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李勇:保险行业销售高效提升训练营

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课程概要

培训时长 : 5天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 保险营销

课程编号 : 37299

面议联系老师

适用对象

保险销售团队、客户经理(无需技术背景);

课程介绍

培训对象:保险销售团队、客户经理(无需技术背景);

课程时间:2天培训+3天实战+复盘+30天线上陪跑

课程背景:

本课程本课程采用"易上手工具+保姆级教学",通过20+保险行业真实案例拆解,提供可直接套用的短视频模板和AI工具链,确保零基础学员立即上手 。

课程收益:

培训完结后,学员能够:

1. 掌握3分钟制作爆款短视频技能

2. 建立微信私域自动化运营体系

3. 应用10个AI工具提升销售全流程效率

4. 实现客户管理智能化

5. 掌握销售过程数据化复盘方法

6. 建立标准化销售工作流程

第一阶段课程辅导,导入方法论,时间2天:

单元

大纲

内容

单元一

短视频获客三板斧

1. 爆款选题公式

1.1)保险知识科普型("90%人不知道的医保漏洞")

1.2)场景痛点共鸣型("月薪3000如何配齐保障")

案例:某团队用3个固定模板月获客200+

讨论课题:选择你的爆款选题

单元二

手机拍摄剪辑速成

1. 拍摄技巧

1.1)手持稳定技巧(矿泉水瓶辅助法)

1.2)灯光布置(台灯+白墙方案)

2. 剪辑工具

2.1)剪映自动生成字幕

2.2)AI智能剪辑(自动卡点)

案例:新人用手机1小时出3条视频

讨论课题:制作你的第一条视频

单元三

微信私域自动化运营

1. 养号技巧

1.1)朋友圈人设打造(3:2:1内容比例)

1.2)自动欢迎语设置

2. 群运营

2.1)早安报单模板

2.2)知识问答机器人

案例:某团队私域转化率提升至35%

讨论课题:设计你的养号计划

单元四

AI短视频工厂

1. 脚本生成

1.1)输入产品关键词自动生成脚本

1.2)爆款标题生成器

2. 数字人播报

2.1)AI主播选择(保险顾问形象)

2.2)自动匹配背景音乐

案例:某团队日更10条视频零成本

讨论课题:生成你的第一条AI视频

单元五

AI赋能客户智能分层并做好微信私域管理

1. 标签体系

1.1)基础标签(年龄/职业/地区)

1.2)行为标签(咨询记录/点赞内容)

2. 分级标准

2.1)A类客户(3天内必跟进)

2.2)C类客户(每月触达1次)

3、短视频获客后的微信私域管理

案例:某团队客户管理效率提升3倍

讨论课题:制定你的标签体系

单元六

AI赋能智能拜访计划

1. 路线规划

1.1)AI自动优化拜访顺序

1.2)交通时间预测

2. 日程同步

2.1)自动同步到手机日历

2.2)提前1小时提醒

案例:某销售月拜访量从30→50次

讨论课题:生成下周拜访计划

单元七

AI赋能话术训练场

1. 话术生成

1.1)输入客户信息自动生成开场白

1.2)常见异议应对库

2. 模拟对练

2.1)AI模拟客户提问

2.2)实时话术评分

案例:新人成单率从10%提升至25%

讨论课题:生成你的专属话术包

单元八

AI赋能销售智能自动复盘

1. 通话分析

1.1)自动生成沟通重点摘要

1.2)情绪波动检测(识别客户兴趣点)

2. 改进建议

2.1)话术优化提示

2.2)跟进时机建议

案例:某团队复盘时间从2小时→15分钟

讨论课题:分析你的最近一次通话

单元九

AI赋能智能跟单系统

1. 自动提醒

1.1)生日/保单到期提醒

1.2)节日祝福模板

2. 内容推送

2.1)自动匹配产品资料

2.2)理赔案例智能推送

案例:某销售续保率从60%提升至85%

讨论课题:设置你的跟单流程

单元十

AI赋能产品智能匹配

1. 需求分析

1.1)家庭责任计算器

1.2)风险缺口可视化

2. 方案生成

2.1)自动生成对比表

2.2)保障方案一键分享

案例:某团队客单价提升40%

讨论课题:生成你的客户方案

单元十一

AI赋能合规安全墙

1. 敏感词监控

1.1)实时语音转文字审查

1.2)自动替换违规话术

2. 电子留痕

2.1)沟通记录自动存档

案例:某公司合规问题下降90%

讨论课题:设置你的合规红线

单元十二

短视频及AI工具全家桶

1. 移动端工具

1.1)微信小程序版AI助手

1.2)手机CRM轻量版

2. 自动化流程

2.1)客户信息自动录入

2.2)日报自动生成

案例:某团队工具使用率100%

讨论课题:配置你的工具包

第二阶段实战:将学员进行分组, 进行为期三天的实战模拟演练

实战模块

具体内容

DAY1上午

短视频实战

老师会带着大家进行:

1. 手机拍摄5条素材

2. AI生成3条成片

3. 形成初期视频作品集

DAY1下午

私域运营

老师会带着大家进行:

1.微信运营实操

2.微信客服AI机器人实操

3.微信私域运营方案实操

DAY2全天

AI工具演练

老师会带着大家进行:

1. 客户画像构建

2. 智能拜访计划、跟单设置、销售话术自动化生成及自动化复盘

3. 产品方案生成实操

4. 工具配置包全系列演练和实操上手

DAY3全天

路演评审

1. 学员会根据老师作业做整个学习成果的输出

2. 老师会进行1对1辅导

3. 优化使用策略

4. 复盘夯实落地

30天线上陪跑

内容

形式

支撑

第一周

工具答疑

短视频及直播

远程协助

第二周

数据诊断

账号数据透视

数据看板共享

第三周

案例优化

方式方法升级

方法迭代复盘

第四周

结业考核

在线认证

电子技能证书

讲授老师介

李勇老师的其他课程

• 李勇:DeepSeek等AI大模型企业级应用与创新竞赛突破
培训对象:AI应用团队、数字化部门、业务创新负责人; 课程时间:含两天AI模型培训+1天应用辅导+1天落地辅导+1天竞赛规则和流程的协助制定+1天演讲辅导 服务价值: 通过"培训-辅导-竞赛"全流程服务,帮助企业实现: 1. 学员AI落地能力大幅度提升,实际场景解决大幅度提升 2. 方案成熟度达到可实施水平 3. 培养5-8人核心AI应用团队 4. 建立持续创新机制 第一阶段课程辅导,导入方法论,时间2天: 单元 大纲 内容 单元一 模型选型策略 1. 模型能力矩阵 1.1)文本生成 vs. 逻辑推理 1.2)多模态支持能力 案例:某银行选型失误导致合规风险 讨论课题:绘制你的需求-能力匹配图 单元二 提示工程精要 1. 结构化提示设计 1.1)角色设定模板 1.2)思维链引导 2. 高级技巧 2.1)少样本学习 2.2)自我修正机制 案例:某电商客服应答准确率提升至95% 讨论课题:设计业务场景提示模板 单元三 私有化部署实战 1. 部署方案 1.1)轻量化模型裁剪 1.2)国产GPU适配 2. 成本控制 2.1)混合云部署策略 案例:某制造企业本地化部署成本降低60% 讨论课题:制定部署路线图 单元四 多模态应用突破 1. 文档理解 1.1)PDF智能解析 1.2)表格数据提取 2. 视觉增强 2.1)图文关联分析 案例:某律所合同审查效率提升80% 讨论课题:设计多模态应用场景 单元五 数字员工设计 1. 角色定义 1.1)知识型员工 1.2)流程型员工 2. 人机协同 2.1)责任边界划分 案例:某保险企业数字员工处理80%保单 讨论课题:设计数字员工岗位说明书 单元六 业务流程重构 1. 流程挖掘 1.1)自动化机会识别 1.2)瓶颈环节优化 2. 智能审批 2.1)风险自动识别 案例:某银行信贷审批缩短至15分钟 讨论课题:选择可重构流程 单元七 数据安全体系 1. 敏感信息处理 1.1)动态脱敏策略 1.2)合规审查机制 2. 隐私计算 2.1)联邦学习应用 案例:某医疗企业通过等保三级认证 讨论课题:制定数据安全清单 单元八 创新场景设计 1. 场景挖掘方法 1.1)客户旅程地图 1.2)价值流分析 2. 创新维度 2.1)产品智能化 2.2)服务个性化 案例:某零售企业打造AI购物助手 讨论课题:设计3个创新场景 单元九 解决方案设计 1. 技术文档撰写 1.1)架构图设计规范 1.2)API文档标准化 2. 价值量化 2.1)ROI计算模型 案例:某获奖方案文档拆解 讨论课题:撰写方案摘要 单元十 案例全景复盘 1. 金融行业案例 1.1)智能投研助手 1.2)反欺诈系统 2. 制造行业案例 2.1)工艺知识库 2.2)设备故障诊断 案例:跨行业最佳实践集 讨论课题:选择对标案例 第二阶段实战:竞赛辅导体系 模块一 服务模块 服务内容 DAY1应用辅导上午 场景工作坊 创新点子生成 • 可行性评估 | 创新画布 价值评估矩阵 | 《创新场景清单》 | DAY1应用辅导下午 方案设计 术架构设计• 商业模式规划 | 架构设计工具 商业画布 | 《解决方案V1.0》 | DAY2落地辅导上午 实施路线设计 里程碑规划 • 风险预判 | 路线图工具 FMEA分析 | 《实施路线图》 | DAY2落地辅导下午 沙盘演练 技术难点突破• 资源协调模拟 | 数字孪生平台 角色扮演 | 《优化方案V2.0》 | DAY3竞赛规则制定上午 赛制设计 评审标准制定 • 流程规划 | 《竞赛规则手册》 | DAY3竞赛规则制定下午 模拟评审 • 案例试评 • 标准校准 | 《评分校准报告》 | DAY4演讲辅导上午 内容设计 场景线构建• 数据可视化 | 场景板工具 图表生成器 | 《竞赛PPT模版》 | DAY4演讲辅导下午 呈现训练 肢体语言优化 • Q应对策略 | AR演练系统 话术库 | 《演示文件终版》 |  
• 李勇:B端产品学习地图工作坊
培训对象:产品中心(总监、经理、主管)、运营中心管理人员、技术中心管理人员 课程时间:2天 (12小时) 课程背景: B端产品与客户需求往往有着密切的关联,对于需求解决的问题,令不少产品经理感到头疼,如何照顾客户需求,发现问题并且应用至产品中去是一个不小的难题。本工作坊将详细为您解析B端产品设计与运营的全业务流程及关键点,并让大家知道做好一个B端产品需要具备的学习成长地图和各个节点中需要具备的能力。 工作坊大纲: 单元 大纲 内容 学习地图一 基本素养:B端产品岗自我修炼 1. 心态素养: 1) 如何从传统IT转为产品设计? 2) 如何从传统项目人员转为产品设计? 3) 其他方向如何转型到产品? 2. 能力素养: 1) B和C端产品设计在早期需要掌握什么能力 2) B和C端产品设计的不同 3) 产品设计的心智模型 4) 产品设计常犯的错误和需要具备的素质 5) 逻辑能力的养成 3. 品味素养: 1) 扁平化,拟物化,极简主义 工作坊练习:能力,心态及品味的调研; 学习地图二 规划能力:产品岗位的能力修炼 1. 用户研究:用户访谈能力,问卷调研能力,画像分群能力,分类验证能力; 工作坊练习:模拟用户进行访谈,问卷设计的训练 产品需求统计和辨别能力训练; 2.需求分析:5W2H方法论。 工作坊练习:利用模拟案例分组讨论的形势让大家养成5W2H的方法论。WHAT:用户到底存在什么问题?是刚需还是伪需求;WHY:为什么会存在这个问题?WHO:产品中的哪些用户遇到此类问题?HOWMUCH:解决这个问题的投入产出比是多少? 3. 竞品分析:通过用户群,产品定义来筛选竞品,通过产品目标来确定分析维度;通过类别假设来分析优劣势; 3. 市场研究:具备宏观环境和发展态势的分析能力 工作坊练习:用分组讨论的方式训练竞品分析的和市场研究的能力素养; 4. 产品交互能力训练: 1) 产品体验的三个级别:能用,易用,友好 2) 用户体验的三个层面:视觉体验,功能能体验,交互体验; 3) 怎样理解什么是真正的设计 4) 用户体验设计的四要素:用户界定,需求线性,闭环设计,情感设计,服务设计 工作坊练习:用案例来分组讨论的方式来训练交互设计能力; 5.专业知识能力训练: 1) 应用架构设计 2) 功能模块设计 3) 产品敏捷开发与迭代 4) 业务数据建模 5) 界面设计 6)数据埋点设计 7)权限设计 工作坊练习:用案例来分组讨论的方式来训练产品组成能力; 5. 资源评估能力训练:产投比优先级; 学习地图三 项目管控及产品全生命周期管理方法论 1. 产品目标,过程及灰度发布能力:目标确认,指标拆解,任务下达;进度管理;风险管理 2. 产品全生命周期不同的管理方法 工作坊练习:根据实战案例的下发,分组分别从产品目标管理,产品项目过程管理及产品发布及复盘方面进行讨论以得到能力的训练和提升。并有效对产品全生命周期进行合理管控。 学习地图四 运营能力:项目推广,活动策划,数据分析… 1. 项目推广能力:前期准备能力:推广计划安排,推广运营机制建设,推广过程管理 2. 活动策略能力:增长模式定型,展现方式确认,数据回流迭代; 3. 数据分析能力:采集数据,分析数据的能力和方法论,决策能力; 工作坊练习:利用实战案例用分组讨论的方式来分别就项目推广能力,活动策略能力,数据分析能力来进行讨论和提升;  
• 李勇:AI时代数据驱动制造:精益生产下的数据分析实战训练营
培训对象:生产总监、运营总监、CIO、精益推进负责人、数据分析师等中高层管理人员、以及对精益生产和数据驱动业务感兴趣的人士; 课程时间:1-2天培训+2天实战 课程背景: 本课程是在数字化转型与AI大模型应用的宏观趋势下,旨在解决学员在精益生产与价值流管理中的数据分析应用难题,提升学员对数据分析驱动业务流程重塑与业务模式创新的认知。课程具备理论与实践相结合、案例丰富、实操性强的特点,将帮助学员掌握数据分析的核心理念、工具与方法,并应用于实际工作中。 课程收益: 培训完结后,学员能够: 受益一:理解数据分析在精益生产与价值流管理中的重要性。 受益二:掌握数据分析的基本概念、原理与方法,包括数据采集、清洗、处理与分析等。 受益三:学会利用价值流工具识别企业全局指标问题与核心指标痛点。 受益四:掌握问题分解与数据分析的思维逻辑,包括指标思维、用户思维、结构化思维与公式化思维。 受益五:熟悉数据分析过程中的各种工具与方法,并能够灵活应用于实际工作中。 受益六:学会评估数据分析结果,为决策提供支持。 受益七:通过实战训练营,提升数据分析实战能力,解决企业实际问题。 第一阶段课程辅导,导入方法论,时间1-2天: 单元 大纲 内容 单元一 数据分析与AI大模型时代概述 1 数据分析的定义与重要性 1.1 数据分析的概念及发展历程 1.2 数据分析在企业决策中的作用 2 AI大模型时代对数据分析的影响 2.1 AI大模型的技术特点与应用趋势 2.2 AI大模型在数据分析中的应用案例 案例:某企业利用AI大模型提升数据分析效率与准确性 讨论课题:AI大模型如何改变数据分析的未来? 单元二 精益生产与价值流管理基础 1 精益生产的核心理念与原则 1.1 精益生产的定义与发展历程 1.2 精益生产的五大原则 2 价值流管理工具与方法 2.1 价值流图绘制步骤与技巧 2.2 价值流分析在企业管理中的应用 案例:某企业价值流图绘制与分析实例 讨论课题:如何有效运用价值流管理工具提升企业效率? 单元三 全局生产指标问题与核心指标痛点识别 1 全局生产指标体系的构建 1.1 全局生产指标的定义与分类 1.2 全局生产指标体系的构建步骤 2 核心指标痛点的识别与分析 2.1 核心指标痛点的定义与识别方法 2.2 核心指标痛点对企业的影响分析 案例:某企业全局指标体系构建与核心指标痛点识别实例 讨论课题:如何有效识别并解决企业核心指标痛点? 单元四 数据分析的步骤 切忌:并不是采集—清洗---分析! 2、数据分析的四大步骤 1) 定义问题:常犯的错误有哪些 2) 分解问题:该如何分析? 3) 评估问题:评估问题常见的错误有哪些 4)解决问题:如何更完善的对问题进行解决 单元五 精益化生产之:生产排产与数据分析 1. 生产排产中的数据分析 1.1 关键监测数据:订单交付准时率,设备综合效率(OEE),换型时间占比,紧急插单频率 1.2 专业分析方法 时间序列预测(ARIMA/LSTM),约束规划(CPLEX优化引擎),蒙特卡洛模拟 1.3 问题解决方法论与工具 瓶颈突破:TOC约束理论+AnyLogic仿真 AI工具:华为云OptVerse,帆软report,deepseek等。 单元六 精益化生产之:原材料管理中的数据分析 1 关键监测数据:供应商到货准时率,呆滞物料库存占比 ,采购价波动系数 2、专业分析方法:回归分析(价格趋势预测),聚类分析(供应商分级),EOQ经济订货批量模型 3、 问题解决方法论与工具:卡拉杰克矩阵+Python scikit-learn 4.该环节中的AI工具高效实用介绍 单元七 精益化生产之:生产控制中的数据分析 1. 关键检测数据:产线平衡率、在制品周转天数、动作浪费指数等 2. 专业分析方法:价值流图析(VSM)、时间动作研究(MTM-2标准)、离散事件仿真等。 3. 问题解决方法论与工具:精益改善:ECRS原则+FlexSim仿真 4. 该环节中的AI工具高效实用介绍 单元八 精益生产之:设备维护中的数据分析 1、关键监测数据:MTBF/MTTR、振动频谱特征值、备件库存周转率等 2、专业分析方法:随机森林故障预测、傅里叶变换(振动分析)、生存分析(部件寿命预测) 3、问题解决方法论与工具 预测性维护:PHM系统+Azure Machine Learning 4、该环节中的AI工具高效实用介绍 单元九 精益生产之:库存管理中的数据分析 1、关键监测数据:库存周转天数、齐套率、安全库存偏差值 2、专业分析方法:ABC-XYZ分类法、牛鞭效应量化分析 报童模型优化 3、问题解决方法论与工具:VMI策略:JIT看板+Python PuLP 4、该环节中的AI工具高效实用介绍 单元十 精益生产之:人员效能分析 1、 关键检测数据:技能矩阵完备率、效能指标等 2、 专业分析方法:OEE人员维度拆解、动作经济性拆解、认知负荷评估等。 3、 问题解决方法论与工具:数字孪生员工系统、AI教练系统 4、 该环节中的AI工具高效实用介绍 第二阶段实战:将学员进行分组, 进行为期三天的实战模拟演练 实战模拟第一天:单点突破(生产排产全流程演练) 模块一 老师示范 示范内容 1 模拟数据部署 老师会针对某个具象环节,例如质量检测环节,会对应一份某企业的真实的质量原始数据 2 价值流分析及质量指标拆解 1、用上课中讲到的价值流来对整个质量数据体系进行拆解 2、用AI及其他工具进行数据清洗 3、计算质量数据的几大维度 4、找出需要优化的问题 3 工具应用 DEEPSEEK等相关的AI工具结合课程中所讲的方法论生成质量改善分析图表 4 报告输出 1、利用AI工具快速质量优化的分析PPT 2、利用AI工具快速生成质量优化的WEB数据大屏 老师演练完以后,学员对其他的生产环节进行模拟实战 组别 分组实战 示范内容 A组 原材料分析 要求按照老师之前演练所用的方法论来牵引该模块,并按照老师的给出的模拟数据列表输出相应的支付物,其中包括: - 各组初始分析报告(含问题清单) - 导师批注的改进方向建议 B组 生产控制分析 C组 设备维护分析 D组 库存管理分析 E组 人员效能分析 实战模拟第二天:分析强化 模块一 学员演讲 老师总结 1 各个团队分组进行自己的成果输出 老师会对所有团队的分组进行问题提炼和优化,然后带领大家持续提升 2 跨组案例研讨 A组做B组的类目(会给出新的数据),B组做C组,以此类推,强化练习再次输出 3 各个团队重新输出成果 老师现场深化继续点评 实战辅导的案例和范围 实战案例编号 典型项目 服务大概的范围、时间、成效: 1 宁德时代精益管理数据分析项目 1. 宁德时代采购,生产,存储,供应链等综合业务精益数据分析梳理 2. 业务价值列表分析 3. 数据分析典型场景以及具体的落地可行性分析 4. 服务周期:三年 5. 价值体现:生产综合效率提升15%,库存优化降低20%,质量提升10%..... 2 特变电工集团精益管理数据分析项目 1. 特变电工集团大模型落地提升办公效率,以及采购,生产,存储,供应链等综合数据业务梳理 2. 数据业务价值列表分析 3. 数据分析价值流整体分析以及具体的落地可行性分析 4. 服务周期:两年 5. 价值体现:效率提升60%,人员优化20%,库存优化20% 3. 绿源电动车集团精益新零售数据分析项目 1. 绿源电动车集团精益零售数据分析项目。 2. 数字化营销战略分解及项目落地辅导 3. 数字化营销分析跟踪指导 4. 服务周期:一年 5. 价值体现:新零售精益数字化项目实施后营销增长3000万,经销商满意度提升17% 4 登升安防公司精益生产数据项目 项目实施中…… 5. 江阳磁材精益供应链数据项目 项目实施中…… 6. 重庆奥兴嘉精益生产数据分析项目 项目实施中……  

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