第1章 用户运营究竟在运营什么
1.1 用户至上，一种全新的互联网定位模式
1.1.1 用户真正成了上帝
1.1.2 用户运营的重要性
1.2 用户运营应达到的三种效果
1.2.1 搭建完整的用户体系
1.2.2 引导用户产生优质UGC
1.2.3 提高产品附加值
1.3 分答上线20天获风投估值过亿
1.3.1 名人+话题刷屏朋友圈
1.3.2 用户运营功不可没
第2章 数据分析：用户运营的落脚点
2.1 AARRR模型理论
2.1.1 什么是AARRR模型
2.1.2 AARRR模型做用户运营的五个要点
2.2 数据收集的方法
2.2.1 常用的第三方数据分析工具
2.2.2 埋点统计，获得更有针对性数据
2.3 关于用户数据的三点补充
2.3.1 重视日常用户运营数据整理
2.3.2 建立用户反馈-需求-完善系统
2.3.3 撰写数据报告的7个基本步骤
第3章 行为分析：用户行为轨迹复盘
3.1 学会分析用户行为数据
3.1.1 挖掘潜在需求
3.1.2 检测执行效果
3.1.3 提交产品优化报告
3.2 监控用户行为，维护品牌声誉
3.2.1 达到一定规模时的用户运营特点
3.2.2 及时为用户定下规则
3.2.3 如何建立良性可控的用户模型
3.3 用户分类及对应运营方法
3.3.1 如何快速划分用户
3.3.2 对不同分类用户要用对运营方法
3.3.3 必要时对核心用户进行一对一服务
第4章 用户画像：谁是你的上帝
4.1 在谈用户时究竟在谈什么
4.1.1 消费者、用户、顾客、客户间的区别
4.1.2 构建更精准用户画像的意义
4.2 快速划分用户的方法
4.2.1 区域
4.2.2 年龄
4.2.3 消费能力
4.2.4 需求
4.2.5 频率
4.3 用户需求的采集、提炼与验证
4.3.1 用户需求：产品设计的驱动力
4.3.2 常见的四种采集用户需求方法
4.3.3 提炼用户需求的五种方式
4.3.4 验证真实用户的方式
第5章 团队组建：组织架构与考核
5.1 从零搭建运营团队
5.1.1 产品开发阶段便要引入运营角色
5.1.2 备受热捧的精益创业模式
5.2 运营团队组织架构
5.2.1 运营团队组织架构详解
5.2.2 用户运营岗位职责
5.2.3 怎样招到合适的运营人才？
5.3 用户运营业务流程
5.3.1 用户运营工作流程五要素
5.3.2 提前做好分工与人员安排
5.4 用户运营人员考核要点
5.4.1 如何界定用户运营工作的有效性？
5.4.2 考核运营人员的六个维度
第6章 如何运营冷启动期的种子用户
6.1 什么是产品冷启动难题？
6.1.1 从0到1的冷启动
6.1.2 冷启动时期的注意事项
6.2 找到最初的种子用户
6.2.1 为什么需要种子用户？
6.2.2 理想的种子用户长什么样？
6.2.3 获得种子用户的五种方法
6.3 种子用户运营要点
6.3.1 大量沟通，及时处理反馈
6.3.2 超预期才有口碑
6.3.3 线下同样建立强链接
6.4 种子期要重点关注的三项指标
6.4.1 网络效应密度
6.4.2 内容增加度
6.4.3 访问频度
第7章 拉新：把规模做起来
7.1 常见用户拉新方式
7.1.1 用户运营三要素：拉新、留存、促活
7.1.2 新用户注册流程要最简化
7.1.3 常见的12种拉新方式
7.2 设计好新手引导
7.2.1 5W+1H，六个新手引导策略
7.2.2 QQ空间4.0经典新手引导玩法
7.3 突出展现新手特权
7.3.1 五种杀伤力最强的新手特权
7.3.2 百度糯米：新用户一毛钱吃大餐
第8章 留存：提高转化率
8.1 用户转化常见问题
8.1.1 有关用户转化的三个常见误区
8.1.2 提升用户转化率四部曲
8.2 用户分级
8.2.1 用户结构的四个层级
8.2.2 用户运营中的“二八法则”
8.3 用户留存
8.3.1 用户留存率的正确计算方式
8.3.2 用户留存数据分析要点
8.3.3 不同层级用户的留存方法
第9章 促活：提升用户活跃度
9.1 什么是活跃用户
9.1.1 活跃用户与留存用户之间的关系
9.1.2 活跃用户界定准则
9.2 促进用户活跃的方法
9.2.1 拉升用户活跃度的六个手段
9.2.2 用户周期的三个阶段及相应促活方式
9.3 搭建完善的用户成长体系
9.3.1 用户分级成长体系
9.3.2 用户积分商城体系
9.3.3 定期/非定期发放用户优惠券
9.3.4 用户套餐折扣满减
9.3.5 用户评价体系
9.4 如何做好活跃用户的数据分析
9.4.1 常用促活数据分析技巧
9.4.2 日留存数据
9.4.3 评论的价值
第10章 用户流失与用户召回
10.1 正确认识用户流失
10.1.1 区分常用用户与流失用户的方法
10.1.2 流失用户的数据表现
10.1.3 新用户流失率重点关注
10.2 用户流失分析的四个误区
10.2.1 样本选择错误
10.2.2 不分析用户行
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