精益AI

目錄
序 1
前言 3
第一部分 AI + 增長營銷 = 智能營銷
第1章 認識增長營銷 9
第2章 為何選擇精益AI 17
2.1 什么是AI .18
2.2 什么是機器學習 18
2.3 AI的三大驅(qū)動力 20
2.4 AI營銷的行業(yè)趨勢 .22
2.5 AI+增長營銷=智能營銷 26
第二部分 客戶獲取3.0
第3章 何謂客戶獲取3.0 . 31
3.1 擴張和學習的新維度 31
3.2 AI與客戶獲取 .33
3.3 是時候開啟智能機器了 .33
第4章 手動與自動 37
4.1 數(shù)字營銷世界中的智能機器思維 .37
4.2 籌碼：客戶生命周期管理 44
4.3 IMVU增長團隊的自動化策略 48
4.4 構(gòu)建自動化業(yè)務用例 49
第5章 “智能機器”的框架 . 53
5.1 分解用于營銷目的的機器學習 54
5.2 監(jiān)督學習算法的主要類型 57
5.3 無監(jiān)督學習算法的主要類型 .58
5.4 監(jiān)督或無監(jiān)督通用的學習算法 59
5.5 數(shù)據(jù)的重要性 .62
5.6 受眾選擇 64
5.7 信息投放 66
5.8 探索與優(yōu)化 66
5.9 將機器學習和AI應用于IMVU的客戶旅程 66
5.10 小結(jié) .71
第6章 自行搭建與外部采購 . 73
6.1 搭建與采購分析 74
6.2 搭建AI解決方案的風險 .76
6.3 采購AI解決方案的風險 .78
6.4 機器學習即服務 79
6.5 搭建還是采購……還是都選？ 80
6.6 權(quán)衡利弊 81
第三部分 選擇和衡量重要指標
第7章 創(chuàng)業(yè)公司的關鍵增長指標 . 85
7.1 客戶獲取成本 .86
7.2 留存率 86
7.3 客戶終身價值 .89
7.4 廣告投資回報率 89
7.5 轉(zhuǎn)化率 90
7.6 提防無價值指標 91
第8章 創(chuàng)意的效果 93
8.1 創(chuàng)意資產(chǎn)的重要性 .93
8.2 創(chuàng)意團隊的參與 96
8.3 廣告疲勞 96
8.4 優(yōu)秀創(chuàng)意的益處 97
8.5 創(chuàng)意的最佳實踐 99
8.6 移動端廣告最佳實踐 101
8.7 未來創(chuàng)意發(fā)展與迭代 101
第9章 跨渠道歸因 . 103
9.1 什么是營銷歸因？ . 104
9.2 營銷歸因模型 . 104
9.3 為你的初創(chuàng)企業(yè)選擇合適的歸因模型 . 107
9.4 營銷歸因工具 . 108
9.5 營銷歸因的好處 109
9.6 展望未來基于人的歸因 . 110
第四部分 選擇正確的用戶獲取方法
第10章 用戶獲取策略 123
10.1 如何思考用戶獲取策略 123
10.2 營銷漏斗的階段 125
10.3 五個關鍵的用戶獲取策略 127
第11章 增長堆棧 131
11.1 它是如何起作用的？ 132
11.2 分析與見解 133
11.3 獲取 . 143
11.4 參與與留存 148
11.5 變現(xiàn) . 154
11.6 跨堆棧的活動 . 158
11.7 通信平臺 . 164
11.8 在AI世界中應用堆棧 . 166
第五部分 管理增量復雜性和風險
第12章 如何管理復雜性 . 171
12.1 識別用例 . 172
12.2 期望值 174
12.3 運營狀態(tài) . 175
12.4 關注結(jié)果 . 175
12.5 客戶數(shù)據(jù) . 176
12.6 選擇正確的指標 176
第13章 如何降低風險 179
13.1 數(shù)據(jù)依賴 . 180
13.2 透明度 181
13.3 算法偏差 . 182
13.4 合規(guī) . 183
13.5 明確的目標 185
13.6 機器學習模型的可適應性 185
第14章 人與機器 187
14.1 未來增長團隊需要的技能 188
14.2 采取增長的心態(tài) 190
14.3 AI帶來的工作機會 192
第六部分 下一個前沿領域
第15章 為成功做規(guī)劃 195
15.1 成功目標和衡量標準 195
15.2 AI與人類合作共贏 197
15.3 數(shù)據(jù)是一切事物的核心 200
15.4 數(shù)據(jù)隱私和完整性 206
第16章 持續(xù)的挑戰(zhàn) 209
16.1 數(shù)據(jù)采集 . 209
16.2 隱私權(quán)控制 211
16.3 精簡團隊 . 213
16.4 新的渠道和機遇 214
16.5 隨時警惕欺詐 . 215
16.6 面對挑戰(zhàn) . 216
第17章 如何與AI共贏 217
作者介紹 223