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編輯推薦:
一本书开启AI智能运营时代,成为AI时代的先行者。
內容簡介:
《AI智能运营从入门到精通》从多个方面介绍了如何整合AI技术进行运营工作,包括AI与用户运营的融合、精细化运营策略的构建、智能内容创作助手的运用、AI驱动分析决策。
读者可以通过《AI智能运营从入门到精通》学习如何利用AI处理运营工作,从而更好地满足目标受众需求,提高内容质量,做出更准确的决策,并提升工作效率。《AI智能运营从入门到精通》内容丰富实用,旨在帮助读者适应数字化时代的挑战,实现运营工作的智能化和高效化。
随着 AI 技术的飞速发展,业界逐渐认识到通过 AI 技术建立业务自动化流程等方式,能够有效降低运营成本并且提升效率。如何充分利用AI 技术的力量,使运营工作更加高效和智能,就成为至关重要的问题。
關於作者:
任嘉兴
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专栏作家
独立运营顾问
三节课特邀专家讲师
拥有丰富的互联网行业经验,曾任职于乐视体育、搜狗、字节跳动等多家知名公司,历任运营经理、高级策略运营等职务。为数十家传统企业及互联网公司提供企业顾问及运营咨询服务,助力其建立高效的业务决策系统。
目錄 :
第一章 AI 运营的崭新时代
1.1 AI 的前世今生
1.2 AI 对运营行业的影响
1.3 AI 的底层逻辑与应用
第二章 构建精细化运营策略
2.1 用户精准运营:用户分层及分群方法
2.1.1 ABC 分类法
2.1.2 RFM 模型
2.1.3 VALS 系统
2.1.4 波士顿矩阵
2.2 用户画像解析:解读用户的群体特征
2.3 积分激励体系:提高用户的行为价值
2.4 用户生命周期:运营用户的底层逻辑
2.5 个性推荐系统:购物篮关联规则算法
第三章 智能内容创作助手
3.1 挖掘内容选题:拓展海量的创意来源
3.2 构思视频脚本:生成高质量视频脚本
3.3 内容降重处理:降低内容的重复程度
3.3.1 语言词汇替换
3.3.2 内容结构调整
3.3.3 内容扩充完善
3.3.4 调整时态语气
3.4 打造爆款标题:优质文案素材的学习
3.5 制作调研问卷:调研用户的相关需求
3.5.1 KANO 模型
3.5.2 MaxDiff 模型
3.5.3 联合分析模型
3.6 内容文本分析:洞察用户的潜在偏好
3.6.1 文本词频分析
3.6.2 文本情感分析
3.7 策划活动方案:RSM 活动模型的训练
3.8 撰写运营周报:优化工作的展示成果
第四章 AI 驱动分析决策
4.1 数据的力量:AI 提高数据分析效率
4.2 运营数据分析基础:入门技能与理论框架
4.2.1 指标体系搭建:解构业务的指标密码
4.2.2 多维度拆解法:化繁为简的拆解策略
4.2.3 假设检验分析:逻辑推理与统计推断
4.2.4 5W2H 思维模式:七维视角思考框架
4.2.5 A-B 测试实验:优化决策的科学验证
4.2.6 漏斗转化模型:剖析关键的转化节点
4.3 运营数据分析进阶:高阶技巧与算法模型
4.3.1 描述统计学:掌握数据统计相关概念
4.3.2 数据标准化:构建数据的一致性框架
4.3.3 四分位数法:快速实现数据范围划分
4.3.4 层次分析法:主观决策权重计算方法
4.3.5 熵值分配法:客观决策权重计算方法
4.3.6 卡方检验法:揭示数据之间的独立性
4.3.7 朴素贝叶斯:基于特征进行概率预测
4.3.8 K 均值聚类:科学化的数据聚类算法
4.3.9 线性回归分析:判断变量关联与趋势走向
內容試閱 :
随着AI技术的飞速发展,业界逐渐认识到通过AI技术建立业务自动化流程等方式,能够有效降低运营成本并且提升效率。如何充分利用AI技术的力量,使运营工作更加高效和智能,就成为至关重要的问题。
AI运营并不是指某个特定的职位,而是AI时代运营从业者需要掌握的通用能力。然而,虽然很多运营人员使用了一些AI工具(如ChatGPT、文心一言、讯飞星火认知大模型等),也学习了一些提示词技巧,但是在实际工作中遇到问题时还是不知道怎么解决,比如:
使用AI生成了大量内容,却发现这些内容难以应用在实际工作场景中;
希望使用AI进行数据分析,却不知道应该用什么样的方法进行分析;
希望使用AI制定业务运营策略,但又不知道策略的底层逻辑和实操方法;
希望使用AI为运营工作赋能,但不清楚AI能在哪些方面发挥作用。
为了帮助运营从业者解决上述问题,本书将从三个方面进行详细介绍。
AI的底层逻辑与应用方法
本书将从多个角度探讨AI的底层逻辑和应用方法,从而帮助运营人员了解AI对运营人员和整个行业可能带来的潜在影响,并且更有效地与AI进行交互。
2.AI时代的运营通用技能
除了理解AI的底层逻辑,运营人员还需要掌握一些策略方法,以更具体地与AI进行交互。本书将涵盖运营工作中的基础技能和一些进阶技能,并对一些复杂的数据知识进行简化,使运营人员能够轻松掌握其背后的逻辑并灵活加以应用。
AI赋能运营的实操案例
本书介绍了如何将运营策略与AI进行结合,通过分析实际案例和提供具体的操作步骤,使运营人员能够清晰地理解每个环节的变化。同时,运营人员也可以根据自身的业务需求,定制更合适的模型,以进一步提升运营效果。
最后需要说明的是,AI的赋能效果最终受限于运营人员自身的思维方式和知识储备。
例如,当用户出现流失时,很多运营人员常常通过单一维度来判断流失原因。然而,用户流失可能受到多种因素的影响,仅仅基于表面特征的挖掘并不能为减少用户流失提供有效策略。
作为直面用户的运营人员,如果掌握一些专业技能,如使用AI对大数据进行处理,并结合朴素贝叶斯算法对用户流失进行条件预测,就可以更好地判断流失原因。通过建立科学的用户流失模型,运营人员既能更加深入地了解用户,也能展现其良好的专业素养。
AI与运营的结合有无限可能,愿我们共同迎接智能化未来。