桂圆君《Deepseek赋能金融营销》

金融营销的人常遇到一个尴尬：客户名单有一堆，话术却还是那几套；想做分层运营，Excel 拉到眼花也理不出头绪。这门课把 Deepseek 和飞书多维表格放在一起用，解决的正是这类"有数据、没产出"的场景——让模型帮你读客户信息、生成分类标签和沟通话术，再落回表格里变成能直接跟进的名单。

它适合什么基础的人看

不需要你会写代码，也不用先学提示词工程。课程从 Deepseek 的基本对话用法讲起，重点在"怎么把话说清楚让模型给出可用结果"，所以零基础能跟上。真正需要的是两样东西：一是你手上有真实的客户或营销场景，哪怕是几十条线索；二是你愿意动手把结果粘回表格里核对。如果你只是想知道大模型是什么原理，这门课讲得偏应用，可能不够解渴；反过来，如果你已经在用飞书做客户管理，会觉得上手很快。

建议先看哪几块，学完能做什么

两节主体内容围绕 Deepseek 与飞书多维表格的配合展开，上节偏基础操作和思路，下节案例更完整、时长也更长，建议按顺序看，别跳。看的时候重点抓三件事：怎么把客户信息整理成模型能读懂的输入、怎么让输出结构统一（比如固定字段的标签和话术）、怎么把结果批量回填到多维表格并做筛选视图。资料里附的参考提示词和客户信息示例，是用来对照练习的，不是让你背下来——照着改几条自己的数据，比反复看视频有用。

学完之后，你应该能独立完成一条小流水线：导出一批客户信息，用 Deepseek 做初步分层和意向判断，生成针对不同人群的沟通要点，再回到多维表格里按标签建视图、安排跟进顺序。它不会让你一夜之间做出精准营销系统，但能把你原本手工几小时的整理工作压缩到可接受的范围。

资料怎么配合练习

建议边看边做：第一节看完，先拿十条自己的客户数据跑一遍，感受模型对信息完整度的要求；第二节看完，再补到三五十条，试试批量处理和表格联动。提示词文件可以当模板改，改完对比两次输出的差别，你会更快找到自己行业的表达方式。整个过程里，人工复核不能省——模型给的分层和话术是初稿，最终判断仍在你手上。