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  • 全新精益AI(美)罗米特·帕特尔9787519856687
  • 正版
    • 作者: (美)罗米特·帕特尔著 | (美)罗米特·帕特尔编 | (美)罗米特·帕特尔译 | (美)罗米特·帕特尔绘
    • 出版社: 中国电力出版社
    • 出版时间:2021-07-01
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    • 作者: (美)罗米特·帕特尔著| (美)罗米特·帕特尔编| (美)罗米特·帕特尔译| (美)罗米特·帕特尔绘
    • 出版社:中国电力出版社
    • 出版时间:2021-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:304000
    • 页数:240
    • 开本:16开
    • ISBN:9787519856687
    • 版权提供:中国电力出版社
    • 作者:(美)罗米特·帕特尔
    • 著:(美)罗米特·帕特尔
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:78.00
    • ISBN:9787519856687
    • 出版社:中国电力出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-07-01
    • 页数:240
    • 外部编号:1202459715
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    序 1

    前言 3

    部分 AI + 增长营销 = 智能营销

    章 认识增长营销 9

    第2章 为何选择精益AI 17

    2.1 什么是AI 18

    2.2 什么是机器学习 18

    . AI的三大驱动力 20

    2.4 AI营销的行业趋势 22

    2.5 AI+增长营销=智能营销 26

    第二部分 客户获取3.0

    第3章 何谓客户获取3.0 31

    3.1 扩张和学习的新维度 31

    3.2 AI与客户获取 33

    3.3 是时候开启智能机器了 33

    第4章 手动与自动 37

    4.1 数字营销世界中的智能机器思维 37

    4.2 筹码:客户生命周期管理 44

    4.3 IMVU增长团队的自动化策略 48

    4.4 构建自动化业务用例 49

    第5章 “智能机器”的框架 53

    5.1 分解用于营销目的的机器学习 54

    5.2 监督学习算法的主要类型 57

    5.3 无监督学习算法的主要类型 58

    5.4 监督或无监督通用的学习算法 59

    5.5 数据的重要 62

    5.6 受众选择 64

    5.7 信息投放 66

    5.8 探索与优化 66

    5.9 将机器学习和AI应用于IMVU的客户旅程 66

    5.10 小结 71

    第6章 自行搭建与外部采购 73

    6.1 搭建与采购分析 74

    6.2 搭建AI解决方案的风险 76

    6.3 采购AI解决方案的风险 78

    6.4 机器学习即服务 79

    6.5 搭建还是采购……还是都选? 80

    6.6 权衡利弊 81

    第三部分 选择和衡量重要指标

    第7章 创业公司的关键增长指标 85

    7.1 客户获取成本 86

    7.2 留存率 86

    7.3 客户终身价值 89

    7.4 广告回报率 89

    7.5 转化率 90

    7.6 提防无价值指标 91

    第8章 创意的效果 93

    8.1 创意资产的重要 93

    8.2 创意团队的参与 96

    8.3 广告疲劳 96

    8.4 创意的益处 97

    8.5 创意的实践 99

    8.6 移动端广告实践 101

    8.7 未来创意发展与迭代 101

    第9章 跨渠道归因 103

    9.1 什么是营销归因? 104

    9.2 营销归因模型 104

    9.3 为你的初创企业选择合适的归因模型 107

    9.4 营销归因工具 108

    9.5 营销归因的好处 109

    9.6 展望未来基于人的归因 110

    第四部分 选择正确的用户获取方法

    0章 用户获取策略 1

    10.1 如何思考用户获取策略 1

    10.2 营销漏斗的阶段 125

    10.3 五个关键的用户获取策略 127

    1章 增长堆栈 131

    11.1 它是如何起作用的? 132

    11.2 分析与见解 133

    11.3 获取 143

    11.4 参与与留存 148

    11.5 变现 154

    11.6 跨堆栈的活动 158

    11.7 通信平台 164

    11.8 在AI世界中应用堆栈 166

    第五部分 管理增量复杂和风险

    2章 如何管理复杂 171

    12.1 识别用例 172

    12.2 期望值 174

    1. 运营状态 175

    12.4 关注结果 175

    12.5 客户数据 176

    12.6 选择正确的指标 176

    3章 如何降低风险 179

    13.1 数据依赖 180

    13.2 透明度 181

    13.3 算法偏差 182

    13.4 合规 183

    13.5 明确的目标 185

    13.6 机器学习模型的可适应 15

    4章 人与机器 187

    14.1 未来增长团队需要的技能 188

    14.2 采取增长的心态 190

    14.3 AI带来的工作机会 192

    第六部分 下一个前沿领域

    5章 为成功做规划 195

    15.1 成功目标和衡量标准 195

    15.2 AI与人类合作共赢 197

    15.3 数据是一切事物的核心 200

    15.4 数据隐私和完整 206

    6章 持续的挑战 209

    16.1 数据采集 209

    16.2 隐私权控制 211

    16.3 精简团队 213

    16.4 新的渠道和机遇 214

    16.5 随时警惕欺诈 215

    16.6 面对挑战 216

    7章 如何与AI共赢 217

    作者介绍 2

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