精益AI
精益AI
Lomit Patel 著
汤菲 译
出版时间：2021年08月
页数：240
“我们经常会发现，很多被广泛谈论的新技术一旦进入商业化应用，就会在初期销声匿迹。但AI不同，它不仅仅存在于宣传和炒作中，而且正在为软件、流程、工作环境和决策制定等领域赋予新的内涵，我毫不怀疑AI接下来会给数字化营销行业带来巨大的变革。正确理解和应用本书，企业就可以看到这些变革中蕴藏的机遇。”
——Oren Kaniel, AppsFlyer CEO
“ 在机器学习和大数据时代，本书非常实用，它是市场团队衡量和管理营销方式必不可少的通用指南。”
——Jim Calhoun, Nectar9 CEO
“ 要构建一个现代化的增长团队，首要任务是优化团队成员和流程，组建全栈式团队，为实验设定明确的考量目标。接下来，就该更深入地理解用户行为和业务成果之间的关系，进行预见性分析，并在此基础上做出产品和市场的相关决策。掌握本书，充分利用数据的力量，就能实实在在地把握好这些潜在机遇。”
——Naomi Pilosof Ionita, Menlo Ventures合伙人
“第四次工业革命已经到来，市场营销的自然属性也将改变。如果你是一个市场营销从业者，想要在AI和大数据时代实现增长，就应该把这本书作为必读书籍。”
——Erik Qualman,《Socialnomics》作者、最佳畅销书作家
“ 如果你所在的增长团队已经驾驭精益创业，想要通过AI进一步驱动增长，那么本书应该是你的必读书籍。”
——Momchil Kyurkchiev, Leanplum CEO兼合伙人
  1. 序
  2. 前言
  3. 第一部分 AI + 增长营销 = 智能营销
  4. 第1章 认识增长营销
  5. 第2章 为何选择精益AI
  6. 2.1 什么是AI
  7. 2.2 什么是机器学习
  8. 2.3 AI的三大驱动力
  9. 2.4 AI营销的行业趋势
  10. 2.5 AI+增长营销=智能营销
  11. 第二部分 客户获取3.0
  12. 第3章 何谓客户获取3.0
  13. 3.1 扩张和学习的新维度
  14. 3.2 AI与客户获取
  15. 3.3 是时候开启智能机器了
  16. 第4章 手动与自动
  17. 4.1 数字营销世界中的智能机器思维
  18. 4.2 筹码：客户生命周期管理
  19. 4.3 IMVU增长团队的自动化策略
  20. 4.4 构建自动化业务用例
  21. 第5章 “智能机器”的框架
  22. 5.1 分解用于营销目的的机器学习
  23. 5.2 监督学习算法的主要类型
  24. 5.3 无监督学习算法的主要类型
  25. 5.4 监督或无监督通用的学习算法
  26. 5.5 数据的重要性
  27. 5.6 受众选择
  28. 5.7 信息投放
  29. 5.8 探索与优化
  30. 5.9 将机器学习和AI应用于IMVU的客户旅程
  31. 5.10 小结
  32. 第6章 自行搭建与外部采购
  33. 6.1 搭建与采购分析
  34. 6.2 搭建AI解决方案的风险
  35. 6.3 采购AI解决方案的风险
  36. 6.4 机器学习即服务
  37. 6.5 搭建还是采购……还是都选？
  38. 6.6 权衡利弊
  39. 第三部分 选择和衡量重要指标
  40. 第7章 创业公司的关键增长指标
  41. 7.1 客户获取成本
  42. 7.2 留存率
  43. 7.3 客户终身价值
  44. 7.4 广告投资回报率
  45. 7.5 转化率
  46. 7.6 提防无价值指标
  47. 第8章 创意的效果
  48. 8.1 创意资产的重要性
  49. 8.2 创意团队的参与
  50. 8.3 广告疲劳
  51. 8.4 优秀创意的益处
  52. 8.5 创意的最佳实践
  53. 8.6 移动端广告最佳实践
  54. 8.7 未来创意发展与迭代
  55. 第9章 跨渠道归因
  56. 9.1 什么是营销归因？
  57. 9.2 营销归因模型
  58. 9.3 为你的初创企业选择合适的归因模型
  59. 9.4 营销归因工具
  60. 9.5 营销归因的好处
  61. 9.6 展望未来基于人的归因
  62. 第四部分 选择正确的用户获取方法
  63. 第10章 用户获取策略
  64. 10.1 如何思考用户获取策略
  65. 10.2 营销漏斗的阶段
  66. 10.3 五个关键的用户获取策略
  67. 第11章 增长堆栈
  68. 11.1 它是如何起作用的？
  69. 11.2 分析与见解
  70. 11.3 获取
  71. 11.4 参与与留存
  72. 11.5 变现
  73. 11.6 跨堆栈的活动
  74. 11.7 通信平台
  75. 11.8 在AI世界中应用堆栈
  76. 第五部分 管理增量复杂性和风险
  77. 第12章 如何管理复杂性
  78. 12.1 识别用例
  79. 12.2 期望值
  80. 12.3 运营状态
  81. 12.4 关注结果
  82. 12.5 客户数据
  83. 12.6 选择正确的指标
  84. 第13章 如何降低风险
  85. 13.1 数据依赖
  86. 13.2 透明度
  87. 13.3 算法偏差
  88. 13.4 合规
  89. 13.5 明确的目标
  90. 13.6 机器学习模型的可适应性
  91. 第14章 人与机器
  92. 14.1 未来增长团队需要的技能
  93. 14.2 采取增长的心态
  94. 14.3 AI带来的工作机会
  95. 第六部分 下一个前沿领域
  96. 第15章 为成功做规划
  97. 15.1 成功目标和衡量标准
  98. 15.2 AI与人类合作共赢
  99. 15.3 数据是一切事物的核心
  100. 15.4 数据隐私和完整性
  101. 第16章 持续的挑战
  102. 16.1 数据采集
  103. 16.2 隐私权控制
  104. 16.3 精简团队
  105. 16.4 新的渠道和机遇
  106. 16.5 随时警惕欺诈
  107. 16.6 面对挑战
  108. 第17章 如何与AI共赢
书名：精益AI
作者：Lomit Patel 著
译者：汤菲 译
国内出版社：中国电力出版社
出版时间：2021年08月
页数：240
书号：978-7-5198-5668-7
原版书书名：Lean AI
原版书出版商：O'Reilly Media
Lomit Patel
 
Lomit Patel，是IMVU增长团队的副总裁，负责用户获取，留存，和转化。加入IMVU之前，Lomit在一些初创公司负责过增长，包括Roku（IPO）、TrustedID（被Equifax收购）、Texture（被Apple收购）和EarthLink。Lomit是一个公共演讲家，作家和顾问，Liftoff称赞他为一个移动时代的英雄。
 
 
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定价：78.00元
书号：978-7-5198-5668-7
出版社：中国电力出版社
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