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人人都在谈的 “数据驱动” 到底是什么?

来源:LinkedIn 数据科学和分析总 编辑:李玥 时间:2017-12-28 22:57:59 阅读:

  放眼今天的互联网行业,流量红利消退,获客成本居高不下,犹如悬在头顶上的达摩克利斯之剑,时刻提醒着我们要在不利环境中,找寻实现转化、增长和变现的良方。今天来自硅谷顶级分析团队的增长大佬,将就如何从零开始、打造全球最牛、成长速度最快的增长与变现团队,与我们进行分享。

  LinkedIn 作为一家职业社交网站,通过人才招聘、广告投放、付费订阅等服务实现了盈利,这三项服务的背后实际上都有着数据分析的重要贡献。

  LinkedIn 利用数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策,提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。

  因此,商业数据分析不仅是一种科学,而且是实实在在可以为业务带来价值的科学。

  人人都在谈的 “数据驱动” 到底是什么?

  在 LinkedIn 内部,我们的团队搭建了一个分析框架,用来推动商务分析价值的持续产生。这个EOI 框架从企业的长远发展入手,针对核心任务、战略任务、风险任务提出了助力(Empower)、优化(Optimize)、创新(Innovate)三大思路。

  那么,LinkedIn 是如何执行这套分析框架的?又如何用数据来驱动增长?

  一、助力:如何提升销售的效率?

  LinkedIn是全球最大的职场社交平台,有海量的人才信息,比如某人某年某月在某公司做某岗位。有了这些信息以后,LinkedIn就能知道人才在企业之间的流动情况;通过信息整合,我们的团队做出来人才流动画板。

  比如一家企业从A公司招聘了80名员工,流失了18名;通过人才流动画板,企业间人力资源的流动情况就非常清晰了。

 人人都在谈的 “数据驱动” 到底是什么?

  人才解决方案是LinkedIn B端业务的重要组成,以前销售人员去预约企业的管理层非常困难,无论是打电话还是email都经常碰壁。

  现在 LinkedIn 的销售人员只需要在这个人才流动画板上搜索目标企业,就可以清晰获得对方的人才流动情况。

  销售把这张图发给目标客户的管理层,这样就很容易引起了对方的重视,预约成功率和签单比率大幅度上升。

人人都在谈的 “数据驱动” 到底是什么?

  在整合工作岗位投递、LinkedIn企业主页访问、人才档案等数据的基础上,LinkedIn还推出来《最受欢迎的100家企业雇主排行榜》。

  2012年一推出这张榜单就受到了极大关注,在LinkedIn上blog访问量排名第二。

  人才是企业最核心的竞争力,企业网站上人才信息往往比资本更加具有敏感度。

  我们团队还推出了《硅谷最具潜力的100家企业排行版》,2012年推出的榜单中已经有一半以上的企业实现IPO或者被收购,包括Drobox 、Pinterest等在内,可见数据分析的价值。

  二、优化:如何找出目标用户?

  作为一个职场社交平台,大部分用户都是免费使用 LinkedIn;但对于那些有高级需求的人群,LinkedIn 推出了付费订阅服务。

  为了保持良好的用户体验,LinkedIn 并没有给所有人都发推广邮件;那么留给我们的问题来了,如何找到这部分有需求的人群?

 人人都在谈的 “数据驱动” 到底是什么?

  LinkedIn有三大类用户数据,用户个体数据、用户行为数据和用户网络数据。

  用户个体数据主要是用户的一些基础信息,

  用户行为数据是在用户在LinkedIn产品上的使用情况;事实表明,用户行为数据往往比用户个体数据更加具有预测性。

  用户网络数据是一个social network的概念,同一个网络里面的人,共性更加强烈。

人人都在谈的 “数据驱动” 到底是什么?

  在这三大类数据的基础上,分析部门建立了“用户倾向模型”,筛选出有需求的目标人群。

  业务部门只给这些筛选出来的目标人群推送“高级订阅功能”营销邮件,在不破坏用户体验的基础上,取得了非常好的营收效果。

 人人都在谈的 “数据驱动” 到底是什么?

  上图最右侧的灰色柱状图代表业务部门实际获取的新付费用户,其中10%和36%来源于用户个体数据和用户行为数据筛选的结果,剩下54%新付费用户均来自于用户倾向模型的作用。

  通过数据分析,用户倾向模型使得业务部门的业绩提升了100%以上,我认为这是最能直接体现数据分析价值的地方。

  三、创新:如何提升订单成功率?

  不只是全球最大的职场社交平台,LinkedIn 也是全球第二大 SaaS(企业级服务)企业,面向B端客户提供人才解决方案、精准广告等服务。

  区别于B2C业务,B2B业务的一个显著点就是决策权集中在管理层,如何找到大客户的核心决策者一直是B2B企业销售的重点。

  我认为LinkedIn在这方面具有先发优势,因为LinkedIn上聚集了海量的职场人员信息,我们创新的“大客户兴趣指数”就是一个很好的例子。

 人人都在谈的 “数据驱动” 到底是什么?

  大客户兴趣指数,用来衡量企业级大客户对于LinkedIn产品和服务的兴趣程度。

  我将它拆解成两个子模型:决策者模型和产品偏好模型。

  决策者模型用来评估用户是企业决策者的可能系数,产品偏好模型用来分析用户在LinkedIn上产品的使用程度,两者结合起来就是“大客户兴趣指数”。

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