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大数据思维 | LinkedIn是怎么利用大数据来赚钱的

2015-08-19 23:14:43 1 数据思维 |

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!

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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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一个回复

  1. 香港vps说道:

    利用大数据赚钱,一定要有好的方法和策略才能赚钱

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