他將LinkedIn 的Business Analytics由獨自一人做到近90人的部門；他的數(shù)據(jù)分析部門支撐整個公司的Sales、Marketing、Monetization、Operations，是LinkedIn業(yè)務實現(xiàn)黑客增長最強大的后盾。2015年，他放棄國外優(yōu)越的平臺，毅然回國創(chuàng)業(yè)。他就是數(shù)據(jù)分析大拿張溪夢 Simon Zhang。Simon平時非常忙，九枝蘭從2個月前就開始預約，直到今日才約到此篇專訪，不過干貨滿滿，等待是值得的。
九枝蘭： B2B企業(yè)和B2C企業(yè)的在線營銷策略有何不同，如何利用數(shù)據(jù)分析迅速達成目標？
張溪夢：會分別有不同的策略，配備不同的團隊，匹配不同的執(zhí)行方法。因為Linkedln既有B端的企業(yè)級用戶，也有C端個人用戶，我們就以它為例來具體剖析：
Linkedln的C端用戶有4億多，市場策略以新用戶的獲取和提高老用戶的活躍度為核心。關于如何獲取新客，我會在后面的內(nèi)容具體展開。這里主要研究如何提高活躍度，這個目標可以分解為：
如何讓用戶頻繁使用Linkedln的網(wǎng)站、如何讓他更新自己的簡歷、如何讓他發(fā)更多的內(nèi)容、如何讓他天天讀更多的內(nèi)容，如何能在上面發(fā)更多消息，如何讓他交更多的朋友認識更多的人，如何能在上面和自己的同事進行交流等等。這些就是市場部門的目標。
我們可以通過做各種數(shù)據(jù)分析模型，來幫助營銷團隊迅速達成這些目標。
舉個簡單的例子，比如數(shù)據(jù)庫里4億的個人用戶，我們預測下周有多少人會更新他的簡歷？方法如下：
假設這個人看過一個工作，那他更新簡歷的可能性，就比一個從來沒有看過任何新工作、新職位的人高很多；如果他的公司被IBM收購了，那么這家公司所有的員工，理論上來說就開始更新自己的簡歷了。就是這些很微弱的信號，加起來以后就能對整個人群進行各種判斷。我們再把挖出來的更新簡歷幾率較大的這一波人，做一些定制化營銷，比如發(fā)送一封電子郵件加速他們更新簡歷，這樣的營銷轉化率要比對4億人海量發(fā)送郵件增加好幾倍。
Linkedln的B端大概有十幾萬家不同的企業(yè)級客戶。做的營銷也非常有意思，首先我們會判斷每家公司對Linkedln來說，顧客生命價值（Customer Lifetime Value）是多少。
怎么預估顧客生命價值：美國有專門的公司數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫里面覆蓋了上億家公司，我們從庫里抽樣出來幾百萬家公司，通過數(shù)據(jù)來算出這些公司的營收范圍，每家公司在Linkedln會花多少錢。
另外，我們還可以通過社交網(wǎng)絡的算法，算出類似的組織架構的東西，找到企業(yè)的決策人。而找到?jīng)Q策人這個環(huán)節(jié)，也是縮短銷售周期、提升轉化率很重要的關鍵點。
下一步要做的，是把產(chǎn)品包裝成商業(yè)故事講給這些人聽，給他一個購買你產(chǎn)品的強大理由。你需要講一個令他信服的故事，讓他在短期內(nèi)認識到產(chǎn)品的價值。
另外我想強調的是，不同類型的客戶需要聽到不一樣的故事，每個人都有他不同的屬性，如果用同一個故事去說服所有人，效果往往比較差。而這個過程中也需要數(shù)據(jù)跟蹤，并用結果動態(tài)調整策略。
最后，數(shù)據(jù)驅動的核心，第一要優(yōu)化，第二要規(guī)模化，所以當故事在某些人群中獲得不錯的效果，我們會把故事復制給更多同類型的客戶。（至于什么樣的客戶是同類型的客戶，也需要數(shù)據(jù)分析來挖掘。）這樣做，與競爭對手相比，你的轉化率高好幾倍，效率高好幾倍，獲客成本低好幾倍。
九枝蘭：預測這些人未來動向（比如更新簡歷）因素，也可以稱之為用戶分群的標簽一般多少個？
張溪夢：在Linkedln的時候，有十萬個因素，核心因素有八千多到九千多個。所以要求你的技術力量十分雄厚，能從十萬個因素里面精準抽樣。如果靠人力維護這些因素是非常難的。
九枝蘭：數(shù)據(jù)分析又如何運用到獲取新增用戶的營銷推廣上？
張溪夢：新增用戶也一樣的，因為大部分老顧客是從以前的推廣中沉淀下來的，你要做的是對歷史上各種渠道進行分析、拆解，就能變成今天的推廣方案。
咱們舉個例子，Linkedln去年在某網(wǎng)站上打一個廣告，轉化率是3%，另外還進行了電子郵件營銷，轉化率是5%，我們就會對各個渠道數(shù)據(jù)進行對比，作為今年選擇渠道的參照物。今年是否還投放那個網(wǎng)站？或者投和那個網(wǎng)站同類型的其他網(wǎng)站？
數(shù)據(jù)分析有一個最妙的地方，就是你不用去知道所有的數(shù)據(jù)就能判斷一個新的事物——通過對歷史的數(shù)據(jù)學習，你就知道未來的趨勢。
九枝蘭：數(shù)據(jù)分析在營銷領域還有哪些應用？
張溪夢：首先，我想重點介紹的是用戶維度的數(shù)據(jù)分析。
如果企業(yè)的用戶量足夠多，我建議對用戶進行分群，根據(jù)地理位置、收入、性別、購物歷史等方面進行分群，并對每個標簽下的用戶實施不同的營銷策略：給不同的優(yōu)惠、不同的價格、不同的產(chǎn)品，然后我們衡量每種策略的效果，在此過程中要進行大量數(shù)據(jù)測試，用最終的轉化結果再去調整前面的渠道投放。
另一方面，是用戶生命周期管理。
早期的新用戶你怎么獲取他？
如何把新用戶變成一個首次購買的一個老用戶？
如何讓他迅速復購，再繼續(xù)購買產(chǎn)品，而不要流失？
企業(yè)應該如何持續(xù)保持高價值的用戶，提高品牌忠誠度？
你如何能夠使用戶變成你的推廣者，自愿把產(chǎn)品推薦給身邊的朋友？
這些都是營銷人需要思考的。
九枝蘭：企業(yè)如果要做一個類似京東6.18這樣的大促，如果是在Linkedln這樣具備成熟的數(shù)據(jù)分析模式的公司，活動的組織流程以及數(shù)據(jù)分析部門扮演的角色是怎樣的？
張溪夢：基本上那么大的活動一般是項目制，設計部門、市場運營部門、產(chǎn)品工程部門等部門都會參與，而我們數(shù)據(jù)部門在第一天就會參與進來。數(shù)據(jù)部門的主要幾個職責：
職責一：針對不同的人群提出不同的促銷方案，每個方案的打動點不一樣。
比如：
有購買力的人不需要折扣，他對價格不敏感、只需要很好的產(chǎn)品；
但有些價格敏感型的用戶，折扣少了他就不會來買。
所以我們策劃帶有折扣的促銷活動，就要算出來哪些用戶需要折扣，哪些用戶不需要折扣，這就需要數(shù)據(jù)分析部門進行人群挖掘。
職責二：預估出營銷過程中所需要的資源，做好系統(tǒng)性準備
需要算出來在此次活動中，會有多少人會購買這個產(chǎn)品，而他變成客戶的過程是有成本的，包括庫存、服務器、帶寬、客服人員、物流支持系統(tǒng)等各種資源，否則用戶來了以后買不到東西，或者客服人員緊缺用戶無法獲得及時反饋、投訴率上升，這都是問題。所以營銷前的系統(tǒng)性規(guī)劃，也是數(shù)據(jù)分析部門的職責之一。
職責三：活動過程中的精細化營銷，提升活動的營銷效果
一般做一個大促，會有很多渠道、很多套文案、物料、很多種語言、很多個landingpage，甚至細化到語意、文字、設計、背景、顏色等等，這里面涉及很多數(shù)據(jù)測試的知識。這些最后分完了以后，運營部門會分別來執(zhí)行，在執(zhí)行前所有的渠道都需要放上我們自己的各種數(shù)據(jù)標簽，為衡量它的轉化效果與數(shù)據(jù)分析做鋪墊。
數(shù)據(jù)分析還有一個很重要的功能：從每次的營銷實踐，學到最有效率的東西，再利用到下一次營銷活動中。
九枝蘭： 有些企業(yè)的用戶轉化周期比較長，對于還沒有轉化的這部分leads我們應該如何處理？
張溪夢：我建議進行銷售線索的培育，而培育leads是一個系統(tǒng)化的循序漸進的過程，是一個從低溫度向高溫度轉化的過程。當一個用戶有購買欲望的時候，他不是上來從零到百分之百這么切換，而是需要一個過程：
他是從不知道你（評分為0）
開始知道你（評分10%），
看到你出現(xiàn)一次（評分15%），
看到你一篇文章（評分30%），
下載一個白皮書（評分50%）
他看了產(chǎn)品介紹（評分60%）
他在網(wǎng)站留言說我對你的產(chǎn)品感興趣（評分80%）
他準備要購買了，談合同（評分90%）
最后簽字（評分100%）
這是一個不斷培育的過程，這個過程需要數(shù)據(jù)分析來追蹤。就像一個桃子，只有等它從很小很青澀成長為一顆豐碩的果實才能品味到香甜的味道。
用戶也一樣，如果他的意向不強就去直接銷售產(chǎn)品，他不可能轉化。只有等溫度比較高（評分較高）的時候，銷售再跟進，否則銷售在早期只是浪費資源和時間。
比如說，我今天突然打電話給你，想把一個SaaS分析產(chǎn)品賣給你，你說我剛認識你，我都不知道你在說什么。但可能過了一段時間，你發(fā)現(xiàn)這東西有用，并在其他地方又看到了我們的廣告，才決定購買。
運用銷售線索的評分與培育制度，高分用戶銷售去跟，低分用戶自動化系統(tǒng)去跟，最終提升轉化率。
九枝蘭：目前國內(nèi)企業(yè)在數(shù)據(jù)分析方面的水平如何？應如何提高數(shù)據(jù)分析的能力？
張溪夢：我回國后的這段時間接觸了不少具有數(shù)據(jù)分析需求的企業(yè)，我覺得大家在數(shù)據(jù)分析方面存在2個瓶頸:
首先，沒有非常好的數(shù)據(jù)平臺，繼而也就沒有歷史數(shù)據(jù)積累；
第二，是受國內(nèi)粗放式的企業(yè)增長的影響，各大行業(yè)、企業(yè)都是跑馬圈地，沒有把數(shù)據(jù)分析重視起來。
要想提升國內(nèi)企業(yè)數(shù)據(jù)分析的能力我認為分為三個步驟：
第一， 需要知道數(shù)據(jù)分析是非常有價值，具備對數(shù)據(jù)分析正確的價值認知。
第二， 我們中國企業(yè)需要了解最基本的數(shù)據(jù)分析方法論。
但不需要太復雜的，比如說統(tǒng)計模型，預測模型等這些復雜的模型不需要了解，只需要知道簡單的一套數(shù)據(jù)分析的框架：
首先是采集數(shù)據(jù)；
采集完了以后通過數(shù)據(jù)看效果；
看到效果以后再調整下一步實施的方案，就這么簡單。
企業(yè)還需要了解，數(shù)據(jù)分析不是一次性完成的，是每天、每周、每月的日常工作。
第三， 需要知道數(shù)據(jù)分析具體怎么實施。
這一點也不難，整體來說就是一個學習的過程，數(shù)據(jù)分析的核心就是學習、迭代、促進。
當企業(yè)把這三步做完以后，會進入一個正常數(shù)據(jù)的狀態(tài)，這個狀態(tài)的下一步，就是價值大爆發(fā)。
九枝蘭：你感覺國內(nèi)外營銷現(xiàn)狀有什么差異？
張溪夢：我覺得中國和歐美國家相比，處于的發(fā)展階段不一樣。咱們中國在過去十年中，是處在一個高速爆發(fā)的時代，以圈地獲取流量為核心的一套營銷方式，比較粗放、大量投入、不計成本，先把用戶圈下來占上這個地。而這一步的下一個發(fā)展階段，就是美國今天的階段，是精耕細作的階段，中國正在往這個階段發(fā)展。
我覺得中國很快就會達到美國今天的水平。因為咱們中國人的學習能力很強，發(fā)展速度很快，中國正在從一個增量的經(jīng)濟、跑馬圈地的經(jīng)濟到存量的經(jīng)濟、節(jié)約化的經(jīng)濟迅速切換。因為人們的生活水平正在迅速提高，和幾年前相比，人們要求更好的生活質量，這就需要國內(nèi)企業(yè)的產(chǎn)品和運營有更高的品質，而更高的品質必然要做的就是不斷優(yōu)化，而優(yōu)化需要數(shù)據(jù)分析為指導。
而這個過程需要像GrowingIO、九枝蘭這樣的公司來推動，這是中國營銷的大勢所趨。
九枝蘭：如何看待微軟收購Linkedln這一事件？
張溪夢：微軟收購Linkedln的價格很多人認為很高，但其實我覺得微軟買的很值。因為Linkedln的價值潛力很大，微軟切入的這個點是一個很低的點。大家可以回顧一下：Linkedln在2011年5月21號上市時，股價100美元，去年股價達到270美元，今年因為經(jīng)濟上的波動、華爾街的振蕩，微軟買入時190多美元一股，所以我覺得微軟在這個時間切入很聰明，價格相對來說比較低。
九枝蘭：6月28日要發(fā)布的GrowingIO2.0版本跟1.0版本有什么樣的差異？
張溪夢：我們?nèi)ツ臧l(fā)布的版本和我們現(xiàn)在的版本差異挺大，2.0版本的功能比以前強大很多:
1. 上線了很多新功能，比如說企業(yè)可以通過2.0版本檢測用戶在哪個環(huán)節(jié)流失，而且能找到流失的原因。
2. 新版本在移動端的數(shù)據(jù)分析功能比以前強大很多，去年我們發(fā)布主要以網(wǎng)站為主，移動為輔，現(xiàn)階段網(wǎng)站和移動兩個是對等的。
3. 另外,現(xiàn)在用戶的留存度，精細化分析，比以前好了很多。
最后，九枝蘭問起GrowingIO的發(fā)展愿景，這位名副其實的數(shù)據(jù)分析大拿說了一句讓我終生難忘的話：”事物本身能產(chǎn)生多大的價值，完全取決于人的想象力。”GrowingIO在數(shù)據(jù)分析領域一定大有可為。
注：本文內(nèi)容由九枝蘭團隊原創(chuàng)，轉載請加上九枝蘭微信ID：jiuzhilan。對于不署名者，九枝蘭將保留追究的權利。
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