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117千字 字数
2017-10-01 发行日期
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主编推荐语

全面引爆产品迭代、用户和收入增长的哲学！

内容简介

增长是企业永恒的主题，是商业的本质。

人口红利和流量红利的窗口期正在关闭，曾经“流量为王”所带来的成功经验正在失效，所造成的思维逻辑和方法论亟待更新。在互联网下半场，企业要如何保持增长？传统企业是否能跟上数字化转型的脚步，找到新兴业务的增长模式？为什么可口可乐公司用首席增长官取代了首席营销官职位？

数据驱动增长正在成为企业发展的必需理念，首席增长官、增长团队和增长黑客将是未来商业的趋势，其巨大价值将逐渐呈现。
本书内容包括首席增长官的崛起及向首席增长官进阶的三个阶段（第1~2章）、增长框架的学习引擎模型和用户增长模型（第3~4章）、不同岗位和不同行业做增长的方案（第5~6章），帮助读者搭建一个完整的增长知识体系。本书适合企业的管理者、市场营销、互联网运营、产品经理、客户服务、分析师、工程研发等读者阅读，无论是一线员工还是中、高层管理者，都可以从本书找到感兴趣的内容。传统行业的读者，更能通过本书迅速了解互联网工作的全貌，掌握必备的实战技能。

目录

  • 版权信息
  • 推荐序
  • 前言
  • 致谢
  • 第1章 首席增长官的崛起
  • 1.1 什么是首席增长官
  • 1.1.1 可口可乐设立首席增长官
  • 1.1.2 越来越受欢迎的首席增长官
  • 1.2 为什么会出现首席增长官
  • 1.2.1 市场：红利消退、增长放缓、竞争加剧
  • 1.2.2 客户：从被动接受信息到主动选择产品
  • 1.2.3 技术：为用户生命周期提供数据洞察力
  • 1.2.4 管理：从职能型组织向增长型组织进化
  • 1.3 首席增长官是做什么的
  • 1.3.1 首席增长官的定位
  • 1.3.2 首席增长官的角色
  • 1.3.3 首席增长官的职责
  • 1.4 案例：LinkedIn增长的秘密武器
  • 1.4.1 六年间40倍增长
  • 1.4.2 首席增长官的力量
  • 1.4.3 增长是对商业本质的洞察
  • 1.4.4 LinkedIn的增长策略
  • 1.4.5 用数据驱动用户增长
  • 1.4.6 公司自上而下对数据驱动文化的认同
  • 第2章 从增长黑客到首席增长官
  • 2.1 首席增长官进阶的三个阶段
  • 2.2 增长黑客
  • 2.2.1 增长黑客概念的提出
  • 2.2.2 增长黑客的能力模型
  • 2.3 增长团队
  • 2.3.1 增长团队的组织架构
  • 2.3.2 增长团队的组建和分工
  • 2.4 首席增长官
  • 2.4.1 问题和解决方案匹配时期
  • 2.4.2 最小可行性产品时期
  • 2.4.3 产品和市场匹配时期
  • 2.4.4 渠道和产品匹配时期
  • 2.4.5 成熟期
  • 第3章 增长框架
  • 3.1 增长框架的概述
  • 3.1.1 学习引擎模型
  • 3.1.2 用户增长模型
  • 3.2 正确的增长目标：北极星指标
  • 3.2.1 北极星指标的重要性
  • 3.2.2 关于北极星指标的两个案例
  • 3.2.3 制定北极星指标的六个标准
  • 3.3 高效的衡量技术：数据采集
  • 3.3.1 什么是用户行为数据
  • 3.3.2 埋点采集数据
  • 3.3.3 无埋点采集数据
  • 3.3.4 一站式数据采集解决方案
  • 3.4 科学的学习方法：数据分析
  • 3.4.1 数据分析的战略思维
  • 3.4.2 数据分析的三大思路
  • 3.4.3 数据分析的八种方法
  • 第4章 用户增长模型
  • 4.1 获取用户
  • 4.1.1 受众
  • 4.1.2 获客成本
  • 4.1.3 用户旅途
  • 4.1.4 案例解读
  • 4.2 激活用户
  • 4.2.1 激活的概念和意义
  • 4.2.2 激活系统四大组成部分
  • 4.2.3 To C端用户激活案例
  • 4.2.4 To B端用户激活案例
  • 4.3 用户留存
  • 4.3.1 什么是真正的用户增长
  • 4.3.2 留存分析框架
  • 4.3.3 新用户留存分析
  • 4.3.4 产品功能留存分析
  • 4.4 用户营收
  • 4.4.1 营收的两种方式
  • 4.4.2 用户付费：以转化为核心
  • 4.4.3 广告收入：以黏性为核心
  • 4.5 用户推荐
  • 4.5.1 推荐体系的组成
  • 4.5.2 衡量推荐的两大指标
  • 4.5.3 推荐的经典案例：Airbnb
  • 第5章 各岗位的数据驱动增长实战
  • 5.1 市场营销：渠道、流量、转化
  • 5.1.1 市场营销人员的工作重心
  • 5.1.2 优化获客渠道
  • 5.1.3 监测投放链接
  • 5.1.4 优化落地页面
  • 5.2 产品研发：数据驱动产品优化和迭代
  • 5.2.1 从产品研发流程谈起
  • 5.2.2 产品分析的基本概念
  • 5.2.3 产品数据分析流程
  • 5.2.4 产品数据分析方法
  • 5.3 运营：用数据分析做运营增长，你需要做好这四个方面
  • 5.3.1 流量运营：多维度分析，优化渠道
  • 5.3.2 用户运营：精细化运营，提高留存
  • 5.3.3 产品运营：用数据来分析和监控功能
  • 5.3.4 内容运营：精准分析每一篇文章的效果
  • 5.3.5 运营实战案例
  • 5.4 数据分析师：用数据驱动增长
  • 5.4.1 数据分析师的发展历史
  • 5.4.2 数据分析师的组织架构
  • 5.4.3 数据分析师的增长技能
  • 5.4.4 数据分析师的实战案例
  • 5.5 客户成功：以留存续约为核心
  • 5.5.1 客户成功经理的诞生背景
  • 5.5.2 客户成功经理的工作职责
  • 5.5.3 客户成功经理的数据看板
  • 5.5.4 客户成功经理的实战案例
  • 第6章 不同行业的数据驱动增长实战
  • 6.1 电商：电商精益化运营的五大关键指标和三个关键思路
  • 6.1.1 电商行业的五大关键指标
  • 6.1.2 商品运营：流量优化和品类优化
  • 6.1.3 用户运营：提高用户留存和复购
  • 6.1.4 产品运营：提高转化效率
  • 6.2 在线旅游：如何提升购买转化率
  • 6.2.1 用户旅途概述
  • 6.2.2 渠道优化
  • 6.2.3 落地页优化
  • 6.2.4 搜索优化
  • 6.2.5 用户整合
  • 6.3 互联网金融：如何促进高成单、高转化
  • 6.3.1 互联网金融平台的增长
  • 6.3.2 互联网金融平台的三大增长模型
  • 6.3.3 互联网金融用户的四大行为特征
  • 6.3.4 精细化运营的三大步骤
  • 6.3.5 理财业务：提升整体成交额
  • 6.3.6 贷款业务：提升注册转化率
  • 6.4 互联网+：打通线上线下数据，驱动链家增长
  • 6.4.1 什么是增长
  • 6.4.2 增长遇到的挑战
  • 6.4.3 链家如何打通线上线下数据
  • 6.4.4 如何用线上数据分析驱动增长
  • 后记
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。