中文年末書展|繁簡參展書2書75折 詳見活動內容 »
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商品描述
本書從多個方面介紹瞭如何整合AI技術進行運營工作,包括AI與用戶運營的融合、精細化運營策略的構建、智能內容創作助手的運用、AI驅動分析決策。 讀者可以通過本書學習如何利用AI處理運營工作,從而更好地滿足目標受眾需求,提高內容質量,做出更準確的決策,並提升工作效率。本書內容豐富實用,旨在幫助讀者適應數字化時代的挑戰,實現運營工作的智能化和高效化。 隨著 AI 技術的飛速發展,業界逐漸認識到通過 AI 技術建立業務自動化流程等方式,能夠有效降低運營成本並且提升效率。如何充分利用AI 技術的力量,使運營工作更加高效和智能,就成為至關重要的問題。
作者簡介
專欄作家 獨立運營顧問 三節課特邀專家講師 擁有豐富的因特網行業經驗,曾任職於樂視體育、搜狗、字節跳動等多家知名公司,歷任運營經理、高級策略運營等職務。為數十家傳統企業及因特網公司提供企業顧問及運營咨詢服務,助力其建立高效的業務決策系統。
目錄大綱
第一章 AI運營的嶄新時代
1.1 AI的前世今生
1.2 AI對運營行業的影響
1.3 AI的底層邏輯與應用
第二章 構建精細化運營策略
2.1 用戶精準運營:用戶分層及分群方法
2.1.1 ABC分類法
2.1.2 RFM模型
2.1.3 VALS系統
2.1.4 波士頓矩陣
2.2 用戶畫像解析:解讀用戶的群體特徵
2.3 積分激勵體系:提高用戶的行為價值
2.4 用戶生命週期:運營用戶的底層邏輯
2.5 個性推薦系統:購物籃關聯規則算法
第三章 智慧內容創作助手
3.1 挖掘內容選題:拓展海量的創意來源
3.2 構思視頻腳本:生成高品質視頻腳本
3.3 內容降重處理:降低內容的重複程度
3.3.1 語言詞彙替換
3.3.2 內容結構調整
3.3.3 內容擴充完善
3.3.4 調整時態語氣
3.4 打造爆款標題:優質文案素材的學習
3.5 製作調研問捲:調研用戶的相關需求
3.5.1 KANO模型
3.5.2 MaxDiff模型
3.5.3 聯合分析模型
3.6 內容文本分析:洞察用戶的潛在偏好
3.6.1 文本詞頻分析
3.6.2 文本情感分析
3.7 策劃活動方案:RSM活動模型的訓練
3.8 撰寫運營週報:優化工作的展示成果
第四章 AI驅動分析決策
4.1 數據的力量:AI提高數據分析效率
4.2 運營數據分析基礎:入門技能與理論框架
4.2.1 指標體系搭建:解構業務的指標密碼
4.2.2 多維度拆解法:化繁為簡的拆解策略
4.2.3 假設檢驗分析:邏輯推理與統計推斷
4.2.4 5W2H思維模式:七維視角思考框架
4.2.5 A-B測試實驗:優化決策的科學驗證
4.2.6 漏鬥轉化模型:剖析關鍵的轉化節點
4.3 運營數據分析進階:高階技巧與演算法模型
4.3.1 描述統計學:掌握數據統計相關概念
4.3.2 數據標準化:構建數據的一致性框架
4.3.3 四分位數法:快速實現數據範圍劃分
4.3.4 層次分析法:主觀決策權重計算方法
4.3.5 熵值分配法:客觀決策權重計算方法
4.3.6 卡方檢驗法:揭示數據之間的獨立性
4.3.7 樸素貝葉斯:基於特徵進行概率預測
4.3.8 K均值聚類:科學化的數據聚類演算法
4.3.9 線性回歸分析:判斷變量關聯與趨勢走向
