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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**增长官取代了**营销官职位?
数据驱动增长正在成为企业发展的必需理念,**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**增长官的崛起及向**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**的实战技能。
前 言
致 谢
第1章 **增长官的崛起
1.1 什么是**增长官 // 1
1.1.1 可口可乐设立**增长官 // 1
1.1.2 越来越受欢迎的**增长官 // 2
1.2 为什么会出现**增长官 // 4
1.2.1 市场:红利消退、增长放缓、竞争加剧 // 5
1.2.2 客户:从被动接受信息到主动选择产品 // 8
1.2.3 技术:为用户生命周期提供数据洞察力 // 9
1.2.4 管理:从职能型组织向增长型组织进化 // 11
1.3 **增长官是做什么的 // 12
1.3.1 **增长官的定位 // 13
1.3.2 **增长官的角色 // 14
1.3.3 **增长官的职责 // 16
1.4 案例:LinkedIn增长的秘密武器 // 17
1.4.1 六年间40倍增长 // 17
1.4.2 **增长官的力量 // 18
1.4.3 增长是对商业本质的洞察 // 20
1.4.4 LinkedIn的增长策略 // 22
1.4.5 用数据驱动用户增长 // 23
1.4.6 公司自上而下对数据驱动文化的认同 // 24
第2章 从增长黑客到**增长官
2.1 **增长官进阶的三个阶段 // 26
2.2 增长黑客 // 27
2.2.1 增长黑客概念的提出 // 27
2.2.2 增长黑客的能力模型 // 30
2.3 增长团队 // 31
2.3.1 增长团队的组织架构 // 31
2.3.2 增长团队的组建和分工 // 34
2.4 **增长官 // 36
2.4.1 问题和解决方案匹配时期 // 37
2.4.2 小可行性产品时期 // 37
2.4.3 产品和市场匹配时期 // 37
2.4.4 渠道和产品匹配时期 // 38
2.4.5 成熟期 // 39
第3章 增长框架
3.1 增长框架的概述 // 41
3.1.1 学习引擎模型 // 41
3.1.2 用户增长模型 // 44
3.2 正确的增长目标:北极星指标 // 46
3.2.1 北极星指标的重要性 // 46
3.2.2 关于北极星指标的两个案例 // 47
3.2.3 制定北极星指标的六个标准 // 49
3.3 高效的衡量技术:数据采集 // 51
3.3.1 什么是用户行为数据 // 51
3.3.2 埋点采集数据 // 54
3.3.3 无埋点采集数据 // 57
3.3.4 一站式数据采集解决方案 // 59
3.4 科学的学习方法:数据分析 // 61
3.4.1 数据分析的战略思维 // 62
3.4.2 数据分析的三大思路 // 65
3.4.3 数据分析的八种方法 // 69
第4章 用户增长模型
4.1 获取用户 // 77
4.1.1 受众 // 77
4.1.2 获客成本 // 78
4.1.3 用户旅途 // 79
4.1.4 案例解读 // 86
4.2 激活用户 // 88
4.2.1 激活的概念和意义 // 88
4.2.2 激活系统四大组成部分 // 89
4.2.3 To C 端用户激活案例 // 92
4.2.4 To B 端用户激活案例 // 95
4.3 用户留存 // 98
4.3.1 什么是真正的用户增长 // 98
4.3.2 留存分析框架 // 99
4.3.3 新用户留存分析 // 100
4.3.4 产品功能留存分析 // 106
4.4 用户营收 // 109
4.4.1 营收的两种方式 // 109
4.4.2 用户付费:以转化为核心 // 111
4.4.3 广告收入:以黏性为核心 // 114
4.5 用户推荐 // 117
4.5.1 推荐体系的组成 // 117
4.5.2 衡量推荐的两大指标 // 121
4.5.3 推荐的**案例:Airbnb // 122
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 // 125
5.1.1 市场营销人员的工作重心 // 125
5.1.2 优化获客渠道 // 125
5.1.3 监测投放链接 // 132
5.1.4 优化落地页面 // 136
5.2 产品研发:数据驱动产品优化和迭代 // 139
5.2.1 从产品研发流程谈起 // 139
5.2.2 产品分析的基本概念 // 141
5.2.3 产品数据分析流程 // 145
5.2.4 产品数据分析方法 // 149
5.3 运营:用数据分析做运营增长,你需要做好这四个方面 // 153
5.3.1 流量运营:多维度分析,优化渠道 // 153
5.3.2 用户运营:精细化运营,提高留存 // 156
5.3.3 产品运营:用数据来分析和监控功能 // 157
5.3.4 内容运营:精准分析每一篇文章的效果 // 158
5.3.5 运营实战案例 // 160
5.4 数据分析师:用数据驱动增长 // 165
5.4.1 数据分析师的发展历史 // 166
5.4.2 数据分析师的组织架构 // 167
5.4.3 数据分析师的增长技能 // 169
5.4.4 数据分析师的实战案例 // 173
5.5 客户成功:以留存续约为核心 // 174
5.5.1 客户成功经理的诞生背景 // 174
5.5.2 客户成功经理的工作职责 // 176
5.5.3 客户成功经理的数据看板 // 178
5.5.4 客户成功经理的实战案例 // 180
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 // 183
6.1.1 电商行业的五大关键指标 // 183
6.1.2 商品运营:流量优化和品类优化 // 184
6.1.3 用户运营:提高用户留存和复购 // 188
6.1.4 产品运营:提高转化效率 // 190
6.2 在线旅游:如何提升购买转化率 // 192
6.2.1 用户旅途概述 // 193
6.2.2 渠道优化 // 194
6.2.3 落地页优化 // 198
6.2.4 搜索优化 // 201
6.2.5 用户整合 // 205
6.3 互联网金融:如何促进高成单、高转化 // 206
6.3.1 互联网金融平台的增长 // 206
6.3.2 互联网金融平台的三大增长模型 // 208
6.3.3 互联网金融用户的四大行为特征 // 211
6.3.4 精细化运营的三大步骤 // 213
6.3.5 理财业务:提升整体成交额 // 213
6.3.6 贷款业务:提升注册转化率 // 222
6.4 互联网+:打通线上线下数据,驱动链家增长 // 226
6.4.1 什么是增长 // 226
6.4.2 增长遇到的挑战 // 227
6.4.3 链家如何打通线上线下数据 // 229
6.4.4 如何用线上数据分析驱动增长 // 234
后 记
1篇
营销的本质:基于市场战略的增长
01 关于“可口可乐”取消 CMO,营销之父科特勒在董事会上的咨
询建议是什么 4
02 利润区突围路线图:寻找下一个增长点 8
03 营销战略 4.0,营销的“变”与“不变”——对话菲利普 . 科
特勒 17
04 盯住你的营销战略,而非商业战略 26
05 低迷经济中,征服八条增长之路 32
06 咦,**增长官 CGO 的八项核心能力在这 42
07 营销的本质:从荷尔拜因密码到盲人摸象 48
08 竞争战略的新视角:抓住战略咽喉 87
09 中国制造的“第三条道路”:OJM 91
第二篇
数字时代,重构营销战略
01 4R 颠覆,开启你的数字营销战略新思维 98
02 数字营销 +:数字时代营销战略的转型方法论 114
03 当你的定位战略还停留在 50 年前? 125
04 小众营销 = 深潜 + 想象力 131
05 好的数字营销战略与坏的数字营销战略 135
06 数字时代的公司魅力化战略 141
07 营销的进化卷轴:从营销 1.0 到营销 4.0 150
第三篇
数字化时代的营销能力与营销想象力
01 **越产品品牌,构建公司品牌战略 161
02 一定要品牌化吗?——反品牌的战略何在 165
03 ID 营销:利用身份特征来链接消费者 172
04 品牌拟人化:突破消费者心智之道 180
05 品牌触点管理:以什么为方向? 185
06 品牌管理,管什么? 189
07 社交媒体时代的危机公关:后现代艺术的原理 193
08 你迷信“品牌力”吗?——B2B 市场上的品牌角色 197
09 升级营销效率:如何使你的营销管理精益化? 201
10 产品时代的营销思维切换:从科学、想象力到循证 216
11 逆向营销的形成 220
12 还有哪些领域可以“共享”? 223
13 “**”的盛宴,企业如何分食? 226
14 传统零售:如何让 online 和 offline 共生? 231
15 数据时代,我们去哪儿找数据? 239
16 假设我是百雀羚的 CGO 245
我一直对市场营销领域的变化感到好奇,特别是近几年“增长”这个概念的兴起,让我觉得传统的营销方式似乎已经跟不上时代的步伐。这套书,就像是给我上了一堂生动的“增长哲学课”。它让我理解了,为什么现在的市场营销官(CMO)需要转型,为什么需要有“增长官”(CGO)这个角色的出现。它不仅仅是关于技术和工具,更是关于思维方式的转变。从以产品为中心,到以用户为中心;从单向的传播,到双向的互动;从粗放式的推广,到精细化的运营。书中关于如何构建一个数据驱动的增长团队,如何制定有效的增长目标,以及如何衡量增长的效果,都给了我很多启发。这本书让我意识到,增长不再是市场部门的专利,而是整个企业需要共同努力的方向。它提供了一种全新的视角,让我看到了市场营销的未来发展趋势。
评分我本身是一名数据分析师,日常工作中大量接触数据,但常常感觉自己的工作似乎仅仅停留在“报表制作”和“数据分析”的层面,对于如何将这些数据真正转化为业务增长,总感觉隔着一层窗户纸。这套书的出现,恰好为我打开了一扇新的大门。它让我看到了数据分析师在增长体系中的核心价值,以及如何从一个被动的“数据提供者”转变为一个主动的“增长驱动者”。书中详细介绍了如何利用数据洞察来发现新的增长点,如何设计有效的实验来验证假设,以及如何将数据分析的结论转化为可执行的增长策略。特别是关于用户行为路径分析和漏斗模型构建的部分,让我对用户流失的原因有了更深刻的理解,也为我后续的分析提供了更明确的方向。这本书让我相信,数据分析师不仅仅是数字的搬运工,更是能够赋能业务增长的战略伙伴。
评分收到这套书的时候,我其实有点犹豫,因为“增长官”这个概念对我来说,之前只是模糊的认知,甚至觉得它和传统市场营销官(CMO)有什么本质区别,而“增长黑客”听起来又带点神秘的色彩。然而,翻开第一本,就彻底颠覆了我的看法。它不像我预期的那样是一本高深莫测的学术著作,而是非常落地,从最基础的数据指标出发,层层递进地讲解了如何构建一个数据驱动的增长体系。书中大量的案例分析,都是我工作中曾经遇到过的场景,作者通过对这些场景的拆解,让我看到了数据背后的逻辑,原来那些看似随意的营销活动,背后都有一套严谨的数据支撑和迭代优化过程。尤其让我印象深刻的是关于用户生命周期价值(LTV)的计算和应用,以及如何通过精细化运营来提升用户的留存率和复购率。这本书让我明白,增长不是一蹴而就的“黑客”行为,而是一个系统工程,需要我们真正理解用户,运用数据洞察,并持续不断地进行实验和优化。它提供的不仅仅是方法论,更是一种思维方式的转变。
评分说实话,我一直觉得“增长黑客”这个词听起来有点像“野路子”,带着点不羁的江湖气息。但读完这套书,我才意识到,真正的增长黑客,恰恰是建立在严谨的数据分析和科学的实验方法之上的。这本书并没有教你如何去“黑”,而是教你如何用科学的方法,通过对数据的深度挖掘和理解,去发现用户需求,优化产品体验,最终实现用户和业务的快速增长。它强调了“快速迭代、小步快跑、持续优化”的原则,通过大量的 A/B 测试和用户反馈,不断地调整和改进产品策略。书中关于用户获取、激活、留存、推荐、变现这“AARRR”模型在实际应用中的案例,让我受益匪浅。它让我明白了,增长并不是靠灵光一现的创意,而是靠一套系统化的方法论和持之以恒的执行力。
评分老实说,在读这套书之前,我总觉得“从CMO到CGO”这个标题有点“标题党”的嫌疑,感觉像是为了吸引眼球而硬加上去的。但事实证明,我错了。第二本书深入浅出地探讨了传统CMO的角色转型,以及在数字化浪潮下,如何将市场营销的触角延伸到产品、运营、甚至技术等各个环节,最终赋能整个企业的增长。它详细阐述了CGO(Chief Growth Officer)的核心职责,不仅仅是拉新,更关注的是全链路的增长效率和可持续性。书中对于跨部门协作的论述,让我感触颇深。很多时候,增长瓶颈并非出在某个单独的部门,而是部门之间信息不畅、目标不一致造成的。作者给出了很多行之有效的解决方案,比如如何建立统一的数据指标体系,如何通过敏捷开发和 A/B 测试来快速验证新功能和新策略,以及如何构建一个以数据为导向的组织文化。这本书不仅仅是写给“官”们看的,对于任何想在工作中提升增长能力的人来说,都是一份宝贵的指南。
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