AI大模型赋能B2B营销应用实战-客户版

面向B2B市场、销售、售前、解决方案、渠道与管理团队的高强度实战课

课程定位  这不是一门讲概念的AI通识课，而是一门把AI大模型真正带进B2B营销增长流程的实战训练。课程围绕线索获取、客户洞察、内容生产、销售转化、方案制作、标书响应、经营分析和GEO获客，用“演示-讲解-实践-反馈-提炼”的方式，让学员在两天内完成从会用AI、会选工具、会做业务产出，到能规划团队级落地的跨越。

总结

《AI大模型赋能B2B营销应用实战》的价值，不在于让学员记住多少AI概念，而在于让企业快速建立一套能被市场、销售、售前、商务和管理团队理解、使用和复用的AI营销工作方法。课程结束后，学员能更清楚地知道：什么营销场景该用AI、该选什么工具、该如何下指令、如何把企业知识接入AI、如何用AI完成客户分析和方案制作，以及如何把个人效率工具进一步升级为团队级营销能力。

这是一门面向B2B企业真实增长任务的AI实战课：业务导向、场景完整、方法可复制、过程可演示、结果可交付。

让学员掌握提示词、模型选型、营销内容生产、RAG知识库、客情分析、经营数据分析、标书制作和GEO获客的核心方法。

课程成果

每位学员至少带走一套B2B营销提示词模板、一份AI工具选型表、一份营销知识库搭建清单、一份客户分析模板、一份标书响应SOP、一张GEO内容矩阵，以及一份30天AI营销落地路线图。

建议形式

2天线下或线上实战工作坊，建议每班30-60人；学员自带电脑，现场使用真实岗位任务或脱敏样例材料完成练习。

二、课程设计逻辑

课程按照B2B营销团队的真实工作路径重新组织：先建立AI营销全景认知，再解决“选什么模型、怎么下指令”，随后进入内容生产、知识库助理、客户分析、数据决策、标书制作和GEO获客等高频业务场景，最后沉淀为团队可复制的AI营销落地路线图。

先建立业务全景：让学员看清AI能够介入B2B营销、销售、售前和客户成功的哪些关键环节。

再建立工具与提示词能力：让学员知道不同模型适合什么任务，并能稳定指挥AI输出专业结果。

随后进入高频产出场景：围绕内容、知识库、客情、数据、标书和GEO，完成可直接带走的业务作品。

最后推动组织级落地：把个人效率工具升级为团队模板、知识资产、工作流和30天行动计划。

三、模块详细大纲

模块一｜AI大模型在B2B营销全流程中的应用全景

客户价值：让学员从“AI只能写文案”的单点认知，升级为“AI可以系统赋能获客、培育、转化、方案和客户成功”的业务认知。

课堂内容

B2B营销常见痛点拆解：线索少、转化低、客户资料散、销售打法不统一、方案制作慢。

AI在市场研究、线索培育、客户画像、商机判断、销售陪练、方案支持和客户成功中的应用地图。

从个人提效到团队流程：哪些场景适合先试点，哪些场景需要知识库、数据和权限配套。

营销场景优先级判断：价值、频次、数据可得性、风险边界和落地难度。

实战任务

围绕企业真实营销链路，梳理3-5个最值得优先落地的AI应用场景。

完成一张“B2B营销AI应用优先级矩阵”。

可交付成果：AI营销应用全景图、营销场景优先级矩阵、团队AI应用切入点清单。

模块二｜国内vs海外大模型解析与营销场景选型

客户价值：让学员知道不同模型和工具各擅长什么，不再盲目追热点，而是按业务任务选择合适组合。

课堂内容

国内外主流大模型与工具盘点：ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、通义千问、Kimi、文心、豆包等。

内容创作、资料研究、数据分析、知识库问答、海外营销、办公协作等任务的选型逻辑。

B2B营销团队的AI工具箱配置：市场、销售、售前、商务和管理者分别怎么用。

实战任务

用一张企业任务清单，为不同岗位匹配模型与工具组合。

完成“我的B2B营销岗位AI工具箱”现场配置。

可交付成果：国内外大模型选型表、营销应用场景匹配清单、岗位AI工具箱建议。

模块三｜黑塞提示词法则与B2B营销内容生产

客户价值：让AI从“泛泛而谈的聊天工具”变成可控、稳定、专业的营销内容生产助手。

课堂内容

HESSE黑塞提示词法则：目标清晰、证据充分、结构明确、风格匹配、结果可评估。

B2B高频内容框架：AIDA、PAS、FABE、SPIN、金字塔结构、客户案例结构和行业报告结构。

提示词常见问题修复：空泛、跑题、过度承诺、行业感不足、内容不可落地。

实战任务

将同一营销任务分别用普通提问和黑塞法则生成结果，对比质量差异。

学员带入自己的产品或客户场景，打磨一套可复用营销提示词。

可交付成果：黑塞提示词模板库、销售开发信、客户案例大纲、异议应对话术和解决方案初稿。

模块四｜RAG营销知识库与AI销售/方案助理

客户价值：帮助企业从“个人使用AI”升级到“组织级使用AI”，让AI真正理解企业产品、案例、方案和销售经验。

课堂内容

RAG的业务解释：把企业文档、产品资料、案例、FAQ、标书和竞品信息接入AI。

营销知识库资料整理方法：公开资料、内部资料、敏感资料、禁止上传资料四级管理。

销售助理、产品助理、竞品助理、方案助理和标书助理的角色定义与提示词设计。

回答质量控制：来源引用、事实核验、权限边界、人工复核和迭代维护。

实战任务

基于样例企业资料搭建一个小型营销知识库目录。

设计一个可演示的销售/方案AI助理原型，验证回答是否可追溯、可复用。

可交付成果：营销RAG知识库搭建清单、销售AI助理蓝图、产品/方案助理提示词。

模块五｜客情分析与生意参谋智能体

客户价值：让销售从“凭感觉推进客户”升级为“基于信息、逻辑和策略推进客户”。

课堂内容

目标客户研究：企业背景、行业压力、业务模式、采购动机和潜在痛点。

客户地图：决策人、影响人、使用人、反对者和外部顾问的角色判断。

商机推进策略：拜访问题、价值主张、竞争态势、异议预判和下一步行动。

生意参谋智能体：拜访准备、纪要整理、客情复盘、攻防话术和推进计划生成。

实战任务

选择一个目标客户，完成客户背景和痛点假设分析。

生成一份关键人地图、拜访提问清单和下一步商机推进建议。

可交付成果：目标客户客情分析报告、关键人地图、拜访提纲、竞争态势分析和推进建议。

模块六｜AI数据分析与营销经营决策

客户价值：帮助业务管理者从“看报表”升级到“用AI找问题、做判断、定策略”。

课堂内容

线索、商机、成交、CRM、客户分层、渠道费用和市场活动数据的分析思路。

销售漏斗诊断：线索来源质量、行业转化率、阶段流失、成交周期和复购机会。

AI辅助经营分析报告：问题识别、原因假设、策略建议、行动计划和复盘指标。

数据使用边界：口径统一、脱敏处理、假设声明、结论可信度和人工校验。

实战任务

使用样例营销/销售数据完成一次从取数到管理建议的分析演练。

搭建一张B2B营销经营分析看板框架。

可交付成果：线索质量分析、销售漏斗诊断、客户优先级排序、营销经营分析看板框架。

模块七｜AI标书制作与方案响应实战

客户价值：让投标和售前团队从“从零写标书”升级到“AI生成初稿，人负责判断、优化和定稿”。

课堂内容

招标文件快速解析：资格要求、评分标准、关键响应点、偏离项和风险条款。

投标响应矩阵：评分点、响应内容、证明材料、责任人和完成状态。

技术方案、商务方案、服务方案、实施计划和差异化优势表达的初稿生成。

标书质量控制：事实准确性、格式要求、合规边界、评分点覆盖和人工复核。

实战任务

基于样例招标片段，提取评分点并生成响应矩阵。

生成技术方案或服务方案章节初稿，并做一轮评分点匹配优化。

可交付成果：招标文件解析表、评分点响应矩阵、技术/商务方案初稿、风险条款检查清单。

模块八｜GEO生成式引擎优化与AI获客

客户价值：帮助企业提前布局生成式AI时代的新流量入口，让内容成为长期获客资产。

课堂内容

GEO与SEO的差异：从被搜索引擎收录，到被AI理解、引用和推荐。

B2B内容资产建设：行业问题库、客户选型问题库、产品能力解释库和客户案例问答库。

适配AI搜索的内容写法：清晰定义、可验证事实、结构化问答、案例证据和专家信号。

实战任务

围绕一个产品或行业，生成一组客户高频问题和专业回答。

设计企业GEO内容矩阵，并形成30天内容落地计划。

可交付成果：行业高频问题库、客户选型问题库、产品能力解释库、客户案例问答库、GEO内容矩阵。

四、2天课程安排

第 一天：建立AI营销认知，掌握内容生产与知识库助理

时间

模块

核心训练内容

现场产出

09:00-09:30

开场诊断

B2B营销痛点识别、学员AI应用现状自评、课程目标对齐。

AI营销应用现状自评表

09:30-10:45

模块一

AI营销应用全景、营销场景优先级判断、团队切入点梳理。

营销场景优先级矩阵

11:00-12:00

模块二

国内外模型能力差异、场景化选型、岗位AI工具箱配置。

模型选型决策表

13:30-15:15

模块三

黑塞提示词法则、营销内容生成、销售话术和客户案例打磨。

营销提示词模板包

15:30-17:30

模块四

RAG知识库、销售/方案/标书AI助理设计、资料分级管理。

营销AI助理蓝图

第二天：客户分析、经营决策、标书制作与GEO获客

时间

模块

核心训练内容

现场产出

09:00-10:30

模块五

目标客户研究、关键人地图、痛点假设、拜访问题和推进策略。

客情分析报告

10:45-12:00

模块六

线索、CRM、销售漏斗和营销经营数据分析，形成管理建议。

经营分析看板框架

13:30-15:00

模块七

招标文件解析、评分点提取、响应矩阵和方案章节初稿。

标书响应框架

15:15-16:45

模块八

GEO内容资产规划、AI搜索适配内容、30天内容矩阵。

GEO内容矩阵

16:45-17:30

结业工作坊

围绕真实产品或客户，整合两天成果，形成AI赋能B2B营销作战方案。

30天AI营销落地路线图

五、授课实施方式

五步训练闭环  每个模块统一采用“演示-讲解-实践-反馈-提炼”：先让学员看到AI能做出什么，再解释关键方法；随后立刻用真实任务练习，讲师现场点评和纠偏，最后沉淀成可复用模板、清单或工作流。

演示：讲师用B2B市场、销售、售前、标书和客户经营案例现场生成结果，让客户直观看到能力边界和价值。

讲解：只讲业务人员必须理解的方法，不陷入算法、参数和工程细节。

实践：学员使用自己的岗位任务或课程样例材料进行练习。

反馈：讲师围绕结果质量、提示词、工具选择、事实校验和合规边界给出即时修改建议。

提炼：每个模块沉淀一份可带走的模板、清单或SOP，避免课后“会听不会用”。

六、课程交付标准

交付项

标准

七、客户配合建议

学员自带联网电脑，提前完成常用AI平台账号注册；企业可根据安全要求统一提供演示账号。

建议准备不含敏感信息的企业资料样例，如产品手册、客户案例、FAQ、销售话术、旧方案、公开招标片段和销售数据样例等。

建议每个岗位至少带来1个真实任务，便于课程结束时形成可落地的部门级AI试点清单。

客户版课程大纲

AI大模型赋能B2B营销应用实战

面向B2B市场、销售、售前、解决方案、渠道与管理团队的高强度实战课

课程定位  这不是一门讲概念的AI通识课，而是一门把AI大模型真正带进B2B营销增长流程的实战训练。课程围绕线索获取、客户洞察、内容生产、销售转化、方案制作、标书响应、经营分析和GEO获客，用“演示-讲解-实践-反馈-提炼”的方式，让学员在两天内完成从会用AI、会选工具、会做业务产出，到能规划团队级落地的跨越。

一、课程核心信息

项目

设计内容

课程基调

摒弃纯理论讲解，以真实B2B营销和销售任务为牵引。每个模块都先演示可见效果，再拆解方法，随后学员上手实践，讲师即时反馈，最后沉淀为模板、清单或可复用工作流。

学习目标

让学员掌握提示词、模型选型、营销内容生产、RAG知识库、客情分析、经营数据分析、标书制作和GEO获客的核心方法。

课程成果

每位学员至少带走一套B2B营销提示词模板、一份AI工具选型表、一份营销知识库搭建清单、一份客户分析模板、一份标书响应SOP、一张GEO内容矩阵，以及一份30天AI营销落地路线图。

建议形式

2天线下或线上实战工作坊，建议每班30-60人；学员自带电脑，现场使用真实岗位任务或脱敏样例材料完成练习。

二、课程设计逻辑

课程按照B2B营销团队的真实工作路径重新组织：先建立AI营销全景认知，再解决“选什么模型、怎么下指令”，随后进入内容生产、知识库助理、客户分析、数据决策、标书制作和GEO获客等高频业务场景，最后沉淀为团队可复制的AI营销落地路线图。

先建立业务全景：让学员看清AI能够介入B2B营销、销售、售前和客户成功的哪些关键环节。

再建立工具与提示词能力：让学员知道不同模型适合什么任务，并能稳定指挥AI输出专业结果。

随后进入高频产出场景：围绕内容、知识库、客情、数据、标书和GEO，完成可直接带走的业务作品。

最后推动组织级落地：把个人效率工具升级为团队模板、知识资产、工作流和30天行动计划。

三、模块详细大纲

模块一｜AI大模型在B2B营销全流程中的应用全景

客户价值：让学员从“AI只能写文案”的单点认知，升级为“AI可以系统赋能获客、培育、转化、方案和客户成功”的业务认知。

课堂内容

B2B营销常见痛点拆解：线索少、转化低、客户资料散、销售打法不统一、方案制作慢。

AI在市场研究、线索培育、客户画像、商机判断、销售陪练、方案支持和客户成功中的应用地图。

从个人提效到团队流程：哪些场景适合先试点，哪些场景需要知识库、数据和权限配套。

营销场景优先级判断：价值、频次、数据可得性、风险边界和落地难度。

实战任务

围绕企业真实营销链路，梳理3-5个最值得优先落地的AI应用场景。

完成一张“B2B营销AI应用优先级矩阵”。

可交付成果：AI营销应用全景图、营销场景优先级矩阵、团队AI应用切入点清单。

模块二｜国内vs海外大模型解析与营销场景选型

客户价值：让学员知道不同模型和工具各擅长什么，不再盲目追热点，而是按业务任务选择合适组合。

课堂内容

国内外主流大模型与工具盘点：ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、通义千问、Kimi、文心、豆包等。

内容创作、资料研究、数据分析、知识库问答、海外营销、办公协作等任务的选型逻辑。

B2B营销团队的AI工具箱配置：市场、销售、售前、商务和管理者分别怎么用。

实战任务

用一张企业任务清单，为不同岗位匹配模型与工具组合。

完成“我的B2B营销岗位AI工具箱”现场配置。

可交付成果：国内外大模型选型表、营销应用场景匹配清单、岗位AI工具箱建议。

模块三｜黑塞提示词法则与B2B营销内容生产

客户价值：让AI从“泛泛而谈的聊天工具”变成可控、稳定、专业的营销内容生产助手。

课堂内容

HESSE黑塞提示词法则：目标清晰、证据充分、结构明确、风格匹配、结果可评估。

B2B高频内容框架：AIDA、PAS、FABE、SPIN、金字塔结构、客户案例结构和行业报告结构。

提示词常见问题修复：空泛、跑题、过度承诺、行业感不足、内容不可落地。

实战任务

将同一营销任务分别用普通提问和黑塞法则生成结果，对比质量差异。

学员带入自己的产品或客户场景，打磨一套可复用营销提示词。

可交付成果：黑塞提示词模板库、销售开发信、客户案例大纲、异议应对话术和解决方案初稿。

模块四｜RAG营销知识库与AI销售/方案助理

客户价值：帮助企业从“个人使用AI”升级到“组织级使用AI”，让AI真正理解企业产品、案例、方案和销售经验。

课堂内容

RAG的业务解释：把企业文档、产品资料、案例、FAQ、标书和竞品信息接入AI。

营销知识库资料整理方法：公开资料、内部资料、敏感资料、禁止上传资料四级管理。

销售助理、产品助理、竞品助理、方案助理和标书助理的角色定义与提示词设计。

回答质量控制：来源引用、事实核验、权限边界、人工复核和迭代维护。

实战任务

基于样例企业资料搭建一个小型营销知识库目录。

设计一个可演示的销售/方案AI助理原型，验证回答是否可追溯、可复用。

可交付成果：营销RAG知识库搭建清单、销售AI助理蓝图、产品/方案助理提示词。

模块五｜客情分析与生意参谋智能体

客户价值：让销售从“凭感觉推进客户”升级为“基于信息、逻辑和策略推进客户”。

课堂内容

目标客户研究：企业背景、行业压力、业务模式、采购动机和潜在痛点。

客户地图：决策人、影响人、使用人、反对者和外部顾问的角色判断。

商机推进策略：拜访问题、价值主张、竞争态势、异议预判和下一步行动。

生意参谋智能体：拜访准备、纪要整理、客情复盘、攻防话术和推进计划生成。

实战任务

选择一个目标客户，完成客户背景和痛点假设分析。

生成一份关键人地图、拜访提问清单和下一步商机推进建议。

可交付成果：目标客户客情分析报告、关键人地图、拜访提纲、竞争态势分析和推进建议。

模块六｜AI数据分析与营销经营决策

客户价值：帮助业务管理者从“看报表”升级到“用AI找问题、做判断、定策略”。

课堂内容

线索、商机、成交、CRM、客户分层、渠道费用和市场活动数据的分析思路。

销售漏斗诊断：线索来源质量、行业转化率、阶段流失、成交周期和复购机会。

AI辅助经营分析报告：问题识别、原因假设、策略建议、行动计划和复盘指标。

数据使用边界：口径统一、脱敏处理、假设声明、结论可信度和人工校验。

实战任务

使用样例营销/销售数据完成一次从取数到管理建议的分析演练。

搭建一张B2B营销经营分析看板框架。

可交付成果：线索质量分析、销售漏斗诊断、客户优先级排序、营销经营分析看板框架。

模块七｜AI标书制作与方案响应实战

客户价值：让投标和售前团队从“从零写标书”升级到“AI生成初稿，人负责判断、优化和定稿”。

课堂内容

招标文件快速解析：资格要求、评分标准、关键响应点、偏离项和风险条款。

投标响应矩阵：评分点、响应内容、证明材料、责任人和完成状态。

技术方案、商务方案、服务方案、实施计划和差异化优势表达的初稿生成。

标书质量控制：事实准确性、格式要求、合规边界、评分点覆盖和人工复核。

实战任务

基于样例招标片段，提取评分点并生成响应矩阵。

生成技术方案或服务方案章节初稿，并做一轮评分点匹配优化。

可交付成果：招标文件解析表、评分点响应矩阵、技术/商务方案初稿、风险条款检查清单。

模块八｜GEO生成式引擎优化与AI获客

客户价值：帮助企业提前布局生成式AI时代的新流量入口，让内容成为长期获客资产。

课堂内容

GEO与SEO的差异：从被搜索引擎收录，到被AI理解、引用和推荐。

B2B内容资产建设：行业问题库、客户选型问题库、产品能力解释库和客户案例问答库。

适配AI搜索的内容写法：清晰定义、可验证事实、结构化问答、案例证据和专家信号。

实战任务

围绕一个产品或行业，生成一组客户高频问题和专业回答。

设计企业GEO内容矩阵，并形成30天内容落地计划。

可交付成果：行业高频问题库、客户选型问题库、产品能力解释库、客户案例问答库、GEO内容矩阵。

四、2天课程安排

第 一天：建立AI营销认知，掌握内容生产与知识库助理

时间

模块

核心训练内容

现场产出

09:00-09:30

开场诊断

B2B营销痛点识别、学员AI应用现状自评、课程目标对齐。

AI营销应用现状自评表

09:30-10:45

模块一

AI营销应用全景、营销场景优先级判断、团队切入点梳理。

营销场景优先级矩阵

11:00-12:00

模块二

国内外模型能力差异、场景化选型、岗位AI工具箱配置。

模型选型决策表

13:30-15:15

模块三

黑塞提示词法则、营销内容生成、销售话术和客户案例打磨。

营销提示词模板包

15:30-17:30

模块四

RAG知识库、销售/方案/标书AI助理设计、资料分级管理。

营销AI助理蓝图

第二天：客户分析、经营决策、标书制作与GEO获客

时间

模块

核心训练内容

现场产出

09:00-10:30

模块五

目标客户研究、关键人地图、痛点假设、拜访问题和推进策略。

客情分析报告

10:45-12:00

模块六

线索、CRM、销售漏斗和营销经营数据分析，形成管理建议。

经营分析看板框架

13:30-15:00

模块七

招标文件解析、评分点提取、响应矩阵和方案章节初稿。

标书响应框架

15:15-16:45

模块八

GEO内容资产规划、AI搜索适配内容、30天内容矩阵。

GEO内容矩阵

16:45-17:30

结业工作坊

围绕真实产品或客户，整合两天成果，形成AI赋能B2B营销作战方案。

30天AI营销落地路线图

五、授课实施方式

五步训练闭环  每个模块统一采用“演示-讲解-实践-反馈-提炼”：先让学员看到AI能做出什么，再解释关键方法；随后立刻用真实任务练习，讲师现场点评和纠偏，最后沉淀成可复用模板、清单或工作流。

演示：讲师用B2B市场、销售、售前、标书和客户经营案例现场生成结果，让客户直观看到能力边界和价值。

讲解：只讲业务人员必须理解的方法，不陷入算法、参数和工程细节。

实践：学员使用自己的岗位任务或课程样例材料进行练习。

反馈：讲师围绕结果质量、提示词、工具选择、事实校验和合规边界给出即时修改建议。

提炼：每个模块沉淀一份可带走的模板、清单或SOP，避免课后“会听不会用”。

六、课程交付标准

交付项

标准

课前准备

完成客户需求访谈，确认行业、岗位、账号和样例材料；提前准备可公开或已脱敏的产品资料、客户案例、销售数据和招标片段。

课堂作品

每个核心模块都有可见输出，包括提示词、工具选型表、营销知识库目录、客情分析报告、经营分析框架、标书响应矩阵或GEO内容矩阵。

模板工具包

交付B2B营销提示词模板、模型选型清单、RAG资料分级表、客户地图模板、AI标书制作SOP、GEO内容矩阵和30天落地计划表。

学习体验

高互动、高演示、高实操。学员不只是听懂，而是现场完成至少3项与岗位相关的AI作品。

效果评估

通过课堂作品展示、讲师点评和岗位落地清单，评估学员是否具备独立复用和团队推广能力。

七、客户配合建议

学员自带联网电脑，提前完成常用AI平台账号注册；企业可根据安全要求统一提供演示账号。

建议准备不含敏感信息的企业资料样例，如产品手册、客户案例、FAQ、销售话术、旧方案、公开招标片段和销售数据样例等。

建议每个岗位至少带来1个真实任务，便于课程结束时形成可落地的部门级AI试点清单。

八、课程价值总结

《AI大模型赋能B2B营销应用实战》的价值，不在于让学员记住多少AI概念，而在于让企业快速建立一套能被市场、销售、售前、商务和管理团队理解、使用和复用的AI营销工作方法。课程结束后，学员能更清楚地知道：什么营销场景该用AI、该选什么工具、该如何下指令、如何把企业知识接入AI、如何用AI完成客户分析和方案制作，以及如何把个人效率工具进一步升级为团队级营销能力。

这是一门面向B2B企业真实增长任务的AI实战课：业务导向、场景完整、方法可复制、过程可演示、结果可交付。