《AI赋能医药营销：DeepSeek工具实战与应用》

《AI赋能医药营销：DeepSeek工具实战与应用》
主讲-金天野老师
一、课程背景
随着医药行业的不断发展，市场竞争日益激烈，医药营销面临着诸多挑战。数据分散、客户需求复杂、合规要求高等痛点问题亟待解决。而AI技术的出现为医药营销带来了新的机遇，能够实现个性化推荐、销售预测、客户画像、自动化流程优化等功能，为医药营销赋能。DeepSeek作为一款国产开源大模型，具有低成本、多模态处理、安全合规等特点，适用于文本生成、数据分析、智能客服、文档处理等多种场景，能够助力医药企业提升营销效率和效果。因此，本课程应运而生，旨在帮助医药企业相关人员掌握DeepSeek工具的核心功能及其在医药营销中的应用，提升AI工具在实际工作中的落地能力，同时确保数据安全与业务合规性。
二、课程特色
实战导向：课程结合辉瑞、默克等知名药企的实际案例，模拟真实场景进行操作，让学员能够将所学知识直接应用于实际工作中，增强实践能力。
工具包支持：为学员提供《AI提示词手册》和《医药营销场景模板库》等实用工具，方便学员在课程学习和后续工作中快速上手，提高工作效率。
灵活定制：根据企业的不同需求，课程可以灵活调整模块内容。例如，针对企业关注的“医药代表话术优化”或“合规风险控制”等专题进行重点讲解和培训，满足企业的个性化需求。
三、课程收益
知识与技能提升：学员将全面掌握DeepSeek工具的核心功能，包括平台登录与环境配置、数据预处理、提示词设计等，并能够熟练运用这些功能解决医药营销中的实际问题，如客户洞察、内容生成、流程优化等。
业务能力增强：通过案例分析和实战演练，学员能够深入了解AI技术在医药营销中的应用逻辑，提升在客户洞察、销售预测、内容传播、流程自动化等方面的能力，从而更好地制定营销策略，提高营销效果和效率。
合规意识培养：课程重点讲解数据安全与隐私保护、AI伦理与风险管理等内容，帮助学员树立正确的合规意识，确保在AI应用过程中遵循相关法律法规和伦理准则，避免潜在的合规风险。
团队协作与沟通：课程强调团队协作的重要性，通过项目落地策略的学习，学员能够学会如何与市场、技术、合规等部门进行有效沟通与协作，形成协同工作机制，共同推动AI项目的落地实施。
四、课程工具
DeepSeek工具：作为本课程的核心工具，学员将通过实际操作DeepSeek平台，深入学习其在医药营销中的应用。
《AI提示词手册》：为学员提供丰富的提示词设计案例和模板，帮助学员快速掌握提示词工程的技巧，提升生成高质量内容的能力。
《医药营销场景模板库》：包含多种医药营销场景的模板，如个性化营销邮件模板、社交媒体标题模板、短视频脚本模板等，学员可以直接参考和应用这些模板，提高工作效率和质量。
数据预处理工具：辅助学员进行客户数据的清洗和结构化整理，为后续的AI应用提供高质量的数据支持。
合规框架资料：包括GDPR与中国《个人信息保护法》等法规的要点解读，帮助学员了解数据安全与隐私保护的相关要求，确保AI应用的合规性。
五、授课时间
1天（6小时）
六、学员对象
医药企业市场/销售团队、数字化部门、AI技术应用者
七、课程大纲 (课程内容可根据需求调整、删减、增加)
模块一：AI与医药营销趋势解析（1小时）
1. 行业背景
- 医药营销痛点：数据分散、客户需求复杂、合规要求高。
- AI技术赋能方向：个性化推荐、销售预测、客户画像、自动化流程优化。
2. DeepSeek工具定位
- 国产开源大模型特点：低成本、多模态处理、安全合规。
- 适用场景：文本生成、数据分析、智能客服、文档处理。
模块二：DeepSeek核心功能与提示词设计（2小时）
1. 工具基础操作
- 平台登录与环境配置（官网访问、模型选择：通用模型 vs 推理模型）。
- 数据预处理：客户数据清洗、结构化整理技巧。
2. 提示词工程（Prompt Engineering）
- 设计框架：RISE模型（角色、指令、场景、案例）。
- 医药场景实战：
- 生成个性化营销邮件（如医生群体定制化内容）。
- 客户需求分析（NLP情感分析与需求提取）。
- 进阶技巧：任务分解、思维链（Chain-of-Thought）引导。
模块三：医药营销场景深度应用（2小时）
1. 客户洞察与销售预测
- 案例：利用DeepSeek分析历史数据预测客户购买行为，优化销售节奏。
- 工具：客户细分模型构建（动态更新画像系统）。
2. 内容生成与传播优化
- 实战演练：
- AI生成合规医药推广文案（结合政策关键词过滤）。
- 社交媒体爆款标题与短视频脚本设计。
3. 流程自动化与效率提升
- 自动化报告生成（销售数据可视化）。
- 智能客服系统搭建（24/7回答常见药品咨询）。
模块四：伦理合规与实施策略（1小时）
1. 数据安全与隐私保护
- 医药数据匿名化处理与加密技术应用。
- 合规框架：GDPR与中国《个人信息保护法》要点解读。
2. AI伦理与风险管理
- 避免AI幻觉（生成内容真实性校验）。
- 伦理审查流程设计（如医疗广告内容合规性审核）。
3. 项目落地策略
- 团队协作：市场、技术、合规部门协同机制。
- 迭代优化：基于反馈的模型调优与流程改进。

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