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AI智能運營從入門到精通 版權信息
- ISBN：9787301354537
- 條形碼：9787301354537 ; 978-7-301-35453-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
AI智能運營從入門到精通 本書特色
AI時代智能運營之道：巧用AI大模型，帶你深度解析用戶洞察+精準策略+智能創作+數據模型，構建你的競爭壁壘 一本書開啟AI智能運營時代，成為AI時代的先行者。
AI智能運營從入門到精通 內容簡介
本書從多個方面介紹了如何整合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，并提升工作效率。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并且提升效率。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。
AI智能運營從入門到精通 目錄
**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：解讀用戶的群體特征?
2.3? 積分激勵體系：提高用戶的行為價值?
2.4? 用戶生命周期：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 智能內容創作助手
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：生成高質量視頻腳本?
3.3? 內容降重處理：降低內容的重復程度?
3.3.1? 語言詞匯替換?
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? 制作調研問卷：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? 撰寫運營周報：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? 漏斗轉化模型：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：快速實現數據范圍劃分?
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：基于特征進行概率預測?
4.3.8? K 均值聚類：科學化的數據聚類算法?
4.3.9? 線性回歸分析：判斷變量關聯與趨勢走向
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：解讀用戶的群體特征?
2.3? 積分激勵體系：提高用戶的行為價值?
2.4? 用戶生命周期：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 智能內容創作助手
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3.2? 構思視頻腳本：生成高質量視頻腳本?
3.3? 內容降重處理：降低內容的重復程度?
3.3.1? 語言詞匯替換?
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? 制作調研問卷：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? 撰寫運營周報：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? 漏斗轉化模型：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：快速實現數據范圍劃分?
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：基于特征進行概率預測?
4.3.8? K 均值聚類：科學化的數據聚類算法?
4.3.9? 線性回歸分析：判斷變量關聯與趨勢走向
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AI智能運營從入門到精通 作者簡介
任嘉興
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專欄作家
獨立運營顧問
三節課特邀專家講師
擁有豐富的互聯網行業經驗，曾任職于樂視體育、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互聯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。
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