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首席增長官(如何用數據驅動增長)(精)

  • 作者：張溪夢
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111581901
  • 出版日期：2017/10/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：238
人民幣：RMB 69.9 元      售價：元
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內容大鋼
    增長是企業永恆的主題，是商業的本質。
    人口紅利和流量紅利的窗口期正在關閉，曾經「流量為王」所帶來的成功經驗正在失效，所造成的思維邏輯和方法論亟待更新。在互聯網下半場，企業要如何保持增長？傳統企業是否能跟上數字化轉型的腳步，找到新興業務的增長模式？為什麼可口可樂公司用首席增長官取代了首席營銷官職位？
    數據驅動增長正在成為企業發展的必需理念，首席增長官、增長團隊和增長黑客將是未來商業的趨勢，其巨大價值將逐漸呈現。
    張溪夢等著的《首席增長官(如何用數據驅動增長)(精)》內容包括首席增長官的崛起及向首席增長官進階的三個階段（第1?2章）、增長框架的學習引擎模型和用戶增長模型（第3?4章）、不同崗位和不同行業做增長的方案（第5?6章），幫助讀者搭建一個完整的增長知識體系。本書適合企業的管理者、市場營銷、互聯網運營、產品經理、客戶服務、分析師、工程研發等讀者閱讀，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容。傳統行業的讀者，更能通過本書迅速了解互聯網工作的全貌，掌握必備的實戰技能。
作者介紹
張溪夢
    張溪夢（Simon Zhang），GrowingIO 創始人兼CEO     張溪夢曾在矽谷有13年數據分析經驗，創辦 GrowingIO 之前在 LinkedIn 任美國商業分析部高級總監，親手建立了 LinkedIn 近百人商務分析和數據科學團隊，支撐 LinkedIn 所有與營收相關業務的高速增長。2013年，Data Science Central 評選其為「世界前十位前沿數據科學家」。     2015年5月，張溪夢回國創辦了基於用戶行為的新一代數據分析產品 GrowingIO。     GrowingIO 首推國內領先的「分析工具+運營咨詢+持續增長」數據服務體系，幫助企業構建數據運營閉環，用數據驅動企業增長。
目錄
推薦序
前言
致謝
第1章　首席增長官的崛起
  1.1　什麼是首席增長官
    1.1.1　可口可樂設立首席增長官
    1.1.2　越來越受歡迎的首席增長官
  1.2　為什麼會出現首席增長官
    1.2.1　市場：紅利消退、增長放緩、競爭加劇
    1.2.2　客戶：從被動接受信息到主動選擇產品
    1.2.3　技術：為用戶生命周期提供數據洞察力
    1.2.4　管理：從職能型組織向增長型組織進化
  1.3　首席增長官是做什麼的
    1.3.1　首席增長官的定位
    1.3.2　首席增長官的角色
    1.3.3　首席增長官的職責
  1.4　案例：LinkedIn增長的秘密武器
    1.4.1　六年間40倍增長
    1.4.2　首席增長官的力量
    1.4.3　增長是對商業本質的洞察
    1.4.4　LinkedIn的增長策略
    1.4.5　用數據驅動用戶增長
    1.4.6　公司自上而下對數據驅動文化的認同
第2章　從增長黑客到首席增長官
  2.1　首席增長官進階的三個階段
  2.2　增長黑客
    2.2.1　增長黑客概念的提出
    2.2.2　增長黑客的能力模型
  2.3　增長團隊
    2.3.1　增長團隊的組織架構
    2.3.2　增長團隊的組建和分工
  2.4　首席增長官
    2.4.1　問題和解決方案匹配時期
    2.4.2　最小可行性產品時期
    2.4.3　產品和市場匹配時期
    2.4.4　渠道和產品匹配時期
    2.4.5　成熟期
第3章　增長框架
  3.1　增長框架的概述
    3.1.1　學習引擎模型
    3.1.2　用戶增長模型
  3.2　正確的增長目標：北極星指標
    3.2.1　北極星指標的重要性
    3.2.2　關於北極星指標的兩個案例
    3.2.3　制定北極星指標的六個標準
  3.3　高效的衡量技術：數據採集
    3.3.1　什麼是用戶行為數據
    3.3.2　埋點採集數據
    3.3.3　無埋點採集數據
    3.3.4　一站式數據採集解決方案

  3.4　科學的學習方法：數據分析
    3.4.1　數據分析的戰略思維
    3.4.2　數據分析的三大思路
    3.4.3　數據分析的八種方法
第4章　用戶增長模型
  4.1　獲取用戶
    4.1.1　受眾
    4.1.2　獲客成本
    4.1.3　用戶旅途
    4.1.4　案例解讀
  4.2　激活用戶
    4.2.1　激活的概念和意義
    4.2.2　激活系統四大組成部分
    4.2.3　To C 端用戶激活案例
    4.2.4　To B 端用戶激活案例
  4.3　用戶留存
    4.3.1　什麼是真正的用戶增長
    4.3.2　留存分析框架
    4.3.3　新用戶留存分析
    4.3.4　產品功能留存分析
  4.4　用戶營收
    4.4.1　營收的兩種方式
    4.4.2　用戶付費：以轉化為核心
    4.4.3　廣告收入：以黏性為核心
  4.5　用戶推薦
    4.5.1　推薦體系的組成
    4.5.2　衡量推薦的兩大指標
    4.5.3　推薦的經典案例：Airbnb
第5章　各崗位的數據驅動增長實戰
  5.1　市場營銷：渠道、流量、轉化
    5.1.1　市場營銷人員的工作重心
    5.1.2　優化獲客渠道
    5.1.3　監測投放鏈接
    5.1.4　優化落地頁面
  5.2　產品研發：數據驅動產品優化和迭代
    5.2.1　從產品研發流程談起
    5.2.2　產品分析的基本概念
    5.2.3　產品數據分析流程
    5.2.4　產品數據分析方法
  5.3　運營：用數據分析做運營增長，你需要做好這四個方面
    5.3.1　流量運營：多維度分析，優化渠道
    5.3.2　用戶運營：精細化運營，提高留存
    5.3.3　產品運營：用數據來分析和監控功能
    5.3.4　內容運營：精準分析每一篇文章的效果
    5.3.5　運營實戰案例
  5.4　數據分析師：用數據驅動增長
    5.4.1　數據分析師的發展歷史
    5.4.2　數據分析師的組織架構
    5.4.3　數據分析師的增長技能
    5.4.4　數據分析師的實戰案例

  5.5　客戶成功：以留存續約為核心
    5.5.1　客戶成功經理的誕生背景
    5.5.2　客戶成功經理的工作職責
    5.5.3　客戶成功經理的數據看板
    5.5.4　客戶成功經理的實戰案例
第6章　不同行業的數據驅動增長實戰
  6.1　電商：電商精益化運營的五大關鍵指標和三個關鍵思路
    6.1.1　電商行業的五大關鍵指標
    6.1.2　商品運營：流量優化和品類優化
    6.1.3　用戶運營：提高用戶留存和復購
    6.1.4　產品運營：提高轉化效率
  6.2　在線旅遊:如何提升購買轉化率
    6.2.1　用戶旅途概述
    6.2.2　渠道優化
    6.2.3　落地頁優化
    6.2.4　搜索優化
    6.2.5　用戶整合
  6.3　互聯網金融：如何促進高成單、高轉化
    6.3.1　互聯網金融平台的增長
    6.3.2　互聯網金融平台的三大增長模型
    6.3.3　互聯網金融用戶的四大行為特徵
    6.3.4　精細化運營的三大步驟
    6.3.5　理財業務：提升整體成交額
    6.3.6　貸款業務：提升註冊轉化率
  6.4　互聯網+：打通線上線下數據，驅動鏈家增長
    6.4.1　什麼是增長
    6.4.2　增長遇到的挑戰
    6.4.3　鏈家如何打通線上線下數據
    6.4.4　如何用線上數據分析驅動增長
後記

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