第一章2026年廣告學(xué)專業(yè)直播廣告運(yùn)營(yíng)與轉(zhuǎn)化優(yōu)化答辯概述第二章直播廣告全鏈路轉(zhuǎn)化漏斗分析第三章直播廣告運(yùn)營(yíng)核心策略解析第四章直播廣告技術(shù)賦能轉(zhuǎn)化優(yōu)化第五章直播廣告轉(zhuǎn)化優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)案例深度剖析第六章直播廣告運(yùn)營(yíng)與轉(zhuǎn)化優(yōu)化答辯總結(jié)01第一章2026年廣告學(xué)專業(yè)直播廣告運(yùn)營(yíng)與轉(zhuǎn)化優(yōu)化答辯概述第1頁(yè)概述與答辯背景2026年，直播廣告行業(yè)將迎來(lái)重大變革。隨著5G技術(shù)的普及和消費(fèi)者行為的數(shù)字化，直播廣告已成為廣告市場(chǎng)的重要增長(zhǎng)引擎。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2026年直播廣告占整體廣告市場(chǎng)份額預(yù)計(jì)將達(dá)45%，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)18%。然而，當(dāng)前行業(yè)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如轉(zhuǎn)化率低、用戶留存不足等問(wèn)題。本次答辯旨在通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和案例分析，解析直播廣告運(yùn)營(yíng)與轉(zhuǎn)化優(yōu)化的核心策略，為行業(yè)提供可復(fù)制的優(yōu)化方法論。答辯將從直播廣告行業(yè)現(xiàn)狀、核心挑戰(zhàn)、優(yōu)化策略、技術(shù)賦能、實(shí)戰(zhàn)案例和未來(lái)趨勢(shì)等六個(gè)章節(jié)展開，全面剖析直播廣告運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面。第2頁(yè)答辯邏輯框架答辯的邏輯框架遵循‘引入-分析-論證-總結(jié)’的邏輯串聯(lián)頁(yè)面，每個(gè)章節(jié)有明確主題，頁(yè)面間銜接自然。首先，通過(guò)引入行業(yè)現(xiàn)狀和具體案例，提出直播廣告運(yùn)營(yíng)的核心問(wèn)題。其次，通過(guò)數(shù)據(jù)分析，拆解直播廣告全鏈路轉(zhuǎn)化漏斗，量化各環(huán)節(jié)的流失率。再次，通過(guò)標(biāo)桿案例分析，論證數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化策略。最后，總結(jié)2026年直播廣告運(yùn)營(yíng)的三大核心方向：智能推薦、私域聯(lián)動(dòng)和沉浸式體驗(yàn)。這種邏輯結(jié)構(gòu)有助于聽眾系統(tǒng)地理解直播廣告運(yùn)營(yíng)的優(yōu)化路徑。第3頁(yè)直播廣告運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)當(dāng)前直播廣告行業(yè)存在諸多挑戰(zhàn)。例如，某美妝品牌2025年Q4的單場(chǎng)直播GMV雖達(dá)2億，但ROI僅為1.8，轉(zhuǎn)化率低至12%。此外，用戶留存不足也是一個(gè)普遍問(wèn)題，首購(gòu)用戶的次日留存率僅為5%。這些問(wèn)題背后，是直播廣告運(yùn)營(yíng)的痛點(diǎn)。具體而言，內(nèi)容同質(zhì)化嚴(yán)重，70%的直播依賴‘限時(shí)折扣’模式，用戶感知價(jià)值低；技術(shù)瓶頸突出，AI實(shí)時(shí)互動(dòng)功能滲透率不足30%，無(wú)法滿足Z世代個(gè)性化需求；數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象普遍，89%的企業(yè)未打通直播數(shù)據(jù)與CRM系統(tǒng)，導(dǎo)致用戶畫像缺失。這些問(wèn)題亟待解決。第4頁(yè)2026年行業(yè)新趨勢(shì)與答辯重點(diǎn)2026年，直播廣告行業(yè)將呈現(xiàn)新的發(fā)展趨勢(shì)。首先，5G技術(shù)的普及將推動(dòng)直播廣告向更高清、更流暢的方向發(fā)展。其次，AI技術(shù)的應(yīng)用將更加廣泛，從智能推薦到實(shí)時(shí)互動(dòng)，AI將全面賦能直播廣告運(yùn)營(yíng)。第三，私域流量運(yùn)營(yíng)將成為主流，企業(yè)將更加注重用戶關(guān)系維護(hù)和復(fù)購(gòu)提升。答辯的重點(diǎn)將圍繞這些趨勢(shì)展開，深入探討直播廣告運(yùn)營(yíng)的核心策略，包括內(nèi)容策略、互動(dòng)策略、促銷策略、流量策略等。通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)證，為行業(yè)提供可復(fù)制的優(yōu)化方法論。02第二章直播廣告全鏈路轉(zhuǎn)化漏斗分析第5頁(yè)引入：以某服飾品牌案例切入為了更好地理解直播廣告全鏈路轉(zhuǎn)化漏斗，我們以某服飾品牌為例進(jìn)行深入分析。該品牌2025年Q3的直播曝光量達(dá)到500萬(wàn)次，但最終轉(zhuǎn)化僅5.2萬(wàn)訂單，轉(zhuǎn)化率僅為12%。通過(guò)對(duì)直播廣告全鏈路轉(zhuǎn)化漏斗的量化分析，我們發(fā)現(xiàn)該品牌在曝光到點(diǎn)擊、點(diǎn)擊到加購(gòu)、加購(gòu)到支付等環(huán)節(jié)均存在明顯的流失。這些數(shù)據(jù)揭示了直播廣告運(yùn)營(yíng)的核心問(wèn)題，即如何減少各環(huán)節(jié)的流失，提升轉(zhuǎn)化率。第6頁(yè)第1頁(yè)：漏斗各環(huán)節(jié)量化分析直播廣告全鏈路轉(zhuǎn)化漏斗主要包括曝光、點(diǎn)擊、加購(gòu)和支付四個(gè)環(huán)節(jié)。首先，在曝光環(huán)節(jié)，某服飾品牌的直播曝光量達(dá)到500萬(wàn)次，但點(diǎn)擊率僅為3%，低于行業(yè)均值6%。這表明該品牌的直播內(nèi)容吸引力不足，需要優(yōu)化內(nèi)容設(shè)計(jì)，提升用戶點(diǎn)擊意愿。其次，在點(diǎn)擊環(huán)節(jié)，點(diǎn)擊到加購(gòu)的轉(zhuǎn)化率為18%，低于行業(yè)均值25%。這說(shuō)明該品牌的商品描述和加購(gòu)按鈕設(shè)計(jì)存在問(wèn)題，需要進(jìn)一步優(yōu)化。再次，在加購(gòu)環(huán)節(jié)，加購(gòu)到支付的轉(zhuǎn)化率為52%，低于行業(yè)均值60%。這表明該品牌的支付流程不夠便捷，需要簡(jiǎn)化支付步驟，提升支付體驗(yàn)。最后，在支付環(huán)節(jié)，支付完成率較低，需要進(jìn)一步分析原因，制定針對(duì)性的優(yōu)化策略。第7頁(yè)第2頁(yè)：轉(zhuǎn)化漏斗關(guān)鍵指標(biāo)拆解為了更深入地分析直播廣告全鏈路轉(zhuǎn)化漏斗，我們需要關(guān)注幾個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。首先，曝光到點(diǎn)擊的轉(zhuǎn)化率（CTR）是衡量直播內(nèi)容吸引力的關(guān)鍵指標(biāo)。某服飾品牌的CTR僅為3%，遠(yuǎn)低于行業(yè)均值6%，說(shuō)明該品牌的直播內(nèi)容吸引力不足。其次，點(diǎn)擊到加購(gòu)的轉(zhuǎn)化率（CVR）是衡量商品描述和加購(gòu)按鈕設(shè)計(jì)的關(guān)鍵指標(biāo)。某服飾品牌的CVR為18%，低于行業(yè)均值25%，說(shuō)明該品牌的商品描述和加購(gòu)按鈕設(shè)計(jì)存在問(wèn)題。再次，加購(gòu)到支付的轉(zhuǎn)化率（CFR）是衡量支付流程便捷性的關(guān)鍵指標(biāo)。某服飾品牌的CFR為52%，低于行業(yè)均值60%，說(shuō)明該品牌的支付流程不夠便捷。最后，支付完成率是衡量用戶購(gòu)買意愿的關(guān)鍵指標(biāo)。某服飾品牌的支付完成率較低，需要進(jìn)一步分析原因，制定針對(duì)性的優(yōu)化策略。第8頁(yè)第3頁(yè)：技術(shù)驅(qū)動(dòng)漏斗優(yōu)化路徑為了優(yōu)化直播廣告全鏈路轉(zhuǎn)化漏斗，我們需要借助技術(shù)手段。首先，AI智能推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶畫像、實(shí)時(shí)行為、商品標(biāo)簽等進(jìn)行三階匹配，提升曝光精準(zhǔn)度。某電商平臺(tái)測(cè)試顯示，AI推薦曝光轉(zhuǎn)化率比人工選品高18%。其次，熱力圖分析可以幫助我們了解用戶在直播頁(yè)面上的行為，優(yōu)化頁(yè)面布局。某家居品牌通過(guò)熱力圖分析發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品圖片尺寸存在問(wèn)題，優(yōu)化后點(diǎn)擊率提升15%。最后，轉(zhuǎn)化路徑分析可以幫助我們識(shí)別用戶流失的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，制定針對(duì)性的優(yōu)化策略。某品牌測(cè)試顯示，優(yōu)化支付流程后，80%流失用戶集中在‘確認(rèn)訂單’環(huán)節(jié)。03第三章直播廣告運(yùn)營(yíng)核心策略解析第9頁(yè)引入：某汽車品牌直播轉(zhuǎn)化率提升案例為了更好地理解直播廣告運(yùn)營(yíng)的核心策略，我們以某汽車品牌為例進(jìn)行深入分析。該品牌2025年Q2的單場(chǎng)直播GMV達(dá)到1.5億，但轉(zhuǎn)化率僅為8%，通過(guò)策略優(yōu)化后Q3提升至18%。這個(gè)案例展示了直播廣告運(yùn)營(yíng)的核心策略，包括內(nèi)容策略、互動(dòng)策略、促銷策略、流量策略等。通過(guò)這個(gè)案例，我們可以學(xué)習(xí)如何通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和案例分析，優(yōu)化直播廣告運(yùn)營(yíng)，提升轉(zhuǎn)化率。第10頁(yè)第1頁(yè)：內(nèi)容策略與用戶留存的關(guān)聯(lián)內(nèi)容策略是直播廣告運(yùn)營(yíng)的核心策略之一。直播內(nèi)容的質(zhì)量和吸引力直接影響用戶的留存率。某汽車品牌通過(guò)優(yōu)化直播內(nèi)容，提升了用戶的留存率。首先，他們?cè)黾恿酥辈?nèi)容的互動(dòng)性，通過(guò)問(wèn)答、抽獎(jiǎng)等方式，提升了用戶的參與度。其次，他們?cè)黾恿酥辈?nèi)容的實(shí)用性，通過(guò)介紹汽車的性能、配置、價(jià)格等信息，提升了用戶的購(gòu)買意愿。再次，他們?cè)黾恿酥辈?nèi)容的趣味性，通過(guò)播放汽車試駕視頻、汽車知識(shí)講解等內(nèi)容，提升了用戶的觀看體驗(yàn)。這些策略的實(shí)施，使得某汽車品牌的直播用戶留存率得到了顯著提升。第11頁(yè)第2頁(yè)：互動(dòng)策略的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化互動(dòng)策略是直播廣告運(yùn)營(yíng)的另一個(gè)核心策略。通過(guò)互動(dòng)，可以提升用戶的參與度和購(gòu)買意愿。某汽車品牌通過(guò)優(yōu)化互動(dòng)策略，提升了直播的轉(zhuǎn)化率。首先，他們?cè)黾恿酥辈サ幕?dòng)環(huán)節(jié)，通過(guò)問(wèn)答、投票等方式，提升了用戶的參與度。其次，他們?cè)黾恿酥辈サ幕?dòng)獎(jiǎng)勵(lì)，通過(guò)提供優(yōu)惠券、禮品等方式，提升了用戶的購(gòu)買意愿。再次，他們?cè)黾恿酥辈サ幕?dòng)技術(shù)，通過(guò)AI聊天機(jī)器人、AR試駕等技術(shù)，提升了用戶的互動(dòng)體驗(yàn)。這些策略的實(shí)施，使得某汽車品牌的直播轉(zhuǎn)化率得到了顯著提升。第12頁(yè)第3頁(yè)：促銷策略的精準(zhǔn)化設(shè)計(jì)促銷策略是直播廣告運(yùn)營(yíng)的又一個(gè)核心策略。通過(guò)促銷，可以提升用戶的購(gòu)買意愿和購(gòu)買力。某汽車品牌通過(guò)優(yōu)化促銷策略，提升了直播的轉(zhuǎn)化率。首先，他們?cè)黾恿酥辈サ拇黉N力度，通過(guò)提供更多的優(yōu)惠、折扣等方式，提升了用戶的購(gòu)買意愿。其次，他們?cè)黾恿酥辈サ拇黉N方式，通過(guò)限時(shí)搶購(gòu)、秒殺等方式，提升了用戶的購(gòu)買力。再次，他們?cè)黾恿酥辈サ拇黉N精準(zhǔn)度，通過(guò)分析用戶的購(gòu)買行為，提供個(gè)性化的促銷方案，提升了用戶的購(gòu)買體驗(yàn)。這些策略的實(shí)施，使得某汽車品牌的直播轉(zhuǎn)化率得到了顯著提升。04第四章直播廣告技術(shù)賦能轉(zhuǎn)化優(yōu)化第13頁(yè)引入：某科技品牌通過(guò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率翻倍為了更好地理解直播廣告技術(shù)賦能轉(zhuǎn)化優(yōu)化，我們以某科技品牌為例進(jìn)行深入分析。該品牌2025年Q1的直播轉(zhuǎn)化率為12%，通過(guò)引入AI技術(shù)后Q2提升至27%。這個(gè)案例展示了直播廣告技術(shù)賦能的核心策略，包括AI智能推薦系統(tǒng)、AI客服系統(tǒng)、AR/VR技術(shù)等。通過(guò)這個(gè)案例，我們可以學(xué)習(xí)如何通過(guò)技術(shù)手段，優(yōu)化直播廣告運(yùn)營(yíng)，提升轉(zhuǎn)化率。第14頁(yè)第1頁(yè)：AI技術(shù)在曝光層應(yīng)用AI技術(shù)在曝光層應(yīng)用是直播廣告技術(shù)賦能的核心策略之一。AI智能推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶畫像、實(shí)時(shí)行為、商品標(biāo)簽等進(jìn)行三階匹配，提升曝光精準(zhǔn)度。某電商平臺(tái)測(cè)試顯示，AI推薦曝光轉(zhuǎn)化率比人工選品高18%。這種技術(shù)的應(yīng)用，可以顯著提升直播廣告的曝光效果，從而提升轉(zhuǎn)化率。第15頁(yè)第2頁(yè)：AI在互動(dòng)層的應(yīng)用AI在互動(dòng)層應(yīng)用是直播廣告技術(shù)賦能的另一個(gè)核心策略。AI客服系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)解答用戶的問(wèn)題，提升用戶的滿意度。某品牌測(cè)試顯示，AI客服的響應(yīng)速度比人工客服快80%，且可以同時(shí)服務(wù)多個(gè)用戶，顯著提升了用戶的服務(wù)體驗(yàn)。這種技術(shù)的應(yīng)用，可以顯著提升直播廣告的互動(dòng)效果，從而提升轉(zhuǎn)化率。第16頁(yè)第3頁(yè)：AR/VR技術(shù)在體驗(yàn)層應(yīng)用AR/VR技術(shù)在體驗(yàn)層應(yīng)用是直播廣告技術(shù)賦能的又一個(gè)核心策略。AR試穿、VR場(chǎng)景體驗(yàn)等技術(shù)，可以提升用戶的體驗(yàn)，從而提升轉(zhuǎn)化率。某品牌測(cè)試顯示，AR試穿技術(shù)可以提升用戶的購(gòu)買意愿，VR場(chǎng)景體驗(yàn)技術(shù)可以提升用戶的購(gòu)買決策。這種技術(shù)的應(yīng)用，可以顯著提升直播廣告的體驗(yàn)效果，從而提升轉(zhuǎn)化率。05第五章直播廣告轉(zhuǎn)化優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)案例深度剖析第17頁(yè)引入：3個(gè)不同行業(yè)標(biāo)桿案例為了更好地理解直播廣告轉(zhuǎn)化優(yōu)化，我們選取了3個(gè)不同行業(yè)的標(biāo)桿案例進(jìn)行分析。這些案例分別來(lái)自美妝、服飾、教育行業(yè)，涵蓋了不同規(guī)模的企業(yè)和不同技術(shù)投入的案例。通過(guò)這些案例，我們可以學(xué)習(xí)如何通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和案例分析，優(yōu)化直播廣告轉(zhuǎn)化率。第18頁(yè)第1頁(yè)：美妝品牌案例——技術(shù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化提升美妝品牌案例展示了如何通過(guò)技術(shù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化提升。該品牌2025年Q2的直播GMV為3億，但轉(zhuǎn)化率僅為12%，通過(guò)引入AI智能推薦系統(tǒng)和AR試穿功能，Q3的轉(zhuǎn)化率提升至23%。具體來(lái)說(shuō)，AI智能推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的膚質(zhì)測(cè)試和購(gòu)買歷史，為用戶推薦最適合的商品，AR試穿功能則讓用戶在購(gòu)買前試穿商品，這些技術(shù)的應(yīng)用，顯著提升了用戶的購(gòu)買意愿和購(gòu)買決策。第19頁(yè)第2頁(yè)：服飾品牌案例——運(yùn)營(yíng)策略創(chuàng)新服飾品牌案例展示了如何通過(guò)運(yùn)營(yíng)策略創(chuàng)新提升轉(zhuǎn)化率。該品牌2025年Q2的直播GMV為1.2億，但轉(zhuǎn)化率僅為8%，通過(guò)開發(fā)“穿搭場(chǎng)景”直播和與KOC合作進(jìn)行“素人穿搭”直播，Q3的轉(zhuǎn)化率提升至18%。具體來(lái)說(shuō)，“穿搭場(chǎng)景”直播讓用戶在特定的場(chǎng)景中試穿商品，這些場(chǎng)景包括“職場(chǎng)通勤”“度假風(fēng)”等，而“素人穿搭”直播則讓用戶分享自己的穿搭經(jīng)驗(yàn)，這些策略的應(yīng)用，顯著提升了用戶的購(gòu)買意愿和購(gòu)買決策。第20頁(yè)第3頁(yè)：教育品牌案例——技術(shù)+運(yùn)營(yíng)雙輪驅(qū)動(dòng)教育品牌案例展示了如何通過(guò)技術(shù)和運(yùn)營(yíng)雙輪驅(qū)動(dòng)提升轉(zhuǎn)化率。該品牌2025年直播課程的營(yíng)收為5000萬(wàn)，但轉(zhuǎn)化率僅為10%，通過(guò)開發(fā)“試聽體驗(yàn)課”和與AI聊天機(jī)器人合作，Q3的轉(zhuǎn)化率提升至18%。具體來(lái)說(shuō)，“試聽體驗(yàn)課”讓用戶在購(gòu)買前試聽課程，這些課程包括“英語(yǔ)口語(yǔ)”“數(shù)學(xué)思維”等，而AI聊天機(jī)器人則可以實(shí)時(shí)解答用戶的問(wèn)題，這些策略的應(yīng)用，顯著提升了用戶的購(gòu)買意愿和購(gòu)買決策。06第六章直播廣告運(yùn)營(yíng)與轉(zhuǎn)化優(yōu)化答辯總結(jié)第21頁(yè)引入：答辯核心內(nèi)容回顧答辯的核心內(nèi)容回顧了直播廣告運(yùn)營(yíng)與轉(zhuǎn)化優(yōu)化的各個(gè)方面。首先，答辯回顧了直播廣告行業(yè)現(xiàn)狀，指出直播廣告已成為廣告市場(chǎng)的重要增長(zhǎng)引擎，但行業(yè)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。其次，答辯回顧了直播廣告運(yùn)營(yíng)的核心挑戰(zhàn)，包括轉(zhuǎn)化率低、用戶留存不足等問(wèn)題。再次，答辯回顧了直播廣告運(yùn)營(yíng)的核心策略，包括內(nèi)容策略、互動(dòng)策略、促銷策略、流量策略等。最后，答辯回顧了直播廣告運(yùn)營(yíng)的技術(shù)賦能策略，包括AI智能推薦系統(tǒng)、AI客服系統(tǒng)、AR/VR技術(shù)等。第22頁(yè)第1頁(yè)：直播廣告運(yùn)營(yíng)的核心原則直播廣告運(yùn)營(yíng)的核心原則包括數(shù)據(jù)先行、用戶中心、技術(shù)賦能和持續(xù)迭代。首先，數(shù)據(jù)先行原則強(qiáng)調(diào)建立全鏈路數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)體系，通過(guò)數(shù)據(jù)分析，識(shí)別用戶行為，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略。其次，用戶中心原則強(qiáng)調(diào)圍繞用戶需求設(shè)計(jì)內(nèi)容與互動(dòng)，提升用戶體驗(yàn)。再次，技術(shù)賦能原則強(qiáng)調(diào)合理投入AI、AR等技術(shù)工具，提升直播廣告的效率和效果。最后，持續(xù)迭代原則強(qiáng)調(diào)根據(jù)數(shù)據(jù)反饋不斷優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，提升直播廣告的轉(zhuǎn)化率。第23頁(yè)第2頁(yè)：2026年直播廣告運(yùn)營(yíng)關(guān)鍵行動(dòng)2026年直播廣告運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵行動(dòng)包括技術(shù)層面、運(yùn)營(yíng)層面和數(shù)據(jù)層面。首先，技術(shù)層面包括優(yōu)先部署AI智能推薦系統(tǒng)、探索AR/VR技術(shù)試點(diǎn)等。其次，運(yùn)營(yíng)層面包括開發(fā)“場(chǎng)景化+互動(dòng)性”內(nèi)容、建立私域流量池等。最后，數(shù)據(jù)層面包括建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)體系、定期進(jìn)行A/B測(cè)試驗(yàn)證策略等。這些行動(dòng)的實(shí)施，將顯著提升直播廣告的運(yùn)營(yíng)效率和轉(zhuǎn)化率。第24頁(yè)第3頁(yè)：答辯結(jié)論與建議答辯的結(jié)論是直播廣告運(yùn)營(yíng)是一個(gè)系統(tǒng)工程，需結(jié)合技術(shù)、內(nèi)容、數(shù)據(jù)等多維度。技術(shù)投入應(yīng)聚焦核心問(wèn)題，避免盲目堆砌。運(yùn)營(yíng)策略必須以用戶需求為導(dǎo)向。建議建立跨部門協(xié)作機(jī)制，制定持續(xù)學(xué)習(xí)計(jì)劃，跟進(jìn)行業(yè)最新技術(shù)，建立標(biāo)桿案例庫(kù)，定期復(fù)盤優(yōu)化。第25頁(yè)第4頁(yè)：未來(lái)研究方向未來(lái)研究方向包括技術(shù)方向和運(yùn)營(yíng)方向。技術(shù)方向