作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网的飞速发展、移动互联网、电子商务的蓬勃发展以及传统企业业务的转型升级，越来越多的企业面临越来越高的运营成本。如何降低运营成本一直是企业运营者的一个难题，而在最近几年中，自动化已经成为降低运营成本的一种有效方法。 目前，根据IBM Cloud计算的数据显示，全球移动应用用户规模预计将达到每月1亿，而企业使用的这些应用又对其业务的运行产生了极大的影响，因此自动化是降低运营成本的重要方向之一。 在过去十年间，在运营成本方面，移动互联网和互联网金融行业的迅猛发展促进了数据收集、处理、分析的需求。在此背景下，云计算和机器学习技术为降低运营成本提供了新的可能性。本文将基于相关领域的最新研究，探讨利用AI技术提升运营效率的方法。
2.基本概念术语说明
（1）自动化运营
什么是自动化运营？自动化运营是指通过一些自动化工具或流程来帮助企业管理各种流程，从而实现更高效的运营。自动化运营包括日常工作流程的自动化、数据自动化分析、设备资源管理等方面。
（2）运营支出
运营支出是指企业用来支付员工薪酬、购买商品或提供服务的费用总额。其中，日常基础支出、业务开支和其他支出构成了运营支出的主要部分。运营支出是企业日常运作过程中产生的费用，也包括企业参与业务活动产生的费用，如办公费、会议费、代理记账费等。
（3）产品/服务售卖
企业在市场上销售的产品或者提供的服务就是一种产品/服务。每种产品/服务都需要一定的定价才能卖给顾客，当产品/服务价格较高时，企业的运营成本就会增加。
（4）客户满意度
顾客对企业的满意程度是衡量其成功的一个标准，反映了其对品牌的忠诚度、产品质量的信心以及服务的态度。顾客对企业的满意度不仅直接影响企业的盈利能力，还可以影响企业对员工的待遇、关怀和培训等。
（5）目标客户群
目标客户群通常包括公司内部员工、外部客户、合作伙伴、供应商、利益相关者等。目标客户群决定了企业的目标受众，不同目标客户群的需求及期望值不同，对于降低运营成本具有重要的意义。
（6）外部渠道
外部渠道一般包括竞争对手、合作伙伴、第三方合作者等。外部渠道对企业的产品或服务的推广、市场宣传、营销、售后支持等方面起到了至关重要的作用。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
降低运营成本的方法论主要有以下三个方面： （1）识别收入源：通过查看各个渠道的营收情况，了解客户群中的主流消费行为并进行分类。 （2）提取核心收入：剔除与主流消费行为无关的、非核心业务收入。 （3）提升核心效率：使用精准化营销策略，让核心业务的收入留存率提升，提升核心业务的效率。
（1）算法模型——增长黑客法则（Growth hacking）
增长黑客法则（Growth hacking）认为，成功的企业往往在初期投入巨大的资源建立起有效的增长机制，而后才开始着手解决核心问题，然后再扩张经营。因此，当企业面临快速扩张的挑战时，应该考虑采用增长黑客法则来提升核心效率。 增长黑CKER法则认为，企业通过以下方式提升核心效率：
- 精准定位核心客户群：增长黑客法则首要任务是精准地定位核心客户群，让他们得到最好的服务体验。为此，需要设计针对性的广告宣传、企业宣传册等宣传方式，重点导向核心客户群。
- 收集有效信息：企业通过收集用户反馈、收集使用行为数据、搜集用户信息等方式收集用户反馈。通过这些数据分析，可以获得用户喜好、偏好、满意度等关键信息，据此可以做到精准定位。同时，收集的信息可以反映产品和服务的真实需求和市场状态，使产品开发更加精准。
- 提升核心效率：增长黑客法则认为，企业通过改善产品功能、优化产品架构、更新营销策略、调整营销渠道等方式来提升核心业务的效率。通过创新、迭代、用户参与等方式逐步优化产品和服务，最终提升核心业务的收入留存率。
- 使用人工智能：增长黑客法则也承认，在实施增长策略时，需要结合人工智能、机器学习、数据分析等新兴技术，提升产品效果。例如，可以使用图像识别技术来分析用户看视频时的行为模式，为其推荐相似内容的产品或服务。 通过以上方法，企业可降低运营成本，提升核心业务的效率。
（2）算法模型——AARRR模型
AARRR模型是一个营销策略，它将营销周期分为四个阶段，即Acquisition(获取)，Activation(激活)，Retention(留存)，Revenue(收入)，Repeat(重复)。每一个阶段都有相应的活动，每个阶段都有明确的结果目标。因此，可以通过AARRR模型识别、提取、释放或刺激营销的因素，以提升核心业务的效率。（2.1）Acquisition(获取)阶段：该阶段主要是为了吸引、引导和获取目标客户群，包括招聘、推荐、免费试用、免费赠送等方式。该阶段的目标是扩大核心客户群。
- 活动：通过人脉关系、引流、口碑等方式尝试拉动用户对产品的认同度和忠诚度。
- 结果：扩大核心客户群，形成市场忠实份子。
（2.2）Activation(激活)阶段：该阶段是指吸引、激活、留住目标客户群，通过提升核心业务的性能来实现。该阶段的目标是实现核心客户群的持续关注。
- 活动：通过提供优惠券、折扣、返佣、产品升级、下载试用、评测等方式让客户满意度得到提升。
- 结果：促使核心客户群持续关注和购买产品或服务，提升核心业务的知名度、喜爱度。
（2.3）Retention(留存)阶段：该阶段是指保持核心客户群忠诚度和满意度，持续提供优质产品或服务。该阶段的目标是不断扩大核心客户群。
- 活动：通过提供促销活动、品牌推广、VIP客户权益、导购类服务等方式提供持续的营销支持。
- 结果：维持核心客户群忠诚度和满意度，提升核心业务的核心竞争力。
（2.4）Revenue(收入)阶段：该阶段是指核心业务的收入，将核心业务收入的比例提高到80%以上，达到盈利的目的。该阶段的目标是提升核心业务的盈利能力。
- 活动：通过运用各种手段提升核心业务的收入，比如提供额外的奖励、减免费用、提供免费资源等方式。
- 结果：提升核心业务的收入留存率，形成持续的收入。
（2.5）Repeat(重复)阶段：该阶段是指持续优化营销策略，提升核心业务的最终收入。该阶段的目标是实现持续增长，以提升核心业务的生命周期价值。
- 活动：通过不断改进营销策略，完善产品或服务，提升用户体验。
- 结果：实现持续的核心业务发展，带动整个行业的发展。
（3）降低运营成本的方法论：
基于上述算法模型和营销策略，可以总结出降低运营成本的方法论。 - 首先，要重视目标客户群的建立，关注核心客户群的定义和贡献。如果无法精准定位核心客户群，就容易错失机会，影响收入的有效增长。因此，可以在Acquisition(获取)阶段制订良好的活动策略，吸引用户；在Activation(激活)阶段设立及时有效的促销活动，吸引用户；在Retention(留存)阶段设置持续的品牌宣传，提供优质服务。
- 在提升核心客户群的核心竞争力时，应密切注意保留合理的成本水平，并且力求通过创新方式提升核心业务的效率。AARRR模型对产品和服务的迭代开发，能带动收入的增长，且可以及时跟踪核心业务的运行状况。另外，也可以通过赋予产品或服务的“小团队”权限、预先付款的方式，增加核心客户群的忠诚度和透明度。
- 在实现持续增长时，可以考虑引入新工具、服务或理念，采用全面的营销策划和执行，更好地满足用户需求，提升核心业务的生命周期价值。
4.具体代码实例和解释说明
结合上述的算法模型和营销策略，通过Python语言的代码例子展示如何提升运营效率。（1）Python代码示例——部署文本分类模型
利用文本分类模型，可以对大量文档进行分类，自动归类成不同的主题。这样就可以更加精准地发现和响应业务上的需求。如下所示，通过Python语言部署文本分类模型来分类文章。import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.pipeline import Pipeline
train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv')
X_train = train['text'] y_train = train['category'] X_test = test['text'] y_test = test['category']
pipe = Pipeline([ ('tfidf', TfidfVectorizer()), ('clf', MultinomialNB())])
pipe.fit(X_train, y_train) print("Test accuracy:", pipe.score(X_test, y_test))
## （2）Python代码示例——部署LSTM模型
LSTM模型是一种常用的序列模型，可以用于时间序列预测、时间序列分类、以及命名实体识别等任务。如下所示，通过Python语言部署LSTM模型来预测股票的收益率。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
np.random.seed(0)
tf.random.set_seed(0)
# 数据准备
time_step = 7 # 一周股票交易天数
data_dim = 5 # 每个股票特征数量
output_dim = 1 # 输出维度（股票收益率）
batch_size = 32
def get_data():
"""
获取训练数据
"""
data = np.loadtxt('./stock_price.txt')
X, Y = [], []
for i in range(len(data)-time_step):
a = data[i:(i+time_step), :data_dim]
X.append(a)
Y.append(data[i + time_step, -output_dim:])
return np.array(X), np.array(Y).reshape((-1, output_dim))
class lstm_model:
def __init__(self):
self.model = None
def build_model(self, input_shape):
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(input_shape[1], input_shape[2])))
model.add(Dropout(rate=0.2))
model.add(Dense(units=1))
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001)
loss ='mse'
metrics=['accuracy']
model.compile(optimizer=optimizer,loss=loss,metrics=metrics)
self.model = model
def train(self, x_train, y_train, batch_size, epochs):
if not self.model:
print("Please build the model first.")
return
history = self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)
return history
def predict(self, x_test):
result = self.model.predict(x_test)
return result
if __name__ == '__main__':
# 获取数据
X_train, Y_train = get_data()
print(X_train.shape, Y_train.shape)
# 构建LSTM模型
lstm = lstm_model()
lstm.build_model((None, time_step, data_dim))
# 训练模型
lstm.train(X_train, Y_train, batch_size, 100)
# 测试模型
X_test = np.loadtxt('./test_data.txt').reshape(-1, time_step, data_dim)
predictions = lstm.predict(X_test)
# 可视化结果
plt.plot(predictions[:, :, 0], label='prediction')
plt.plot(Y_test, label='true value')
plt.legend()
plt.show()