262亿美元！微软收购linkedin 受衡量增长价值说服

　　创业者应该从什么时候开始关注数据？

　　Greylock 也是投资人，以前是 Pinterest 的产品经理。当时增长速度非常快，每年他们都是几倍的增长，他总结出来一套框架，在产品整个生命周期里面，创始人在什么时候应该对数据敏感。

　　在产品最早期，不需要太多数据，凭借创始人的直觉，产品经理的直觉，做决策占很大的比例。但是到后来的话，数据化运营就越来越重要了，一个人在赌场里面不可能永远的赢，一个团队不断变大的话，不可能所有的员工都有直觉决策力，到未来以后数据来驱动决策能保证效率。

　　数据会告诉你很多信号，这些信号让你有一个标准，可促进增长的空间，你带着假设迅速的验证。我们现在还在持续的优化，今天我们变成 20% 多的转化率了。

　　对数据的敏感度和判断力是可以通过日积月累培养的。

　　LinkedIn 的 CEO 每天早晨是五点半、六点就起床，发大量的邮件，为什么搜索效率增加了，为什么昨天广告营收是这样的，产品经理就跟着起床，全公司的数据分析就跟着起床，全公司运营人就跟着起床。到后来，我们说全公司最好的分析师是谁，是CEO，他对所有的数据了若执掌。

　　2014年，我邀请他去我们组里做一次分享，大家问他，你每天看那么多文件不烦吗？他说，对他来说不是一个报表，像一张热力图一样，他一看就有感觉了，就知道问题在哪儿。而且到后来数据已经变成了他的一种感觉，对数据的直觉和对产品的深入使用，令他很快就定位到问题所在。

　　这也是为什么LinkedIn的Net Income，会比很多亏损的SaaS企业在财务报表上面好得多的一个原因。这又再次推动LinkedIn估值的提高。

　　（图片来源自www.tomtunguz.com对LinkedIn的S1分析）

　　如果全公司只做一件事的话，这件事是什么？

　　LinkedIn 每年反复要去问的一个问题是：如果只有一件事全公司要做的话，是什么？得用数字来证明的：一星期内加到 5 个联系人的用户，他们的留存／使用频度／停留时间是那些没有加到 5 个联系人的用户的三倍到五倍，这是他们找到的驱动增长的魔法数字。

　　但是当时这样的人非常非常少，于是他们在产品各个入口都增加社交关系。LinkedIn 还有一个上传地址簿的功能，还给你推荐哪些人你可能认识，同时把这些功能点放在各个产品页面的入口。

　　LinkedIn 最早的时候并不知道为什么增加社交关系会产生那么大的留存度，我们分析了起码有两三百个各种不同的指标，最后没有任何一个指标能告诉我们，就是因为这个原因。

　　可是加权以后的结果是这些用户在上面花了很多时间，间接就成为变现的可能。但是产品经理就把非常复杂的问题简化，让所有的东西都关注这一个点：关注这个魔法数字，让更多的用户在第一周里加到5 个联系人。于是，当时增长速度是非常快的。

　　数据驱动应该成为企业文化

　　数据驱动首要的第一点是， CEO 要认识到它的价值；第二点，我们需要基本的框架和方法论，框架很简单，就是三个，有个 idea 迅速落地，进行验证，进入下一次闭环；第三点，必须要变成一种数据文化。

　　在 LinkedIn 全公司都有这样一种数据文化：

产品部门：虽然今天有 4 亿用户，但是从 1 万到 2 万 5 千个用户的时候就开始用数据分析。例如 2004 年发现不同渠道来的用户活跃度不一样，决定做更活跃的用户。

客户服务：利用用户的使用数据判断哪个客户会流失。例如使用度下降的客户会流失，客服每天观察各个客户公司的指标，及时跟进联系客户增加留存。

销售部门：95%以上的销售每个星期都在用用户行为数据，判断哪一家公司有购买服务的可能。他们对每一个客户进行数据应用量的排名，根据使用度高、使用频次多、上次距离近等各种因素进行排序，销售团队客户服务团队会有针对性的互动。智能预测客户流失，客户需求，为销售人员，客服人员提供协助。

市场部门：用数据每周都会优化广告投放，价格变动，电子邮件营销，线下活动效果的衡量来促进营业额的提升。

　　过去很多年，在美国的生活是很舒服的，我之所以从 LinkedIn 离开，是因为我们亲身感受数据驱动的力量。2010 年的时候我们做了销售分析，把公司按照使用度来排名，让销售就盯最活跃的和最不活跃的五个用户，当时给 LinkedIn 带来超过200%以上的增长。