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LinkedIn 怎么用大数据赚钱？(2)
R 离职，立刻我们内部就会驱动两个信息：第一个是通知这个客户经理，比如说内部哎你看，你这个 Top
关系可能离职，我们的竞争对手可能要进来;第二个信息：这人离职了，又加入一个新公司，我们立刻又把这个信息发给在管理那个客户的销售经理。比方说，一个非常大的候选人转到你那边了，你是否需要在他稳定下来后，把它拿下?
所有这些都是数据驱动销售的案例。今天来说，LinkedIn 内有 3500 人以上在用这套系统，现在公司一共 6000 人，销售员工大概 3000
多人。也就是说，超过销售员工外还有人在用，那没用的话没人用，所以说这个东西是一个有价值的系统。而且我们内部从大数据分析，还可以迭代出新产品线。你知道
LinkedIn 三大商业模型：人才解决方案、市场营销解决方案和付费订阅，这是我们传统三大收入支柱。但实际上第四个商业模型叫“销售解决方案”，它已经在去年 7
月底上线。
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网友评论：
[][][][][][][][][][]视频｜LinkedIn李玥?：LinkedIn如何利用大数据更好地赚钱？｜混沌研习社沙龙笔记_混沌研习社-爱微帮
&& &&& 视频｜LinkedIn李玥?：Linke…
12月27日，混沌研习社《取势大数据》创享沙龙邀请了LinkedIn商业分析高级总监李玥，以LinkedIn为例，分享了商业数据分析如何助力企业增值。李玥说，能否拿出服务于业务的数据模型创新，是能否颠覆已有商业模式的关键条件。LinkedIn利用数据创新，让决策和业务都变得更轻松，营销业绩也随之提高。点击以下视频，看李玥如何分析LinkedIn的数据应用：演讲者｜李玥（LinkedIn商业分析团队高级总监）我是LinkedIn商业分析团队高级总监，“商业分析团队”在国内公司里并不常见，今天我想和大家分享一下，LinkedIn的商业分析团队怎么帮助公司，真正用大数据实现商业价值的提升。商业模式不断迭代 数据量级也逐渐递增能否创新数据运用成为关键我们先来看看商业模式不断迭代中，企业都是在如何利用数据的。最早利用数据的一批公司是金融公司。2000年初我加入第一资本，这是美国利用数据最好的一家公司。当时数据量不大，那个时候已经是大数据的概念了。第二个就是客户关系管理公司，比如<span style="line-height: 28.年初甲骨文。客户关系管理数据量比财务数据更大，处理分析难度也在不断变大。第三个是网络日志，代表公司就是谷歌、雅虎、EBAY。因为他最主要的产品是网站，所以网络日志的分析变得非常重要。网络日志的数量级比客户关系管理数据更大，任何访问网站的人做的任何事情，都会成为网络日志的一部分。大数据这个词真正喊出来是什么时候？2010年左右，当LinkedIn、Facebook这样一批社交网络新公司出来的时候，在他们的网站上，用户的交互性这些用户行为数据会更大一个级别。最新的一些公司，Uber、Airbnb。他们做的是分享经济、互联网、实时通讯，数据会进一步扩大。Airbnb、Uber会是更大型的数据公司。所以给大家一个建议，想一想你自己在做的业务，它是不是在数据上真正地去颠覆了以前公司的模式。业务本身也很重要，但是业务能不能带来新的在数据上的变革？这会变成你在竞争上非常大的优势，这一定是未来发展的趋势。只有规模化的数据才能带来可靠的解决方案LinkedIn数据团队为全公司提供决策信息数据在企业成长中的作用是什么？从开始没太大帮助，并没有太多商业回报，到后来辅助增长，最后变成核心竞争力，是有一个慢慢的过程的。一共有数据收集、数据挖掘和数据预测三个阶段。最开始是数据收集，这是非常基础性的工作，并没有很多商业回报。第二步是数据挖掘。从数据里挖掘信息，让你了解这些信息的产生原因，商业回报方面会有进一步的增加。第三步是数据预测。根据这些数据预测出将会发生什么，为商业决策提供最好的洞察力。在这个过程中，商业分析团队体现出数据平台的作用。比如LinkedIn设有一个分析平台，数据分析的专业团队在这个平台上开发数据基础架构、报表系统、商业策略、数据科学和数据产品等等。这些专业团队不断加强我们数据分析平台的供给能力，公司里所有人都可以到我们数据平台上，快速地拿到他们所需要的数据信息和洞察。这个团队人数与公司总人数的比例大概是1：100，比如LinkedIn有7000多人，我们商业分析团队大概是70多人。LinkedIn用好数据为业务洽谈提供敲门砖帮助销售业绩翻倍带来更高的交易成功率那么，LinkedIn内部，是怎么利用数据手段为商业增值的呢？在这里介绍这个框架——EOI。其中E是助力、O是优化、I是创新。助力（EMPOWER）：发现人才，发现有潜力的公司助力是我们团队的核心任务，就是去满足公司其他业务部门的数据需求。那么，LinkedIn的数据能做什么呢？我举两个简单例子：掌握公司人才流动LinkedIn平台的基本信息是什么？LinkedIn用户是从哪年到哪年，哪月到哪月，在哪家公司做的什么职务。当我们把这些采集起来以后，可以通过很简单的整合步骤，可以知道世界上每家公司在任何一个时间点，有哪些人是为这些公司工作的。然后我们就知道，A公司到B公司的人才流动情况是怎么样的，我们还可以知道有多少人从C公司跳到D公司，所有这些信息都可以从用户信息里面提炼出来。这些数据可以怎么应用呢？我们从数据处理角度做一个工具，所有销售人员可以输入他们要谈的这家公司，找到人才流动的图，放在邮件里发过去，这时候再和客户约一个会议就很容易。这个产品做起来很简单，也能让销售团队出去谈业务时，每个人可以有很简单的敲门砖。发现最具潜力的硅谷初创公司人才流动实际上是判断一个公司成功概率的标准。当一家初创公司势头非常好的时候，人才流动方向甚至会比资本流动的速度更快一些。我们针对一些大量攫取大公司人才的小公司做调查，根据这个方向发布一个最具潜力的硅谷初创公司排行榜。2012年我们发布了第一个榜单，当时榜上的Box、Cloudera、Pinterest、Hortonworks、Arista这些公司，后来实现IPO加上被收购的超过了50%。<span style="line-height: 28.年的榜单里我们可以看到Dropbox、Hortonworks、Nimble Storage、GoPro这些公司，如果当时你去投资这些公司的话，你的回报会非常非常好。而这些榜单完全是根据Linkedin的已有可靠数据分析而得出。优化（OPTIMIZE）：数据模型让营销业绩翻倍就是用数据帮助业务部门优化效率和生产力。比如，我们用数据来预测用户倾向，帮助业务部门分析，哪些人对哪些产品有兴趣，他们可以更有针对性地投放广告。我们希望用更精确的用户定位识别，找到那些真正有需求的群体，在合适的时间点给有需求的人发出产品信息。我们从Linkedin最基础的数据开始，主要有三类数据：1第一大类是用户个体数据你的姓名、职称、工作公司、职场经历，这是相对静态的数据。2第二大类是用户行为数据比如说你在我们平台上看哪家公司的广告，和哪些人有联系，有消息的交互记录。后来证明这些用户行为数据，很多时候是比用户个体数据更有预测性的。3第三大类是用户网络数据在Linkedin里面更多的是社交概念，你的社交网络里有谁，你在谁的社交网络里面。我们知道物以类聚，人以群分，在网络里这个共性会更强。根据这三大类数据模型我们开始建模，最后精准定位到非常小的一部分人。我们知道他们是有可能对我们产品感兴趣的人，对于这个群体我们才会发布营销信息，而不是大面积的发送垃圾邮件。我们有一个检验的数据，这个模型在Linkedin整个营销业绩里占了56%。并且，在没有这个模型之前，营销部门业绩只是现在的44%。这就是我们几个礼拜做的事情，能够非常快速地提高营销部门的业务价值。创新（INNOVATE）：让销售团队知道谁值得跟进不断尝试新的技术，帮助业务更好地不断成长。比如，我们有个逻辑模型，叫大客户兴趣指数，就是帮助销售团队对企业级的用户进行快速排序，来知道哪些企业级的大客户对我们的产品有兴趣，从而提高签单率。在Linkedin我们既有B2C的业务，也有B2B的业务，但是在B2B的氛围里，我们会有个特殊人物叫决策者，他决定买的话，交易的成功率会非常高，他基本上起到了决定性的作用。我们通过建模方式，把公司里的每个人分成两个部分来建模：1第一部分是决策者指数通过自己的数据比如他在公司的Title（职位）来预测他是决策者的可能性。2第二部分叫产品倾向模型就是你作为一个个人对产品的喜好程度是什么，我们把决策者指数和产品倾向喜好度结合起来，就有一个大客户兴趣指数。有了大客户兴趣指数，销售团队就有一个很清晰的排序，知道哪家客户是最值得跟进，哪几家公司是更容易拿到订单的。* 本文据李玥在混沌研习社的演讲整理而成，欢迎转发分享，网站或期刊转载请联系warmly11。全新的互联网大学——混沌研习社培养有互联网思维和全球化视野的创新人才四大学院，全年22场顶级课程在线社员入社费600元，免费收看所有课程直播铁杆社员入社费3000元，免费参加所有线下课程点击下方阅读原文，查看混沌研习社2016年超级课程表
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