《两天让移动门店业绩暴涨!揭秘 AI 如何降本增效与私域流量运营》
《两天让移动门店业绩暴涨!揭秘 AI 如何降本增效与私域流量运营》详细内容
《两天让移动门店业绩暴涨!揭秘 AI 如何降本增效与私域流量运营》
《两天让移动门店业绩暴涨!
--揭秘 AI 如何降本增效与私域流量运营》
主讲:谢桦老师
【课程背景】
在数字化浪潮席卷的当下,移动通讯行业竞争愈发激烈。移动门店营业员作为直面客户的关键角色,需要不断提升自身技能,以应对市场挑战。AI 技术的飞速发展为移动门店管理带来了全新的机遇与变革。通过 AI 实现降本增效,有效运营私域流量,精准追踪数据,已成为移动门店在市场中脱颖而出的关键。本次课程旨在帮助移动门店营业员全面掌握 AI 在门店管理中的应用,提升销售业绩与客户服务质量。
【课程收益】
1、掌握 AI 工具应用:熟练运用国产免费 AI 工具,进行文案生成、广告投放优化等工作,提升工作效率。
2、私域流量运营能力提升:学会结合 AI 工具设计社群裂变模型,有效运营私域流量,提高客户拉新与复购率。
3、数据追踪与分析能力:利用 “流量飞轮” 系统,通过 AI 监控关键指标,实现业务复盘自动化,为决策提供数据支持。
【课程特色】
易学易懂,强互动,风趣幽默,实战案例多,干货没有废话
【课程对象】
移动门店营业员、门店店长、对 AI 技术在移动通讯行业应用感兴趣的相关岗位人员。
【课程时间】
1天(6小时/天)
【课程大纲】
第一天
一、上午 9:00 - 10:30:AI 在门店管理中的应用场景与基础工具介绍
1、课程背景与 AI 价值
(1)分析移动通讯行业现状,阐述 AI 对门店降本增效的重要意义。
(2)分享某移动门店通过 AI 优化运营,客户到店率提升 30% 的真实案例。
2、国产免费 AI 工具详解
(1)介绍豆包、通义千问、DeepSeek、腾讯元宝、即梦 AI、WPS AI 等工具的核心功能与适用场景。
(2)演示工具注册流程与基础操作,如豆包的对话交互、DeepSeek 的数据上传与分析界面使用。
10:30 - 10:45:课间休息
二、10:45 - 12:00:AI 助力客户拉新策略
1、AI 模拟排队现象吸引客流
(1)工具应用:使用即梦 AI 生成虚拟排队视频,结合企业微信朋友圈或门店电子屏投放。(2)操作步骤:输入门店场景、排队人数、动态效果等需求,即梦 AI 自动生成视频;通过企业微信设置定向推送,吸引周边潜在客户。
案例分析:南昌西湖区某移动营业厅使用即梦 AI 生成排队视频,在企业微信朋友圈推送 “现场火爆,扫码预约免排队” 信息,3 天内到店客流提升 45%。
2、“AI 老客复活法” 唤醒休眠会员
(1)工具组合:腾讯文档整理会员数据,DeepSeek 分析休眠会员特征,豆包撰写个性化唤醒文案,企业微信触达会员。
(2)执行流程:在腾讯文档导入会员消费记录,DeepSeek 提取沉睡会员高频购买品类;豆包生成针对性文案,如 “您上次购买的快充线已使用 6 个月,现针对老客户推出 5 折换购活动”;企业微信设置标签群发,精准推送唤醒信息。
案例分析:江西移动某加盟店通过该策略,30 天内唤醒沉睡会员 217 人,复购率达 32%。
中午 12:00 - 14:00:午休
三、下午 14:00 - 15:30:AI 提升客户复购率方法
1、个性化产品推荐
(1)工具应用:WPS AI 分析客户消费记录,通义千问构建推荐算法,企业微信推送推荐信息。
(2)操作流程:将客户历史购买数据导入 WPS AI,通义千问生成推荐逻辑,如 “购买过 5G 手机的客户,3 个月后推荐延长保修服务”;企业微信设置定时推送,实现精准营销。
案例分析:南昌红谷滩移动营业厅使用该方法,客户配件复购率提升 28%,平均客单价增加 127 元。
2、AI 客户关怀提醒
(1)工具组合:腾讯元宝获取客户购机时间,豆包撰写关怀文案,企业微信设置任务管理。
(2)执行策略:根据客户购机时间、套餐到期日等节点,通过企业微信发送关怀信息,如 “新手机使用小贴士”“套餐续约优惠提醒”。
案例分析:赣州移动某门店通过 AI 关怀提醒,客户满意度提升至 92%,6 个月内复购率提高 19%。
15:30 - 15:45:课间休息
四、15:45 - 17:00:AI 工具助力社群裂变模型初步构建
1、拼团模型设计
(1)工具应用:豆包生成拼团规则,企业微信接龙工具执行活动,DeepSeek 预测成团率。(2)操作步骤:豆包输入产品信息和目标人群,生成拼团规则;企业微信创建活动群,设置关键词自动回复;使用接龙工具设置阶梯式优惠,DeepSeek 预测活动效果。
案例分析:上饶移动某门店在企业微信社群发起 “5G 手机拼团” 活动,72 小时内成团 156 单,拉新客户 421 人。
2、分销模型设计
(1)工具组合:DeepSeek 分析佣金比例,腾讯文档搭建管理系统,企业微信实现对外收款,WPS AI 追踪业绩。
(2)执行方法:DeepSeek 分析历史数据,建议佣金策略;腾讯文档创建分销员管理表,企业微信设置专属收款码;WPS AI 自动汇总销售数据,生成佣金报表。
案例分析:九江移动某加盟店招募 100 名兼职分销员,通过该系统管理,首月销售额突破 80 万元,分销员平均月收入 1200 元。
第二天
一、上午 9:00 - 10:30:拼团模型深度设计与案例解析
1、精准规则设计
(1)工具应用:豆包结合通义千问生成并优化拼团方案,DeepSeek 评估方案 ROI。
(2)操作步骤:豆包输入产品成本、目标销量等信息,生成基础方案;通义千问优化激励措施;DeepSeek 预测不同方案的收益,选择最优组合。
(3)案例分析:
成功案例:南昌青山湖移动营业厅针对千元机,设计 “3 人成团立减 200 元,团长再送充电宝” 方案,3 天售出 127 台,拉新 215 人。
失败案例:某门店未分析客户社交圈,直接设置 “5 人成团”,成团率仅 18%,调整为 “3 人成团” 后,成功率提升至 65%。
2、多渠道推广优化
(1)工具组合:豆包与通义千问生成多种文案,DeepSeek 分析渠道转化率,企业微信执行推广。
(2)策略优化:生成不同风格文案,DeepSeek 分析朋友圈、社群等渠道转化率,企业微信设置专属链接追踪数据,优化投放策略。
案例分析:赣州某门店通过分析发现社群转化率达 28%,后续重点发力社群渠道;优化文案后,点击率提升 41%。
3、全流程数据追踪
(1)工具应用:腾讯文档收集数据,DeepSeek 与 WPS AI 分析数据,豆包生成优化建议。
(2)执行方法:腾讯文档创建实时数据表,WPS AI 生成趋势图;DeepSeek 分析异常点,豆包根据结果提供优化建议,如增加限时秒杀环节。
案例分析:抚州移动某门店活动中发现参与率下降,及时增加奖励措施,最终超预期完成目标的 132%。
10:30 - 10:45:课间休息
二、10:45 - 12:00:私域流量运营绩效考核与 SOP 优化
1、绩效考核机制优化
(1)指标设定:确定拉新、转化、复购、社群活跃度等核心考核指标及权重。
(2)激励措施:制定物质奖励(如奖金、奖品)与荣誉激励(如月度之星评选)相结合的方案。
(3)工具应用:腾讯文档记录员工业绩,WPS AI 生成考核报表,DeepSeek 分析考核效果并优化指标。
2、AI 驱动的社群运营 SOP
(1)前期准备:腾讯元宝对客户标签化分层,豆包与通义千问协作完成活动策划。(2)活动执行:企业微信完成预热、互动与进度提醒,Kimi 分析客户需求实时优化策略。
(3)活动复盘:WPS AI 收集数据,DeepSeek 深度分析,沉淀经验优化 SOP。 中午 12:00 - 14:00:午休
三、下午 14:00 - 15:30:数据追踪与 “流量飞轮” 系统应用
1、关键指标监控
(1)指标解析:详细讲解转化率、复购率、客户留存率等关键指标的含义与计算方法。
(2)工具应用:WPS AI 自动收集数据,生成可视化报表;DeepSeek 分析指标变化趋势,预测业务走向。
(3)深度实操:学员使用实际门店数据,在 WPS AI 中完成数据录入与基础报表生成;利用 DeepSeek 对某一时间段内的转化率波动进行原因挖掘,如分析是否因促销活动、竞争对手动作等因素导致 。
2、“流量飞轮” 系统实操
(1)系统原理:解读 “流量飞轮” 系统如何实现流量引入、转化、留存、复购的良性循环。
(2)操作演示:通过实际案例演示如何利用 AI 工具监控系统各环节数据,实现业务复盘自动化。
(3)分组演练:将学员分组,每组模拟一个移动门店场景,利用 AI 工具搭建简易的 “流量飞轮” 监控模型,设定关键指标的预警值,如当复购率低于历史平均值 10% 时触发预警 ,并讨论如何根据预警调整运营策略。
15:30 - 15:45:课间休息
四、15:45 - 16:45:实战演练与案例强化
1、分组实战
(1)模拟移动门店新品推广场景,学员分组运用 AI 工具设计完整的私域流量运营方案,聚焦核心环节:客户拉新选用 AI 模拟排队与老客唤醒策略;社群裂变重点设计拼团规则与多渠道推广;绩效考核明确关键指标;SOP 规划确保活动执行流畅 。
2、案例分享与点评
(1)各小组展示方案,讲师与学员共同点评,分析方案优缺点,提炼优秀经验。重点点评 AI 工具应用的合理性、策略的创新性以及方案的落地可行性 。
五、16:45 - 17:00:课程总结与答疑
1、课程总结:回顾两天课程核心内容,强调 AI 工具在移动门店运营中的应用要点,梳理从客户拉新到数据复盘的完整链路 。
2、解答疑问:解答学员在工具使用、方案设计、实际运营中遇到的问题,提供针对性解决方案与后续学习建议 。
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