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簡單數據策略幫助LinkedIn提高企業服務收入

大數據
每一天都有數百萬用戶登錄 LinkedIn.com。 LinkedIn 的用戶背景多元,需求多樣,有企業、有學生,還有專業人員,他們有的積極求職謀業,有的只是為了擴張人脈。

每一天都有數百萬用戶登錄 LinkedIn.com。 LinkedIn 的用戶背景多元,需求多樣,有企業、有學生,還有專業人員,他們有的積極求職謀業,有的只是為了擴張人脈。

自從 2003 年上線以來, LinkedIn 已經成為世界上最大的職業人脈平臺?,F在它推出了一系列面向企業的服務,從招聘解決方案,到擴大品牌知名度的功能。

作為當今的網絡巨頭之一, LinkedIn 需要訪問大量數據,包括網站使用統計信息、潛在客戶行為,以及一般行業趨勢。但是與任何領先者一樣, LinkedIn 也知道,只有在理解了數據之后,數據才會有價值 – 然后才能用于促進行動。

雖然已有數百萬家公司在 LinkedIn.com 注冊,但是 LinkedIn 的思想領導者希望使用更多數據對B2B 銷售提出更高要求。然而,他們并不是將所有統計數據一股腦扔給銷售團隊,而是決定開發一個相當簡單的銷售分析新平臺。

新的平臺將重點放在三個核心價值、兩個可測量維度和一個用戶友好的前端上面,新平臺很好地引導從見解到行動的過程, LinkedIn 的企業服務收入也因此比去年同期增長了 85%。本文將討論這是如何做到的。

1. 奠定一切基礎的三個關鍵價值。

2. 數十億個數據點,兩個簡單維度。

3. 設計如此簡單,猶如魔術般神奇。

4. 識別重要事件。

奠定一切基礎的三個關鍵價值。

“我們認為簡單易懂非常重要,” LinkedIn 高級營銷總監 James Raybould 說。但是,雖然簡單可能給人偷懶的感覺,但簡單常常是費盡心力謀劃細節的結果。

在 LinkedIn 的案例中,新的銷售分析平臺的設計開始于三個精挑細選的核心價值。這三個要素對平臺的設計至關重要,并將一直幫助銷售團隊根據各種數據采取行動 –而不是將全部時間都花在處理數據上。

奠定一切基礎的三個關鍵價值是:

• 客戶角度 (The account lens): LinkedIn 謹慎選擇,從整個客戶的角度看待所有商機線索 – 而不是將每個潛在客戶看作是單獨的個人。但是,這并不表示去個性化或反社交的看法。而是, LinkedIn 將個人視作代表公司行動的決策者或買家 – 并以使這些關系顯得明確的方式來著手處理其數據。

•分析 (Analytics): LinkedIn 的戰略還將重點放在匯集多種數據流上。因為相關信息都分散在 Salesforce、 Teradata、 Oracle、 Hadoop 以及其他數據環境中,因此 LinkedIn 希望其銷售團隊只用一個門戶即可訪問所有信息。分析將變得更為簡單,更多時間可花在利用可用數據作出決策上面。

•自動化 (Automation): 明確的信息和可搜索的工具不僅僅是給客戶使用。LinkedIn 一直在利用強大的自動化功能和簡單的前端幫助 2.38 億用戶游弋于企業網絡中。那為什么不制作一個相似的產品來讓銷售團隊用來瀏覽數據呢? LinkedIn清楚,這將幫助團隊更快地根據信息采取行動 – 并獲得更好的結果。

數據分析

影響 LinkedIn 新的銷售平臺設計的關鍵價值也稱為“三個 A”,它們是自動化(automation)、分析 (analytics)和客戶角度 (account lens)。

我們不想讓銷售人員花上幾個小時努力收集信息,我們希望查找信息就像上LinkedIn、 Facebook、 Twitter 或 Google那樣容易。信息就在那里,觸手可得,極其容易理解,也極其容易共享。————James Raybould, LinkedIn 高級營銷總監

數十億個數據點,兩個簡單維度

LinkedIn 的 B2B 部門確信,計劃的銷售平臺將結合用戶友好的自動化功能,提供強大的分析能力。但是第三個 “A”,也就是“客戶角度” (account lens) 該怎么樣呢?

從以客戶為中心的角度分析數據,歸根結底就是新平臺的全部目的。而成功的關鍵將在于極其簡單的設置。

LinkedIn 先沿著兩根軸繪制其潛在客戶:“溫度”和“獎勵規模”。溫度是指完成銷售的可能性,而規模就是潛在交易的大小。

在客戶角度中,個人被視為其公司的延伸。于是 LinkedIn 考慮與每個客戶相關的個人的活動來計算每個客戶的“溫度”。“獎勵規模”基于公司整體。

公司在由此而得的網格中所處的位置決定了銷售人員為追到這家客戶而應采取的步驟。

“我們知道什么時候讓現場銷售人員付出巨大努力是值得的。”– James Raybould ,LinkedIn 高級營銷總監

潛在客戶可能屬于四個象限的其中之一:

•低溫度,小規模: 雖然這些客戶總的來看排名很低,但是培養他們非常重要。 LinkedIn 將營銷自動化用作一種低成本的方法來培養意識,并“預熱”屬于此象限的任何容易接受新觀念的客戶。

•低溫度,大規模: LinkedIn 也使用營銷自動化來培養屬于此類別的客戶。但是由于這些客戶的愿望較高,因此值得在他們身上投入更多資源 – 所以 LinkedIn還使用現場銷售來緊跟這些客戶。

•高溫度,小規模: LinkedIn 認識到,關注這些客戶非常重要(雖然通過現場銷售跟進這些客戶并不十分劃算),所以 LinkedIn 部署內部銷售策略盡可能多地把握來自此象限的交易。

•高溫度,大規模: 對于屬于此類別的任何潛在客戶, LinkedIn 可以真的“以貴賓禮遇相待”。從支持人員到銷售高管的每個人都可能參與贏得這些客戶的活動中。

僅僅沿著兩個維度繪制每一個潛在客戶, LinkedIn 就能一目了然地看到每一個商機線索 – 并通過重要措施追到那些客戶。設計的簡單性還使其具有很強的適應性; Raybould 指出,理論上,現存的每一家公司都可以繪制在這張圖表中。

數據分析

設計如此簡單,猶如魔術般神奇

接下來,我們來會一會 Merlin。不,我們說的不是巫師 Merlin,而是 LinkedIn 為其銷售團隊開發的分析平臺。這個用戶友好的平臺名曰“Merlin”,雖然表面看起來很簡單,但是表面之下卻一點也不簡單。

LinkedIn 聚合來自多種來源的數據,以確定其線索在“規模”和“溫度”維度上的分數。來自 Salesforce、 D&B、 Eloqua、 Oracle 等來源的數據與 LinkedIn 穩定的使用數據相結合,形成強大的銷售指標。

正如 LinkedIn 業務分析高級總監 Simon Zhang 在解釋平臺時所說的,“我們盡量隱藏所有底層數據和基礎結構”。得到的簡單性可使銷售代表關注于關鍵指標和可采取的步驟 – 就像是 LinkedIn 用戶在瀏覽專業網絡時所做的那樣。

數據平臺 Merlin 實際上是根據 LinkedIn.com 建模的。用戶可以輕松搜索銷售潛在客戶,來自多種來源的數據在同一個地方展示。用戶無需深入到多個數據庫來面面俱到地看清“全局”;相反,他們可以交互式操作圖表和圖形來更多了解任何給定方面。

數據分析

LinkedIn 的內部銷售數據平臺 Merlin 可以在短短幾秒內創建品牌特征明顯的銷售演示,并以各個潛在客戶的數據進行自定義。

用戶可以利用此平臺快速創建銷售演示。只要大約 20 秒, Merlin 就可以將信息和圖片拖入自定義的 PowerPoint 中,由 PowerPoint 訴說任何公司的數據背后的故事。 Raybould 估計在大約一年半時間里,這項功能為團隊節省了約 100,000 個小時。該平臺的數據可視化組件是用 Tableau 構建的, Tableau 同時拉取 LinkedIn 的多渠道數據,以形成交互式可視化。

例如,下面的指標是用來構成某個交互式圖表的部分指標,該圖表將顯示線索的“溫度”和“規模”:

• 公司有影響力的人在 LinkedIn.com 及其企業網站上的活動

• 公司網頁平常獲得的瀏覽量

• 與該公司關聯的 LinkedIn.com 用戶的數量,以及他們表現出主動還是被動使用網站

• 在 LinkedIn.com 上可見的公司招聘人員的數量和活動

• 公司的地點和規模,及其行業的規模

不過,雖然準確的診斷和強大的分析至關重要,但是真正幫助形成盈利行動的是數據背后的故事。當銷售代表無需吃力地處理后端數據,就能看到公司故事的時候,他們就可以根據這些信息來采取行動 – 并成為故事的一部分。

識別重要事件

跟所有好聽的故事一樣,公司的轉變故事由幾個重大事件組成。因其簡單、易用的設計, LinkedIn 新的銷售平臺正幫助銷售代表盡早看到這些事件,這樣他們就可以搶先接洽潛在客戶。

現在,銷售團隊可以快速注意到預熱客戶的苗頭跡象。由于 LinkedIn 是將各個客戶 – 而不是地區 – 分配給銷售人員,因此他們的代表可以觀察客戶出現意向的關鍵征兆,而不是主動打電話聯系,并被動地監視地區。

LinkedIn 將這種簡單的策略稱為基于事件的客戶管理 (eBAM),這一策略正在推動巨大的收入增長,并為公司帶來更高的銷售效率。

利用強大、易用,并稱得上有趣的平臺, LinkedIn 新的數據策略最終使公司:

• 提高了 B2B 部門的用戶轉化率和投資回報率

• 大大降低了成本,同時提高利潤

• 使銷售人員有能力做出以數據為主導的決策

LinkedIn 最終將有吸引力的數據送到員工的手中,并在短短一年內將收入提高 85%。這些都是重要事件 – 無論是對 LinkedIn,還是對你我這些其他人來說。

 

責任編輯:李英杰 來源: 36大數據
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