AI智能運營從入門到精通

第一章 AI運營的嶄新時代
1.1 AI的前世今生
1.2 AI對運營行業的影響
1.3 AI的底層邏輯與應用

第二章 構建精細化運營策略
2.1 用戶精准運營：用戶分層及分群方法
2.1.1 ABC分類法
2.1.2 RFM模型
2.1.3 VALS系統
2.1.4 波士頓矩陣
2.2 用戶畫像解析：解讀用戶的群體特徵
2.3 積分激勵體系：提高用戶的行為價值
2.4 用戶生命週期：運營用戶的底層邏輯
2.5 個性推薦系統：購物籃關聯規則算法

第三章 智慧內容創作助手
3.1 挖掘內容選題：拓展海量的創意來源
3.2 構思視頻腳本：生成高品質視頻腳本
3.3 內容降重處理：降低內容的重複程度
3.3.1 語言詞彙替換
3.3.2 內容結構調整
3.3.3 內容擴充完善
3.3.4 調整時態語氣
3.4 打造爆款標題：優質文案素材的學習
3.5 製作調研問卷：調研用戶的相關需求
3.5.1 KANO模型
3.5.2 MaxDiff模型
3.5.3 聯合分析模型
3.6 內容文本分析：洞察用戶的潛在偏好
3.6.1 文本詞頻分析
3.6.2 文本情感分析
3.7 策劃活動方案：RSM活動模型的訓練
3.8 撰寫運營週報：優化工作的展示成果

第四章 AI驅動分析決策
4.1 數據的力量：AI提高數據分析效率
4.2 運營數據分析基礎：入門技能與理論框架
4.2.1 指標體系搭建：解構業務的指標密碼
4.2.2 多維度拆解法：化繁為簡的拆解策略
4.2.3 假設檢驗分析：邏輯推理與統計推斷
4.2.4 5W2H思維模式：七維視角思考框架
4.2.5 A-B測試實驗：優化決策的科學驗證
4.2.6 漏斗轉化模型：剖析關鍵的轉化節點
4.3 運營數據分析進階：高階技巧與演算法模型
4.3.1 描述統計學：掌握數據統計相關概念
4.3.2 數據標準化：構建數據的一致性框架
4.3.3 四分位數法：快速實現數據範圍劃分
4.3.4 層次分析法：主觀決策權重計算方法
4.3.5 熵值分配法：客觀決策權重計算方法
4.3.6 卡方檢驗法：揭示數據之間的獨立性
4.3.7 樸素貝葉斯：基於特徵進行概率預測
4.3.8 K均值聚類：科學化的數據聚類演算法
4.3.9 線性回歸分析：判斷變數關聯與趨勢走向

任嘉興
 
專欄作家，獨立運營顧問，三節課特邀專家講師，擁有豐富的互聯網行業經驗，曾任職于樂視體育、搜狗、位元組跳動等多家知名公司，歷任運營經理、高級策略運營等職務。為數十家傳統企業及互聯網公司提供企業顧問及運營諮詢服務，助力其建立高效的業務決策系統。