目录
序 1
前言 3
第一部分 AI + 增长营销 = 智能营销
第1章 认识增长营销 9
第2章 为何选择精益AI 17
2.1 什么是AI .18
2.2 什么是机器学习 18
2.3 AI的三大驱动力 20
2.4 AI营销的行业趋势 .22
2.5 AI+增长营销=智能营销 26
第二部分 客户获取3.0
第3章 何谓客户获取3.0 . 31
3.1 扩张和学习的新维度 31
3.2 AI与客户获取 .33
3.3 是时候开启智能机器了 .33
第4章 手动与自动 37
4.1 数字营销世界中的智能机器思维 .37
4.2 筹码：客户生命周期管理 44
4.3 IMVU增长团队的自动化策略 48
4.4 构建自动化业务用例 49
第5章 “智能机器”的框架 . 53
5.1 分解用于营销目的的机器学习 54
5.2 监督学习算法的主要类型 57
5.3 无监督学习算法的主要类型 .58
5.4 监督或无监督通用的学习算法 59
5.5 数据的重要性 .62
5.6 受众选择 64
5.7 信息投放 66
5.8 探索与优化 66
5.9 将机器学习和AI应用于IMVU的客户旅程 66
5.10 小结 .71
第6章 自行搭建与外部采购 . 73
6.1 搭建与采购分析 74
6.2 搭建AI解决方案的风险 .76
6.3 采购AI解决方案的风险 .78
6.4 机器学习即服务 79
6.5 搭建还是采购……还是都选？ 80
6.6 权衡利弊 81
第三部分 选择和衡量重要指标
第7章 创业公司的关键增长指标 . 85
7.1 客户获取成本 .86
7.2 留存率 86
7.3 客户终身价值 .89
7.4 广告投资回报率 89
7.5 转化率 90
7.6 提防无价值指标 91
第8章 创意的效果 93
8.1 创意资产的重要性 .93
8.2 创意团队的参与 96
8.3 广告疲劳 96
8.4 优秀创意的益处 97
8.5 创意的最佳实践 99
8.6 移动端广告最佳实践 101
8.7 未来创意发展与迭代 101
第9章 跨渠道归因 . 103
9.1 什么是营销归因？ . 104
9.2 营销归因模型 . 104
9.3 为你的初创企业选择合适的归因模型 . 107
9.4 营销归因工具 . 108
9.5 营销归因的好处 109
9.6 展望未来基于人的归因 . 110
第四部分 选择正确的用户获取方法
第10章 用户获取策略 123
10.1 如何思考用户获取策略 123
10.2 营销漏斗的阶段 125
10.3 五个关键的用户获取策略 127
第11章 增长堆栈 131
11.1 它是如何起作用的？ 132
11.2 分析与见解 133
11.3 获取 . 143
11.4 参与与留存 148
11.5 变现 . 154
11.6 跨堆栈的活动 . 158
11.7 通信平台 . 164
11.8 在AI世界中应用堆栈 . 166
第五部分 管理增量复杂性和风险
第12章 如何管理复杂性 . 171
12.1 识别用例 . 172
12.2 期望值 174
12.3 运营状态 . 175
12.4 关注结果 . 175
12.5 客户数据 . 176
12.6 选择正确的指标 176
第13章 如何降低风险 179
13.1 数据依赖 . 180
13.2 透明度 181
13.3 算法偏差 . 182
13.4 合规 . 183
13.5 明确的目标 185
13.6 机器学习模型的可适应性 185
第14章 人与机器 187
14.1 未来增长团队需要的技能 188
14.2 采取增长的心态 190
14.3 AI带来的工作机会 192
第六部分 下一个前沿领域
第15章 为成功做规划 195
15.1 成功目标和衡量标准 195
15.2 AI与人类合作共赢 197
15.3 数据是一切事物的核心 200
15.4 数据隐私和完整性 206
第16章 持续的挑战 209
16.1 数据采集 . 209
16.2 隐私权控制 211
16.3 精简团队 . 213
16.4 新的渠道和机遇 214
16.5 随时警惕欺诈 . 215
16.6 面对挑战 . 216
第17章 如何与AI共赢 217
作者介绍 223
