首席增長(zhǎng)官：如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)

定　價(jià)：￥69.90

作　者：	張溪夢(mèng) 著
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787111581901	出版時(shí)間：	2017-11-01	包裝：	精裝
開本：	32開	頁數(shù)：	256	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　增長(zhǎng)是企業(yè)永恒的主題，是商業(yè)的本質(zhì)。人口紅利和流量紅利的窗口期正在關(guān)閉，曾經(jīng)“流量為王”所帶來的成功經(jīng)驗(yàn)正在失效，所造成的思維邏輯和方法論亟待更新。在互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)，企業(yè)要如何保持增長(zhǎng)？傳統(tǒng)企業(yè)是否能跟上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的腳步，找到新興業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)模式？為什么可口可樂公司用首席增長(zhǎng)官取代了首席營(yíng)銷官職位？數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)正在成為企業(yè)發(fā)展的必需理念，首席增長(zhǎng)官、增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)和增長(zhǎng)黑客將是未來商業(yè)的趨勢(shì)，其巨大價(jià)值將逐漸呈現(xiàn)。本書內(nèi)容包括首席增長(zhǎng)官的崛起及向首席增長(zhǎng)官進(jìn)階的三個(gè)階段（第1~2章）、增長(zhǎng)框架的學(xué)習(xí)引擎模型和用戶增長(zhǎng)模型（第3~4章）、不同崗位和不同行業(yè)做增長(zhǎng)的方案（第5~6章），幫助讀者搭建一個(gè)完整的增長(zhǎng)知識(shí)體系。本書適合企業(yè)的管理者、市場(chǎng)營(yíng)銷、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品經(jīng)理、客戶服務(wù)、分析師、工程研發(fā)等讀者閱讀，無論是一線員工還是中、高層管理者，都可以從本書找到感興趣的內(nèi)容。傳統(tǒng)行業(yè)的讀者，更能通過本書迅速了解互聯(lián)網(wǎng)工作的全貌，掌握必備的實(shí)戰(zhàn)技能。

作者簡(jiǎn)介

　　張溪夢(mèng)（Simon Zhang），GrowingIO 創(chuàng)始人兼CEO張溪夢(mèng)曾在硅谷有13年數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，創(chuàng)辦 GrowingIO 之前在 LinkedIn 任美國(guó)商業(yè)分析部高級(jí)總監(jiān)，親手建立了 LinkedIn 近百人商務(wù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，支撐 LinkedIn 所有與營(yíng)收相關(guān)業(yè)務(wù)的高速增長(zhǎng)。2013年，Data Science Central 評(píng)選其為“世界前十位前沿?cái)?shù)據(jù)科學(xué)家”。2015年5月，張溪夢(mèng)回國(guó)創(chuàng)辦了基于用戶行為的新一代數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品 GrowingIO。 GrowingIO 首推國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的“分析工具+運(yùn)營(yíng)咨詢+持續(xù)增長(zhǎng)”數(shù)據(jù)服務(wù)體系，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)閉環(huán)，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)增長(zhǎng)。

圖書目錄

推薦序
前　言
致　謝
第1章　首席增長(zhǎng)官的崛起
1.1　什么是首席增長(zhǎng)官 // 1
1.1.1　可口可樂設(shè)立首席增長(zhǎng)官 // 1
1.1.2　越來越受歡迎的首席增長(zhǎng)官 // 2
1.2　為什么會(huì)出現(xiàn)首席增長(zhǎng)官 // 4
1.2.1　市場(chǎng)：紅利消退、增長(zhǎng)放緩、競(jìng)爭(zhēng)加劇 // 5
1.2.2　客戶：從被動(dòng)接受信息到主動(dòng)選擇產(chǎn)品 // 8
1.2.3　技術(shù)：為用戶生命周期提供數(shù)據(jù)洞察力 // 9
1.2.4　管理：從職能型組織向增長(zhǎng)型組織進(jìn)化 // 11
1.3　首席增長(zhǎng)官是做什么的 // 12
1.3.1　首席增長(zhǎng)官的定位 // 13
1.3.2　首席增長(zhǎng)官的角色 // 14
1.3.3　首席增長(zhǎng)官的職責(zé) // 16
1.4　案例：LinkedIn增長(zhǎng)的秘密武器 // 17
1.4.1　六年間40倍增長(zhǎng) // 17
1.4.2　首席增長(zhǎng)官的力量 // 18
1.4.3　增長(zhǎng)是對(duì)商業(yè)本質(zhì)的洞察 // 20
1.4.4　LinkedIn的增長(zhǎng)策略 // 22
1.4.5　用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶增長(zhǎng) // 23
1.4.6　公司自上而下對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化的認(rèn)同 // 24
第2章　從增長(zhǎng)黑客到首席增長(zhǎng)官
2.1　首席增長(zhǎng)官進(jìn)階的三個(gè)階段 // 26
2.2　增長(zhǎng)黑客 // 27
2.2.1　增長(zhǎng)黑客概念的提出 // 27
2.2.2　增長(zhǎng)黑客的能力模型 // 30
2.3　增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì) // 31
2.3.1　增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)的組織架構(gòu) // 31
2.3.2　增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)的組建和分工 // 34
2.4　首席增長(zhǎng)官 // 36
2.4.1　問題和解決方案匹配時(shí)期 // 37
2.4.2　最小可行性產(chǎn)品時(shí)期 // 37
2.4.3　產(chǎn)品和市場(chǎng)匹配時(shí)期 // 37
2.4.4　渠道和產(chǎn)品匹配時(shí)期 // 38
2.4.5　成熟期 // 39
第3章　增長(zhǎng)框架
3.1　增長(zhǎng)框架的概述 // 41
3.1.1　學(xué)習(xí)引擎模型 // 41
3.1.2　用戶增長(zhǎng)模型 // 44
3.2　正確的增長(zhǎng)目標(biāo)：北極星指標(biāo) // 46
3.2.1　北極星指標(biāo)的重要性 // 46
3.2.2　關(guān)于北極星指標(biāo)的兩個(gè)案例 // 47
3.2.3　制定北極星指標(biāo)的六個(gè)標(biāo)準(zhǔn) // 49
3.3　高效的衡量技術(shù)：數(shù)據(jù)采集 // 51
3.3.1　什么是用戶行為數(shù)據(jù) // 51
3.3.2　埋點(diǎn)采集數(shù)據(jù) // 54
3.3.3　無埋點(diǎn)采集數(shù)據(jù) // 57
3.3.4　一站式數(shù)據(jù)采集解決方案 // 59
3.4　科學(xué)的學(xué)習(xí)方法：數(shù)據(jù)分析 // 61
3.4.1　數(shù)據(jù)分析的戰(zhàn)略思維 // 62
3.4.2　數(shù)據(jù)分析的三大思路 // 65
3.4.3　數(shù)據(jù)分析的八種方法 // 69
第4章　用戶增長(zhǎng)模型
4.1　獲取用戶 // 77
4.1.1　受眾 // 77
4.1.2　獲客成本 // 78
4.1.3　用戶旅途 // 79
4.1.4　案例解讀 // 86
4.2　激活用戶 // 88
4.2.1　激活的概念和意義 // 88
4.2.2　激活系統(tǒng)四大組成部分 // 89
4.2.3　To C 端用戶激活案例 // 92
4.2.4　To B 端用戶激活案例 // 95
4.3　用戶留存 // 98
4.3.1　什么是真正的用戶增長(zhǎng) // 98
4.3.2　留存分析框架 // 99
4.3.3　新用戶留存分析 // 100
4.3.4　產(chǎn)品功能留存分析 // 106
4.4　用戶營(yíng)收 // 109
4.4.1　營(yíng)收的兩種方式 // 109
4.4.2　用戶付費(fèi)：以轉(zhuǎn)化為核心 // 111
4.4.3　廣告收入：以黏性為核心 // 114
4.5　用戶推薦 // 117
4.5.1　推薦體系的組成 // 117
4.5.2　衡量推薦的兩大指標(biāo) // 121
4.5.3　推薦的經(jīng)典案例：Airbnb // 122
第5章　各崗位的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)
5.1　市場(chǎng)營(yíng)銷：渠道、流量、轉(zhuǎn)化 // 125
5.1.1　市場(chǎng)營(yíng)銷人員的工作重心 // 125
5.1.2　優(yōu)化獲客渠道 // 125
5.1.3　監(jiān)測(cè)投放鏈接 // 132
5.1.4　優(yōu)化落地頁面 // 136
5.2　產(chǎn)品研發(fā)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和迭代 // 139
5.2.1　從產(chǎn)品研發(fā)流程談起 // 139
5.2.2　產(chǎn)品分析的基本概念 // 141
5.2.3　產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析流程 // 145
5.2.4　產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析方法 // 149
5.3　運(yùn)營(yíng)：用數(shù)據(jù)分析做運(yùn)營(yíng)增長(zhǎng)，你需要做好這四個(gè)方面 // 153
5.3.1　流量運(yùn)營(yíng)：多維度分析，優(yōu)化渠道 // 153
5.3.2　用戶運(yùn)營(yíng)：精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，提高留存 // 156
5.3.3　產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)：用數(shù)據(jù)來分析和監(jiān)控功能 // 157
5.3.4　內(nèi)容運(yùn)營(yíng)：精準(zhǔn)分析每一篇文章的效果 // 158
5.3.5　運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)案例 // 160
5.4　數(shù)據(jù)分析師：用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng) // 165
5.4.1　數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展歷史 // 166
5.4.2　數(shù)據(jù)分析師的組織架構(gòu) // 167
5.4.3　數(shù)據(jù)分析師的增長(zhǎng)技能 // 169
5.4.4　數(shù)據(jù)分析師的實(shí)戰(zhàn)案例 // 173
5.5　客戶成功：以留存續(xù)約為核心 // 174
5.5.1　客戶成功經(jīng)理的誕生背景 // 174
5.5.2　客戶成功經(jīng)理的工作職責(zé) // 176
5.5.3　客戶成功經(jīng)理的數(shù)據(jù)看板 // 178
5.5.4　客戶成功經(jīng)理的實(shí)戰(zhàn)案例 // 180
第6章　不同行業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)
6.1　電商：電商精益化運(yùn)營(yíng)的五大關(guān)鍵指標(biāo)和三個(gè)關(guān)鍵思路 // 183
6.1.1　電商行業(yè)的五大關(guān)鍵指標(biāo) // 183
6.1.2　商品運(yùn)營(yíng)：流量?jī)?yōu)化和品類優(yōu)化 // 184
6.1.3　用戶運(yùn)營(yíng)：提高用戶留存和復(fù)購 // 188
6.1.4　產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)：提高轉(zhuǎn)化效率 // 190
6.2　在線旅游:如何提升購買轉(zhuǎn)化率 // 192
6.2.1　用戶旅途概述 // 193
6.2.2　渠道優(yōu)化 // 194
6.2.3　落地頁優(yōu)化 // 198
6.2.4　搜索優(yōu)化 // 201
6.2.5　用戶整合 // 205
6.3　互聯(lián)網(wǎng)金融：如何促進(jìn)高成單、高轉(zhuǎn)化 // 206
6.3.1　互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的增長(zhǎng) // 206
6.3.2　互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的三大增長(zhǎng)模型 // 208
6.3.3　互聯(lián)網(wǎng)金融用戶的四大行為特征 // 211
6.3.4　精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的三大步驟 // 213
6.3.5　理財(cái)業(yè)務(wù)：提升整體成交額 // 213
6.3.6　貸款業(yè)務(wù)：提升注冊(cè)轉(zhuǎn)化率 // 222
6.4　互聯(lián)網(wǎng)+：打通線上線下數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)鏈家增長(zhǎng) // 226
6.4.1　什么是增長(zhǎng) // 226
6.4.2　增長(zhǎng)遇到的挑戰(zhàn) // 227
6.4.3　鏈家如何打通線上線下數(shù)據(jù) // 229
6.4.4　如何用線上數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng) // 234
后　記