本書從多個方面介紹了如何整合AI技術(shù)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(gòu)建、智能內(nèi)容創(chuàng)作助手的運用、AI驅(qū)動分析決策。
讀者可以通過本書學(xué)習(xí)如何利用AI處理運營工作，從而更好地滿足目標(biāo)受眾需求，提高內(nèi)容質(zhì)量，做出更準(zhǔn)確的決策，并提升工作效率。本書內(nèi)容豐富實用，旨在幫助讀者適應(yīng)數(shù)字化時代的挑戰(zhàn)，實現(xiàn)運營工作的智能化和高效化。
隨著 AI 技術(shù)的飛速發(fā)展，業(yè)界逐漸認識到通過 AI 技術(shù)建立業(yè)務(wù)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(shù)的力量，使運營工作更加高效和智能，就成為至關(guān)重要的問題。
任嘉興
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專欄作家
獨立運營顧問
三節(jié)課特邀專家講師
擁有豐富的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)經(jīng)驗，曾任職于樂視體育、搜狗、字節(jié)跳動等多家知名公司，歷任運營經(jīng)理、高級策略運營等職務(wù)。為數(shù)十家傳統(tǒng)企業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)公司提供企業(yè)顧問及運營咨詢服務(wù)，助力其建立高效的業(yè)務(wù)決策系統(tǒng)。
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(yè)的影響?
1.3? AI 的底層邏輯與應(yīng)用?
第二章 構(gòu)建精細化運營策略
2.1? 用戶精準(zhǔn)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(tǒng)?
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(tǒng)：購物籃關(guān)聯(lián)規(guī)則算法?
第三章 智能內(nèi)容創(chuàng)作助手
3.1? 挖掘內(nèi)容選題：拓展海量的創(chuàng)意來源?
3.2? 構(gòu)思視頻腳本：生成高質(zhì)量視頻腳本?
3.3? 內(nèi)容降重處理：降低內(nèi)容的重復(fù)程度?
3.3.1? 語言詞匯替換?
3.3.2? 內(nèi)容結(jié)構(gòu)調(diào)整?
3.3.3? 內(nèi)容擴充完善?
3.3.4? 調(diào)整時態(tài)語氣?
3.4? 打造爆款標(biāo)題：優(yōu)質(zhì)文案素材的學(xué)習(xí)?
3.5? 制作調(diào)研問卷：調(diào)研用戶的相關(guān)需求?
3.5.1? KANO 模型?
3.5.2? MaxDiff 模型?
3.5.3? 聯(lián)合分析模型?
3.6? 內(nèi)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(xùn)練?
3.8? 撰寫運營周報：優(yōu)化工作的展示成果?
第四章 AI 驅(qū)動分析決策
4.1? 數(shù)據(jù)的力量：AI 提高數(shù)據(jù)分析效率?
4.2? 運營數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：入門技能與理論框架?
4.2.1? 指標(biāo)體系搭建：解構(gòu)業(yè)務(wù)的指標(biāo)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(shè)檢驗分析：邏輯推理與統(tǒng)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(yōu)化決策的科學(xué)驗證?
4.2.6? 漏斗轉(zhuǎn)化模型：剖析關(guān)鍵的轉(zhuǎn)化節(jié)點?
4.3? 運營數(shù)據(jù)分析進階：高階技巧與算法模型?
4.3.1? 描述統(tǒng)計學(xué)：掌握數(shù)據(jù)統(tǒng)計相關(guān)概念?
4.3.2? 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：構(gòu)建數(shù)據(jù)的一致性框架?
4.3.3? 四分位數(shù)法：快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)范圍劃分?
4.3.4? 層次分析法：主觀決策權(quán)重計算方法?
4.3.5? 熵值分配法：客觀決策權(quán)重計算方法?
4.3.6? 卡方檢驗法：揭示數(shù)據(jù)之間的獨立性?
4.3.7? 樸素貝葉斯：基于特征進行概率預(yù)測?
4.3.8? K 均值聚類：科學(xué)化的數(shù)據(jù)聚類算法?
4.3.9? 線性回歸分析：判斷變量關(guān)聯(lián)與趨勢走向
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