這可能是我聽過對大數(shù)據(jù)最邏輯清晰和實用的一段案例闡述了，來自 Simon Zhang，LinkedIn Business Analytics 部門資深總監(jiān)。

特別介紹一下：Simon 原是國內腦腫瘤醫(yī)生，但“覺得一個人真正要想有追求，還是應該做自己喜歡的事”，于是 12 年前到美國，因個人愛好是計算機，就從醫(yī)生轉到了計算機行業(yè)。

四年半前，Simon 曾獨自一人支持公司 200 多個銷售;現(xiàn)在，他 80 人部門支持 LinkedIn 近 5000 多員工。該部門實際上負責所有和收入有關的數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)不是空洞字眼，它究竟可以怎么賺錢?我們來聽聽 Simon 的方法論和見解。

怎么用大數(shù)據(jù)賺錢?

我來重點講一講商業(yè)如何變現(xiàn)。我覺得這是國內最應該注重的一塊，現(xiàn)在國內大家都在討論云，討論云計算，討論大數(shù)據(jù)，討論大數(shù)據(jù)平臺，但很少有人講：我如何用數(shù)據(jù)產生更多價值。

舉個例子。四年半前我加入 LinkedIn，第一份工作是支持內部銷售員工。當時加入我很幸運，公司才 500 個人，但是我一個人工作，要支持 200 名銷售。那他們每天問我的問題，就是這些：

“Hi Simon，我應該給哪家公司打電話?誰是這個公司決策者?我應該怎么和這個決策者接洽?我們這么多人，誰去接洽?我們去到那邊后，要講一個什么樣的故事?”

這里背景是：當時 LinkedIn 內大概有 300 萬公司信息，這是從每個用戶簡歷里抽取出來的，但這 300 萬個公司，作為銷售人員，他不可能給每個公司都打電話，那哪家公司，他最應該打?

也就是說：第一，我該給哪個公司打電話?這個公司，它對 LinkedIn 來說值多少錢?因為我們是客戶每年交一筆錢這樣的 Model;第二個問題，誰是這個公司決策者?比方說谷歌兩萬員工，難道要打兩萬個電話，還是說，應該給某個重點的誰打電話?

第三個問題，如何才能和這個人接洽?你想，因為 LinkedIn 是個職業(yè)社交網絡，它還是非常講究人與人之間的關系，我們知道，正確關系和橋梁能提高很大生產力。那第四步，我們 LinkedIn 有 200 名銷售，誰最應該去和這個公司接洽?第五個問題，我們去到那邊了，要講一個什么故事?

現(xiàn)在我用 Linkedin 數(shù)據(jù)，來一一回答這五個問題。第一步大家可能知道，LinkedIn 最大業(yè)務是“獵頭”這塊，這塊業(yè)務，大概占今天總收入 60%。那首先第一，哪家公司會花多少錢這個問題，我們能否用 LinkedIn 數(shù)據(jù)來解決?

第一，我們去分析每個公司，它有多少員工;第二，我們去分析，這個公司它招了多少人;第三，我們去分析，這個公司它流失了多少人;第四，我們去分析，這個公司都從哪里招的人?他的工作性質是什么，工種情況，頭銜是什么，位置在哪里，功能是什么?他的職位，他的級別，一步一步一步，這些都是我們模型里面的各種功能。

下一步的話，我們去分析，他們內部有多少 HR 員工，多少負責獵頭的人，他們獵頭流失率，他們每天在 Linkedin 日活是多少。那當所有這些信息匯總完，我們做了一個看似簡單但背后很復雜的模型，這個模型最后走完出來的結果，就是一個數(shù)字：Dollar。

就是：這個公司每年會在 LinkedIn 花多少錢。就這么一個數(shù)字，剛才說了那么多廢話，最后給到銷售人員。

比如當時谷歌我們預測，谷歌要花 10 個 Million 在“獵頭”這塊，這是谷歌去年數(shù)字。但我記得，我剛來時谷歌每年才花 3 個 Million。然后當時銷售人員說，Simon，這是不可能的事。那我說，你根據(jù)數(shù)據(jù)分析出來的結果，就應該是這個數(shù)字，而且谷歌它只會花得更多，而不是更少。

接下來第二個問題：誰是決策人?當時我們通過分析谷歌內部社交網絡，找到了那個決策人。這里，很多人認為他應該是 VP 或 HR 來買這個產品，但我們發(fā)現(xiàn)：這種想法比較靠譜，但還不是最靠譜。

我們最后發(fā)現(xiàn)：真正要買 LinkedIn 服務的人，其實是一線產品經理，是使用 LinkedIn 在上面獵聘的那些人，他們才是真正想買 LinkedIn 服務的人。但是呢，他們上面的老板是簽字的，所以說我們就 Target 這些中層的管理人，同時他還非常用 Linkedin 的這種人。這個轉化率瞬間就增加了三倍，就是當時發(fā)現(xiàn)這個以后。

再下一個問題：如何接洽?我們通過分析我們 LinkedIn 內部銷售人員，和這個相對來說的決策人關系，來找到哪個人對他有最高社會影響力，或者和他社會關系最近。那我們就派這個銷售人員，去跟他接洽。

第四步就是，我們分析內部所有銷售人員和這個公司關系，找到最強的那個銷售人員，或者找到他團隊里面，哪些人能支持他，哪些能幫他建立關系。你想想，不是我的關系認識比如說你，而是我的團隊，幫我介紹這個“墻”的關系去認識你。這樣來說，又一步把這個社會關系再一次地往上提升，進一步增加轉化率。

也就是說，我們把所有這些步驟，從以前想做到這件事，大概需要四到八小時時間，縮短到今天 30 秒到一分鐘時間。

以前的話，它需要花兩個月，才能找到這些信息，和準備完這些信息。但三年前，它在 LinkedIn 變成了一個“鈕”，銷售人員只要把這個“鈕”點了，它就能自動回答你這幾件事，然后這幾件事回答完了，一點，就出來整個這個故事。那故事是什么?故事是最重要的一點，故事就是：為什么說你們谷歌或者你們 GE 要買 Linkedin 的服務?為什么?

故事很簡單，又回到了剛才我數(shù)據(jù)里的那幾個問題，因為我們知道它人員流失情況，我們知道它公司增長情況，我們知道我們知道我們知道，我們知道遠遠比他們自己 HR 知道的東西多得多的信息，而且我們還知道，它在人力市場里競爭的這種優(yōu)勢和劣勢。

這樣來說，它就是一個完全相對真實的數(shù)據(jù)驅動的一個“故事”，而不是瞎編的比如說忽悠的一個故事，是一個基于事實的故事。

這樣一搞轉化率當時我記得，以前有銷售人員和我說，他一個季度能 Close 一個客戶比如說，上了這個后，他一個星期就能 Close 三個。這個在 2011 年年中左右，是我們當時非常大的一個 Win。

然后呢今天來說，這個“按鈕”已經消失，我們都把這些信息推給我們內部的這些銷售人員，通過手機，因為大家都在外面跑，沒人有時間再點這個鈕?，F(xiàn)在來說，我們就直接把這個正確信息在正確的時間，推給正確的人，在正確地點。

那為什么可以用信息來推送?假設一個公司的 Senior Director of HR 離職了，立刻我們內部會驅動兩個信息：第一個是通知這個客戶經理，比如說內部哎你看，你這個 Top 的關系可能離職了，我們的競爭對手可能要進來;第二個信息：這個人離職了，又加入一個新公司，我們立刻又把這個信息，發(fā)給在管理那個客戶的銷售經理。比方說，一個非常大的候選人轉到你那邊了，你是否需要在他穩(wěn)定下來后，把它拿下?

所有這些都是數(shù)據(jù)驅動銷售的案例。今天來說，LinkedIn 內部有 3500 人以上在用這套系統(tǒng)，現(xiàn)在公司一共 6000 人，銷售員工大概 3000 多人。也就是說，超過銷售員工外還有人在用，那沒用的話沒人用，所以說這個東西是一個有價值的系統(tǒng)。

而且我們內部從大數(shù)據(jù)分析，還可以迭代出新的產品線。你知道 LinkedIn 三大商業(yè)模型：人才解決方案、市場營銷解決方案和付費訂閱，這是我們傳統(tǒng)三大收入支柱。但實際上，第四個商業(yè)模型叫“銷售解決方案”，它已經在今年 7 月底上線。

這是賣給企業(yè)級用戶的?；氐絼偛配N售例子，LinkedIn 這套系統(tǒng)的強大在于說，我其實只需要把它改變一下關鍵字，就可以變成另一個產品，幫助到企業(yè)級用戶，讓你最快知道誰會想買你的東西。

今天來說，雖然這第四個商業(yè)模式對收入貢獻不多，目前只占 1%，但我們內部對這個產品期待是很高的。它的增長率我不能講，但肯定是個趨勢，因為 Linkedin 的 B2B 是一個很大趨勢。

ZDNet：第五屆云計算大會的主題是和大數(shù)據(jù)、大寬帶相關，我們首先想了解下大數(shù)據(jù)對于云計算到底有哪些推動作用?

Jonathan Wu：從大數(shù)據(jù)來講有兩塊，一個是人產生的大數(shù)據(jù)，還有一塊是機器產生的大數(shù)據(jù)。那么從大寬帶來講，我感覺現(xiàn)在的移動設備，主要是連接大數(shù)據(jù)和使用大數(shù)據(jù)的一個非常重要的終端。因為從全球來看40%的traffic是從移動設備來訪問云端的。所以結合這兩點來看，我覺得移動端它本身的process數(shù)據(jù)的能力沒有個人的筆記本電腦，或者是移動電腦它的運算快，所以說這是一個推動云計算發(fā)展的一個很好的契機。

ZDNet：LinkedIn是做社交媒體，數(shù)據(jù)量會很大，因為LinkedIn也有很多新的特色產品，像people you may know這種產品，您能簡單介紹一下這幾種產品嗎?

Jonathan Wu：LinkedIn主要是一個以數(shù)據(jù)來創(chuàng)造商業(yè)價值的公司，那么其中有一些比較出名的，LinkedIn的數(shù)據(jù)產品，比如說people you may know，就是你可能認識的人，就是我們通過對您的網絡的一個推算和您的網絡的第二級的網絡和您第三級的網絡，進行一個運算，基本上能夠算出來，您可能認識的人是誰，這樣的一個推薦算法，在我們的應用當中非常的廣泛，可以迅速的幫助用戶拓展它的人際網絡。還有一些產品比如說people you may hire，這個產品就是專門是針對獵頭，那么獵頭在看中了一些人才之后，這些人才可能他是被動的人才，他不愿意找，現(xiàn)在目前為止他不愿意找新的工作，那么這個產品，就會幫助獵頭根據(jù)他喜歡的這個人才推薦其他的人才給他，這也是一個非常成功的產品。那么還有一些產品，比如說Who’s viewed your profile，像這樣的一個大數(shù)據(jù)產品，它是實時的告知用戶，誰看了他的簡歷，那么作為一個用戶來說，他可以馬上知道，誰對他感興趣，作為一個正在找工作的人，或者作為一個正在尋找商業(yè)機會的人，他可能看到這種信息之后，他第一的反應是馬上去主動的聯(lián)系是看了他的簡歷的人，打開一個良好的溝通渠道。

ZDNet：我知道LinkedIn有一個數(shù)據(jù)分析模型叫菱形的數(shù)據(jù)分析模型要把底做小，底怎么來做小?

Jonathan Wu：我可以簡單講一下我們商業(yè)分析部門做大數(shù)據(jù)的一個指導思想，因為大數(shù)據(jù)很大，然后把底做小的意思就是說，我們在起初，在我們2011年建立這個團隊的時候，我們發(fā)現(xiàn)我們使用了90%的時間，做了很多瑣碎的分析，那么這些分析并不能帶給我們90%的價值，所以呢，我們要通過技術來模擬人，把這些瑣碎的分析，盡量變成一個self service的模式，讓想得到這些分析的人，能夠輸入一個關鍵字查詢一下，按一個按紐就能產生這些報表，也就是所謂把很多的分析，移到變成一個自動化的self serve的一個模型，所以就能把三角形，把這個底做小，把瑣碎的分析做小，就變成了一個菱形，當然這是一個不斷演進的過程，因為當你把三角形變成菱形之后，你還是有很多瑣碎的這些分析，你可以繼續(xù)做，繼續(xù)把菱形做成三角形，再把三角形做成菱形，這是一個反復迭代的過程。從2011年到2012年我們基本上我們的團隊，做到了把三角形做成一個菱形，現(xiàn)在我們的目標是要做成圓形，把以的四個節(jié)點連接起來，比如說數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘這四個節(jié)點做成一個圓形，做成圓形的好處是，就是說我們可以在比如說，我們可以在分析上面繼續(xù)進行進一步的分析，把數(shù)據(jù)挖掘這樣的一個過程，把它做在數(shù)據(jù)集成的過程里面，它是一個你中有我，我中有你的一個環(huán)形的結構，主要是看怎么高效，怎么來安排我們的數(shù)據(jù)的運算流程，而不是說我們要把這四個節(jié)點完全的分開，而是要相互結合，來產生更高的效率、更快的把大數(shù)據(jù)做成小數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)要做小、做快才能產生商業(yè)價值。

ZDNet：商業(yè)分析部已經幾乎支撐了LinkedIn的所有業(yè)務，其中授之以魚的策略，是把最終的結果提供給對應的人來給他們提供決策，不提供分析的過程，只提供分析的結果，這對于那個人有什么好處?

Jonathan Wu：一般從大數(shù)據(jù)變成最后的有價值的東西，它一般分成好幾個階段，最初它可能是一些像LinkedIn的網站，它是一些很多用戶的行為數(shù)據(jù)是儲存在WEB的日志文件里，那么我們把大數(shù)據(jù)做成一個，做到最后的value的話，可能一開始我們是從一個log文件開始，把它log文件把它分析出來變成有用的數(shù)據(jù)，再把數(shù)據(jù)轉換成信息，然后從信息轉化為商業(yè)洞察，再從商業(yè)洞察轉化為知識，這個知識就是我們要給最終用戶的，用戶拿了這個知識以后，他去再把這個知識變成一個value，舉一個簡單的例子來講，我們做了一個大數(shù)據(jù)模型叫做人才流動模型，人才流動模型就是說每個月的定期的告訴某一個公司的人力資源的管理者，告訴他們你們的公司有多少人才，加入了你們的公司，你們公司有多少人離開了你們的公司，那么人力資源部的管理者看到了這個報告之后，他就能夠基本清楚，他們公司的人才流向。

ZDNet：有很多企業(yè)客戶都在LinkedIn有入駐，對于LinkedIn是如何為他們提供數(shù)據(jù)安全保護?

Jonathan Wu：LinkedIn的數(shù)據(jù)安全一般是分為兩塊，一塊是用戶的隱私數(shù)據(jù)，另一塊是數(shù)據(jù)本身的隱私，用戶的隱私數(shù)據(jù)就是比如說我們在發(fā)布我們的分析結果的時候，如果這個數(shù)據(jù)能夠讓看到結果的人猜到，這些用戶是哪些個人的話，這樣的信息我們是絕對不會發(fā)布的，這是對于個人隱私的保護，還有一個是對于企業(yè)信息的數(shù)據(jù)安全的保護，比如說我們不會給谷歌的公司看雅虎的報告，也不會給雅虎的公司看谷歌的報告。那么還有一塊是對數(shù)據(jù)本身的保護，對于數(shù)據(jù)本身的保護包括在LinkedIn的Hadoop平臺上，也是一個加密的平臺，LinkedIn把能夠加密的數(shù)據(jù)都進行加密，這就是我們對于我們LinkedIn公司的價值的體現(xiàn)，LinkedIn公司的最主要的價值之一就是member first。

ZDNet：LinkedIn它不光只是一個社交網站，其實也是一個數(shù)據(jù)公司，在未來從您的角度看大數(shù)據(jù)會有哪些發(fā)展趨勢、方向?

Jonathan Wu：我覺得從未來來看的話，LinkedIn業(yè)務模型是一個用數(shù)據(jù)取之于用戶，然后從數(shù)據(jù)中提煉出商業(yè)價值，然后再反饋給用戶的這樣的一個商業(yè)模型，任何一個符合這個商業(yè)模型的一個業(yè)務模型，我們都會去做，從目前來看我們主要專注于三塊，一個是幫助企業(yè)招聘，解決招聘問題，幫助企業(yè)解決市場推廣問題，和幫助企業(yè)解決銷售問題，我們公司目前是基本上專注于這些方面。

來源：ZDNet