LinkedIn的大數據新玩法

李玥

在信息發達的今天，我相信任何一個對科技略有興趣的人，都不會對大數據這個詞語感到陌生。盡管大多數人并不一定知道它的確切含義，但仍然會為它可能為這個世界帶來的變化而感到振奮。這正是大數據的迷人之處。

作為一個在大數據名詞出現前就已在相關領域工作的人（我的研究生課程是用全美最快的并行電腦來構建三維氣候模型，以模仿大氣物理過程和化學反應），我很高興地看到，大數據已漸為人知，并已展示出強大威力。與此同時，令人失望的是，大數據越來越多地被用于市場營銷，而非用于創造對商業及人類社會真正有價值的東西。這也是我開始在LinkedIn上自稱大數據宣傳者和執行者的原因。在最近參加的一些活動和會議上，我已開始用這樣的稱號介紹自己。

今天我想談的是一個叫EOI（Empower/Optimize/Innovate，即助力、優化、創新）的分析架構，這是LinkedIn的商業分析團隊利用大數據手段來持續推動商業價值的方法。下面我將詳細闡述這一分析架構：

E：助力信息分享

在該層面，業界常規的做法是，根據商業伙伴提出的問題予以專門分析，比如“去年、上月或上周我們賺了多少錢”、“導致核心業務表現指數大幅下降的主要原因是什么”等。這可能是大多數人對分析一詞的定義。的確，這種分析對業務發展很重要，因為它可以幫助管理者做出基于此類數據的決策，至少可以促使他們考慮使用數據來做決策。

很多分析團隊在解決這類問題上花費了大量時間。但隨著工作效率的不斷提高，問題來了——分析師會對一遍遍重復類似的分析感到厭倦。避免厭倦的方法之一是，盡可能多地利用技術手段簡化分析流程，并盡可能將分析步驟自動化，比如自動化數據清理、自動化數據格式轉化等。這樣他們就可以騰出時間去做更有意思的事情——發掘更多可洞悉事物本質的結論并為商業伙伴提供相關決策參考。

一個典型案例是我們團隊推出的一個名叫“Merlin”的內部分析網站。該網站是為LinkedIn銷售團隊建立的，其功能是自動生成結論型信息，一鍵搜索后，團隊成員可迅速將此類信息分享給客戶。每天有數千名來自銷售團隊的工作人員在使用這個網站，完全自助式獲取數據、指標、報告、圖表等。由于對地面銷售業務給予了巨大支持而且前者因此得到了可觀的經濟回報，該項目被公司管理層評選為2011年LinkedIn十大最具改革力案例之一，并獲得了公司國際銷售部門授予的“影響力獎”。

O：優化業務表現

該領域包括更多高級分析工作，比如基于商業假設的深入分析、市場推廣定位以及用戶傾向模型的建立等，用于回答類似“如果我們這樣做，會發生什么”、“最好的結果是什么”等問題。盡管這類分析執行起來通常要花費更長時間，但也會在業務上帶來更多回報。更重要的是，因為幾乎總是要從E，即“助力”環節建立起來的知識基礎起步，所以分析人員能夠更好地理解數據本質，并可將其與實際業務需求有效結合。

業界經常出現的情況是，當一個分析團隊想跳過“助力”環節直接進入O，即“優化”環節時，往往會遭遇缺乏數據基礎架構和基本商業知識的情況，最終必須回過頭來夯實基礎，然后才能進入下一步。一個關于“優化”的典型案例是，我們為LinkedIn高級賬戶業務建立的傾向模型。在這個模型中，我們利用用戶身份、用戶行為和社交圖譜數據來為郵件營銷行為區分人群屬性。該模型已成為對LinkedIn最大線上業務在市場營銷層面的核心驅動力。

I：探索創新模式

在硅谷，每個人都會因“創新”而興奮。LinkedIn的分析團隊有很多創新。我們堅信，衡量分析團隊創新水準高下的終極標準是其對公司核心業務影響力的大小。當我們評估一項創新或風險項目的發展潛力時，我們會關注其在未來 1～3年的潛在商業影響，主要評價指標是它的營收、利潤、用戶黏性、訪問量增幅等。我們還要確保影響力巨大的商業活動可以利用我們項目的研究成果，從而快速驗證我們的分析解決方案在市場上是否可行，而非為創新而創新。

一個最新案例是，我們和公司市場部共同建立的企業用戶興趣指數，對那些有可能成為LinkedIn的企業型客戶，在預期上進行排序。該項創新的關鍵在于，結合加權后的公司內部個人層面分值，以及B2B銷售流程中決策者的影響，可得出該企業轉化為LinkedIn客戶的可能性。該系統建立迄今，一直被我們的地面銷售團隊廣泛采用，有效提高了客戶轉化率，對銷售額和工作效率的提升均頗有助益。

自倡導這一分析架構以來，我經常被問到的一個問題是，在合理的EOI架構下，資源配比情況是怎樣的。事實上，根據分析團隊工作進展和公司所處發展階段，花費在EOI上的分析資源也各有不同，據此可大致繪出一條高低起伏的配置曲線。此中關鍵在于，在E、O、I任何一個層面，你至少都要投入能夠產生實際作用的資源，并設計一個你認為對于現階段業務增長能夠發揮最佳效果的配置比例。總體而言，基于我和行業內眾多分析師同事的討論結果，合理的資源分配比例一般是 E>O>I，對于年均業務增速在兩位數以上的企業來說，尤其如此。

（原文來自LinkedIn網站）——翻譯/本刊記者 史翔宇