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以LinkedIn為例,如何用數(shù)據(jù)來驅(qū)動增長?

我是創(chuàng)始人李巖:很抱歉!給自己產(chǎn)品做個廣告,點擊進來看看。  

LinkedIn 作為一家職業(yè)社交網(wǎng)站,通過人才招聘、廣告投放、付費訂閱等服務(wù)實現(xiàn)了盈利,這三項服務(wù)的背后實際上都有著數(shù)據(jù)分析的重要貢獻。LinkedIn 利用數(shù)據(jù)分析為所有職場人員作出迅捷、高質(zhì)、高效的決策,提供具有指導(dǎo)意義的洞察和可規(guī)模化的解決方案。因此,商業(yè)數(shù)據(jù)分析不僅是一種科學,而且是實實在在可以為業(yè)務(wù)帶來價值的科學。

以LinkedIn為例,如何用數(shù)據(jù)來驅(qū)動增長?

在 LinkedIn 內(nèi)部,我們的團隊搭建了一個分析框架,用來推動商務(wù)分析價值的持續(xù)產(chǎn)生。這個EOI 框架從企業(yè)的長遠發(fā)展入手,針對核心任務(wù)、戰(zhàn)略任務(wù)、風險任務(wù)提出了助力(Empower)、優(yōu)化(Optimize)、創(chuàng)新(Innovate)三大思路。

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圖1:EOI框架

那么,LinkedIn 是如何執(zhí)行這套分析框架的?又如何用數(shù)據(jù)來驅(qū)動增長?

一、助力:如何提升銷售的效率?

LinkedIn是全球最大的職場社交平臺,有海量的人才信息,比如某人某年某月在某公司做某崗位。有了這些信息以后,LinkedIn就能知道人才在企業(yè)之間的流動情況;通過信息整合,我們的團隊做出來人才流動畫板。比如一家企業(yè)從A公司招聘了80名員工,流失了18名;通過人才流動畫板,企業(yè)間人力資源的流動情況就非常清晰了。

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圖2:人才流動畫板

人才解決方案是LinkedIn B端業(yè)務(wù)的重要組成,以前銷售人員去預(yù)約企業(yè)的管理層非常困難,無論是打電話還是email都經(jīng)常碰壁?,F(xiàn)在 LinkedIn 的銷售人員只需要在這個人才流動畫板上搜索目標企業(yè),就可以清晰獲得對方的人才流動情況。銷售把這張圖發(fā)給目標客戶的管理層,這樣就很容易引起了對方的重視,預(yù)約成功率和簽單比率大幅度上升。

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圖3:LinkedIn推出的企業(yè)榜單

在整合工作崗位投遞、LinkedIn企業(yè)主頁訪問、人才檔案等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,LinkedIn還推出來《最受歡迎的100家企業(yè)雇主排行榜》。2012年一推出這張榜單就受到了極大關(guān)注,在LinkedIn上blog訪問量排名第二。

人才是企業(yè)最核心的競爭力,企業(yè)網(wǎng)站上人才信息往往比資本更加具有敏感度。我們團隊還推出了《硅谷最具潛力的100家企業(yè)排行版》,2012年推出的榜單中已經(jīng)有一半以上的企業(yè)實現(xiàn)IPO或者被收購,包括Drobox 、Pinterest等在內(nèi),可見數(shù)據(jù)分析的價值。

二、優(yōu)化:如何找出目標用戶?

作為一個職場社交平臺,大部分用戶都是免費使用 LinkedIn;但對于那些有高級需求的人群,LinkedIn 推出了付費訂閱服務(wù)。為了保持良好的用戶體驗,LinkedIn 并沒有給所有人都發(fā)推廣郵件;那么留給我們的問題來了,如何找到這部分有需求的人群?

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圖4:LinkedIn 三大類用戶數(shù)據(jù)

LinkedIn有三大類用戶數(shù)據(jù),用戶個體數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)和用戶網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。用戶個體數(shù)據(jù)主要是用戶的一些基礎(chǔ)信息,用戶行為數(shù)據(jù)是在用戶在LinkedIn產(chǎn)品上的使用情況;事實表明,用戶行為數(shù)據(jù)往往比用戶個體數(shù)據(jù)更加具有預(yù)測性。用戶網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是一個social network的概念,同一個網(wǎng)絡(luò)里面的人,共性更加強烈。

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圖5:建立用戶傾向模型篩選目標人群

在這三大類數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,分析部門建立了“用戶傾向模型”,篩選出有需求的目標人群。業(yè)務(wù)部門只給這些篩選出來的目標人群推送“高級訂閱功能”營銷郵件,在不破壞用戶體驗的基礎(chǔ)上,取得了非常好的營收效果。

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圖6:用戶傾向模型的效果

上圖最右側(cè)的灰色柱狀圖代表業(yè)務(wù)部門實際獲取的新付費用戶,其中10%和36%來源于用戶個體數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)篩選的結(jié)果,剩下54%新付費用戶均來自于用戶傾向模型的作用。通過數(shù)據(jù)分析,用戶傾向模型使得業(yè)務(wù)部門的業(yè)績提升了100%以上,我認為這是最能直接體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析價值的地方。

三、創(chuàng)新:如何提升訂單成功率?

不只是全球最大的職場社交平臺,LinkedIn 也是全球第二大 SaaS(企業(yè)級服務(wù))企業(yè),面向B端客戶提供人才解決方案、精準廣告等服務(wù)。區(qū)別于B2C業(yè)務(wù),B2B業(yè)務(wù)的一個顯著點就是決策權(quán)集中在管理層,如何找到大客戶的核心決策者一直是B2B企業(yè)銷售的重點。

我認為LinkedIn在這方面具有先發(fā)優(yōu)勢,因為LinkedIn上聚集了海量的職場人員信息,我們創(chuàng)新的“大客戶興趣指數(shù)”就是一個很好的例子。

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圖7:大客戶興趣指數(shù)模型

大客戶興趣指數(shù),用來衡量企業(yè)級大客戶對于LinkedIn產(chǎn)品和服務(wù)的興趣程度。我將它拆解成兩個子模型:決策者模型和產(chǎn)品偏好模型。決策者模型用來評估用戶是企業(yè)決策者的可能系數(shù),產(chǎn)品偏好模型用來分析用戶在LinkedIn上產(chǎn)品的使用程度,兩者結(jié)合起來就是“大客戶興趣指數(shù)”。

以往銷售人員要同時跟進很多客戶,而且銷售并不清晰哪些用戶是決策者,哪些用戶對我們產(chǎn)品感興趣。有了這個“大客戶興趣指數(shù)”以后,銷售人員就可以進行優(yōu)先級排序。哪些客戶成單的可能性高?那些客戶值得我們多花些時間?銷售都心中有數(shù)。

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圖8:大客戶興趣指數(shù)的效果

我將大客戶興趣指數(shù)分為低、中、高三種;大客戶興趣指數(shù)為“高”的用戶訂單成功率高達42%,是指數(shù)為“低”的客戶訂單成功率的兩倍。對于一家B2B企業(yè),或者To B業(yè)務(wù)很大比重的企業(yè),精準找到核心用戶、提升訂單成功率至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)驅(qū)動并不是一步到位的,從數(shù)據(jù)到洞察,它是一個不斷進化的過程。對于所有的分析團隊來講,數(shù)據(jù)驅(qū)動都繞不過這四步:數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)挖掘分析、商業(yè)預(yù)測以及商業(yè)決策。其中,數(shù)據(jù)獲取是基礎(chǔ),商業(yè)決策的價值量最高。

數(shù)據(jù)驅(qū)動不能沒有數(shù)據(jù)分析工具,我結(jié)合自己多年分析經(jīng)歷談了自己的看法。一個好的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品一定要簡單易用,讓數(shù)據(jù)工作從大到小,實現(xiàn)從冰山到冰棍的變化。同時,幾秒鐘就能拿到數(shù)據(jù)、大幅提升數(shù)據(jù)工作效率也是一款優(yōu)秀數(shù)據(jù)產(chǎn)品的所必須具備的。

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作者:李玥(Michael Li),LinkedIn 數(shù)據(jù)科學和分析總負責人。

本文由 @GrowingIO 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

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