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拿到用戶數(shù)據(jù)之后,LinkedIn怎么賺錢?

大數(shù)據(jù)
LinkedIn有很多數(shù)據(jù)。他們是如何用數(shù)據(jù)給各個部門提供數(shù)據(jù)服務,幫助他們賺錢的呢?這里有三個關鍵詞:助力、優(yōu)化、創(chuàng)新,用數(shù)據(jù)來持續(xù)不斷為商業(yè)增值的手段。

在LinkedIn,大數(shù)據(jù)滲透在各個產(chǎn)品和決策之中。比如,LinkedIn對大眾來講是免費的,但是也會提供付費產(chǎn)品的增值服務,怎么向目標用戶進行有效推薦呢?這時候數(shù)據(jù)就起了作用。在這些數(shù)據(jù)的幫助下,銷售部門的業(yè)績翻了一倍還要多。

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LinkedIn有很多數(shù)據(jù),我們怎么用呢?如何用數(shù)據(jù)給各個部門提供數(shù)據(jù)服務,幫助他們賺錢的呢?這里有三個詞:助力、優(yōu)化、創(chuàng)新,這是我們用數(shù)據(jù)來持續(xù)不斷為商業(yè)增值的手段。

  1. 利用人才流動數(shù)據(jù)
  2. 為銷售人員提供洽談敲門磚
  3. 預測硅谷***潛力的創(chuàng)業(yè)公司

助力就是公司其他部門在需要數(shù)據(jù)支撐決策的時候,我們滿足他們最基本的對數(shù)據(jù)的需求,為他們提供數(shù)據(jù)洞察力。

舉個例子,我們四年前做過一個很簡單的產(chǎn)品,叫人才流動畫板,就是整合LinkedIn上用戶的基礎數(shù)據(jù),就可以得到一段時期內(nèi)從A公司到B公司的人才流動情況。

大家想想LinkedIn平臺上最多的數(shù)據(jù)是什么?用戶職場信息。從哪年哪月到哪年哪月,在某家公司擔任什么職務。

當我們把這些用戶信息采集起來以后,就可以知道世界上每家公司,任何一個時間點,有哪些人是為這家公司服務的。

這個數(shù)據(jù)圖有什么用?通過它,你很快可以知道自己公司和對手的人才流動情況。有了這個圖,銷售人員跟一些公司約談會議的時候,就太容易了,這個數(shù)據(jù)圖就是很好的敲門磚。

我們還將創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)據(jù)單獨拎出來,做了一個硅谷***潛力創(chuàng)業(yè)公司的排名。因為一家公司勢頭非常好的時候,人才的流動會比資本的流動更快。人才是一個公司能否成功非常好的評判標準。

2012年我們發(fā)布了***個榜,當時有Cloudera、Pinterest、Hortonworks等等,這個榜我們發(fā)布了兩年之后,這些公司IPO加上被收購的公司超過了50%。

2013年的公司可以看到Dropbox、Hortonworks、GoPro這些公司,大家如果13年的時候去投資這些公司,你會獲得非常好的回報。

 

  1. 向真正有需求的人推薦付費產(chǎn)品
  2. 數(shù)據(jù)的甄別定位很重要
  3. 銷售業(yè)績因此增長一倍多

那么,怎么通過優(yōu)化方式幫助業(yè)務部門把工作做得很好?我們用LinkedIn的高級訂閱服務做例子。

LinkedIn對大眾來講是免費的,我們會有些增值服務,提供付費產(chǎn)品。但是我們希望找到真正有需求的群體推薦,而不是每一個用戶,不然會被認為是垃圾廣告。

怎么做呢?我們從LinkedIn最基礎的三大類數(shù)據(jù)開始。

1.***是用戶個體數(shù)據(jù)

姓名、職稱、工作公司、職場經(jīng)歷,這是相對靜態(tài)的數(shù)據(jù)。

2.第二是用戶行為數(shù)據(jù)

你在LinkedIn上看過哪家公司的廣告,和哪些人有聯(lián)系,有消息的交互記錄。后來證明這些用戶行為數(shù)據(jù),很多時候是比用戶個體數(shù)據(jù)更有預測性的。

3.第三是用戶網(wǎng)絡數(shù)據(jù)

在Linkedin里面更多的是社交概念,你的社交網(wǎng)絡里有誰,你在誰的社交網(wǎng)絡里面。我們知道物以類聚,人以群分,在網(wǎng)絡里這個共性會更強。

我們通過網(wǎng)絡分析建模,***對非常小的一部分人進行精準定位,我們知道了他們可能對我們產(chǎn)品感興趣的人,給他們定向發(fā)布信息。

做這個數(shù)據(jù)分析有多大實際用處呢?銷售部門的業(yè)績翻了一倍還要多。

 

  1. 決策者在2B中起到?jīng)Q定性作用
  2. 通過大客戶興趣指數(shù)
  3. 確定誰才是值得跟進的決策者

數(shù)據(jù)應用的有哪些創(chuàng)新?我來講講大客戶興趣指數(shù),就是對企業(yè)級的用戶進行排序,讓我們的銷售團隊知道哪些大客戶對我們的產(chǎn)品更有興趣。

這個興趣指數(shù)是怎么做的呢?首先2C和2B業(yè)務決策有一個本質(zhì)的不同,2B里有個特殊人物叫決策者,拍板的人,如果拍板的人決定買,即使其他人不想,產(chǎn)品還是可以賣出去的。

所以我們通過建模方式,把公司里的每個人分成兩個部分來建模。

1.***部分是決策者指數(shù),通過數(shù)據(jù)比如他在公司的Title(職位)來預測是決策者的可能性。

2.第二部分叫產(chǎn)品傾向模型,就是你作為個人,對產(chǎn)品的喜好程度是什么,我們會考慮你的個人信息,和我們營銷互動的情況。

我們把決策者指數(shù)和產(chǎn)品傾向喜好度結(jié)合起來,就有一個大客戶興趣指數(shù),然后,銷售團隊就可以清晰地知道哪家客戶是值得去跟進的。

比如我們把大客戶興趣指數(shù)分為高、中、低三大類別,結(jié)果發(fā)現(xiàn),訂單成功率高的為42%,低的是21%。對于2B業(yè)務,你把更多時間放在指數(shù)高的客戶上,對訂單會非常有幫助。

*本文根據(jù)李玥在混沌研習社的課程內(nèi)容整理而成.。

 

責任編輯:Ophira 來源: 36大數(shù)據(jù)
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