作者簡介
前言
第一部分　數(shù)據(jù)建設(shè)
第1章　自動化數(shù)據(jù)分析平臺的搭建002
1.1　問題和現(xiàn)狀002
1.1.1　項(xiàng)目管理003
1.1.2　重復(fù)勞動003
1.1.3　工作流程004
1.1.4　數(shù)據(jù)交付005
1.1.5　小結(jié)006
1.2　需求分析006
1.2.1　流程梳理006
1.2.2　數(shù)據(jù)需求方007
1.2.3　數(shù)據(jù)分析師008
1.2.4　產(chǎn)品經(jīng)理008
1.2.5　開發(fā)人員008
1.2.6　小結(jié)008
1.3　平臺搭建009
1.3.1　功能架構(gòu)009
1.3.2　數(shù)據(jù)需求單009
1.3.3　數(shù)據(jù)分析單011
1.3.4　數(shù)據(jù)分析過程014
1.3.5　數(shù)據(jù)源017
1.3.6　數(shù)據(jù)倉庫對接018
1.3.7　底表管理019
1.3.8　數(shù)據(jù)探索019
1.3.9　自動任務(wù)調(diào)度021
1.3.10　數(shù)據(jù)交付024
1.3.11　賬號體系024
1.3.12　小結(jié)025
1.4　項(xiàng)目問答025
1.4.1　需求方是誰025
1.4.2　哪些方面花的精力多026
1.4.3　本項(xiàng)目的產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握哪些技能026
1.4.4　如何平衡成本與收益026
第2章　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的應(yīng)用場景、工作流程與案例分析028
2.1　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的應(yīng)用場景028
2.1.1　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的作用029
2.1.2　后端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的分類029
2.2　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的工作流程030
2.2.1　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的流程圖030
2.2.2　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的日常流程033
2.2.3　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)工作中的常見問題及應(yīng)對措施034
2.3　埋點(diǎn)需求實(shí)戰(zhàn)案例036
2.3.1　業(yè)務(wù)線坑位埋點(diǎn)位置036
2.3.2　業(yè)務(wù)線坑位截圖036
2.3.3　頁面坑位埋點(diǎn)036
2.3.4　上線時間037
2.3.5　需求計(jì)劃時間里程碑038
2.3.6　埋點(diǎn)測試報(bào)告038
2.3.7　上線公告?038
2.3.8　上線驗(yàn)收說明039
2.3.9　驗(yàn)收結(jié)果報(bào)告039
2.4　埋點(diǎn)規(guī)范樣例與測試樣例039
2.4.1　App端曝光埋點(diǎn)、點(diǎn)擊埋點(diǎn)樣例說明040
2.4.2　本次埋點(diǎn)的曝光、點(diǎn)擊測試040
2.5　埋點(diǎn)“七字訣”048
第二部分　數(shù)據(jù)營銷
第3章　數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務(wù)中臺如何賦能自動化營銷052
3.1　我們做自動化營銷的起因與整體思路053
3.2　方法論：用戶運(yùn)營體系053
3.3　產(chǎn)品功能架構(gòu)055
3.4　數(shù)據(jù)中臺為營銷側(cè)提供數(shù)據(jù)服務(wù)057
3.5　模塊一：營銷自動化058
3.6　模塊二：線上活動管理062
第4章　零售行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建和商業(yè)應(yīng)用068
4.1　平臺背景069
4.2　平臺核心價值070
4.3　平臺實(shí)現(xiàn)過程071
4.3.1　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備073
4.3.2　數(shù)據(jù)分析與建模077
4.3.3　商業(yè)應(yīng)用場景舉例090
4.4　產(chǎn)品經(jīng)理工作方法總結(jié)097
第5章　輿情大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)化營銷099
5.1　?輿情大數(shù)據(jù)平臺的意義099
5.2　產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)100
5.2.1　研發(fā)背景101
5.2.2　平臺業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)102
5.2.3　業(yè)務(wù)數(shù)字化過程104
5.2.4　私有化部署117
5.3　產(chǎn)品商業(yè)應(yīng)用122
5.3.1　大數(shù)據(jù)支持產(chǎn)品創(chuàng)新全流程123
5.3.2　消費(fèi)者產(chǎn)品體驗(yàn)全網(wǎng)觸點(diǎn)覆蓋124
5.3.3　營銷效果監(jiān)測128
5.3.4　品牌資產(chǎn)建設(shè)129
5.3.5　電商監(jiān)測（銷量和輿情）130
5.3.6　渠道重點(diǎn)客戶畫像131
5.4　輿情大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷商業(yè)價值131
第6章　利用社會化聆聽輔助商業(yè)決策135
6.1　社會化聆聽的定義與商業(yè)價值136
6.1.1　社會化聆聽的定義136
6.1.2　社會化聆聽的商業(yè)價值137
6.2　如何進(jìn)行社會化聆聽142
6.2.1　確定業(yè)務(wù)目標(biāo)142
6.2.2　確定數(shù)據(jù)來源143
6.2.3　選擇合適的工具144
6.2.4　將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為有價值的商業(yè)情報(bào)144
6.3　案例：凱迪拉克的口碑?dāng)?shù)據(jù)挖掘145
6.3.1　數(shù)據(jù)獲取146
6.3.2　分析目的147
6.3.3　數(shù)據(jù)特征及分類147
6.3.4　消費(fèi)者購車目的分析149
6.3.5　了解消費(fèi)者關(guān)注的典型話題151
6.3.6　從消費(fèi)者的負(fù)面評價中挖掘待改進(jìn)的方面154
6.3.7　挖掘影響消費(fèi)者購車的重要因素155
6.3.8　基于微博數(shù)據(jù)的消費(fèi)者興趣挖掘157
6.3.9　基于評論內(nèi)容的品牌調(diào)性挖掘161
6.4　社會化聆聽產(chǎn)品化解決方案的大致思路165
6.4.1　數(shù)據(jù)采集來源165
6.4.2　業(yè)務(wù)分類體系166
6.4.3　統(tǒng)計(jì)分析挖掘170
6.4.4　可視化呈現(xiàn)170
6.5　題外話：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的相關(guān)技能172
6.5.1　產(chǎn)品經(jīng)理在這個項(xiàng)目中的角色172
6.5.2　這個項(xiàng)目的產(chǎn)品經(jīng)理需要具備哪些技能173
第7章　商品分析方法174
7.1　商品分析總覽174
7.2　商品分析目標(biāo)175
7.3　商品分析核心環(huán)節(jié)175
7.3.1　銷176
7.3.2　存178
7.3.3　進(jìn)181
7.4　商品分析的相關(guān)部門183
第8章　游戲商業(yè)化的關(guān)鍵問題和解決方案185
8.1　體驗(yàn)與商業(yè)化能力可否兼得186
8.1.1　什么是好游戲186
8.1.2　手游商業(yè)模式186
8.1.3　通過數(shù)據(jù)平臺找到平衡點(diǎn)187
8.2　游戲商業(yè)化過程中常見的關(guān)鍵問題188
8.2.1　禮包推薦的核心問題188
8.2.2　內(nèi)購盈利模式下的二八定律189
8.2.3　游戲平衡性問題190
8.2.4　不同地域人群的偏好190
8.2.5　短期利益與長期利益的權(quán)衡190
8.2.6　反作弊的權(quán)衡問題191
8.2.7　廣告成本問題192
8.3　基于規(guī)則引擎的多試驗(yàn)組測試193
8.3.1　IAP商業(yè)化問題拆解193
8.3.2　規(guī)則引擎產(chǎn)品架構(gòu)解析194
8.3.3　禮包生產(chǎn)模塊194
8.3.4　規(guī)則模塊196
8.3.5　復(fù)雜實(shí)驗(yàn)的創(chuàng)建197
8.4　專題案例：構(gòu)建廣告成本優(yōu)化模型198
8.4.1　如何節(jié)省投放成本198
8.4.2　模型核心邏輯198
第9章　在B端初創(chuàng)公司做數(shù)據(jù)運(yùn)營200
9.1　什么是數(shù)據(jù)運(yùn)營 200
9.1.1　數(shù)據(jù)運(yùn)營的定義201
9.1.2　數(shù)據(jù)運(yùn)營與數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品的區(qū)別201
9.1.3　在公司不同發(fā)展階段數(shù)據(jù)運(yùn)營人員的重點(diǎn)工作201
9.2　初創(chuàng)公司是否需要數(shù)據(jù)運(yùn)營 203
9.2.1　初創(chuàng)公司的共同特征203
9.2.2　數(shù)據(jù)運(yùn)營為初創(chuàng)公司的發(fā)展提速203
9.3　我在初創(chuàng)公司如何做數(shù)據(jù)運(yùn)營 204
9.3.1　市場探索期? 204
9.3.2　產(chǎn)品打磨期 204
9.3.3　市場增長期 205
9.3.4　商業(yè)變現(xiàn)期208
9.4　數(shù)據(jù)運(yùn)營的成功要素 208
第三部分　數(shù)據(jù)驅(qū)動
第10章　海量語音數(shù)據(jù)的文本轉(zhuǎn)寫、分析、挖掘與商業(yè)應(yīng)用212
10.1　項(xiàng)目特色213
10.2　研發(fā)目標(biāo)215
10.3　關(guān)鍵點(diǎn)及難點(diǎn)216
10.4　技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程217
10.4.1　技術(shù)架構(gòu)217
10.4.2　ASR模型優(yōu)化218
10.4.3　系統(tǒng)構(gòu)成219
10.5　對語音識別出的文本數(shù)據(jù)的應(yīng)用222
10.5.1　全面質(zhì)檢模型222
10.5.2　智能匹配客戶224
10.5.3　智能服務(wù)語言推薦227
10.6　項(xiàng)目效益229
10.6.1　經(jīng)濟(jì)效益229
10.6.2　工作方式的改變230
10.6.3　語音轉(zhuǎn)文本數(shù)據(jù)的深度挖掘230
第11章　提升網(wǎng)約車安全性的數(shù)據(jù)化解決方案231
11.1　出行安全的背景231
11.2　網(wǎng)約車安全的定義232
11.2.1　交通安全232
11.2.2　司乘安全233
11.3　安全解決方案的制定233
11.3.1　交通安全解決方案234
11.3.2　司乘安全解決方案239
11.4　交通安全的四階段展望240
第12章　視頻數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：智慧安防中的智能視頻產(chǎn)品242
12.1　智慧安防整體介紹243
12.1.1　智慧安防的概念243
12.1.2　智慧安防的效果243
12.1.3　智慧安防的使用場景243
12.1.4　智慧安防的核心應(yīng)用——智慧視頻產(chǎn)品245
12.2　智能視頻產(chǎn)品245
12.2.1　視頻搜索查詢247
12.2.2　圖像識別查詢249
第13章　AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作日常與AI技術(shù)在視頻平臺上的應(yīng)用253
13.1　AI知識簡單科普253
13.2　AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作內(nèi)容與路線254
13.2.1　AI產(chǎn)品經(jīng)理的日常工作內(nèi)容255
13.2.2　AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作路線257
13.3　AI技術(shù)在視頻平臺上的應(yīng)用259
13.3.1　案例1：智能審核260
13.3.2　案例2：智能封面圖262
13.3.3　案例3：智能拆條263
第14章　數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理在推薦中的價值266
14.1　推薦系統(tǒng)簡介266
14.1.1　什么是推薦系統(tǒng)267
14.1.2　推薦系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)268
14.2　關(guān)于推薦系統(tǒng)三要素的思考271
14.2.1　信息維度272
14.2.2　用戶維度274
14.2.3　平臺維度276
14.3　推薦系統(tǒng)的A/B測試277
14.4　關(guān)于經(jīng)典應(yīng)用場景的思考278
14.4.1　電商信息流278
14.4.2　長視頻底層頁推薦280
14.4.3　短視頻實(shí)時插入推薦281
14.5　短視頻平臺推薦系統(tǒng)的分析282
14.5.1　產(chǎn)品經(jīng)理競品分析的基礎(chǔ)架構(gòu)282
14.5.2　推薦系統(tǒng)競品分析的特點(diǎn)283
14.5.3　抖音和快手的推薦系統(tǒng)分析284
后記288