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「干货」我们要怎么用大数据赚钱
这可能是我听过对大数据最逻辑清晰和实用的一段案例阐述了，来自 Simon Zhang，LinkedIn Business Analytics
部门资深总监。
特别介绍一下：Simon 原是国内脑肿瘤医生，但“觉得一个人真正要想有追求，还是应该做自己喜欢的事”，于是 12
年前到美国，因个人爱好是计算机，就从医生转到了计算机行业。
四年半前，Simon 曾独自一人支持公司 200 多个销售；现在，他 80 人部门支持 LinkedIn 近 5000
多员工。该部门实际上负责所有和收入有关的数据分析。
大数据不是空洞字眼，它究竟可以怎么赚钱？我们来听听 Simon 的方法论和见解。
怎么用大数据赚钱？
我来重点讲一讲商业如何变现。我觉得，现在国内大家都在讨论云，讨论云计算，讨论大数据，讨论大数据平台，但很少有人讲：我如何用数据产生更多价值。
举个例子。四年半前我加入 LinkedIn，第一份工作是支持内部销售员工。当时加入我很幸运，公司才 500 个人，但是我一个人的工作，需要支持 200
名销售人员。那他们每天问我的问题，就是这些：
Simon，我应该给哪家公司打电话？谁是这个公司的决策者？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，又要讲一个什么样的故事？”
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取出来的，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，他最应该打？
也就是说：第一，我该给哪个公司打电话？这个公司，它对 LinkedIn 来说值多少钱？因为我们是客户每年交一笔钱这样的
Model；第二个问题，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？
第三个问题，如何才能和这个人接洽？你想，因为 LinkedIn
是个职业社交网络对吧，它还是非常讲究人与人之间的关系，我们知道，正确的关系和桥梁能提高很大生产力。那第四步，我们 LinkedIn 有 200
名销售员工，谁最应该去和这个公司接洽？第五个问题，我们去到那边了，要讲一个什么样的故事？
现在我用 Linkedin 数据，来一一回答这五个问题。第一步大家可能知道，，这块业务，大概占今天总收入的
60%。那首先第一，哪家公司会花多少钱这个问题，我们能否用 LinkedIn 数据来解决？
当时我自己问自己答：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它招了多少人；第三，我们去分析这个公司它流失了多少人；第四，我们去分析这个公司，都从哪里招的人？他的工作性质是什么，工种是什么，他的头衔是什么，位置在哪里，他的功能是什么？他的职位，他的级别，一步一步一步，这些都是我们模型里面的各种功能。
下一步的话，我们去分析，他们内部有多少 HR 员工，有多少负责猎头的人，他们猎头流失率，他们每天在 Linkedin
日活是多少。那当所有这些信息汇总完了，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：Dollar。
就是这个公司每年会在 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 美金在“猎头”这块，这是谷歌去年的数字。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。
接下来第二个问题：谁是决策人？当时我们通过分析谷歌内部社交网络，找到了那个决策人。这里，很多人认为他应该是 VP 或 HR
来买这个产品，但我们发现：这种想法比较靠谱，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，他们上面的老板是签字的，所以说我们就 Target 这些中层的管理人，同时他还非常用 Linkedin
的这种人。这个转化率瞬间就增加了三倍，就是当时发现这个以后。
再下一个问题：如何接洽？我们通过分析我们 LinkedIn
内部的销售人员，和这个相对来说的决策人的关系，来找到哪个人对他有最高的社会影响力，或者和他的社会关系最近。那我们就派这个销售人员，去跟他接洽。
第四步就是，我们分析我们内部所有销售人员和这个公司关系，找到最强的那个销售人员，或者找到他的团队里面，哪些人能够支持他，哪些能够帮他建立关系。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”的关系去认识你。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。
也就是说，我们把所有这些步骤，从以前想做到这件事的话，大概需要四到八小时时间，缩短到了今天 30 秒到一分钟时间。
以前的话，它需要花两个月，才能找到这些信息，和准备完这些信息。但三年以前，它在 LinkedIn
变成了一个“钮”，销售人员他只要把这个“钮”点了，它就能自动回答你这几件事，然后这几件事回答完了，一点，就出来整个这个故事。
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。
这样来说的话，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，上了这个后，他一个星期就能 Close 三个。这个在 2011
年年中左右，是我们当时非常大的一个 Win.
然后呢今天来说，这个“按钮”已经消失，我们都把这些信息推给我们内部的这些销售人员，通过手机，因为大家都在外面跑，没人有时间再点这个钮。现在来说，我们就直接把这个正确信息在正确的时间，推给正确的人，在正确地点。
那为什么我们可以用信息来推送？假设一个公司的 Senior Director of HR 离职了，立刻我们内部会驱动两个信息：
第一个是通知这个客户经理，比如说内部哎你看，你这个 Top 的关系可能离职了，我们的竞争对手可能要进来；
第二个信息：这个人离职了，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 内部有 3500 人以上在用这套系统，现在公司一共 6000 人，销售员工大概是 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
三大商业模型是：人才解决方案、市场营销解决方案和付费订阅，这是我们传统的三大收入支柱。但实际上，第四个商业模型叫“销售解决方案”，它已经在今年 7
月底上线。
这是卖给企业级用户的。回到刚才销售例子说，我其实只需要把它改变一下关键字，就可以变成另一个产品，帮助到企业级用户，让你最快知道谁会想买你的东西。
今天来说，虽然这第四个商业模式对收入贡献不多，目前只占 1%，但我们内部对这个产品期待是很高的。它的增长率我不能讲，但肯定是一个趋势，因为
Linkedin 的 B2B 是一个很大趋势。
作者：杨琳桦
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文|罗超去年5月笔者曾撰文阐述百度、阿里和腾讯这三个互联网巨无霸开始挖掘大数据。一年过去，拥有海量数据的公司已在多个领域尝试对掌握的数据进行利用，大数据意识和能力进步飞快，体系和工具日趋成熟。大数据应用实践，硕果累累百度在大数据方面让人印象深刻的有百度迁徙这样的公益项目，应用在民生和新闻等领域。最新动态是，百度网盟利用基于大数据的CTR（广告内容匹配）数据，站长的平均收入提升70％。阿里则对外宣称已经拥有100PB数据并以令人欣喜的速度增长，马云最新的内部邮件将阿里战略阐述为云端＋大数据，阿里要进入数据时代。腾讯广点通平台不乏亮点应用，例如美丽说借助广点通在移动端取得丰收，小米手机与QQ空间合作更是基于社交数据营销的经典。百度、阿里均已将大数据升级为公司战略，李彦宏、雷军等互联网代表人物在两会时都曾有建言，推动政府的大数据意识和开放，大数据正在从理论走向实践，从专业领域走向全民应用的阶段。互联网牵头大数据的必然性为什么国内的大数据应用，只有几个互联网巨头取得成就呢？是因为它们拥有最多的用户、流量和数据吗？答案是否定的。因为所有关于大数据的论断都认为，大数据并不在于大。质量、性质以及谁拥有它，将决定大数据能被挖掘出来的价值和难度。物联网传感器、视频监控设备时时刻刻都在收集海量数据，但价值没有微博大，因为数据难以变现。运营商拥有用户通信相关数据，从语音到短信再到位置，量大过任何一个互联网巨头。只能白白浪费，因为运营商不被允许也无能力去利用这些数据。与之类似，政府部门、软件企业均拥有大数据，却只能任其沉睡。之所以BAT走在国内大数据应用的前列，即与其拥有的数据性质有管，与互联网企业的技术基因、开放创新和积极进取有关。大数据利用难点在于技术。从数据的收集到存储到清洗，再到脱敏，归类，标签化、结构化，以及最后的建模分析、挖掘利用，均是技术活儿。需要服务器集群、数据利用模型和数据处理算法来保障，然后才是挖掘出来的结果的包装、变现。相对其他拥有大数据的金主来说，互联网企业的技术甩开它们几条街。运营商技术是外包；银行的技术外包居多；其他公共部门例如政府、交通、教育、能源等行业，技术对他们是遥远的名词。还有动机。互联网企业的服务产品几乎是免费，必须通过其他模式赚钱。过去是广告、游戏和增值这三种模式，到了移动端广告模式遇到瓶颈，需要新模式，抑或加强原有模式。这两点上，大数据都会起到大的作用。BAT大数据思路迥异BAT三家的数据各有特色。百度是基于用户搜索行为的需求数据，阿里掌握着交易以及信用数据，腾讯则掌握着社交关系数据。各有千秋。它们对大数据的应用方向并不相同。百度和阿里更为激进。腾讯观望多过行动，也可能是说得少做得多。首先是动机。百度收入95％以上来自广告，淘宝的主要收入模式也是广告。百度、淘宝和CCTV是中国前三大广告投放阵地。腾讯主要收入来自游戏和社交增值业务，广告收入占比仅为三成左右。本阶段大数据变现的主要途径是精准广告，这契合百度和阿里的诉求，两家将大数据升级为公司战略。其次是技术。搜索引擎是技术驱动，百度和其创始人李彦宏最具技术基因。马云对外宣称因为其不懂技术所以阿里技术最强。只有腾讯不怎么强调技术，一直强调产品能力。大数据是技术活儿，百度和阿里这两位自认为技术很强的玩家探索在先符合常理。百度和阿里在大数据技术已经进行较多布局，从人才到架构到基础设施再到技术理论。百度有深度学习研究院、高价聘请大数据领域人才以及与高校合作，正在建设亚洲最大云计算机房；阿里有飞天计划，有先进的跨机房5k集群、Apsara分布式计算系统，还有数据委员会这样的架构。几家在云计算平台上的不同态度可以佐证我的观点。云平台和大数据是连体婴。&移动端&、合作伙伴和用户个人的数据，均需要&云&来收集、存储和处理。要掌握大数据，一定要具备承载数据的开放的云。阿里云09年成立，百度云12年推出，分别对应到IaaS模式和PaaS（Amazon VS Google）。它们的云服务在向开发者和用户提供基础设施、云端服务的同时，收集第三方网站、应用、硬件和用户的数据。百度迁徙能够生效便是得益于第三方App为百度贡献位置数据。腾讯云去年9月才推出，起步晚了点。虽然腾讯开放平台成熟，但开放平台更多是分享腾讯的用户和资源出来，目的不是收集数据。而且开放平台是运营、合作、生态层面的事，云平台才是技术问题。最后是位置。典型的互联网交易场景大概是这样的，用户在聊天、社交、娱乐的过程中，会被吸引注意力，关注&兴趣&，抑或因为兴趣而发现新的信息。然后用户去了解、去寻找想要的东西（需求、欲望、找到所求），最后在网上完成交易（电商和O2O）。这里引用一下漏斗模型&&一个悠久经典的营销概念。在这个模型里，用户消费时的大致决策路径是从注意（attention）、兴趣（interest）、欲望（desire）最后到行动（action）。上图是被倒过来的漏洞。漏斗越到底部转化率越高。阿里在欲望和行动之间，百度在兴趣和欲望之间，腾讯则在漏洞顶部。广告收费模式可以看出三家的位置差异。百度是CPC，按照点击次数付费（不管点击后的行为），阿里淘宝客等广告则直接可以对应到购买行为,CPA（按实际效果）和CPS（按效果佣金）居多。腾讯门户、QQ聊天Banner广告更亲睐于CPM或者CPT（按照展示次数或者时长），广点通是CPA，但亮点案例集中在应用下载领域，而不是交易领域。三家都不希望只处于某一个环节，而是期望上中下通吃。百度有贴吧这样的兴趣社交产品，有视频这种注意力型业务，还推出了直接在结果页下单的&微购&，上下延展；腾讯重组了搜索业务（与搜狗合并）和电商业务（与京东合并），向下的机会还有；阿里投资微博、布局智能电视以及做导购网站做微淘，努力在向上走。几个互联网巨头的动机、技术和位置的不同，在大数据应用上的思路也不同：腾讯蜻蜓点水，阿里布局为先，百度技术至上。相同的是，几家都在想方设法笼络更多的数据，收集数据是第一阶段，形成收集数据的能力和机制是第二阶段，第三阶段才是数据挖掘，目前BAT三家均处于从第二阶段到第三阶段之间，一旦大数据应用全面进入第三阶段，积累更深、投入更多的百度或将有望显出优势。AppStore和iPhone的诞生，将人们带入了智能手机和移动互联网时代，颠覆了传统的软件业和手机业。未来，对大数据商业价值的发掘将给互联网公司拓展出更大的增长空间，甚至有可能催生出全新的商业模式和硬件产品，就像AppStore和iPhone那样，给人们的工作和生活方式带来颠覆性的变化。微信ID：supersofter
本文来源：快鲤鱼
责任编辑：王晓易_NE0011
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