亚马逊飞书自动化与 AI 内容工作流实战训练营
本次线下训练营的筹备并非一时兴起，而是源于近期众多卖家的迫切需求。许多企业面临销售、库存、退货及目标数据依赖人工统计的困境；部分管理者虽想搭建经营看板，却卡在 ERP 数据接入、字段统一及自动化预警等环节。为此，我们特邀资深专家 Lee，共同推出《亚马逊飞书自动化 × AI 内容工作流｜一天实战训练营》，旨在帮助企业真正落地飞书自动化与运营提效方案。
嘉宾介绍：Lee
Lee 现任某大卖公司管理者，拥有深厚的团队管理与业务操盘经验。作为亚马逊精品运营出身，他不仅具备多个爆款打造的成功案例，更在公司内部成功跑通了一套基于飞书的自动化管理体系。本次训练营，Lee 将不再局限于“如何打造爆款”的传统话题，而是深度拆解如何利用飞书将亚马逊经营数据、管理看板、异常监控与自动化工作流无缝串联。
作为 AI 重度使用者，Lee 已将 AI 技术贯穿至公司运营全链路，辅助团队实现管理与提效。这些方案并非临时演示的 Demo，而是经过实际验证、并曾对外帮助多家企业落地的成熟体系。从 ERP 数据接入、字段标准化，到经营看板搭建、异常监控及自动提醒，再到嵌入日常运营流程，Lee 将手把手传授底层逻辑、搭建方法及避坑指南。
核心痛点：数据孤岛与被动管理
多数亚马逊公司并不缺乏数据：ERP 中有销售库存数据，Amazon 后台有经营数据，广告后台有投放数据，运营手中还有各类 Excel 表格。真正的痛点在于数据分散。团队每天耗费大量时间在查找、复制、制表及汇报上，依赖人工发现问题并通知负责人，效率低下且滞后。
本次训练营将基于实际业务，完整打通以下链路：
ERP/原始数据 → 标准数据表 → 经营指标 → 飞书看板 → 异常识别 → 自动化提醒 → 运营处理
场景实战：让数据主动找人
传统模式下，管理者需月底才能知晓 GMV 完成情况。通过经营看板，数据可层层拆解至团队 → 品线 → 运营 → 产品维度，实时呈现目标完成率、进度滞后品线及未达标人员，管理者无需逐一询问即可掌握全局。
当店铺当日 GMV 低于设定阈值时，系统不再沉默等待人工发现，而是直接触发异常提醒，并引导运营排查广告变化、促销结束、关键词排名下跌、竞品动作、价格波动及新增差评等具体原因。飞书自动化的核心价值，在于让数据真正参与运营和管理，从“人找数据”转变为“数据找人”。
高频运营场景自动化解决方案
训练营将拆解多个日常高频场景：
- 产品目标进度预警：系统自动筛选明显低于月度目标进度的产品，替代人工逐个追问。
- 销量跟进自动化：每日、每周、每月销量数据自动整理推送，减少重复劳动。
- 退货预警：当 SKU 退货率或月度退货率超过阈值，直接提醒负责人分析原因。
- 库存预警：基于当前销量计算可售天数，提前预判断货风险，而非事后补救。
- FBA 超龄库存处理：综合近 30 天销量、超龄数量及费用，自动筛选需处理 SKU，辅助决策（如 WOOT、秒杀、降价或清货）。
- 促销到期提醒：针对持续一段时间的促销价格，在距离恢复原价临界点（如剩 10 天）时自动提醒负责人规划。
这些看似琐碎却必须紧盯的事务，正是自动化最能发挥价值的领域。
落地难点攻克
针对实际落地中的常见问题，课程将深入讲解：不同 ERP（领星、积加、赛狐、易仓等）的字段统一与数据迁移适配、公式设计逻辑、自动化失败原因分析及全链路串联方法。所有演示数据均经过脱敏或模拟处理，但业务逻辑、表格结构及判断规则完全保留，确保学员能掌握搭建自有体系的方法论。
AI 内容工作流：从调研到广告的全链路闭环
除飞书自动化外，主讲人还将分享“西西酱品类调研 QA25 问”的进阶应用。重点不在于调研报告本身，而在于如何将调研结果真正指导后续运营动作，避免报告生成后束之高阁。
课程将演示完整链路：QA25 问 → 用户洞察 → 文案 → 图片 → 广告。
FABC 文案生成逻辑
拒绝简单的“输入卖点生成五点描述”，主讲人将揭秘自研的FABC 文案生成逻辑。通过现场拆解案例，展示如何将调研中发现的用户场景、购买触发点、痛点、顾虑及决策因素融入文案，解释为何同一卖点针对不同人群需采用不同表达，以及 QA25 问结果如何直接驱动 Listing 文案生成。
基于用户洞察的图片与视频规划
用户调研同样指导视觉素材的生产。课程将讲解如何根据用户画像确定图片叙事逻辑、卖点可视化顺序、痛点单独配图策略，以及人物年龄、体型、生活状态和使用场景的精准匹配。形成用户洞察 → 场景 → 卖点优先级 → 图片规划 → 视频素材 → 生图 Prompt → AI 图片生成的标准化流程。
核心理念是：在让 AI 作图前，先明确“为什么做、给谁看、传达什么信息、承担什么任务”，使 AI 产出真正符合业务需求的素材。
关键词需求洞察与广告素材应用
基于JTBD（Jobs to be Done）理论，课程将进一步拆解关键词背后的深层需求：关键词 → 搜索意图 → 背后需求 → JTBD → 匹配内容。通过分析消费者搜索动机、所处场景及期望结果，指导图片与视频素材的创作方向，明确卖点展示重点、证据呈现方式及视频前几秒的核心表达。
最终实现一个关键词对应一个需求，进而生成一套匹配的图片/视频内容。这些素材不仅用于 Listing，还可应用于 SPV、SBV 等广告形式，确保不同搜索意图的用户看到最匹配的内容。
总结而言，调研不是终点，而是文案、图片和广告的上游。本次训练营致力于解决如何让 AI 贯穿从用户洞察、内容生产到广告投放的整个运营链路，避免各环节割裂重复。
训练营详情与报名
- 规模限制：15 人开班，30 人封顶。为确保实操效果，采用小班制，手把手教学、现场拆案解题。
- 课程价值：结合 Lee 价值万元起步的飞书自动化落地经验，与主讲人的 QA25 问及全套 AI 内容工作台，一天内完整串通两条核心工作流。
- 定制交流：欢迎携带企业定制化需求与特定场景问题，现场共同探讨实践方案。
- 费用：1888 元/人。3 人及以上组团或星球用户享有优惠。
席位有限，建议尽早预定。我们将根据报名学员的实际业务情况动态调整实操内容。首次主办，力求精品，人齐即开干。