LinkedIn 作为一家职业社交网站，通过人才招聘、广告投放、付费订阅等服务实现了盈利，这三项服务的背后实际上都有着数据分析的重要贡献。LinkedIn 利用数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。因此，商业数据分析不仅是一种科学，而且是实实在在可以为业务带来价值的科学。

图1：EOI框架

在 LinkedIn 内部，我们的团队搭建了一个分析框架，用来推动商务分析价值的持续产生。这个EOI 框架从企业的长远发展入手，针对核心任务、战略任务、风险任务提出了助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）三大思路。

那么，LinkedIn 是如何执行这套分析框架的？又如何用数据来驱动增长？

LinkedIn是全球最大的职场社交平台，有海量的人才信息，比如某人某年某月在某公司做某岗位。有了这些信息以后，LinkedIn就能知道人才在企业之间的流动情况；通过信息整合，我们的团队做出来人才流动画板。比如一家企业从A公司招聘了80名员工，流失了18名；通过人才流动画板，企业间人力资源的流动情况就非常清晰了。

图2：人才流动画板

人才解决方案是LinkedIn B端业务的重要组成，以前销售人员去预约企业的管理层非常困难，无论是打电话还是email都经常碰壁。现在 LinkedIn的销售人员只需要在这个人才流动画板上搜索目标企业，就可以清晰获得对方的人才流动情况。销售把这张图发给目标客户的管理层，这样就很容易引起了对方的重视，预约成功率和签单比率大幅度上升。

图3：LinkedIn推出的企业榜单

在整合工作岗位投递、LinkedIn企业主页访问、人才档案等数据的基础上，LinkedIn还推出来《最受欢迎的100家企业雇主排行榜》。2012年一推出这张榜单就受到了极大关注，在LinkedIn上blog访问量排名第二。

人才是企业最核心的竞争力，企业网站上人才信息往往比资本更加具有敏感度。我们团队还推出了《硅谷最具潜力的100家企业排行版》，atv直播，2012年推出的榜单中已经有一半以上的企业实现IPO或者被收购，包括Drobox 、Pinterest等在内，可见数据分析的价值。

作为一个职场社交平台，大部分用户都是免费使用 LinkedIn；但对于那些有高级需求的人群，LinkedIn 推出了付费订阅服务。为了保持良好的用户体验，LinkedIn 并没有给所有人都发推广邮件；那么留给我们的问题来了，如何找到这部分有需求的人群？

图4：LinkedIn 三大类用户数据

LinkedIn有三大类用户数据，用户个体数据、用户行为数据和用户网络数据。用户个体数据主要是用户的一些基础信息，j2直播，用户行为数据是在用户在LinkedIn产品上的使用情况；事实表明，用户行为数据往往比用户个体数据更加具有预测性。用户网络数据是一个social network的概念，同一个网络里面的人，共性更加强烈。

图5：建立用户倾向模型筛选目标人群

在这三大类数据的基础上，分析部门建立了“用户倾向模型”，筛选出有需求的目标人群。业务部门只给这些筛选出来的目标人群推送“高级订阅功能”营销邮件，在不破坏用户体验的基础上，取得了非常好的营收效果

图6：用户倾向模型的效果

上图最右侧的灰色柱状图代表业务部门实际获取的新付费用户，其中10%和36%来源于用户个体数据和用户行为数据筛选的结果，剩下54%新付费用户均来自于用户倾向模型的作用。通过数据分析，用户倾向模型使得业务部门的业绩提升了100%以上，我认为这是最能直接体现数据分析价值的地方。