運營之路：數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)運營+用戶增長

第一篇 數(shù)據(jù)分析的方法
第1章 準(zhǔn)備工作：數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理 / 5
1.1 為什么要正確和高效地預(yù)處理與清洗數(shù)據(jù) / 5
1.1.1 指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源 / 5
1.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的 / 9
1.1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程 / 10
1.2 用Excel完成常見數(shù)據(jù)預(yù)處理 / 18
1.2.1 文本數(shù)值化：文本數(shù)字轉(zhuǎn)為數(shù)值型數(shù)字 / 18
1.2.2 日期數(shù)值化：文本型日期轉(zhuǎn)為日期型格式 / 20
1.2.3 用分列實現(xiàn)維度拆分 / 23
1.2.4 用“查找并刪除重復(fù)行”處理重復(fù)值 / 28
1.3 本章小結(jié)和思考 / 30
第2章 洞察運營機(jī)會的數(shù)據(jù)分析利器 / 31
2.1 重要！數(shù)據(jù)分析前的準(zhǔn)備工作 / 32
2.1.1 Windows操作系統(tǒng)用戶 / 32
2.1.2 MacBook操作系統(tǒng)用戶 / 33
目錄
X
數(shù)據(jù)分析+ 數(shù)據(jù)運營+ 用戶增長
運營之路：
2.2 第1 把利器：用“描述性統(tǒng)計”來整體評估數(shù)據(jù) / 34
2.2.1 什么是描述性統(tǒng)計 / 34
2.2.2 描述性統(tǒng)計的適用場景 / 34
2.2.3 分析數(shù)據(jù)的分布情況：中位數(shù)和平均數(shù) / 35
2.2.4 分析數(shù)據(jù)的離散程度：方差和標(biāo)準(zhǔn)差 / 39
2.2.5 尋找異常數(shù)據(jù)：分位數(shù)和異常值 / 42
2.2.6 在Excel 中實現(xiàn)描述性統(tǒng)計 / 46
2.3 第2 把利器：用“變化分析”來尋找問題突破口 / 52
2.3.1 什么是變化分析 / 52
2.3.2 變化分析的適用場景 / 53
2.3.3 變化分析1：同比 / 53
2.3.4 變化分析2：環(huán)比 / 55
2.3.5 在Excel 中分析環(huán)比和同比 / 57
2.3.6 用Excel 條件格式進(jìn)行變化分析 / 58
2.3.7 用數(shù)據(jù)條/ 色階分析DAU 變化 / 59
2.3.8 用自定義條件格式分析用戶畫像年齡分布 / 60
2.3.9 突出顯示周末的銷售數(shù)據(jù) / 63
2.3.10 突出銷量前十的產(chǎn)品 / 64
2.4 第3 把利器：用“指標(biāo)體系”來洞察變化的原因 / 66
2.4.1 指標(biāo)體系概述 / 66
2.4.2 指標(biāo)體系的適用場景 / 67
2.4.3 指標(biāo)體系的組成元素 / 67
2.4.4 指標(biāo)類型（一）：北極星指標(biāo)、虛榮指標(biāo) / 77
2.4.5 指標(biāo)類型（二）：行為指標(biāo)、業(yè)務(wù)指標(biāo)、交易指標(biāo) / 84
2.4.6 如何建設(shè)產(chǎn)品的指標(biāo)體系 / 85
2.4.7 如何用“指標(biāo)體系”來分析指標(biāo)變化的原因 / 87
2.4.8 深入理解活躍類指標(biāo) / 89
2.5 第4 把利器：用“相關(guān)性分析”來判斷業(yè)務(wù)歸因 / 92
2.5.1 什么是相關(guān)性分析 / 92
XI
目 錄
2.5.2 相關(guān)性分析的2 種數(shù)據(jù) / 93
2.5.3 相關(guān)性分析的3 種算法 / 95
2.5.4 相關(guān)性分析的適用場景 / 98
2.5.5 重要！相關(guān)性分析的前提條件 / 99
2.5.6 在Excel 中進(jìn)行“相關(guān)性分析” / 100
2.5.7 如何尋找對購買轉(zhuǎn)化率貢獻(xiàn)最大的渠道 / 102
2.5.8 如何尋找對活躍有高貢獻(xiàn)的功能場景 / 103
2.6 第5 把利器：用“趨勢預(yù)測”來預(yù)測走勢 / 105
2.6.1 趨勢預(yù)測的概念 / 105
2.6.2 基于時間序列的趨勢預(yù)測 / 107
2.6.3 基于回歸分析的趨勢預(yù)測 / 109
2.6.4 在Excel 中實現(xiàn)時間序列趨勢預(yù)測 / 110
2.6.5 在Excel 中實現(xiàn)回歸分析趨勢預(yù)測 / 112
2.6.6 如何預(yù)測年度KPI / 114
2.6.7 如何預(yù)測下年春節(jié)期間的業(yè)務(wù)指標(biāo) / 115
2.7 本章小結(jié)和思考 / 115
第3 章 將運營機(jī)會轉(zhuǎn)化為運營策略 / 116
3.1 B-O 價值模型概述 / 116
3.2 B-O 價值模型的組成 / 116
3.2.1 Business：業(yè)務(wù)模型 / 117
3.2.2 經(jīng)營策略畫布 / 122
3.3 B-O 價值模型使用指南 / 122
3.4 本章小結(jié)和思考 / 124
第二篇 數(shù)據(jù)運營的玩法
第4 章 數(shù)據(jù)運營的基礎(chǔ)：用戶場景營銷 / 127
4.1 場景營銷模型概述 / 127
4.2 什么是場景 / 128
XII
數(shù)據(jù)分析+ 數(shù)據(jù)運營+ 用戶增長
運營之路：
4.3 場景的起源和特點 / 130
4.3.1 從技術(shù)語言到業(yè)務(wù)語言 / 131
4.3.2 從功能視角到用戶視角 / 134
4.3.3 從靜態(tài)服務(wù)到動態(tài)服務(wù) / 136
4.4 場景的三個高階特性 / 138
4.4.1 特性1：場景的五要素 / 138
4.4.2 特性2：場景體系 / 144
4.4.3 特性3：場景連接 / 146
4.5 本章小結(jié)和思考 / 147
第5 章 產(chǎn)品運營工具和模型 / 148
5.1 產(chǎn)品生命周期模型 / 148
5.1.1 模型概覽與架構(gòu) / 148
5.1.2 產(chǎn)品上線首發(fā) / 149
5.1.3 產(chǎn)品更新迭代 / 152
5.1.4 產(chǎn)品下線停運 / 155
5.2 產(chǎn)品運營的場景和運營策略 / 156
5.2.1 啟動屏 / 157
5.2.2 首頁和主頁 / 161
5.2.3 主頁的首屏 / 162
5.2.4 搜索區(qū)運營 / 166
5.2.5 輪播區(qū)樓層 / 171
5.2.6 金剛區(qū)樓層 / 174
5.2.7 樓層和坑位 / 181
5.2.8 版本迭代 / 191
5.3 本章小結(jié)和思考 / 195
第6 章 用戶模型和運營工具 / 196
6.1 用戶生命周期模型 / 196
6.1.1 概述 / 196
XIII
目 錄
6.1.2 引入期 / 198
6.1.3 成長期 / 199
6.1.4 成熟期 / 201
6.1.5 沉默期 / 203
6.1.6 流失期 / 206
6.2 用戶畫像 / 209
6.2.1 什么是用戶畫像 / 209
6.2.2 靜態(tài)屬性畫像 / 210
6.2.3 動態(tài)興趣畫像 / 212
6.2.4 用戶畫像的形態(tài)：標(biāo)簽 / 215
6.3 用戶分層模型 / 217
6.3.1 為什么要用戶分層 / 217
6.3.2 用戶分層的使用原則 / 219
6.3.3 經(jīng)典的用戶分層模型：RFM 模型 / 220
6.3.4 在Excel 中實現(xiàn)RFM 模型 / 223
6.4 用戶運營的常用工具和運營策略 / 226
6.4.1 用戶漏斗/ 路徑分析 / 226
6.4.2 會員/ 權(quán)益體系 / 230
6.4.3 簽到/ 打卡 / 242
6.4.4 優(yōu)惠券 / 245
6.4.5 交叉營銷 / 248
6.5 本章小結(jié)和思考 / 250
第7 章 內(nèi)容運營工具和場景 / 252
7.1 標(biāo)簽體系 / 252
7.1.1 分類和標(biāo)簽的區(qū)別 / 252
7.1.2 標(biāo)簽的本質(zhì)：元數(shù)據(jù) / 252
7.1.3 標(biāo)簽的兩種類型 / 253
7.1.4 標(biāo)簽系統(tǒng)的核心邏輯 / 253
7.1.5 標(biāo)簽和權(quán)重 / 255
XIV
數(shù)據(jù)分析+ 數(shù)據(jù)運營+ 用戶增長
運營之路：
7.1.6 最佳實踐1：BAT 是怎么建設(shè)標(biāo)簽體系的 / 256
7.1.7 最佳實踐2：BAT 是如何讓標(biāo)簽賦能各個業(yè)務(wù)模塊的 / 260
7.1.8 最佳實踐3：標(biāo)簽系統(tǒng)的局限和劣勢 / 263
7.2 個性化推薦 / 264
7.2.1 運營必知的推薦系統(tǒng)流程 / 264
7.2.2 四個常見的推薦運營場景 / 266
7.2.3 個性化推薦是如何做到如此精準(zhǔn)的 / 270
7.2.4 推薦系統(tǒng)的原罪：不僅推薦，還在探索 / 272
7.3 本章小結(jié)和思考 / 275
第三篇 用戶增長的打法
第8 章 增長戰(zhàn)略模型：S-C-I 戰(zhàn)略模型 / 279
8.1 什么是S-C-I 戰(zhàn)略模型 / 279
8.2 S-C-I 戰(zhàn)略模型的核心邏輯 / 282
8.3 電商型產(chǎn)品的戰(zhàn)略增長方向 / 285
8.4 社交類產(chǎn)品的戰(zhàn)略增長方向 / 288
8.5 內(nèi)容類產(chǎn)品的戰(zhàn)略增長方向 / 290
8.6 本章小結(jié)和思考 / 291
第9 章 增長策略模型：3A3R 策略模型 / 292
9.1 概述 / 292
9.2 用戶洞察 / 293
9.2.1 目標(biāo) / 293
9.2.2 策略和工具 / 293
9.2.3 輸出 / 295
9.3 拉新獲客 / 295
9.3.1 目標(biāo) / 295
9.3.2 策略和工具 / 296
XV
目 錄
9.3.3 輸出 / 299
9.4 活躍和留存 / 300
9.4.1 概述 / 300
9.4.2 策略和工具 / 300
9.4.3 輸出 / 301
9.5 收入 / 301
9.5.1 概述 / 301
9.5.2 策略和工具 / 302
9.5.3 輸出 / 303
9.6 傳播 / 303
9.6.1 概述 / 303
9.6.2 如何理解用戶增長與裂變的關(guān)系 / 303
9.7 3A3R 策略模型的使用方法 / 310
9.7.1 方法1：向前找流量、向后做轉(zhuǎn)化、自身看畫像 / 310
9.7.2 方法2：自身指北，相鄰伴隨 / 312
9.8 3A3R 策略模型的本質(zhì)：五度循環(huán)圈 / 313
9.9 本章小結(jié)和思考 / 316
后記 / 319