IT思维

摘要：一起来看看LinkedIn是怎么利用数据来盈利的。

@原 LinkedIn 商业分析部资深总监 Simon Zhang ，他曾一手创建 LinkedIn 商业模式，Simon 去年已从 LinkedIn 离职，我听说他被一堆中国风投狂追着跑，现在 Simon 举家已搬到中国创业，祝 Simon 在中国一切都好!

LinkedIn 怎么用大数据赚钱?

我来重点讲一讲商业如何变现，这是国内最应注重一块。举个例子，几年前我加入 LinkedIn，第一份工作是支持内部销售员工，当时公司才 500 个人，但是我一个人工作，要支持 200 名销售。而他们每天问我问题，就是这些：“Hi Simon，

我应该给哪家公司打电话?

谁是这个公司决策者?

我应该怎么和这个决策者接洽?

我们这么多人，谁去接洽?

我们去到那边后，要讲一个什么样的故事?”

销售人员几大问题

这里背景是：当时 LinkedIn 内大概有 300 万公司信息，这是从每个用户简历里抽出的，但这 300 万个公司作为销售人员，他不可能给每个公司都打电话，那哪家公司，他最该打?也就是作为销售人员，几个问题：

第一，这个公司对 LinkedIn 值多少钱?因为我们是客户每年交一笔钱这样的 Model;

第二，谁是这个公司决策者?比方说谷歌两万员工，难道要打两万个电话?还是说应该给某个重点的谁打电话?

第三;如何才能和这个人接洽?你想，因为 LinkedIn 是职业社交网络，它还是非常讲究人与人间的关系，我们知道，正确的关系和桥梁能提高很大生产力;

第四，我们有 200 名销售，谁最适合去和这个公司接洽?

第五，我们去到那边，要讲一个什么故事?

数据回答第一个问题

现在我用 Linkedin 数据一一回答这五个问题。LinkedIn 最大业务是“猎头”，这块业务大概占今天总收入 60%。那首先，哪家公司会花多少钱这个问题，

第一，我们去分析每个公司，它有多少员工;第二，我们去分析，这个公司招了多少人;第三，我们去分析，这个公司流失了多少人;第四，我们去分析，这个公司都从哪招的人?他工作性质，工种情况，头衔，位置，功能，他的职位，级别，一步一步一步，这些都是我们模型里的各种功能。

下一步，我们去分析，他们内部有多少 HR 员工，多少负责猎头的人，猎头流失率，每天在 Linkedin 日活是多少。那当所有这些信息汇总完，我们做了一个看似简单但背后很复杂的模型，这个模型最后走完出来的结果，就是一个数字：美金。就是说：这个公司每年会在 LinkedIn 花多少钱。就这么一个数字，刚才说了那么多废话，最后给到销售人员。

比如当时谷歌我们预测，谷歌要花 10 个 Million 在“猎头”这块，这是谷歌去年数字。但我记得，我刚来时谷歌每年才花 3 个 Million。然后当时销售人员说，Simon，这是不可能的事。那我说，你根据数据分析出来的结果，就应该是这个数字，而且谷歌它只会花得更多，而不是更少。

数据回答第二个问题

接下来：谁是决策人?当时我们通过分析谷歌内部社交网络，找到那个决策人。这里，很多人认为他应该是 VP 或 HR 来买产品，但我们发现：这种想法靠谱，但还不是最靠谱。

我们最后发现：真正要买 LinkedIn 服务的人，其实是一线产品经理，是使用 LinkedIn 在上面猎聘的那些人，他们才是真正想买 LinkedIn 服务的人。但是呢，他们上面老板是签字的，所以说我们就 Target 这些中层管理人，同时他还非常用 Linkedin 的这种人。这个转化率，瞬间就增加三倍。

数据回答第三个问题

再下一个问题：如何接洽?我们通过分析 LinkedIn 内部销售人员，和这个相对来说的“目标公司”决策者的关系，来找到哪个销售人员，对他有最高社会影响力，或和他社会关系最近。那我们就派这个销售人员，去跟他接洽。

然后我们分析销售团队里，有哪些人能支持他，哪些能帮他建立关系。你想想，不是我的关系认识比如说你，而是我的团队，帮我介绍这个“墙”的关系去认识。这样来说，又一步把这个社会关系再一次地往上提升，进一步增加转化率。

“故事”出现

然后我们把所有这些步骤，从大概需四到八小时，缩短到今天 30 秒到一分钟。三年前，它在 LinkedIn 变成一个“钮”，销售人员只要把这个“钮”点了，它就能自动回答你这几件事，这个“按钮”一点，出来的就是整个这个故事。那故事是什么?故事是最重要的一点，故事就是：为什么说你们谷歌或者你们 GE 要买 Linkedin 的服务?为什么?

故事很简单，又回到了刚才我数据里的那几个问题，因为我们知道它人员流失情况，我们知道它公司增长情况，我们知道我们知道我们知道，我们知道远远比他们自己 HR 知道的东西多得多的信息，而且我们还知道，它在人力市场里竞争的这种优势和劣势。

这样来说，它就是一个完全相对真实的数据驱动的一个“故事”，而不是瞎编的比如说忽悠的一个故事，是一个基于事实的故事。这样一搞，转化率当时我记得，以前有销售人员和我说，他一个季度能 Close 一个客户比如说，上了这后，他一星期就能 Close 三个。这在 2011 年年中左右，是我们当时非常大的一个 Win。

“按钮”消失

然后呢今天这个“按钮”已经消失，我们都通过手机把这些信息直接推给内部销售人员，因为大家都在外面跑，没人有时间再点这个钮。我们就通过手机直接把这个正确信息，在正确的时间，推给正确的人，在正确的地点。

假设一个公司 Senior Director of HR 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。

（from：硅发布，硅谷商业资讯）

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