人人都在談的 “數(shù)據(jù)驅(qū)動” 到底是什么?

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)驅(qū)動 LinkedIn

GrowingIO | 2016-11-22 11:10

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 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)?；慕鉀Q方案。因此，商業(yè)數(shù)據(jù)分析不僅是一種科學(xué)，而且是實(shí)實(shí)在在可以為業(yè)務(wù)帶來價(jià)值的科學(xué)

來源：數(shù)據(jù)猿作者：李玥

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(fèi)訂閱等服務(wù)實(shí)現(xiàn)了盈利，這三項(xiàng)服務(wù)的背后實(shí)際上都有著數(shù)據(jù)分析的重要貢獻(xiàn)。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)?；慕鉀Q方案。因此，商業(yè)數(shù)據(jù)分析不僅是一種科學(xué)，而且是實(shí)實(shí)在在可以為業(yè)務(wù)帶來價(jià)值的科學(xué)。

以LinkedIn為例，人人都在談的 “數(shù)據(jù)驅(qū)動” 到底是什么？

圖1：EOI框架

在 LinkedIn 內(nèi)部，我們的團(tuán)隊(duì)搭建了一個(gè)分析框架，用來推動商務(wù)分析價(jià)值的持續(xù)產(chǎn)生。這個(gè)EOI 框架從企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展入手，針對核心任務(wù)、戰(zhàn)略任務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)任務(wù)提出了助力（Empower）、優(yōu)化（Optimize）、創(chuàng)新（Innovate）三大思路。

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(tuán)隊(duì)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。

以LinkedIn為例，人人都在談的 “數(shù)據(jù)驅(qū)動” 到底是什么？

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(gè)人才流動畫板上搜索目標(biāo)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(biāo)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(tuán)隊(duì)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(shí)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(jià)值。

二、優(yōu)化：如何找出目標(biāo)用戶？

作為一個(gè)職場社交平臺，大部分用戶都是免費(fèi)使用 LinkedIn；但對于那些有高級需求的人群，LinkedIn 推出了付費(fèi)訂閱服務(wù)。為了保持良好的用戶體驗(yàn)，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(gè)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(gè)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(shí)表明，用戶行為數(shù)據(jù)往往比用戶個(gè)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(gè)social network的概念，同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)里面的人，共性更加強(qiáng)烈。

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圖5：建立用戶傾向模型篩選目標(biāo)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(biāo)人群。業(yè)務(wù)部門只給這些篩選出來的目標(biāo)人群推送“高級訂閱功能”營銷郵件，在不破壞用戶體驗(yàn)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(shí)際獲取的新付費(fèi)用戶，其中10%和36%來源于用戶個(gè)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(fèi)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(rèn)為這是最能直接體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析價(jià)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(zhǔn)廣告等服務(wù)。區(qū)別于B2C業(yè)務(wù)，B2B業(yè)務(wù)的一個(gè)顯著點(diǎn)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(diǎn)。

我認(rèn)為LinkedIn在這方面具有先發(fā)優(yōu)勢，因?yàn)長inkedIn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(gè)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(gè)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(shí)跟進(jìn)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(gè)“大客戶興趣指數(shù)”以后，銷售人員就可以進(jìn)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(shí)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(dá)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(zhǔn)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(gè)不斷進(jìn)化的過程。對于所有的分析團(tuán)隊(duì)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(jià)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(gè)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(shí)現(xiàn)從冰山到冰棍的變化。同時(shí)，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。

作者簡介：李玥（Michael Li），LinkedIn 數(shù)據(jù)科學(xué)和分析總負(fù)責(zé)人。

注：本文由 GrowingIO 投稿數(shù)據(jù)猿發(fā)布。

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來源：數(shù)據(jù)猿

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