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創(chuàng)業(yè)如何關(guān)注數(shù)據(jù)問題：LinkedIn來告訴你
引導(dǎo)語：創(chuàng)業(yè)過程中，數(shù)據(jù)很重要，這個人人都知道，但是，要怎么關(guān)注數(shù)據(jù)?從什么時候開始呢?下面讓LinkedIn來告訴你。
作者張溪夢，GrowingIO創(chuàng)始人、CEO;前LinkedIn(領(lǐng)英)商務(wù)分析高級總監(jiān)，親手建立了LinkedIn(領(lǐng)英)90多人的商務(wù)數(shù)據(jù)分析團隊。原文發(fā)于GrowingIO技術(shù)博客和公眾號。
人人都說數(shù)據(jù)重要，那么，創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該從什么時候開始關(guān)注數(shù)據(jù)?從公司成立嗎?我認(rèn)為，當(dāng)然不是。產(chǎn)品早期，數(shù)據(jù)驅(qū)動是個偽命題，只有到了真正增長期，數(shù)據(jù)才能爆發(fā)力量。
數(shù)據(jù)分析流于形式
我在LinkedIn做過很多年數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)中美在數(shù)據(jù)驅(qū)動這件事上面差異還是很大的。數(shù)據(jù)分析在國內(nèi)一些特別大的企業(yè)才能得到重視，但是在美國，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為驅(qū)動眾多企業(yè)增長的重要引擎。
為什么國內(nèi)很多企業(yè)，表面上很重視數(shù)據(jù)分析，最后卻流于形式?
許多公司處于瘋狂增長時期，大家一拍腦子做的決定，可能已經(jīng)產(chǎn)生很多價值了，這種情況下他們很難意識到數(shù)據(jù)決策能產(chǎn)生的巨大價值。同時，他們沒有太多基礎(chǔ)方法論的認(rèn)知，技術(shù)和業(yè)務(wù)彼此不了解，進一步加劇了數(shù)據(jù)使用的緩慢，不能看到價值實現(xiàn)。最后就變成了憑感覺來做決策，而不是真正通過數(shù)據(jù)運營來做決策。
LinkedIn的數(shù)據(jù)驅(qū)動之路
但是我們看看美國，以LinkedIn為例， 在過去6年間從一個7000萬左右年營收的企業(yè)，一下子增長至 30 億美元營業(yè)額的企業(yè)，這種增長速度在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域里面是驚人的。6 年多以前，我第一次在 LinkedIn 的公司例會上，聽到德魯克的一句話：一個事情，如果不能衡量它，就不能增長它。這句話沉淀出了 LinkedIn 的企業(yè)價值觀：增長帶動數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)帶動變現(xiàn)，變現(xiàn)進一步促進增長。
LinkedIn 早期就有清晰的數(shù)據(jù)框架只有一萬用戶，就做數(shù)據(jù)驅(qū)動反復(fù)問一個用數(shù)據(jù)能證明的問題。
LinkedIn是 2002年底成立的，成立早期就已經(jīng)把用戶數(shù)據(jù)和變現(xiàn)的框架講得很清楚了。無論是在產(chǎn)品設(shè)計還是業(yè)務(wù)運營，數(shù)據(jù)都是很重要的環(huán)節(jié)。哈弗曼(LinkedIn 創(chuàng)始人 & CEO)收集大量的用戶信息，想了三種變現(xiàn)方式：
一、通過用戶的基本信息來變現(xiàn)，比如說公司發(fā)布職位;
二、用戶數(shù)量增長到一定程度的時候，有 B2B 企業(yè)投廣告;
三、當(dāng)有大量人的信息以后，公司的獵頭會用這個平臺來找候選人。
變現(xiàn)的方式他想得很清楚，但并沒有在第一天就去做，他核心關(guān)注的是用戶體驗和使用度，是整體的增長，增長產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，他從數(shù)據(jù)里學(xué)習(xí)，未來才做變現(xiàn)。
LinkedIn 在只有 1 萬用戶的時候，就開始用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)。這段時間去觀測兩個渠道，一個是電子郵件，一個是搜索。從數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)，從搜索引擎的渠道里進來的用戶，比電子郵件邀請進來的人數(shù)量差不多，但在產(chǎn)品平臺上的活躍度要高 3 倍。
這是之前沒有想到過的，于是做了一個決定：如果要獲取同樣數(shù)量的用戶，他們更愿意投入資源在使用頻次更高、更愿意把時間花在這里的人，所以，放棄低活躍的用戶，專注活躍的用戶。
LinkedIn 每年反復(fù)要去問的一個問題是：如果只有一件事全公司要做的話，是什么?得用數(shù)字來證明的?
一星期內(nèi)加到 5 個聯(lián)系人的用戶，他們的留存、使用頻度、停留時間是那些沒有加到 5 個聯(lián)系人的用戶的三倍到五倍，這是他們找到的驅(qū)動增長的魔法數(shù)字。但是當(dāng)時這樣的人非常非常少，于是他們在產(chǎn)品各個入口都增加社交關(guān)系。
LinkedIn 最早的時候，并不知道為什么增加社交關(guān)系會產(chǎn)生那么大的留存度，我們分析了起碼有兩三百個各種不同的指標(biāo)，最后沒有任何一個指標(biāo)能告訴我們，就是因為這個原因�？墒羌訖�(quán)以后的結(jié)果是，這些用戶在上面花了很多時間，間接就成為變現(xiàn)的可能。產(chǎn)品經(jīng)理就把非常復(fù)雜的問題簡化，讓所有的東西都關(guān)注這一個點：讓更多的用戶在第一周里加到 5 個聯(lián)系人。于是，增長飛快。
創(chuàng)業(yè)公司如何關(guān)注數(shù)據(jù)?
每個階段的重點不同，增長期是數(shù)據(jù)驅(qū)動的關(guān)鍵時期。雖然說數(shù)據(jù)很重要，那么，創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該從什么時候開始關(guān)注數(shù)據(jù)呢?從公司成立就開始嗎?不是的。一般來說，創(chuàng)業(yè)者會經(jīng)歷 4到5個產(chǎn)品、企業(yè)的生命周期。
第一個階段，冷啟動。
這個時候公司特別早期，用大數(shù)據(jù)驅(qū)動是一個偽命題——因為客戶數(shù)量有限，樣本性不足。他們需要更多地去了解潛在客戶的需求，去“求”客戶來用這個產(chǎn)品。
第二個階段，增長前期。
第二階段，冷啟動接近完成。
有經(jīng)驗的創(chuàng)業(yè)者，會開始布局和增長有關(guān)系的一些核心指標(biāo)，比如說日/月活躍，留存度。
這些指標(biāo)的目的不是為了衡量產(chǎn)品當(dāng)前當(dāng)下的表現(xiàn)，而是為了未來做增長時有可比較的基準(zhǔn)。并且，這些指標(biāo)能夠告訴我們，什么時候我們應(yīng)該去做增長。產(chǎn)品本身沒有黏度的話，去燒錢做增長，它不會真正地增長起來，因為流失速度超過增長速度。以前很多燒錢的企業(yè)能成功，是因為競爭沒有那么激烈，用戶沒有那么多種選擇。但是今天如果你的產(chǎn)品很差，留存不高，口碑也不好，燒再多的錢也不能獲得真正核心的自然增長。
第三個階段，是增長期。
這個階段就能看出來好的創(chuàng)業(yè)公司和普通創(chuàng)業(yè)公司的巨大差別——效率。
無論PR還是做活動，都需要人力和時間成本。如何在增長中，找到效率最高的渠道?這個我覺得，是創(chuàng)業(yè)公司之間PK的核心競爭力。如果不做數(shù)據(jù)驅(qū)動，靠直覺，一次兩次可以，但沒有人能進賭場連贏一萬次。所以，直覺需要和數(shù)據(jù)進行結(jié)合，這樣企業(yè)能迅速優(yōu)化各個渠道，來提高單位時間的轉(zhuǎn)化效率。通過轉(zhuǎn)化效率的提高和疊加，變成企業(yè)的核心競爭力。一個不用數(shù)據(jù)驅(qū)動的公司，和一個用數(shù)據(jù)驅(qū)動的公司，假設(shè)運營策略一樣，資本儲備類似，客戶也一樣，后者一定會勝出。
第四個階段，是變現(xiàn)期。
業(yè)務(wù)變現(xiàn)，要求有很高的用戶基數(shù)。一般互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中高活躍、體驗好的用戶，會轉(zhuǎn)化為付費用戶。類似一個漏斗，不斷地去篩，這里面就是要拼運營的效率了。比如說，電商用戶的轉(zhuǎn)化漏斗一般是：訪問——注冊——搜索——瀏覽——加入購物車——支付，或者到未來的退貨。這是非常非常長的一個漏斗，真正要做好數(shù)據(jù)化運營，要對漏斗的每個環(huán)節(jié)持續(xù)地進行追蹤。為什么呢?因為不能衡量，就很難去做增長。
一個好的企業(yè)，特別是以后要做營收的企業(yè)，必須要關(guān)注各個部門各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化效率。這種轉(zhuǎn)化效率，要達成的手段，可以通過市場營銷的方法、產(chǎn)品改進的方法、甚至客戶運營的方法。而其中每個環(huán)節(jié)小幅提高，加在一起就是一個倍數(shù)的提高。這種倍增，如果沒有做過數(shù)據(jù)化運營的人，很難體會到會有多大。比如，以前我們在LinkedIn做數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)化時，要推送某篇EDM ，同樣發(fā)給 10 萬人，拍腦袋決策的轉(zhuǎn)化是 0.01%，但是經(jīng)由數(shù)據(jù)驅(qū)動部門做個簡單的數(shù)據(jù)模型，同樣推送后，轉(zhuǎn)化率提升到了 0.3%，高出 30 倍。如果每周都那么做的話，這種轉(zhuǎn)化效果還是非�？捎^的。
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