Khóa học trực tiếp tại Thâm Quyến tháng 9 năm 2026 của AI Hàng Hải Gia: Vận hành thương mại điện tử AI và thực chiến tác nhân thông minh, xây dựng nghiệp vụ thương mại điện tử AI Native, giúp mỗi nhân

**Tên khóa học:** Khóa học lớn AI Hàng Hải Gia

**Chủ đề khóa học:** Xây dựng nghiệp vụ thương mại điện tử AI Native

**Thời gian khóa học:** Từ ngày 12 tháng 9 đến ngày 13 tháng 9 năm 2026

**Địa điểm khóa học:** Thâm Quyến

**Hình thức khóa học:** Khóa học thực chiến trực tiếp 2 ngày

**Hướng cốt lõi của khóa học:** Vận hành thương mại điện tử AI, phân tích mô hình kinh doanh, chọn sản phẩm AI trên Amazon, phân tích nhu cầu người dùng, bàn làm việc nghiệp vụ AI Agents, tái cấu trúc nghiệp vụ AI Native.

—

I. Giới thiệu cốt lõi khóa học

"Khóa học lớn AI Hàng Hải Gia" là một bộ tập trung vàonghiệp vụ thương mại điện tử AI Native và ứng dụng thực chiến tác nhân thông minh AIkhóa đào tạo trực tiếp, nhằm giúp nhà khởi nghiệp thương mại điện tử, chủ doanh nghiệp và đội ngũ vận hành nắm vững phương pháp kinh doanh thương mại điện tử kiểu mới trong thời đại AI.

Khóa học xoay quanhphân tích mô hình kinh doanh, chọn sản phẩm chính xác bằng AI, khai thác nhu cầu người dùng thực sự, xây dựng tác nhân thông minh AI Agents, tự động hóa nghiệp vụ doanh nghiệpvà các nội dung cốt lõi khác.

Thông qua phân tích các yếu tố kinh doanh then chốt như sản phẩm, chuỗi cung ứng, lưu lượng, vốn và đội ngũ, giúp học viên đánh giá lợi thế cạnh tranh của mình, tìm ra mô hình kinh doanh thương mại điện tử phù hợp với nguồn lực của bản thân.

Đồng thời, khóa học kết hợp300 vạn từ khóa tìm kiếm thực tế trên Amazon, đánh giá người dùng, dữ liệu đối thủ cạnh tranh và nhu cầu thị trườngđể thực chiến chọn sản phẩm, học cách sử dụng AI phân tích ý định mua hàng thực sự của người dùng, sàng lọc sản phẩm có cơ hội thị trường.

Trên cơ sở đó, tiếp tục xây dựngbàn làm việc nghiệp vụ AI Agents, khám phá ứng dụng thực tế của AI trong các khâu như chọn sản phẩm, phát triển sản phẩm, tối ưu Listing, chạy quảng cáo, đánh giá chăm sóc khách hàng và tổng kết nghiệp vụ.

Thông quahuấn luyện thực chiến bốn mô-đun trong hai ngày, giúp học viên nâng cấp từ tư duy thương mại điện tử truyền thống lên mô hình kinh doanh AI Native, biến AI thành trợ lý phân tích nghiệp vụ và công cụ ra quyết định vận hành của doanh nghiệp.

—

II. Hai ngày học tập có thể đạt được gì?

1. Tìm đúng mô hình kiếm tiền thương mại điện tử phù hợp với bản thân

Xem sản phẩm, chuỗi cung ứng, lưu lượng, vốn và đội ngũ, xác định việc kinh doanh này kiếm tiền nhờ đâu, và AI nên ưu tiên phóng đại lợi thế nào.

2. Xây dựng phương pháp từ nhu cầu người dùng đến đánh giá chọn sản phẩm

Sử dụng dữ liệu từ khóa tìm kiếm, đánh giá, đối thủ cạnh tranh, giá cả và doanh số trên Amazon để đánh giá nhu cầu nào đáng tiếp tục phát triển thành sản phẩm.

3. Xây dựng bàn làm việc nghiệp vụ Agents của công ty

Sắp xếp quy tắc kinh doanh của sản phẩm, người dùng, dữ liệu và ông chủ, xây dựng Agents và xác minh phương pháp này tại chỗ.

—

III. Lịch trình khóa học đầy đủ: hai ngày bốn mô-đun thực chiến

Mô-đun 1: Trong thời đại AI, phóng đại vô hạn lợi thế của bạn

**Chủ đề khóa học:** Đừng vội tìm sản phẩm, trước tiên hãy làm rõ nên làm việc kinh doanh nào.

Nội dung giảng dạy cụ thể:

1. Hoàn thành trước khóa họcđánh giá tính cách × nguồn lực × lợi thế, để AI trước tiên hiểu tình hình thực tế của bản thân.

2. Đối chiếu các mô hình kinh doanh thương mại điện tử như bán hàng loạt, sản phẩm cao cấp, POD, chuỗi cung ứng, thương hiệu, phụ kiện, phân tích chúng kiếm tiền nhờ đâu, cũng như áp lực tồn kho và rủi ro kinh doanh.

3. Kiểm kê toàn diệnsản phẩm, chuỗi cung ứng, lưu lượng, vốn, kinh nghiệm và đội ngũ, làm rõ lợi thế kinh doanh của bản thân.

4. Sử dụng AI hỗ trợ phân tích nguồn lực cá nhân và cơ hội thị trường, đánh giá hướng phát triển thương mại điện tử phù hợp với bản thân.

5. Nhìn rõ sản phẩm hot nào phù hợp với mình, xu hướng nào có thể không cần đuổi theo mù quáng nữa.

Kết quả giai đoạn:

Tìm đúng chiến thuật thương mại điện tử và mô hình kinh doanh phù hợp với bản thân.

Mô-đun 2: Thực chiến chọn sản phẩm bằng AI - từ 300 vạn nhu cầu thực tế, sàng lọc cơ hội thuộc về bạn

**Chủ đề khóa học:** Mô hình đã định, AI mới biết nên đọc phần dữ liệu nào thay bạn.

Nội dung giảng dạy cụ thể:

1. Gọi trong lớp học300 vạn từ khóa tìm kiếm thực tế trên Amazon, sàng lọc sơ bộ các hướng sản phẩm liên quan đến hoạt động kinh doanh thương mại điện tử của bản thân.

2. Học cách tránhảo giác AI, bổ sung dữ liệu ngành hàng, giá cả, lượng bán, đối thủ cạnh tranh và đánh giá để xác minh liệu đằng sau tìm kiếm có tồn tại nhu cầu mua hàng thực sự hay không.

3. Nắm vữngphương pháp đặt câu hỏi kiểu Socrates, thông qua đặt câu hỏi liên tục và sâu hơn, truy vết từ cơ hội ngành hàng đến nhóm người cụ thể, bối cảnh sử dụng và nhu cầu sản phẩm.

4. Kết hợp các ca sản phẩm thực tế, tổng kết lại quy trình từ phát hiện manh mối thị trường đến phát triển sản phẩm, gửi hàng FBA.

5. Học cách tận dụng AI để phát hiện khoảng trống thị trường, phân tích nỗi đau của người dùng, sàng lọc cơ hội sản phẩm có tiềm năng.

Nội dung ca học:

Khóa học trình bày việc tổng kết mở sản phẩm thực tế, bao gồmtỷ lệ thành công mở sản phẩm trong hai năm vượt 90%, từ phát hiện manh mối đến gửi hàng FBA chỉ mất 4 ngày và các ca khác.

Lưu ý: các dữ liệu trên là giới thiệu ca học của khóa, không đại diện cho kết quả kinh doanh phổ biến.

Kết quả giai đoạn:

Sàng lọc ra 3 cơ hội sản phẩm phù hợp với nguồn lực của bản thân, và hoàn thành một thẻ khai thác cơ hội chuyên sâu.

Mô-đun 3: Thực hành Agents - dựng bàn làm việc kinh doanh AI của bạn

**Chủ đề khóa học:** Sau khi tìm được cơ hội, xoay quanh thẻ cơ hội, dùng tư duy AI Native để tái cấu trúc lại mô hình kinh doanh.

Nội dung giảng dạy cụ thể:

1. Hiểu năm cấp độ của AI trong hoạt động thương mại điện tử:

- AI như một công cụ
- AI tái cấu trúc nghiệp vụ
- AI dẫn dắt nghiệp vụ
- Tổ chức tự tiến hóa
- Bộ não thứ hai của tổ chức

2. Phân tích ca thực tế của Guomin từ **Agent đầu tiên \"lắng nghe tiếng nói người dùng\"**, phát triển dần thành hơn 170 Agents.

3. Không chỉ dừng ở việc viết prompt, mà luyện tập tạoAgent đầu tiêncủa bản thân, và viết một bản mô tả công việc.

4. Phân tích nhu cầu AI của các vị trí thương mại điện tử khác nhau, bao gồm:

– Agent chọn sản phẩm AI
– Agent phát triển sản phẩm
– Agent làm hình ảnh
– Agent tối ưu Listing
– Agent chạy quảng cáo
– Agent quản lý chăm sóc khách hàng
– Agent tổng kết nghiệp vụ

5. Xoay quanh cơ hội thị trường đã chọn ở trên, xác định trách nhiệm, quy trình làm việc và mục tiêu nghiệp vụ của các Agent then chốt.

6. Học cách tận dụng dữ liệu sản phẩm, thông tin người dùng và quy tắc kinh doanh để xây dựng, để AI tham gia vận hành thực tế của doanh nghiệp.

Kết quả giai đoạn:

Dựa trên mô hình kinh doanh và sản phẩm của bản thân, dựng phiên bản đầu tiên của bàn làm việc AI Agents.

Mô-đun 4: Thực chiến hackathon nhóm - dùng tác phẩm giải quyết vấn đề thật

**Chủ đề khóa học:** Chọn một vấn đề thương mại điện tử thực tế, thực sự vận dụng các phương pháp đã học ở trên.

Nội dung giảng dạy cụ thể:

1. Nhóm xoay quanh mộtngười dùng cụ thể, một nhu cầu thực tế, một vấn đề thương mại điện tử, xác định hướng thiết kế Agent.

2. Tích hợp mô hình kinh doanh, dữ liệu thị trường, đánh giá cơ hội và phương pháp Agent đã học, hoàn thành tác phẩm thực tế.

3. Thông qua hợp tác nhóm, giải quyết các vấn đề cụ thể trong chọn sản phẩm, vận hành, phân tích nghiệp vụ hoặc tối ưu quy trình.

4. Do Guomin Sam nhận xét tại chỗ, khán giả tham gia bình chọn, đánh giá tác phẩm xuất sắc.

5. Trình bày giải pháp Agent xuất sắc, học hỏi tư duy thiết kế nghiệp vụ của các nhóm khác nhau.

Kết quả giai đoạn:

Mỗi nhóm hoàn thành một tác phẩm hackathon Agent, tác phẩm xuất sắc bước vào trình diễn tại chỗ.

—

Bốn, chín khác biệt lớn giữa thương mại điện tử AI Native và thương mại điện tử truyền thống

1. Nghiên cứu nhu cầu

Thương mại điện tử AI Native: Phân tích dữ liệu 24 giờ, từ lượng lớn từ khóa tìm kiếm thực tế trên Amazon để phán đoán thay đổi nhu cầu, ý định mua hàng của người dùng và khoảng trống nguồn cung thị trường.

Thương mại điện tử truyền thống: Chủ yếu dựa vào bảng xếp hạng và kinh nghiệm đồng nghiệp, phân tích xoay quanh các từ khóa tương tự.

2. Phán đoán chọn sản phẩm

Thương mại điện tử AI Native: Hiểu thông tin nghiệp vụ của bản thân, từ nhu cầu thực tế sàng lọc cơ hội sản phẩm phù hợp hơn với mình.

Thương mại điện tử truyền thống: Xem bảng xếp hạng lượng bán, đối thủ cạnh tranh và tình hình theo mẫu, tham khảo sản phẩm kiếm tiền của đồng nghiệp.

3. Tốc độ mở sản phẩm

Thương mại điện tử AI Native: Tận dụng AI nâng cao hiệu quả phân tích sản phẩm, phát triển và ra quyết định, rút ngắn chu kỳ từ phát hiện đến lên kệ của sản phẩm mới.

Thương mại điện tử truyền thống: Phát triển sản phẩm mới tương đối phụ thuộc kinh nghiệm thủ công, chu kỳ phát triển dài hơn.

4. Làm mẫu và chuỗi cung ứng

Thương mại điện tử AI Native: Trước khi làm mẫu, phân tích đánh giá tiêu cực của đối thủ cạnh tranh trước, để mẫu đầu tiên tham khảo ý kiến người dùng từ sớm.

Thương mại điện tử truyền thống: đánh giá vấn đề sau khi nhận mẫu, phụ thuộc vào kinh nghiệm nhà máy và cảm nhận cá nhân.

5, Listing và hình ảnh

Thương mại điện tử AI Native: trực tiếp khai thác điểm bán từ phản hồi người dùng, dùng AI hỗ trợ tạo nội dung và phương án hình ảnh.

Thương mại điện tử truyền thống: dựa vào nhân viên vận hành hoặc kinh nghiệm cá nhân để tìm và mô tả điểm bán sản phẩm.

6, Chạy quảng cáo

Thương mại điện tử AI Native: nhân viên AI tự động theo dõi, hỗ trợ phân tích dữ liệu quảng cáo và tối ưu chiến lược chạy quảng cáo.

Thương mại điện tử truyền thống: điều chỉnh giá thủ công, xem báo cáo, điều chỉnh ngân sách quảng cáo dựa trên kinh nghiệm.

7, Chăm sóc khách hàng và đánh giá

Thương mại điện tử AI Native: dùng AI phân tích từng đánh giá số lượng lớn của khách hàng, tổng hợp nhu cầu người dùng và đề xuất phương án cải tiến.

Thương mại điện tử truyền thống: dựa vào kiểm tra đánh giá thủ công, đánh giá vấn đề dựa trên một phần phản hồi.

8, Khởi động dự án kinh doanh mới

Thương mại điện tử AI Native: phân tích hướng sản phẩm và thương hiệu theo tuần, dùng AI hỗ trợ lập kế hoạch kinh doanh.

Thương mại điện tử truyền thống: thúc đẩy sản phẩm mới và vận hành thương hiệu theo tháng, chủ yếu dựa vào mở rộng thủ công từng bước.

9, Tích lũy kinh nghiệm

Thương mại điện tử AI Native: chuyển kinh nghiệm kinh doanh thành tri thức và quy tắc mà AI có thể gọi dùng, hỗ trợ nhân viên hoàn thành công việc kinh doanh.

Thương mại điện tử truyền thống: kinh nghiệm chủ yếu lưu trong đầu ông chủ hoặc nhân viên, thay đổi nhân sự có thể ảnh hưởng đến tính liên tục của kinh doanh.

Triết lý cốt lõi:

Để AI hiểu việc kinh doanh và người dùng của bạn, để AI tham gia chọn sản phẩm, vận hành, phân tích và ra quyết định, thúc đẩy tự động hóa quy trình kinh doanh thương mại điện tử và nâng cấp hiệu quả tổ chức.

—

Năm, Các vấn đề chính khóa học giải quyết

1, **Không biết nên làm mô hình thương mại điện tử nào:** đánh giá nguồn lực và lợi thế để tìm hướng kinh doanh phù hợp với bản thân.

2, **Chọn sản phẩm dựa vào cảm giác và xu hướng:** dùng từ khóa tìm kiếm thực tế và dữ liệu thị trường hỗ trợ quyết định sản phẩm.

3, **Không thể đánh giá nhu cầu thực sự của người dùng:** kết hợp từ khóa, đối thủ, đánh giá và doanh số để nhận diện cơ hội thị trường.

4, **Có nhiều công cụ AI nhưng không biết triển khai:** xây dựng quy trình công việc kinh doanh cụ thể thông qua Agents.

5, **Vận hành thương mại điện tử phụ thuộc quá nhiều vào thủ công:** khám phá ứng dụng AI trong chọn sản phẩm, Listing, quảng cáo, chăm sóc khách hàng và tổng kết.

6, **Kinh nghiệm kinh doanh của doanh nghiệp khó tích lũy:** thông qua xây dựng tri thức AI và quy tắc kinh doanh, từng bước tích lũy năng lực kinh doanh có thể tái sử dụng.

—

Sáu, Đối tượng phù hợp để học

1, Ông chủ thương mại điện tử muốn dùng AI nâng cao hiệu quả.

2, Nhân viên vận hành làm Amazon và thương mại điện tử xuyên biên giới.

3, Nhà khởi nghiệp thương mại điện tử muốn học chọn sản phẩm bằng AI.

4, Đội ngũ doanh nghiệp chuẩn bị xây dựng AI Agent.

5, Người kinh doanh muốn chuyển đổi sang thương mại điện tử AI Native.

Bảy, Thu hoạch sau khi học

1, Nắm vững mô hình kinh doanh thương mại điện tử phù hợp với bản thân.

2, Học cách dùng AI phân tích nhu cầu người dùng và chọn sản phẩm.

3, Nắm vững phương pháp xây dựng AI Agents.

4, Hiểu quy trình hoàn chỉnh vận hành thương mại điện tử do AI dẫn dắt.

5, Xây dựng bàn làm việc kinh doanh thương mại điện tử AI sơ bộ.

—

Tóm tắt cốt lõi khóa học:

Khóa học lớn AI Navigator thông qua bốn mô-đun chính: phân tích mô hình kinh doanh, chọn sản phẩm bằng 3 triệu từ khóa tìm kiếm thật trên Amazon, xây dựng Agents và thực chiến hackathon nhóm, giúp học viên nắm vững phương pháp kinh doanh cốt lõi của thương mại điện tử AI Native, từ vận hành thủ công truyền thống chuyển sang phân tích hỗ trợ AI, thực thi tự động hóa và ra quyết định kinh doanh thông minh.