjadi produk.

3. Membina meja kerja perniagaan Agents syarikat

Susun produk, pengguna, data dan peraturan pengurusan pemilik, bina Agents, dan sahkan kaedah ini secara langsung.

—

3. Jadual Kursus Lengkap: Empat Modul Amalan Besar Dua Hari

Modul Satu: Dalam Era AI, Perbesarkan Kelebihan Anda Tanpa Had

**Tema Kursus:** Jangan tergesa-gesa mencari produk, fahami dahulu perniagaan mana yang patut dijalankan.

Kandungan pengajaran khusus:

1. Selesaikan sebelum kelasPenilaian personaliti × sumber × kelebihan, biarkan AI terlebih dahulu memahami keadaan sebenar diri sendiri.

2. Bandingkan model pengurusan e-dagang seperti penyaluran stok, produk berkualiti, POD, rantaian bekalan, jenama, aksesori dan lain-lain, analisis masing-masing bergantung pada apa untuk untung, serta tekanan inventori dan risiko pengurusan.

3. Inventori menyeluruhproduk, rantaian bekalan, trafik, modal, pengalaman dan pasukan, jelaskan kelebihan pengurusan sendiri.

4. Gunakan AI untuk membantu menganalisis sumber peribadi dan peluang pasaran, menilai arah pembangunan e-dagang yang sesuai untuk diri sendiri.

5. Kenal pasti produk popular mana yang sesuai untuk diri sendiri, dan trend mana yang tidak perlu dikejar secara membuta tuli lagi.

Hasil Peringkat:

Kenal pasti kaedah e-dagang dan model pengurusan yang sesuai untuk diri sendiri.

Modul Dua: Amalan Pemilihan Produk AI — Menapis Peluang Milik Anda daripada 3 Juta Keperluan Sebenar

**Tema Kursus:** Setelah model ditetapkan, AI barulah tahu bahagian data mana yang perlu dibaca untuk anda.

Kandungan pengajaran khusus:

1. Panggilan dalam kelas3 juta kata kunci carian sebenar Amazon, saringan awal arah produk yang berkaitan dengan perniagaan e-dagang sendiri.

2, belajar mengelakhalusinasi AI, lengkapkan data kategori, harga, jualan, pesaing dan ulasan untuk mengesahkan sama ada terdapat permintaan pembelian sebenar di sebalik carian.

3, kuasaikaedah penyoalan Sokratik, melalui penyoalan mendalam secara berterusan, jejaki peluang kategori sehingga kepada kumpulan sasaran khusus, senario penggunaan dan keperluan produk.

4, gabungkan kes produk sebenar, semak semula proses daripada penemuan petunjuk pasaran sehingga pembangunan produk dan penghantaran FBA.

5, belajar cara menggunakan AI untuk menemui jurang pasaran, menganalisis titik kesakitan pengguna dan menyaring peluang produk berpotensi.

Kandungan kes:

Kursus memaparkan semakan semula pembukaan produk sebenar, termasukkadar kejayaan pembukaan produk melebihi 90% dalam tempoh dua tahun, daripada penemuan petunjuk sehingga penghantaran FBA hanya mengambil masa 4 hari dan kes-kes lain.

Nota: Data di atas adalah pengenalan kes kursus dan tidak mewakili hasil operasi umum.

Hasil Peringkat:

Saring 3 peluang produk yang sepadan dengan sumber sendiri dan lengkapkan satu kad peluang pendalaman.

Modul Tiga: Amalan Agents - bina meja kerja perniagaan AI anda

**Tema kursus:** Selepas menemui peluang, berdasarkan kad peluang, gunakan pendekatan AI Native untuk membina semula model perniagaan.

Kandungan pengajaran khusus:

1, fahami lima peringkat AI dalam perniagaan e-dagang:

- AI sebagai alat
- AI membina semula perniagaan
- AI memacu perniagaan
- Organisasi berkembang sendiri
- Otak kedua organisasi

2, huraikan kes amalan Guomin daripada **Agent pertama yang "mendengar suara pengguna"** berkembang secara berperingkat kepada lebih 170 Agents.

3, bukan sekadar menulis prompt, tetapi berlatih menciptaAgent pertama sendiri, dan menulis satu dokumen penerangan jawatan.

4, analisis keperluan AI agent untuk pelbagai jawatan e-dagang, merangkumi:

– AI Agent pemilihan produk
– Agent pembangunan produk
– Agent pembuatan imej
– Agent pengoptimuman Listing
– Agent penyiaran iklan
– Agent pengurusan perkhidmatan pelanggan
– Agent semakan semula perniagaan

5, berdasarkan peluang pasaran yang dipilih sebelum ini, tentukan tanggungjawab, aliran kerja dan sasaran perniagaan Agent utama.

6, belajar menggunakan data produk, maklumat pengguna dan peraturan perniagaan untuk membina agent, supaya AI menyertai operasi sebenar perusahaan.

Hasil Peringkat:

Berdasarkan model perniagaan dan produk sendiri, bina versi pertama meja kerja AI Agents.

Modul Empat: Amalan hackathon kumpulan - selesaikan masalah sebenar dengan karya

**Tema kursus:** Pilih satu masalah e-dagang sebenar dan gunakan sepenuhnya kaedah yang dipelajari sebelum ini.

Kandungan pengajaran khusus:

1, kumpulan berdasarkan satupengguna khusus, satu keperluan sebenar, satu masalah e-dagang, tentukan arah reka bentuk Agent.

2, gabungkan model perniagaan, data pasaran, penilaian peluang dan kaedah Agent yang dipelajari sebelum ini untuk menyiapkan karya sebenar.

3, melalui kerjasama pasukan, selesaikan masalah khusus dalam pemilihan produk, operasi, analisis perniagaan atau pengoptimuman proses.

4, Guomin Sam memberi ulasan secara langsung, penonton mengambil bahagian dalam pengundian dan memilih karya cemerlang.

5, paparkan penyelesaian Agent cemerlang dan pelajari idea reka bentuk perniagaan pasukan berbeza.

Hasil Peringkat:

Setiap kumpulan menyiapkan satu karya hackathon Agent, karya cemerlang memasuki persembahan langsung.

—

Empat, sembilan perbezaan antara e-dagang AI Native dan e-dagang tradisional

1, kajian keperluan

E-dagang AI Native: menganalisis data 24 jam, menentukan perubahan permintaan, niat pembelian pengguna dan jurang bekalan pasaran daripada banyak kata carian sebenar Amazon.

E-dagang tradisional: bergantung terutamanya pada senarai kedudukan dan pengalaman rakan industri, menganalisis sekitar kata kunci serupa.

2, penilaian pemilihan produk

E-dagang AI Native: memahami maklumat perniagaan sendiri, menyaring peluang produk yang lebih sesuai daripada permintaan sebenar.

E-dagang tradisional: melihat senarai jualan, pesaing dan keadaan peniruan produk, merujuk produk menguntungkan rakan industri.

3, kelajuan pembukaan produk

E-dagang AI Native: menggunakan AI untuk meningkatkan kecekapan analisis produk, pembangunan dan keputusan, memendekkan kitaran produk baharu daripada penemuan sehingga pelancaran.

E-dagang tradisional: pembangunan produk baharu agak bergantung pada pengalaman manual, kitaran pembangunan lebih panjang.

4, sampel dan rantaian bekalan

E-dagang AI Native: sebelum membuat sampel, analisis ulasan negatif pesaing terlebih dahulu, supaya sampel versi pertama merujuk pendapat pengguna lebih awal.

E-dagang tradisional: menilai masalah selepas menerima sampel, bergantung pada pengalaman kilang dan rasa peribadi.

5, Penyenaraian dan Imej

E-dagang AI Native: menggali titik jualan terus daripada maklum balas pengguna, menggunakan AI untuk membantu menghasilkan salinan dan penyelesaian imej.

E-dagang tradisional: bergantung pada kakitangan operasi atau pengalaman peribadi untuk mencari dan menerangkan titik jualan produk.

6, Pengiklanan

E-dagang AI Native: pekerja AI memantau secara automatik, membantu menganalisis data iklan dan mengoptimumkan strategi pengiklanan.

E-dagang tradisional: pelarasan harga manual, menyemak laporan, melaraskan bajet iklan berdasarkan pengalaman.

7, Perkhidmatan Pelanggan dan Ulasan

E-dagang AI Native: menganalisis sejumlah besar ulasan pelanggan satu demi satu melalui AI, merumuskan keperluan pengguna dan mencadangkan pelan penambahbaikan.

E-dagang tradisional: bergantung pada pemeriksaan manual ulasan, menilai masalah berdasarkan sebahagian maklum balas.

8, Permulaan Perniagaan Baru

E-dagang AI Native: menganalisis arah produk dan jenama setiap minggu, menggunakan AI untuk membantu merancang pelan perniagaan.

E-dagang tradisional: memajukan produk baharu dan operasi jenama setiap bulan, bergantung terutamanya pada pengembangan manual secara beransur-ansur.

9, Pemendapan Pengalaman

E-dagang AI Native: menukar pengalaman perniagaan kepada pengetahuan dan peraturan yang boleh dipanggil oleh AI, membantu pekerja menyelesaikan kerja perniagaan.

E-dagang tradisional: pengalaman lebih banyak disimpan dalam fikiran bos atau pekerja individu, perubahan kakitangan mungkin menjejaskan kesinambungan perniagaan.

Konsep teras:

Biarkan AI memahami perniagaan dan pengguna anda, biarkan AI mengambil bahagian dalam pemilihan produk, operasi, analisis dan keputusan, memacu automasi proses perniagaan e-dagang dan peningkatan kecekapan organisasi.

—

Lima, Masalah utama yang diselesaikan oleh kursus

1, **Tidak tahu model e-dagang yang perlu dijalankan:** Cari arah perniagaan yang sesuai melalui penilaian sumber dan kelebihan.

2, **Pemilihan produk bergantung pada perasaan dan ikut trend:** Gunakan kata carian sebenar dan data pasaran untuk membantu keputusan produk.

3, **Tidak dapat menilai keperluan sebenar pengguna:** Gabungkan kata kunci, pesaing, ulasan dan jualan untuk mengenal pasti peluang pasaran.

4, **Banyak alat AI tetapi tidak tahu melaksanakannya:** Bina aliran kerja perniagaan khusus melalui Agents.

5, **Operasi e-dagang terlalu bergantung pada tenaga manusia:** Terokai aplikasi AI dalam pemilihan produk, Penyenaraian, iklan, perkhidmatan pelanggan dan semakan semula.

6, **Pengalaman operasi perniagaan sukar dimendapkan:** Melalui pembinaan pengetahuan AI dan peraturan perniagaan, kumpulkan secara beransur-ansur keupayaan perniagaan yang boleh diguna semula.

—

Enam, Kumpulan sasaran pembelajaran

1, Pemilik e-dagang yang ingin meningkatkan kecekapan dengan AI.

2, Kakitangan operasi yang terlibat dalam Amazon dan e-dagang rentas sempadan.

3, Usahawan e-dagang yang ingin belajar pemilihan produk AI.

4, Pasukan perusahaan yang bersedia membina agen AI.

5, Pengendali yang ingin beralih kepada e-dagang AI Native.

Tujuh, Hasil pembelajaran

1, Kuasai model perniagaan e-dagang yang sesuai untuk diri sendiri.

2, Pelajari cara menggunakan AI untuk menganalisis keperluan pengguna dan pemilihan produk.

3, Kuasai kaedah pembinaan agen AI Agents.

4, Fahami aliran lengkap operasi e-dagang yang dipacu AI.

5, Bina meja kerja perniagaan e-dagang AI awal.

—

Ringkasan teras kursus:

Kursus besar AI Navigator membantu pelajar menguasai kaedah operasi teras e-dagang AI Native melalui empat modul utama: analisis model perniagaan, pemilihan produk daripada 3 juta kata carian sebenar Amazon, pembinaan agen Agents dan praktikal hackathon kumpulan, beralih daripada operasi manual tradisional kepada analisis bantuan AI, pelaksanaan automatik dan keputusan perniagaan pintar.