中国ESG新故事：主动、常态、变革
06-18
雷锋网出版社：作者·张溪梦、GrowingIO创始人，CEO；前领英（LinkedIn）高级商业分析师总监，亲自组建了领英（LinkedIn）商业数据分析团队90余人。
原文发表于GrowingIO技术博客和公众号，雷锋网授权。
大家都说数据重要，那么创业者什么时候开始关注数据呢？从公司成立？我想，当然不是。
在产品的早期阶段，数据驱动是一个伪命题。
只有到了真正的成长期，数据的威力才会爆发。
数据分析只是一个形式。
我在LinkedIn做了很多年的数据分析，我发现中国和美国在数据驱动方面还是有很大的区别。
数据分析在中国只有一些特别大的公司才会重视，但在美国，数据已经成为推动很多公司成长的重要引擎。
为什么国内很多企业表面上非常重视数据分析，最后却只是流于形式？很多公司正处于疯狂成长期，每个人仓促做出的决策可能已经产生了很大的价值。
在这种情况下，他们很难意识到数据决策所能产生的巨大价值。
同时，他们对基础方法论了解不多，技术与业务互不了解，这进一步加剧了数据使用缓慢、看不到价值变现的情况。
最终变成了凭感觉做决策，而不是真正通过数据操作来做决策。
LinkedIn 的数据驱动之路但让我们看看美国。
以LinkedIn为例，在过去的六年里，它从一家年收入1万美元左右的公司成长为营业额30亿美元的公司。
这个增长率在企业服务中非常重要。
场内令人惊叹。
6年多前，我在LinkedIn的公司例行会议上第一次听到德鲁克的话：如果你无法衡量某件事，你就无法成长它。
这句话沉淀了LinkedIn的企业价值观：增长驱动数据分析，数据驱动变现，变现进一步促进增长。
LinkedIn 早期拥有清晰的数据框架，只有 1 万用户。
它是数据驱动的，反复提出可以用数据证明的问题。
LinkedIn于年底成立。
成立初期，就明确了用户数据和变现的框架。
无论是产品设计还是业务运营，数据都是重要的组成部分。
Haverman（LinkedIn创始人&CEO）收集了大量的用户信息，想到了三种变现方式： 1、通过用户的基本信息变现，比如发布职位的公司； 2、当用户数量增加到一定程度时，有B2B企业投放广告； 3、当有大量的人的信息时，公司的猎头就会利用这个平台来寻找候选人。
他想清楚了如何变现，但第一天并没有这么做。
他的核心关注点是用户体验和使用以及整体增长。
增长产生了大量数据。
他从数据中学习并能够建设更美好的未来。
赚现金。
LinkedIn 在只有 10,000 名用户时就开始使用数据来推动其业务。
这段时间我会观察两个渠道，一个是邮件，一个是搜索。
从数据中我们发现，通过搜索引擎渠道进来的用户数量与通过电子邮件邀请进来的用户数量大致相同，但他们在产品平台上的活跃度却高出三倍。
这是我以前从未想过的，所以我做出了一个决定：如果他们想要获得相同数量的用户，他们更愿意将资源投入到使用频率更高、更愿意在这里花费时间的人身上，所以他们放弃了活跃度低的用户。
，关注活跃用户。
LinkedIn 每年都会一遍又一遍地问的一个问题是：如果整个公司只需要做一件事，那会是什么？需要用数字来证明吗？一周内添加了 5 个联系人的用户，其留存率、使用频率和停留时间是未添加 5 个联系人的用户的 3 至 5 倍。
这是他们发现的推动增长的神奇数字。
。
但当时这样的人非常非常少，所以他们在产品的每个入口都加入了社交关系。
当LinkedIn刚成立时，我们不知道为什么增加社交联系会产生如此高的保留率。
我们分析了至少两三百个不同的指标，最终没有一个指标可以告诉我们。
正是因为这个原因。
但加权后的结果是这些用户在上面花费了大量的时间，这间接就成为了变现的可能性。
产品经理简化了一个非常复杂的问题，将所有事情都集中在一个点上：让更多的用户在第一周内添加 5 个联系人。
结果，增长迅速。
初创公司如何关注数据？每个阶段的侧重点不同，成长期是数据驱动的关键时期。
虽然数据很重要，但创业者什么时候应该开始关注数据呢？是从公司成立以来就开始的吗？不。
一般来说，创业者会经历4到5个产品和企业生命周期。
第一阶段是冷启动。
这个时候，公司还处于特别早期阶段，用大数据来驱动它是一个伪命题——因为客户数量有限，样本量不足。
他们需要更多地了解潜在客户的需求，并“恳求”客户使用这个产品。
第二阶段是成长期。
冷启动即将完成。
有经验的创业者会开始列出一些与增长相关的核心指标，比如每日/每月的活跃度和留存率。
这些指标的目的不是衡量产品当前的表现，而是为未来的增长提供可比较的基准。
而且，这些指标可以告诉我们什么时候应该增长。
如果产品本身没有粘度，你烧钱增长的话，并不会真正增长，因为损耗率超过了增长率。
过去，很多烧钱的公司之所以成功，是因为竞争没有那么激烈，用户没有那么多选择。
但今天，如果你的产品很差，你的留存率不高，你的声誉也不好，那么无论你花多少钱，你都无法实现真正??的核心自然增长。
第三阶段是生长期。
在这个阶段，你可以看到优秀创业公司和普通创业公司的巨大区别——效率。
无论公关还是活动，都有人力和时间成本。
如何寻找最有效的增长渠道？我想这就是创业公司之间PK的核心竞争力。
如果不是数据驱动，依靠直觉，你可以做到一两次，但没有人能进入赌场连续赢一万次。
因此，直觉需要与数据相结合，以便企业能够快速优化各种渠道，提高单位时间的转化效率。
通过转换效率的提升和叠加，成为企业的核心竞争力。
假设一家非数据驱动的公司和一家数据驱动的公司拥有相同的经营策略、相似的资本储备、相同的客户，那么后者肯定会获胜。
第四阶段是实现期。
商业货币化需要大量的用户基础。
一般来说，活跃度高、对互联网产品有良好体验的用户会转化为付费用户。
它就像一个漏斗，不断地筛选，这里我们要争取运行效率。
例如，电商用户的转化漏斗一般是：访问——注册——搜索——浏览——加入购物车——支付，或者以后再退货。
这是一个非常非常长的漏斗。
要真正做好数字化运营，我们需要持续跟踪漏斗的每一个环节。
为什么？因为无法衡量，所以很难实现增长。
一家好的公司，尤其是未来想要产生收入的公司，必须注重各个部门、各个环节的转化效率。
这种转化效率可以通过营销手段、产品改进手段、甚至客户运营手段来实现。
每个环节的微小改进加起来就是倍数的提升。
如果你没有做过基于数据的操作，很难意识到这种翻倍会有多大。
例如，以前我们在LinkedIn做数据驱动转换的时候，我们想推送某一篇EDM文章，发送给10万人。
转化率为0.01%。
然而，通过数据驱动部门创建简单的数据模型，同样的推送后，转化率提升到0.3%，高出30倍。
如果每周都这样做的话，这种转化效果还是非常可观的。
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