[套装书]用户画像：方法论与工程化解决方案+用户运营实战宝典（2册）

作者
赵宏田高小龙
丛书名
出版社
机械工业出版社
ISBN
9782002271118
简要
简介
内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------用户画像：方法论与工程化解决方案--------------------------- 本书从技术维度系统讲解了用户画像的方法论和一些常见的工程化解决方案。 全书共分为9个章节。 第一章 用户画像基础：讲述用户画像的一些基础概念、数据仓库架构、整个项目开发的流程、以及画像相关的表结构设计； 第二章 数据指标体系：从用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等四个维度详细罗列了常用到的用户标签，这些标签基本涵盖了大部分场景一半以上的标签需求。同时介绍了标签的规范化命名方式； 第三章 标签数据存储：讲了为什么使用Hive、MySQL、hbase等数据库对标签数据进行存储，以及存储实现方式； 第四章 标签数据开发：本章是全书的重点章节，讲述了统计类标签、规则类标签、挖掘类标签、流式计算类标签的开发。以及用户特征库、人群计算、标签权重计算、打通数据服务层等方面的开发。； 第五章 开发性能调优：主要包括数据倾斜调优、开发中间表、读取小文件处理、redis缓存热数据等数据性能优化方面； 第六章 作业流程调度：数据的ETL调度是数据开发中的重要内容，本章主要讲了如何使用当下热门的开源调度工具Airflow进行数据的调度及场景调度异常的排查工作； 第七章 用户画像产品化：开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更方便业务方的使用。本章主要讲述了产品端的用户画像是什么样子？如何帮助业务人员进行分析，提供服务的； 第八章 用户画像应用：用户画像的应用包括用户分析、商品分析、流量分析、push、短信、邮件等营销以及站内的个性化推荐等应用场景； 第九章 实践案例详解：前面的八个章节主要从工程化开发的角度讲了如何从0到1搭建起用户画像系统及其应用场景，本章从完整的工业实践应用角度，通过两个实践案例帮助读者更好地理解画像系统是如何切入到应用场景中帮助提升工作效率、提高ROI的。 ---------------------------用户运营实战宝典--------------------------- . 当下，面对互联网用户的获取成本和流失率越来越高的情况，互联网用户运营人员面临的挑战也越来越艰巨。本书深度分析了什么是用户运营，整理了用户运营中常见缩写词语的含义，并结合产品生命周期规律，系统地阐述了用户运营体系的搭建、用户需求定位、种子用户获取、用户引流、用户转化、用户流失及用户召回等内容。书中还举例说明了不同平台的用户运营的侧重点，以帮助在职和即将从事互联网运营或用户运营的人员能够全面、深入地理解并掌握用户运营的要点，提高自身能力，以便更好地完成运营工作。本书由北京霍比斯科技有限公司（整合营销业务）创始人、自媒体“玄之又悬”的运营者“面茶”编写而成，作者基于丰富的客户案例和实战经验，将互联网运营工作中的用户运营经验经过提炼和整理，分享给更多互联网创业者和从业者。用户运营只有路口，没有尽头。推荐从事互联网服务工作的人员和“互联网+”行业的人群阅读本书，必定大有裨益。
目录



---------------------------用户画像：方法论与工程化解决方案---------------------------


前言
第1章　用户画像基础1
1.1　用户画像是什么1
1.1.1　画像简介1
1.1.2　标签类型3
1.2　数据架构4
1.3　主要覆盖模块5
1.4　开发阶段流程7
1.4.1　开发上线流程7
1.4.2　各阶段关键产出9
1.5　画像应用的落地10
1.6　某用户画像案例11
1.6.1　案例背景介绍11
1.6.2　相关元数据12
1.6.3　画像表结构设计16
1.7　定性类画像21
1.8　本章小结22
第2章　数据指标体系23
2.1　用户属性维度23
2.1.1　常见用户属性23
2.1.2　用户性别26
2.2　用户行为维度27
2.3　用户消费维度27
2.4　风险控制维度29
2.5　社交属性维度30
2.6　其他常见标签划分方式31
2.7　标签命名方式33
2.8　本章小结34
第3章　标签数据存储35
3.1　Hive存储35
3.1.1　Hive数据仓库35
3.1.2　分区存储37
3.1.3　标签汇聚39
3.1.4　ID-MAP41
3.2　MySQL存储45
3.2.1　元数据管理45
3.2.2　监控预警数据47
3.2.3　结果集存储47
3.3　HBase存储50
3.3.1　HBase简介50
3.3.2　应用场景52
3.3.3　工程化案例52
3.4　Elasticsearch存储59
3.4.1　Elasticsearch简介59
3.4.2　应用场景60
3.4.3　工程化案例64
3.5　本章小结67
第4章　标签数据开发69
4.1　统计类标签开发69
4.1.1　近30日购买行为标签案例70
4.1.2　最近来访标签案例73
4.2　规则类标签开发74
4.2.1　用户价值类标签案例75
4.2.2　用户活跃度标签案例79
4.3　挖掘类标签开发84
4.3.1　案例背景84
4.3.2　特征选取及开发85
4.3.3　文本分词处理86
4.3.4　数据结构处理89
4.3.5　文本TF-IDF权重90
4.3.6　朴素贝叶斯分类92
4.4　流式计算标签开发95
4.4.1　流式标签建模框架95
4.4.2　Kafka简介96
4.4.3　Spark Streaming集成Kafka97
4.4.4　标签开发及工程化99
4.5　用户特征库开发104
4.5.1　特征库规划105
4.5.2　数据开发107
4.5.3　其他特征库规划111
4.6　标签权重计算112
4.6.1　TF-IDF词空间向量112
4.6.2　时间衰减系数114
4.6.3　标签权重配置115
4.7　标签相似度计算116
4.7.1　案例场景116
4.7.2　数据开发118
4.8　组合标签计算122
4.8.1　应用场景122
4.8.2　数据计算123
4.9　数据服务层开发124
4.9.1　推送至营销系统125
4.9.2　接口调用服务127
4.10　GraphX图计算用户129
4.10.1　图计算理论及应用场景129
4.10.2　数据开发案例132
4.11　本章小结135
第5章　开发性能调优137
5.1　数据倾斜调优137
5.2　合并小文件141
5.3　缓存中间数据143
5.4　开发中间表144
5.5　本章小结145
第6章　作业流程调度146
6.1　crontab命令调度146
6.2　Airflow工作平台148
6.2.1　基础概念149
6.2.2　Airflow服务构成150
6.2.3　Airflow安装151
6.2.4　主要模块功能151
6.2.5　工作流调度155
6.2.6　脚本实例155
6.2.7　常用命令行158
6.2.8　工程化调度方案158
6.3　数据监控预警161
6.3.1　标签监控预警161
6.3.2　服务层预警162
6.4　ETL异常排查164
6.5　本章小结166
第7章　用户画像产品化167
7.1　即时查询167
7.2　标签视图与标签查询169
7.3　元数据管理171
7.4　用户分群功能173
7.5　人群分析功能175
7.6　本章小结177
第8章　用户画像应用178
8.1　经营分析178
8.1.1　商品分析178
8.1.2　用户分析179
8.1.3　渠道分析180
8.1.4　漏斗分析185
8.1.5　客服话术186
8.1.6　人群特征分析186
8.2　精准营销187
8.2.1　短信/邮件营销187
8.2.2　效果分析188
8.3　个性化推荐与服务189
8.4　本章小结190
第9章　实践案例详解191
9.1　风控反欺诈预警191
9.1.1　应用背景191
9.1.2　用户画像切入点192
9.2　A/B人群效果测试193
9.2.1　案例背景194
9.2.2　用户画像切入点194
9.2.3　效果分析195
9.3　用户生命周期划分与营销195
9.3.1　生命周期划分196
9.3.2　不同阶段的用户触达策略201
9.3.3　画像在生命周期中的应用204
9.3.4　应用案例206
9.4　高价值用户实时营销209
9.4.1　项目应用背景209
9.4.2　用户画像切入点209
9.4.3　HBase应用场景小结209
9.5　短信营销用户211
9.5.1　案例背景211
9.5.2　画像切入及其应用效果211
9.6　Session行为分析应用213
9.6.1　关于用户行为分析213
9.6.2　案例背景218
9.6.3　特征构建219
9.6.4　分析方法与结论221
9.7　人群效果监测报表搭建228
9.7.1　案例背景228
9.7.2　逻辑梳理228
9.7.3　自动报表邮件237
9.8　基于用户特征库筛选目标人群239
9.8.1　案例背景239
9.8.2　应用方式及效果240
9.9　本章小结241
附录　某产品用户画像项目规划文档242



---------------------------用户运营实战宝典---------------------------


前言
第1章用户运营是什么 001
1.1 如何定义用户 002
1.1.1 种子用户 002
1.1.2 浏览用户 002
1.1.3 普通用户 003
1.1.4 核心用户 003
1.2 运营中的“海市蜃楼” 004
1.2.1 不要混淆 PV、UV、IP 004
1.2.2 用户下载量只是开始 005
1.2.3 看到的“量”不是真正的“量” 006
1.2.4 活动过后，用户不是“用户”，是“薅羊毛的” 007
1.3 用户运营的特征 008
1.4 量级决定用户运营模式 012
1.4.1 轻量级和重量级用户的运营关系 012
1.4.2 轻量级和重量级用户的运营方式 013
第2章用户需求和产品 017
2.1 用户需求的两个误区 018
2.1.1 避免主观意识影响判断 018
2.1.2 避免数据出错的方法 019
2.1.3 数据统计平台 021
2.2 用户定位 022
2.2.1 用户一直在挑战“底线” 023
2.2.2 用户是“墙头草” 024
2.3 运营和产品的关系 026
2.3.1 运营和产品相辅相成 026
2.3.2 运营从竞品分析开始 027
2.3.3 现在就流行这个 027
2.3.4 我们的产品没有竞品 028
2.3.5 别人做得很好了，我们可以直接用 029
2.3.6 大公司都做了，我们为什么不做 029
第3章明确商业模式 031
3.1 商业模式决定运营策略 032
3.2 内容变现模式 033
3.3 产品变现模式 036
3.4 IP变现模式 038
3.4.1 存在的问题 040
3.4.2 解决窘境 041
3.5 公共服务类产品的变现模式 043
3.5.1 眼下的共享模式 044
3.5.2 共享模式中的用户运营 045
3.6 知识付费的热潮 045
第4章用户运营体系 049
4.1 用户信息体系的建立 050
4.2 用户等级体系的建立 051
4.3 用户激励体系的建立 053
4.3.1 用户定位的目的 053
4.3.2 什么样的用户可以被激励 055
4.3.3 如何激励用户才能对产品有益 056
4.4 用户问题体系的建立 058
第5章用户引流和拉新 061
5.1 用户是核心价值 062
5.1.1 确定用户 062
5.1.2 掌握用户需求 063
5.1.3 看清自己的产品 064
5.2 浅析产品如何“吸粉” 065
5.2.1 用户是谁 067
5.2.2 用户想要什么 069
5.2.3 让用户上瘾 070
5.3 抱别人的“大腿” 071
第6章用户转化 073
6.1 用户时时刻刻都在转化 074
6.1.1 面包房的思考 074
6.1.2 深入转化 076
6.2 提升用户转化的要素 077
6.2.1 时间的选择 077
6.2.2 地点的选择 078
6.2.3 用户的选择 079
6.3 用户的自然转化 080
第7章用户要“哄” 085
7.1 追求系统的稳定 086
7.2 “登门槛”效应 087
7.2.1 “登门槛”效应的由来 087
7.2.2 “登门槛”效应的应用 088
7.3 用户促活 089
7.3.1 运营生命周期 089
7.3.2 培养用户而不是压榨用户 090
7.3.3 明确目标 091
第8章用户的留与失 093
8.1 用户留存和用户流失 094
8.1.1 用户流失模型 094
8.1.2 防止用户流失 095
8.2 如何让用户“活”起来 097
8.2.1 制造惊喜 098
8.2.2 凡勃伦效应 099
8.2.3 让用户炫耀 101
8.2.4 “僵尸用户”和“羊毛党” 102
8.2.5 被忽略的用户反馈 104
8.3 活学活用用户心理学 105
8.3.1 以小博大 105
8.3.2 对用户“爱搭不理” 106
第9章用户“快回来” 107
9.1 用户召回 108
9.1.1 为什么要召回用户 108
9.1.2 哪些用户需要召回 109
9.1.3 如何划分用户 110
9.2 用户为什么要回来 111
9.3 “从众心理”让用户回来 112
9.3.1 让用户也“被从众”一回 113
9.3.2 电商平台的套路 114
9.3.3 直播平台的套路 114
9.4 用户召回渠道解析 115
9.4.1 站内信 115
9.4.2 短信 116
9.4.3 电子邮件营销（EDM） 116
9.4.4 电话 117
9.4.5 用户端 118
9.4.6 精准广告 118
9.5 用户如何分级进行召回 119
第10章种子用户的获取 123
10.1 真正的用户 124
10.2 了解用户思维 126
10.2.1 告知用户已经 OUT了 127
10.2.2 用户情感的开关 128
10.2.3 用户认同 132
10.2.4 用户互动 134
10.3 如何获得种子用户 137
10.3.1 种子用户定位 137
10.3.2 市场定位 138
10.3.3 产品定位 140
10.3.4 受众定位 142
10.3.5 核心用户定位 144
10.4 搜索你的用户 145
10.5 获取你的用户 146
10.6 认识广告 148
10.6.1 广告和 EPR公关营销 148
10.6.2 搜索引擎广告 149
10.6.3 网站广告 149
10.6.4 植入式广告 150
10.7 深耕用户，形成闭环 152
第11章用户运营因地制宜 155
11.1 不要依赖拿来主义 156
11.2 口碑——社群用户运营 156
11.3 体验——O2O用户运营 160
11.3.1 用户体验的差异 161
11.3.2 O2O更注重用户体验 162
11.3.3 用户体验建议 164
11.4 引流—— App用户运营 165
11.4.1 新用户的直接来源 166
11.4.2 其他终端导流 168
11.5 服务——店铺用户运营 171
11.5.1 恰当的沟通可以提高转化率 172
11.5.2 用户沟通原则 174
11.5.3 用“心”服务 175
11.5.4 适当“感情用事” 176
附录 A用户运营专业术语 178
后记 196



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