年薪200万，美元VC挖走了我的员工
06-18
雷锋网出版社：本文由LinkedIn数据科学与分析总经理Michael Li撰写。
本文根据GrowingIO对李玥的采访进行编辑整理。
原文发表于GrowingIO博客和公众号，并授权雷锋网发布。
作为专业社交网站，LinkedIn 通过人才招聘、广告、付费订阅等服务盈利。
这三项服务的背后，其实都有数据分析的重要贡献。
LinkedIn 使用数据分析为所有专业人士做出快速、高质量和高效的决策，提供指导性见解和可扩展的解决方案。
因此，商业数据分析不仅是一门科学，而且是一门真正能为商业带来价值的科学。
图1：EOI框架 在LinkedIn内部，我们团队构建了一个分析框架，以促进商业分析价值的不断产生。
该EOI框架从企业的长远发展出发，针对核心任务、战略任务和风险任务提出了赋能、优化、创新三大思路。
那么，LinkedIn是如何实现这个分析框架的呢？以及如何利用数据驱动增长？ 1、协助：如何提高销售效率？ LinkedIn是全球最大的职场社交平台，拥有海量的人才信息，比如某年某月某公司某岗位工作的人员信息。
通过这些信息，LinkedIn可以了解企业之间的人才流动情况；通过信息整合，我们团队打造了人才流动动画板。
例如，某公司从A公司招聘了80名员工，流失了18名；通过人才流动动画板，企业之间的人力资源流动情况非常清晰。
图2：人才流动动画板 人才解决方案是LinkedIn B端业务的重要组成部分。
过去，销售人员与公司管理层的预约非常困难，无论是打电话还是发邮件都经常遇到障碍。
现在LinkedIn销售人员只需在这个人才流动动画板上搜索目标公司，就可以清楚地获取对方的人才流动情况。
销售将这张图片发送给目标客户的管理层，很容易吸引对方的注意力，预约成功率和订单签约率大幅提升。
图3：LinkedIn推出的公司列表。
在整合职位发布、LinkedIn企业主页访问量、人才档案等数据的基础上，LinkedIn还推出了《最受欢迎的家企业雇主排行榜》。
该榜单自2016年推出以来就受到了极大关注，在LinkedIn博客访问量方面排名第二。
人才是企业的核心竞争力，企业网站上的人才信息往往比资本更加敏感。
我们的团队还推出了《硅谷最具潜力的家企业排行版》。
去年推出的榜单中，超过一半的公司已实现IPO或被收购，包括Drobox、Pinterest等，足见数据分析的价值。
2.优化：如何寻找目标用户？作为职场社交平台，大多数用户免费使用LinkedIn；但对于那些有高级需求的人，LinkedIn推出了付费订阅服务。
为了保持良好的用户体验，LinkedIn 不会向所有人发送促销电子邮件；那么留给我们的问题是，如何找到这群有需要的人？图4：LinkedIn的三大类用户数据 LinkedIn拥有三大类用户数据，用户个人数据、用户行为数据和用户网络数据。
个人用户数据主要是用户的一些基本信息，用户行为数据是基于用户对LinkedIn产品的使用情况；事实表明，用户行为数据往往比单个用户数据更具预测性。
用户网络数据是社交网络的一个概念。
同一网络中的人有更强的共性。
图5：建立用户倾向模型来选择目标群体。
根据这三类数据，分析部门建立了“用户倾向模型”，筛选出有需求的目标群体。
业务部门仅向这些选定的目标群体推送“高级订阅功能”营销邮件，在不损害用户体验的情况下取得了非常好的收入成绩。
图 6：用户倾向模型的效果。
上图最右侧的灰色条形图代表了业务部门实际获取的新增付费用户，其中10%和36%来自于个人用户数据和用户行为数据的过滤结果，剩下54%为新增付费用户用户来自用户倾向模型。
通过数据分析，用户倾向模型使业务部门的绩效提升了%以上。
我觉得这是最直接体现数据分析价值的地方。
3、创新：如何提高订单成功率？ LinkedIn不仅是全球最大的职场社交平台，也是全球第二大SaaS（企业服务）公司，为B端客户提供人才解决方案、定向广告等服务。
与B2C业务不同，B2B业务的一个显着特点是决策权集中在管理层。
如何寻找大客户的核心决策者一直是B2B企业销售关注的焦点。
我认为LinkedIn在这方面具有先发优势，因为LinkedIn收集了大量的专业信息。
我们创新的“关键客户兴趣指数”就是一个很好的例子。
图7：关键客户兴趣指数模型 关键客户兴趣指数用于衡量企业级关键客户对LinkedIn产品和服务的兴趣。
我将其分为两个子模型：决策者模型和产品偏好模型。
决策者模型用于评估用户作为企业决策者的可能性，产品偏好模型用于分析用户对LinkedIn产品的使用情况。
两者的结合就是“关键客户兴趣指数”。
过去销售人员要同时跟进很多客户，销售不知道哪些用户是决策者，哪些用户对我们的产品感兴趣。
有了这个“关键客户兴趣指数”，销售人员就可以确定优先顺序。
哪些客户更有可能下??订单？哪些客户值得我们投入更多时间？销售人员都知道。
图8：关键客户兴趣指数的影响。
我把关键客户兴趣指数分为低、中、高三类。
关键客户兴趣指数“高”的用户订单成功率高达42%，是指数“低”的客户订单。
成功率提高一倍。
对于B2B企业，或者To-B业务占比较大的企业来说，精准找到核心用户、提高订单成功率至关重要。
数据驱动不是一个一步完成的过程。
从数据到洞察，这是一个不断发展的过程。
对于所有分析团队来说，数据驱动都绕不开这四个步骤：数据获取、数据挖掘分析、业务预测、业务决策。
其中，数据获取是基础，业务决策价值最高。
数据驱动离不开数据分析工具。
我根据自己多年的分析经验发表了自己的看法。
一个好的数据分析产品一定要简单易用，让数据工作从大变小，从冰山变冰棒。
同时，能够在几秒内获取数据，大幅提升数据工作效率，也是一款优秀数据产品的必备条件。
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