Python数据分析与数据化运营

(副标题)：无 ;

(作者): 宋天龙 ;

内容简介：

​ 5.1　会员数据化运营概述
会员数据化运营几乎是所有企业的必备运营工作，企业要生存必须有会员（客户），无论企业处于发展周期的哪个阶段、企业规模如何、企业性质如何皆如此。会员数据化运营辅助于客户关系管理（CRM），可以用来解决以下几方面问题：
·会员的生命周期状态是什么；
·会员的核心诉求是什么；
·会员的转化习惯和路径是什么；
·会员的价值如何；
·如何扩大市场覆盖、获得更多的新会员；
·如何更好地维系老会员；
·应该在什么时间、采取何种措施、针对哪些会员做哪些运营活动；
·在特定运营目标下，应该如何制定会员管理策略，包括行为管理、体验管理、增值服务、信息管理、营销管理、客户关怀等。
传统的会员数据化运营更多聚焦在线上和线下的注册、购买会员，线下会员在注册转化之前的用户数据无法获取。在大数据技术支持下，这种状态正在发生变化，借助于人工智能、深度学习等关键技术，可以将线上相对成熟的人脸识别、路径追踪等方面的应用正逐步扩展到线下，这为线下会员完整生命周期的数据跟踪、识别和分析提供了基础。

目录预览：

​ Python数据分析与数据化运营
第1章 Python和数据化运营
1.1 用Python做数据化运营
1.1.1 Python是什么
1.1.2 数据化运营是什么
1.1.3 Python用于数据化运营
1.2 数据化运营所需的Python相关工具和组件
1.2.1 Python程序
1.2.2 Python IDE
1.2.3 Python第三方库
1.2.4 数据库和客户端
1.2.5 SSH远程客户端
1.3 内容延伸：Python的OCR和TensorFlow
1.3.2 机器学习框架——TensorFlow
1.4 第一个用Python实现的数据化运营分析实例——销售预测
1.4.2 案例过程
1.4.3 案例小结
1.5 本章小结
第2章 数据化运营的数据来源
2.1 数据化运营的数据来源类型
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