私域直播技巧

【课程背景】

南网赫兹乐购，面对内部和客户的直播，需要提升互联网运营团队的直播技能，本次课程将系统性分享整个直播的全流程内容。帮助运营团队掌握熟练整个直播体系。

【课程收获】

l 了解直播整体规划、团队架构及直播周期的概念

l 掌握一个直播周期的项目管理

l 掌握一个直播周期内的整个直播技巧

【参与人员】

本课程适宜于：互联网运营团队

【课程规划】

课题一：私域直播间的筹备搭建（3小时）

课题二：策划一个直播周期活动（3小时）

课题三：落地实施一个直播活动（6小时）

课题四：数据分析与直播优化（3小时）

【课程大纲】

课题一：私域直播间的筹备搭建

一．私域直播团队体系搭建

1. 私域内部直播的特点

2. 私域直播团队体系组织架构

3. 主播团队的搭建

4. 主播IP体系搭建

5. 运营团队的主要职责

二．直播间搭建

1. 线下直播间的搭建

2. 线上直播间的搭建

（1）obs推流

（2）绿幕直播

（3）虚拟AI直播

三．目标制定与目标分解

1. 月度销售任务的制定

2. 定义运营周期

3. 目标分解到周期

4. 制定合理的指标与标准

5. 根据直播运营模型，量化任务

四．制定直播计划

1. 月度直播计划分解

2. 分解计划到直播团队

3. 团队分解到主播

课题二：策划一个直播周期

一.定义一个直播周期

1. 直播周期：从开始筹备到客户服务截止的一个周期

2. 直播周期具体的阶段

（1）筹备期：人、货、场

（2）预热期：直播推广引流、锁客

（3）引爆期：直播演绎

（4）复盘期：直播数据分析

二．策划一个直播周期活动

1.一个直播周期，其实就是一个活动

2.一个活动的六大要素

（1）IP主题

（2）目标群体与场景洞察

（3）场景架设

（4）产品嵌入与服务体系搭建

（5）活动预热锁客

（6）活动引爆与客服

三、私域直播常见的活动拆解

1.类型a：权益类，内购会、福利发放、会员日等

2.类型b：产品类，新品、特卖、折扣、清仓

3.类型C：IP类，跨界、文创、体育等

4.类型D：节日类，重大节日节点

课题三：落地一个直播活动（6小时）

一. 筹备期

1. 活动策划

2. 素材制作

（1）预热推广素材

（2）直播间素材

（3）客户问答素材

（4）其他素材

3.人员筹备：团队激励政策制定、活动宣讲、工作分配与安排

二. 预热期

1. 预热期目的：引流、锁客

2. 预热引流的方法

（1）私域推广：公众号、企业微信群、视频号

（2）私域社群裂变：裂变活动策划与企业微信社群裂变

（3）线下预热推广

3. 锁客

（1）定义锁客的意义

（2）锁客常见的玩法：预约、订金、加群、1元付、订金抽奖等

4. 流量冲刺

（1）为什么会存在流量冲刺

（2）流量冲刺的主要策略：活动引导转发裂变

5.借助数据敏捷性优化推广引流策划

三. 引爆期

1.活动专场直播，直播脚本撰写技巧

(1) 活动专场类直播的内容结构解析：开场－爬坡－高潮－落幕

(2) 开场：自我介绍、主题介绍、引导分享、惊喜预告

(3) 爬坡：主题导入、场景导入、痛点挖掘、悬念设计

(4) 高潮：产品讲解FABE与场景功能性讲解、活动刺激

(5) 落幕：唱单、答谢与下场直播预告

【技巧】开场自我介绍和引导分享案例

【专题】直播脚本逐字稿撰写及优化

（1）逐字稿的目的

（2）逐字稿的结构

（3）逐字稿行文

（4）逐字稿的使用

2. 产品讲解：FABE法则和场景冲突带入法则

(1) 产品讲解的原则：以用户为中心，用户听得懂的语言

(2) 产品讲解内容解析：FABE法则及案例剖析

(3) 产品讲解内容解析：场景带入，痛点挖掘

【案例】1.四川电信直播的场景代入法，快速引导用户开启新业务

2.成都女鞋FABE法则，凸显产品价值

3. 直播间互动技巧：活动、杀单、应急处理技巧

(1) 常见的直播间互动活动分析：抽奖、盖楼、连麦、秒杀等

(2) 直播间常见杀单技巧：限时、限量、权益门槛购买、演绎性杀单

(3) 直播间突发问题处理：库存问题、系统设置问题、恶性刷屏、卡顿冷场乱节奏的处理

(4) 直播间团队配合：运营、场控、演绎助理的作用解析

【案例】四川电信直播间互动技巧分享

课题四：直播数据分析（3小时）

一．数据分析

1.数据分析

2.数据分析的意义

3.数据分析的场景

4.数据分析各场景的指标

5.数据分析常用的方法

二．销售目标分解

1.基于客户的销售分解：S=S1+S2+S3及相应的销售占比结构

2.S1=UV*CVR*P

3.S2=N*R*P

4.S3=N*K*P

三.新客户销售指标S1

1.UV：流量分解与数据分析

（1）流量概况

（2）来源监控与渠道推广分析

（3）页面热力度与路径分析

（4）商品分析

（5）流量指标分析与对策

（6）提升流量的方法及核心动作

2.CVR：转化率数据分析

（1）转化率指标

（2）转化率影响要素判定

（3）提升转化率的方法

3.P：客单价数据分析

（1）商品分析

（2）活动分析

（3）提升客单价的方法

【案例】如意好礼的新客户数据分析

四、老客户复购S2

1.N：老客户

（1）老客户占比数据

（2）老客户留存

（3）老客户洞察

（4）老客户触达

（5）老客户流失

（6）RFM模型的应用

（7）会员等级分析

2.R：复购率

（1）复购率定义

（2）影响复购率的要素

（3）提升复购率指标

3.P：老客户客单价

（1）老客户客单价

（2）影响老客户客单价要素剖析

（3）提升老客户客单价的方法

【案例】历奇营地的老客户复购数据分析

五、老带新销售S3

1.N：老客户

（1）老客户占比数据

（2）老客户留存

（3）老客户触达

（4）老客户流失

（5）RFM模型的应用

2.K：裂变指数

（1）裂变指数定义

（2）影响裂变指数的指标

（3）拉升裂变效果的方法

3.P：老带新新客户成交价

（1）影响老带新新客户单价的要素

（2）拉升老带新新客户单价的方法

六、专题分析

1.商品单品分析

（1）商品结构分析

（2）商品流量结构和来源分析

（3）商品转化率分析

2.用户分析

（1）用户结构分析

（2）用户画像-场景洞察分析

（3）用户RFM分析

（4）用户ARPU值分析

（5）用户转介分析

3.活动分析

（1）活动ROI分析

（2）活动费用分析

【案例】某品牌企业私域直播数据分析

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