化繁为简,Linkedin如何用大数据来变现

摘要: 对Linkedin商业数据分析部门而言,大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作,而是一门化繁为简、高效实用的艺术。

在大数据时代,商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前,很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法,即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告,但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司,在进行数据分析时却反其道而行之,采用了“报表放在分析之上”的方法,化繁为简,以最快的速度在大数据金矿中发掘出最多的商业价值。

据悉,自2011年商业数据分析部成立以来,Linkedin的销售收入已经增长了20倍,不仅如此,整个公司的各个环节都实现了数据驱动的自动快速的商业决策。近日,钛媒体驻美记者也独家专访了Linkedin商业数据分析部门第一位员工及部门总监Simon Zhang,对Simon而言,商业数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作,而是一门化繁为简、高效实用的艺术。

 

数据分析结构:从金字塔到菱形到球形

Linkedin无疑是一个建立在数据基础之上的公司,截至记者发稿时,其用户即将超过3.4亿人,庞大的用户规模也产生了海量的数据,这其中包括行为数据、身份数据、社交数据以及内容数据等,如何从这些海量的数据中挖掘出用户痛点从而推出适销对路的产品和服务是Linkedin商业模式的关键。

成立于2011年3月21日的Linkedin商业数据分析部门的主要功能正是通过数据分析支撑公司其他关键部门进行各种决策。目前,商业数据分析部门的70名员工可以支撑服务于全公司4500名以上的员工。

“自成立以来,每天,销售、运营、客户服务、工程、市场、产品等各个部门的员工都会向我们部门提出各种各样的问题,比如,用户对我们的主页面是否满意?我想推销某款人力资源产品,我该推销给哪个公司?等等。最初我们都是通过人工手动进行数据分析,但这样效率实在是太慢了,于是我们开始思考改革以往的数据分析的方法。”Simon表示。

和大部分公司一样,Linkedin最初采用的是金字塔形的数据分析架构,从下到上依次是:了解相关业务与产品;有目的地采集有用的数据;深度了解数据分析工具原理以及如何使用;数据分析;得出结论、作出决策。

而这几个步骤中,区分出不同水准的数据分析的关键点在于中间两个步骤。“了解你所使用的数据分析工具方面,目前很多分析人员不是太重视,因为他们认为编写数据分析工具是传统IT部门的事情,但实际上,能否深度地了解分析工具的运作原理对于你能不能充分正确地使用这个工具很关键,也是区别好坏分析人员的关键。

另一个关键点在于数据分析这一过程本身,在我多年的工作经验中,业界一致认为,好的数据分析都是善于化繁为简的,好的数据分析人员善于用最简单明了的方式呈现最核心的价值。”Simon告诉钛媒体。

正因如此,在人人都在讨论大数据的时代,Linkedin对数据分析的最重要的两个要求就是“速度要快并且产生价值”。

只有速度够快才能形成规模化,才能产生规模的价值,而传统的金字塔型的数据分析架构使得分析人员在金字塔的中下段部分花费了过长的时间(85%-95%的时间),因此,2010年底至2011年初,Linkedin开始考虑将金字塔结构变为菱形结构。

“变成菱形结构的主要方法就是,不断创造自动化的工具代替传统金字塔底层的工作,将金字塔所有可能的环节尤其是中下部分的工作让机器自动完成,” Simon表示,“特别需要注意的是,金字塔变成菱形是一个不断迭代的过程,每一个变成菱形的数据分析结构,我们会将其再次变成金字塔形,然后再次优化变为菱形,如果说每一个菱形面积仅有原来的金字塔面积的一半的话,经过多次转化和迭代之后,整个数据分析的效率将被大大提升。”

据悉,在将金字塔形的数据分析结构变为菱形后,Linkedin商业数据分析部门再次对其进行了优化,将菱形结构变成球形结构,形成闭环,“目前我们商业分析部门已经开发出了几百个面向内部员工的闭环的球形产品,每一个产品都可以实现从产品到数据收集到分析到决策的一个闭环流程,这也就意味着每一个球形产品不仅可以实现高效的分析和决策,还能形成闭环、自动升级和迭代”。

(分析决策:从三个月到一分钟)

对于大数据分析,Linkedin认为效率是第一准则,用最短的时间产生真正的价值比面面俱到的分析更加重要。而通过商业数据部门近几年开发出的几百个面向内部使用的产品,Linkedin所有部门的员工都可以真真切切地感受到工作效率的飞速提升。

 

案例一:市场和销售团队支撑产品——Merlin

对于Linkedin的每一个产品销售人员,当他接到销售某一款产品的任务时,他至少会产生以下几个主要疑问:

1.我该把这款产品卖给哪家公司?

2.我应该联系谁?谁有采购的决定权?

3.我应该怎样去联系这个人?

4.我该派谁去联系这个人?是我自己去合适还是我的某位同事去更适合?

5.到这家公司后我该讲一个怎样的故事打动客户?

在传统的人工手动的数据分析模式下,对于某一款特定的产品,其销售人员想搞清楚以上几个问题并作出一个见客户时使用的销售PPT至少需要2周到2个月的时间,而今天,通过Linkedin市场和销售团队支撑产品Merlin,销售人员仅需要登陆系统,输入自己的名字以及需要销售的产品名称等基本信息,Merlin可以自动收集销售人员的背景数据和人脉网络数据,从而快速生成较为精准的销售方案,从输入基本信息到销售方案的生成仅需要一分钟的时间,销售人员甚至可以得到系统为他量身定制的销售PPT。

“传统进行2个月的调研也未必可以得到精准的方案,而目前仅需要一分钟的时间,我们最近还把Merlin安装到了销售人员的手机上,实时对销售人员进行支撑,目前Linkedin一共有3000多人在使用Merlin系统,”Simon表示,“销售方案的自动化生成也使得我们在招聘销售人员时变得简单,不需要过多的培训便可迅速上岗。”

 

案例二:产品测试团队支撑产品——A/B Testing System

对于Linkedin测试部门而言,在传统环境下,其想要完成一项测试工作起码需要3个月时间,而目前,通过A/B Testing System,仅需要一分钟的时间便可以从每一项测试的650个指针中抓取出几个关键指标,提出改进意见,从而以最高的效率对测试产品进行改进。

“传统环境下,十几个人3个月才能完成的测试工作,目前仅需要一分钟,目前A/B Testing System每天可以支撑2000个内部测试,每一个测试追踪650个以上的指针,通过抽取最关键指标的方式对产品提出改进意见,”Simon表示,“我们不追求尽善尽美,我们只追求每天进步一点点,事实上,只要每天可以在原有基础上进步1%,一年之后的进步成果将是惊人的。”

案例三:客户服务团队支撑产品——Voices

对Linkedin客服部门而言,如何衡量用户满意度一直以来都是一个难题,因为通常客服人员们只能从用户留言等非结构化的数据中收集到一些信息,但如何将松散凌乱的非结构化数据变为可衡量改进的结构化数据一直没有得以解决。

直到Linkedin商业数据分析部门推出客户服务团队支撑产品——Voices,传统无法结构化的数据仅需要一分钟便可生成分析报告,比如,如果客服团队想知道目前Linkedin的客户对于主页是否满意,其仅需要在Voices中输入“Homepage”,便可以瞬间得到结构化的可视的用户满意度数据。当然,瞬间获得结果的背后一定是严谨而先进的算法。

(从写模型到写机器人)

事实上,如上的例子还有很多很多,Linkedin商业数据分析部门自成立以来一共推出了几百款这样的产品,每天都在为每一个Linkedin员工提高工作效率和效果而努力。不仅如此,每款上述产品还可以自动地学习员工的使用习惯,以保证员工在下次再次使用相同的软件时响应速度会更快。“对Linkedin员工而言,我们的每一款产品都是为他们个性化打造的。”

规模自动化的结果当然是效率和效果的大幅提升,据悉,自2011年商业数据分析部成立以来,Linkedin的销售收入已经增长了20倍;其他所有环节的工作效率也大幅得以提升。

“我们不会满足于此,以前我们部门的主要任务是写模型,从2013年,我们部门开始设计写模型的机器人,这又进一步加快了公司在数据分析时的自动化和高效率。”Simon表示。(作者为钛媒体驻硅谷记者陈琛,本文首发钛媒体

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陈琛
陈琛

钛媒体驻美记者

评论(1

  • 王江 王江 2014-12-21 19:24 via pc

    中国不久也会成长出很多数据挖掘公司

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Oh! no

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