《AI智能运营从入门到精通》

第一章 AI 运营的崭新时代

1.1 AI 的前世今生

1.2 AI 对运营行业的影响

1.3 AI 的底层逻辑与应用

第二章 构建精细化运营策略

2.1 用户精准运营：用户分层及分群方法

2.1.1 ABC 分类法

2.1.2 RFM 模型

2.1.3 VALS 系统

2.1.4 波士顿矩阵

2.2 用户画像解析：解读用户的群体特征

2.3 积分激励体系：提高用户的行为价值

2.4 用户生命周期：运营用户的底层逻辑

2.5 个性推荐系统：购物篮关联规则算法

第三章 智能内容创作助手

3.1 挖掘内容选题：拓展海量的创意来源

3.2 构思视频脚本：生成高质量视频脚本

3.3 内容降重处理：降低内容的重复程度

3.3.1 语言词汇替换

3.3.2 内容结构调整

3.3.3 内容扩充完善

3.3.4 调整时态语气

3.4 打造爆款标题：优质文案素材的学习

3.5 制作调研问卷：调研用户的相关需求

3.5.1 KANO 模型

3.5.2 MaxDiff 模型

3.5.3 联合模型

3.6 内容文本：洞察用户的潜在偏好

3.6.1 文本词频

3.6.2 文本情感

3.7 策划活动方案：R活动模型的训练

3.8 撰写运营周报：优化工作的展示成果

第四章 AI 驱动决策

4.1 数据的力量：AI 提高数据效率

4.2 运营数据基础：入门技能与理论框架

4.2.1 指标体系搭建：解构业务的指标

4.2.2 度拆解法：化繁为简的拆解策略

4.2.3 假设检验：逻辑推理与统计推断

4.2.4 5W2H 思维模式：七维视角思考框架

4.2.5 A-B 测试实验：优化决策的科学验证

4.2.6 漏斗转化模型：剖析关键的转化节点

4.3 运营数据进阶：高阶技巧与算法模型

4.3.1 描述统计学：掌握数据统计相关概念

4.3.2 数据标准化：构建数据的一致性框架

4.3.3 四分位数法：快速实现数据范围划分

4.3.4 层次法：主观决策权重计算方法

4.3.5 熵值分配法：客观决策权重计算方法

4.3.6 卡方检验法：揭示数据之间的性

4.3.7 朴素贝叶斯：基于特征进行概率预测

4.3.8 K 均值聚类：科学化的数据聚类算法

4.3.9 线性回归：判断变量关联与趋势走向

(收起)