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創(chuàng )業(yè)如何關(guān)注數據問(wèn)題：LinkedIn來(lái)告訴你
引導語(yǔ)：創(chuàng )業(yè)過(guò)程中，數據很重要，這個(gè)人人都知道，但是，要怎么關(guān)注數據?從什么時(shí)候開(kāi)始呢?下面讓LinkedIn來(lái)告訴你。
作者張溪夢(mèng)，GrowingIO創(chuàng )始人、CEO;前LinkedIn(領(lǐng)英)商務(wù)分析高級總監，親手建立了LinkedIn(領(lǐng)英)90多人的商務(wù)數據分析團隊。原文發(fā)于GrowingIO技術(shù)博客和公眾號。
人人都說(shuō)數據重要，那么，創(chuàng )業(yè)者應該從什么時(shí)候開(kāi)始關(guān)注數據?從公司成立嗎?我認為，當然不是。產(chǎn)品早期，數據驅動(dòng)是個(gè)偽命題，只有到了真正增長(cháng)期，數據才能爆發(fā)力量。
數據分析流于形式
我在LinkedIn做過(guò)很多年數據分析，發(fā)現中美在數據驅動(dòng)這件事上面差異還是很大的。數據分析在國內一些特別大的企業(yè)才能得到重視，但是在美國，數據已經(jīng)成為驅動(dòng)眾多企業(yè)增長(cháng)的重要引擎。
為什么國內很多企業(yè)，表面上很重視數據分析，最后卻流于形式?
許多公司處于瘋狂增長(cháng)時(shí)期，大家一拍腦子做的決定，可能已經(jīng)產(chǎn)生很多價(jià)值了，這種情況下他們很難意識到數據決策能產(chǎn)生的巨大價(jià)值。同時(shí)，他們沒(méi)有太多基礎方法論的認知，技術(shù)和業(yè)務(wù)彼此不了解，進(jìn)一步加劇了數據使用的緩慢，不能看到價(jià)值實(shí)現。最后就變成了憑感覺(jué)來(lái)做決策，而不是真正通過(guò)數據運營(yíng)來(lái)做決策。
LinkedIn的數據驅動(dòng)之路
但是我們看看美國，以L(fǎng)inkedIn為例， 在過(guò)去6年間從一個(gè)7000萬(wàn)左右年營(yíng)收的企業(yè)，一下子增長(cháng)至 30 億美元營(yíng)業(yè)額的企業(yè)，這種增長(cháng)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(huì )上，聽(tīng)到德魯克的一句話(huà)：一個(gè)事情，如果不能衡量它，就不能增長(cháng)它。這句話(huà)沉淀出了 LinkedIn 的企業(yè)價(jià)值觀(guān)：增長(cháng)帶動(dòng)數據分析，數據帶動(dòng)變現，變現進(jìn)一步促進(jìn)增長(cháng)。
LinkedIn 早期就有清晰的數據框架只有一萬(wàn)用戶(hù)，就做數據驅動(dòng)反復問(wèn)一個(gè)用數據能證明的問(wèn)題。
LinkedIn是 2002年底成立的，成立早期就已經(jīng)把用戶(hù)數據和變現的框架講得很清楚了。無(wú)論是在產(chǎn)品設計還是業(yè)務(wù)運營(yíng)，數據都是很重要的環(huán)節。哈弗曼(LinkedIn 創(chuàng )始人 & CEO)收集大量的用戶(hù)信息，想了三種變現方式：
一、通過(guò)用戶(hù)的基本信息來(lái)變現，比如說(shuō)公司發(fā)布職位;
二、用戶(hù)數量增長(cháng)到一定程度的時(shí)候，有 B2B 企業(yè)投廣告;
三、當有大量人的信息以后，公司的獵頭會(huì )用這個(gè)平臺來(lái)找候選人。
變現的方式他想得很清楚，但并沒(méi)有在第一天就去做，他核心關(guān)注的是用戶(hù)體驗和使用度，是整體的增長(cháng)，增長(cháng)產(chǎn)生大量的數據，他從數據里學(xué)習，未來(lái)才做變現。
LinkedIn 在只有 1 萬(wàn)用戶(hù)的時(shí)候，就開(kāi)始用數據驅動(dòng)業(yè)務(wù)。這段時(shí)間去觀(guān)測兩個(gè)渠道，一個(gè)是電子郵件，一個(gè)是搜索。從數據里發(fā)現，從搜索引擎的渠道里進(jìn)來(lái)的用戶(hù)，比電子郵件邀請進(jìn)來(lái)的人數量差不多，但在產(chǎn)品平臺上的活躍度要高 3 倍。
這是之前沒(méi)有想到過(guò)的，于是做了一個(gè)決定：如果要獲取同樣數量的用戶(hù)，他們更愿意投入資源在使用頻次更高、更愿意把時(shí)間花在這里的人，所以，放棄低活躍的用戶(hù)，專(zhuān)注活躍的用戶(hù)。
LinkedIn 每年反復要去問(wèn)的一個(gè)問(wèn)題是：如果只有一件事全公司要做的話(huà)，是什么?得用數字來(lái)證明的?
一星期內加到 5 個(gè)聯(lián)系人的用戶(hù)，他們的留存、使用頻度、停留時(shí)間是那些沒(méi)有加到 5 個(gè)聯(lián)系人的用戶(hù)的三倍到五倍，這是他們找到的驅動(dòng)增長(cháng)的魔法數字。但是當時(shí)這樣的人非常非常少，于是他們在產(chǎn)品各個(gè)入口都增加社交關(guān)系。
LinkedIn 最早的時(shí)候，并不知道為什么增加社交關(guān)系會(huì )產(chǎn)生那么大的留存度，我們分析了起碼有兩三百個(gè)各種不同的指標，最后沒(méi)有任何一個(gè)指標能告訴我們，就是因為這個(gè)原因�？墒羌訖嘁院蟮慕Y果是，這些用戶(hù)在上面花了很多時(shí)間，間接就成為變現的可能。產(chǎn)品經(jīng)理就把非常復雜的問(wèn)題簡(jiǎn)化，讓所有的東西都關(guān)注這一個(gè)點(diǎn)：讓更多的用戶(hù)在第一周里加到 5 個(gè)聯(lián)系人。于是，增長(cháng)飛快。
創(chuàng )業(yè)公司如何關(guān)注數據?
每個(gè)階段的重點(diǎn)不同，增長(cháng)期是數據驅動(dòng)的關(guān)鍵時(shí)期。雖然說(shuō)數據很重要，那么，創(chuàng )業(yè)者應該從什么時(shí)候開(kāi)始關(guān)注數據呢?從公司成立就開(kāi)始嗎?不是的。一般來(lái)說(shuō)，創(chuàng )業(yè)者會(huì )經(jīng)歷 4到5個(gè)產(chǎn)品、企業(yè)的生命周期。
第一個(gè)階段，冷啟動(dòng)。
這個(gè)時(shí)候公司特別早期，用大數據驅動(dòng)是一個(gè)偽命題——因為客戶(hù)數量有限，樣本性不足。他們需要更多地去了解潛在客戶(hù)的需求，去“求”客戶(hù)來(lái)用這個(gè)產(chǎn)品。
第二個(gè)階段，增長(cháng)前期。
第二階段，冷啟動(dòng)接近完成。
有經(jīng)驗的創(chuàng )業(yè)者，會(huì )開(kāi)始布局和增長(cháng)有關(guān)系的一些核心指標，比如說(shuō)日/月活躍，留存度。
這些指標的目的不是為了衡量產(chǎn)品當前當下的表現，而是為了未來(lái)做增長(cháng)時(shí)有可比較的基準。并且，這些指標能夠告訴我們，什么時(shí)候我們應該去做增長(cháng)。產(chǎn)品本身沒(méi)有黏度的話(huà)，去燒錢(qián)做增長(cháng)，它不會(huì )真正地增長(cháng)起來(lái)，因為流失速度超過(guò)增長(cháng)速度。以前很多燒錢(qián)的企業(yè)能成功，是因為競爭沒(méi)有那么激烈，用戶(hù)沒(méi)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(qián)也不能獲得真正核心的自然增長(cháng)。
第三個(gè)階段，是增長(cháng)期。
這個(gè)階段就能看出來(lái)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(wú)論PR還是做活動(dòng)，都需要人力和時(shí)間成本。如何在增長(cháng)中，找到效率最高的渠道?這個(gè)我覺(jué)得，是創(chuàng )業(yè)公司之間PK的核心競爭力。如果不做數據驅動(dòng)，靠直覺(jué)，一次兩次可以，但沒(méi)有人能進(jìn)賭場(chǎng)連贏(yíng)一萬(wàn)次。所以，直覺(jué)需要和數據進(jìn)行結合，這樣企業(yè)能迅速優(yōu)化各個(gè)渠道，來(lái)提高單位時(shí)間的轉化效率。通過(guò)轉化效率的提高和疊加，變成企業(yè)的核心競爭力。一個(gè)不用數據驅動(dòng)的公司，和一個(gè)用數據驅動(dòng)的公司，假設運營(yíng)策略一樣，資本儲備類(lèi)似，客戶(hù)也一樣，后者一定會(huì )勝出。
第四個(gè)階段，是變現期。
業(yè)務(wù)變現，要求有很高的用戶(hù)基數。一般互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中高活躍、體驗好的用戶(hù)，會(huì )轉化為付費用戶(hù)。類(lèi)似一個(gè)漏斗，不斷地去篩，這里面就是要拼運營(yíng)的效率了。比如說(shuō)，電商用戶(hù)的轉化漏斗一般是：訪(fǎng)問(wèn)——注冊——搜索——瀏覽——加入購物車(chē)——支付，或者到未來(lái)的退貨。這是非常非常長(cháng)的一個(gè)漏斗，真正要做好數據化運營(yíng)，要對漏斗的每個(gè)環(huán)節持續地進(jìn)行追蹤。為什么呢?因為不能衡量，就很難去做增長(cháng)。
一個(gè)好的企業(yè)，特別是以后要做營(yíng)收的企業(yè)，必須要關(guān)注各個(gè)部門(mén)各個(gè)環(huán)節的轉化效率。這種轉化效率，要達成的手段，可以通過(guò)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的方法、產(chǎn)品改進(jìn)的方法、甚至客戶(hù)運營(yíng)的方法。而其中每個(gè)環(huán)節小幅提高，加在一起就是一個(gè)倍數的提高。這種倍增，如果沒(méi)有做過(guò)數據化運營(yíng)的人，很難體會(huì )到會(huì )有多大。比如，以前我們在LinkedIn做數據驅動(dòng)轉化時(shí)，要推送某篇EDM ，同樣發(fā)給 10 萬(wàn)人，拍腦袋決策的轉化是 0.01%，但是經(jīng)由數據驅動(dòng)部門(mén)做個(gè)簡(jiǎn)單的數據模型，同樣推送后，轉化率提升到了 0.3%，高出 30 倍。如果每周都那么做的話(huà)，這種轉化效果還是非�？捎^(guān)的。
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