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  • 用户行为分析:如何用数据驱动增长 张溪梦 邢昊 等 机械工业出版社 9787111681519 正版旧书
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用户行为分析:如何用数据驱动增长 张溪梦 邢昊 等 机械工业出版社 9787111681519 正版旧书

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￥ 20.5 九五品

仅1件

江西南昌
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作者张溪梦 邢昊 等

出版社机械工业出版社

ISBN9787111681519

出版时间2021-06

装帧线装

页数312页

货号4550556

上书时间2024-07-10

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品相描述：九五品
商品描述
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书名：用户行为分析:如何用数据驱动增长
编号：4550556
ISBN：9787111681519[十位:]
作者：张溪梦 邢昊 等
出版社：机械工业出版社
出版日期：2021年06月
页数：312
定价：69.90 元
参考重量：0.550Kg
-------------------------
新旧程度：6-9成新左右，不影响阅读，详细情况请咨询店主
如图书附带、磁带、学习卡等请咨询店主是否齐全* 图书目录 *
目 录 推荐语 前 言 做“商海”中的虎鲸 致 谢 第1章 走进用户行为数据分析 1.1 用户行为数据登场 // 1 1.1.1 没有用户行为数据的困境 // 2 1.1.2 商业进化:一切向用户靠拢 // 3 1.2 什么是用户行为数据 // 7 1.2.1 狭义的用户行为数据 // 7 1.2.2 广义的用户行为数据 // 9 1.2.3 用户行为数据的“5 1”要素 // 12 1.2.4 用户行为数据的隐私与权限 // 14 1.3 用户行为数据的一个趋势和两个价值 // 15 1.3.1 一个趋势:在数字孪生世界下,用户行为数据的迁移 // 15 1.3.2 价值一:理解用户需求,指导业务升级 // 17 1.3.3 价值二:预测用户行为,引导业务创新 // 21 1.4 如何让用户行为数据发挥价值 // 26 1.4.1 用户行为数据驱动增长常见的困难 // 26 1.4.2 数据驱动增长金字塔:规划—采集—分析—应用 // 27 第2章 数据规划 2.1 数据驱动增长的“总设计师” // 29 2.1.1 数据规划常见的问题 // 29 2.1.2 如何进行数据规划 // 31 2.2 指标体系规划的三大思路 // 32 2.2.1 OSM模型 // 32 2.2.2 UJM模型 // 36 2.2.3 场景化 // 40 2.3 指标分级 // 42 2.4 数据看板 // 44 2.4.1 数据看板的意义 // 44 2.4.2 数据看板的分类:战略看板、分析看板、实时看板 // 46 2.4.3 如何搭建数据看板 // 51 2.4.4 搭建数据看板常见的六大问题 // 58 第3章 数据采集 3.1 数据采集常见的问题 // 62 3.2 用户行为数据采集方法:埋点和无埋点 // 64 3.2.1 埋点和无埋点的定义 // 64 3.2.2 埋点采集和无埋点采集的适用场景 // 68 3.2.3 不同场景如何选择采集方式:以App注册为例 // 70 3.2.4 客户端埋点或服务端埋点 // 72 3.3 如何高效落地数据采集 // 74 3.3.1 埋点方案四要素 // 74 3.3.2 埋点的团队协作流程 // 80 3.3.3 数据指标管理 // 84 3.4 数据集成,搭建客户数据平台(CDP) // 87 3.4.1 从用户行为数据到客户数据平台 // 88 3.4.2 客户数据平台的三种类型 // 91 3.4.3 实现客户数据平台的四大原则 // 93 3.4.4 案例:电商如何搭建客户数据平台 // 97 第4章 数据分析 4.1 业务导向的数据分析整体思路 // 104 4.2 用户流转地图 // 106 4.2.1 全域—全局—局部 // 106 4.2.2 绘制用户流转地图 // 107 4.2.3 案例:B2B企业官网的用户流转地图 // 112 4.3 十大数据分析模型 // 116 4.3.1 事件分析 // 116 4.3.2 漏斗分析 // 118 4.3.3 热图分析 // 119 4.3.4 留存分析 // 122 4.3.5 留存魔法师 // 123 4.3.6 事件流分析 // 125 4.3.7 用户分群分析 // 127 4.3.8 用户细查 // 129 4.3.9 分布分析 // 130 4.3.10 归因分析 // 131 4.4 渠道分析 // 133 4.4.1 找到投放渠道 // 133 4.4.2 打造黄金落地页 // 138 4.5 运营分析 // 144 4.5.1 被低估的搜索框 // 144 4.5.2 活动迭代分析 // 148 4.6 产品健康度分析 // 151 4.6.1 产品健康度是“用户体验的体检” // 151 4.6.2 关键行为矩阵与功能留存矩阵 // 153 4.6.3 案例:内容型App的产品健康度分析 // 155 第5章 数据应用 5.1 数据应用无处不在 // 159 5.2 A/B测试 // 160 5.2.1 广泛应用的A/B 测试 // 160 5.2.2 七个步骤建立A/B测试的闭环 // 162 5.2.3 案例:A/B测试提升影视会员产品的付费转化率 // 172 5.3 产品迭代 // 174 5.3.1 产品迭代全流程 // 174 5.3.2 六大要素量化、评估产品迭代效果 // 177 5.3.3 案例:数据驱动App首页迭代 // 181 5.4 精细化运营 // 189 5.4.1 精细化运营的关键 // 189 5.4.2 用户标签与用户画像 // 193 5.4.3 用户分层运营 // 198 5.4.4 案例:盟大集团(产业互联网)如何进行用户全生命周期运营 // 206 5.5 机器学习 // 212 5.5.1 机器学习与数据挖掘 // 212 5.5.2 用户行为数据提升推荐算法效率 // 215 5.5.3 案例:预测客户购买行为 // 220 第6章 用户行为数据驱动增长实战 6.1 欧冶云商:数据驱动B2B增长 // 226 6.1.1 B2B增长的挑战和机遇 // 226 6.1.2 探索产品的核心价值主张 // 228 6.1.3 优化用户转化路径 // 232 6.1.4 精细化的会员运营体系 // 242 6.2 推荐获客量增长500%:好好住的增长团队实践 // 247 6.2.1 为什么好好住要搭建增长团队 // 247 6.2.2 从0到1搭建增长团队的三个步骤 // 248 6.2.3 闭环式的工作流程 // 251 6.2.4 好好住的推送迭代 // 256 6.3 月活跃用户数从0到8万:地产行业如何打造小程序私域流量池 // 259 6.3.1 “公盘私客”发展过程中的问题与机遇 // 260 6.3.2 创新产品“中原C管家”的思考和孵化 // 261 6.3.3 0元推广费用,“中原C管家”的增长效果 // 265 6.3.4 用户行为数据赋能经纪人营销 // 268 6.4 酷开网络:增长无处不在,OTT领航家庭经济的数字化转型 // 273 6.4.1 酷开网络的增长框架 // 273 6.4.2 明道:洞察家庭用户与精细化场景流程 // 276 6.4.3 取势:指标管理体系建设,挖掘精细化流量的价值 // 277 6.4.4 优术:分析引擎体系建设,提升转化率 // 282 6.4.5 践行:关注用户全生命周期,用增长实验实现流量再生 // 287 6.4.6 案例:洞察流量—大转盘抽奖活动的用户旅程 // 287 后记 // 295
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