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出版者:

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页数:184

译者:

出版时间:2010-4

价格:19.80元

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isbn号码:9787505890282

丛书系列:

图书标签:

• 计算机动画
• 动画设计
• 动画制作
• CG动画
• 数字艺术
• 视觉特效
• 三维动画
• 动画原理
• 影视特效
• 动画软件

《精细化运营与增长黑客实战》 本书导语： 在信息爆炸与市场竞争日益白热化的今天，粗放式的增长模式已难以为继。企业迫切需要一种更加精准、高效、数据驱动的增长策略，以实现用户获取、激活、留存与变现的良性循环。《精细化运营与增长黑客实战》正是为应对这一时代挑战而生。它不是一本泛泛而谈的理论合集，而是一部深度聚焦于“如何用科学方法驱动业务持续增长”的实战指南。 本书全面整合了精细化运营的系统思维与增长黑客的创新实验精神，旨在为产品经理、运营专家、市场营销人员及创业者提供一套可落地、可量化的增长方法论和工具箱。我们将带领读者从宏观的增长战略构建，深入到微观的用户旅程打磨，剖析每一个触点背后的数据逻辑与人性洞察。 --- 第一部分：增长战略的基石——从宏观视角理解精细化运营 本部分将首先确立全书的理论基础。我们不再将“运营”视为简单的用户维护或内容发布，而是将其定义为“驱动业务价值实现的全链路系统工程”。 第一章：增长范式的转变：从流量思维到留量思维 深入探讨当前市场环境下，传统流量获取的边际成本递增问题。重点剖析“AARRR”模型（或其迭代模型，如AAARRR/RARRA）在不同业务生命周期中的适用性差异。我们将详细阐述如何建立以“用户生命周期价值（LTV）”为核心的考核体系，并指导读者如何通过优化用户体验的各个环节，有效地将短期流量转化为长期留量。 第二章：精细化运营的底层逻辑：数据驱动的决策艺术 本章聚焦于数据在精细化运营中的核心地位。我们将详细拆解构建高效数据中台所需的关键要素，包括数据埋点规范、数据清洗流程、指标体系设计（北极星指标、关键结果指标）。特别强调如何构建“假设-实验-分析-迭代”的闭环，确保每一次运营动作都有明确的数据依据和可量化的反馈机制。避免“自嗨式”的运营活动，真正做到用数据说话。 第三章：用户画像的深度挖掘与分层运营体系 传统的用户画像过于扁平化。本章将介绍如何利用多维度数据（行为数据、交易数据、社交网络数据）构建“动态、立体化”的用户画像。在此基础上，重点介绍“用户分层模型”（如RFM模型、KANO模型应用），并针对高价值用户、沉默用户、流失预警用户设计差异化的触达策略与个性化干预方案。 --- 第二部分：增长黑客的实验场——全链路用户旅程的优化实战 本部分是本书的核心实践部分，将聚焦于如何运用黑客精神，对用户从认知到忠诚的每一个关键节点进行极限优化。 第四章：高效获客（Acquisition）：超低成本获取高质量种子用户 本章摒弃高额广告投放，转向探索“病毒式传播”与“内容杠杆”。详细介绍如何通过“钩子产品（Hooked Model）”设计，提升用户分享意愿。同时，深入剖析“SEO/ASO的高级策略”、“冷启动时期的社区运营技巧”以及“异业合作中的价值对等原则”。案例分析将侧重于如何在预算有限的情况下，实现指数级增长的初期突破。 第五章：激活与留存（Activation & Retention）：打造用户心智黏性 激活是增长的第一个关键漏斗。我们将分析“首次成功体验（Aha Moment）”的定义与缩短路径。对于留存，本书提出“预见性运营”的概念。通过分析用户行为的早期信号，预测潜在的流失风险，并提前植入挽留机制。重点讲解如何设计“习惯养成回路”——例如，如何利用间歇性强化和进度反馈机制，将产品使用行为嵌入用户的日常生活习惯中。 第六章：变现效率（Revenue）：从免费到付费的转化阶梯设计 许多产品在留存住用户后，变现环节却出现断裂。本章将详细拆解“价值锚定理论”在定价策略中的应用。介绍如何设计阶梯式的付费墙（Paywall），包括免费增值（Freemium）、试用期优化、以及基于用户行为的动态定价模型。强调在不损害用户体验的前提下，最大化LTV的转化路径设计。 第七章：推荐与病毒式传播（Referral）：构建内生的增长飞轮 高价值用户是最好的推销员。本章系统梳理了设计高效推荐系统的要素：透明的奖励机制、便捷的分享路径、以及强化的社会认同感。我们将对比分析几种主流的推荐算法模型（如协同过滤的变体在推荐系统中的应用），并指导读者如何平衡推荐奖励成本与潜在的LTV增益。 --- 第三部分：工具、技术与未来趋势 本部分将目光投向实践工具和未来的方向，确保读者的方法论能够与时俱进。 第八章：增长实验的流程化与自动化：A/B测试的精益求精 增长黑客的核心在于“快速迭代”。本章深入探讨如何科学地设计A/B/N测试，包括样本量计算、统计显著性判断、多变量测试的策略选择。重点介绍如何利用自动化工具（如漏斗分析平台、热力图工具）来监控实验效果，并建立“实验知识库”，避免重复犯错，使组织具备持续学习和优化的能力。 第九章：技术驱动的个性化与用户体验重塑 探讨前沿技术在精细化运营中的应用，如利用机器学习进行用户偏好预测、实时推荐引擎的搭建。讲解如何通过技术手段，实现“千人千面”的用户旅程，从而在宏观运营策略下，提供微观的、极致的个体服务体验。 第十章：组织与文化的重塑：打造敏捷增长团队 增长不是某个部门的工作，而是全公司的协同。本章探讨如何构建跨职能的“增长小组（Growth Pod）”，明确产品、技术、设计与运营之间的权责边界与沟通机制。强调建立一种鼓励冒险、容忍失败、快速复盘的组织文化，这是持续增长的根本保障。 结语： 本书的最终目标，是帮助读者从“运营的执行者”蜕变为“增长的架构师”，掌握一套系统、科学、可复用的方法论，在瞬息万变的市场中，为企业构建起一道坚不可摧的增长壁垒。

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