今天可能大家都聽到了LinkedIn被微軟262億美元收購的消息，一個接近溢價50%的offer，把世界上第一大職業社交網絡、也是世界上第二大的SaaS（軟體即服務）的廠商融入到微軟的迅速崛起的商業雲戰略中。很多朋友會問，為什麼過往LinkedIn會有這麼高的估值
，為什麼微軟會溢價50%收購LinkedIn。很多朋友問我，「一個社交網絡值嗎？」「價格是高了，還是低了？」

其實事務的核心往往很簡單
，併購、估值、溢價的本源就是「成長」。微軟收購LinkedIn在某種程度上說，是透過併購來獲得進一步成長。非常重要的一點，LinkedIn 在過去6年間從一個7000萬左右年營收的企業，一下子成長至30億美元營業額的企業，五年業務成長超過40倍。這種成長速度在企業服務領域裡麵是驚人的。

6年多以前，我第一次在 LinkedIn 的公司例會上聽到彼得·德魯克的一句話，他說：如果一件事情，你不能衡量它的話，那麼你就不能讓它成長。這句話的核心理念沉澱出了LinkedIn的(de)企(qi)業(業)價(價)值(zhi)觀(觀)。成(cheng)長(長)帶(帶)動(動)數(數)據(據)分(fen)析(xi)，數(數)據(據)帶(帶)動(動)變(變)現(現)
，變(變)現(現)進(進)一(yi)步(bu)促(cu)進(進)成(cheng)長(長)。而(er)且(qie)這(這)種(種)文(wen)化(hua)折(zhe)射(she)出(chu)矽(xi)穀(gu)裡(裡)麵(mian)蔓(man)延(yan)的(de)精(jing)益(yi)創(創)業(業)的(de)文(wen)化(hua)，即(ji)新(xin)創(創)公(gong)司(si)必(bi)須(須)要(yao)做(zuo)三(san)件(jian)事(shi)——Build（建立）
、Measure（衡量）
、Learn（學習）。這句話在過去的6年間不斷得到驗證，不斷透過各種各樣的方式在產品、營運、銷售
，市場推廣等各個領域得到大規模的實踐。

很多人曾經懷疑LinkedIn的估值過高，實際上華爾街給予LinkedIn 的估值
，基於很多非常基礎的指標。其中一個重要的公式就是獲客成本（CAC）和用戶生命週期價值（LTV）之間的關係，LinkedIn獲取企業客戶的成本遠遠低於普通的SaaS競爭對shou。biru說wo們zeng經dazaodezheng個銷shou線suo數據xi統，ke戶chenggongfenxixi統，shi場營銷數據fenxixi統，產pinfenxixi統dengdeng讓ge個bu門zuodaowanquan數據fenxi驅動。這裡dezhijie結guojiushi
，LinkedIn對比普通運營良好的SaaS企業
，她的CAC／LTV比值，一般隻有競爭對手的一半左右。銷售和市場的總cost，比競爭對手或同類型的公司低一倍以上。這就讓整個的公司成長在同等資源支持下要快好幾倍。

（圖片來源自TOMASZ TUNGUZ對LinkedIn的S1分析）

因為大量的客戶都是企業級客戶
，LinkedIn的企業級客戶銷售效率是業內最佳公司之一。其中的數據驅動整個的變現團隊（銷售，市場
，運營，產品）用(yong)超(chao)快(kuai)的(de)速(su)度(du)獲(獲)取(qu)了(le)客(ke)戶(戶)
，最(zui)有(you)效(xiao)率(lv)的(de)減(減)少(shao)了(le)用(yong)戶(戶)的(de)流(liu)失(shi)，同(tong)時(時)在(zai)單(單)位(wei)時(時)間(間)內(內)，在(zai)既(ji)有(you)客(ke)戶(戶)上(shang)有(you)效(xiao)率(lv)的(de)變(變)現(現)和(he)成(cheng)長(長)。這(這)是(shi)華(華)爾(爾)街(jie)一(yi)直(zhi)給(給)予(yu)LinkedIn較高估值的核心原因。

LinkedIn 早期的變現戰爭

數據是 LinkedIn 成長戰略裡麵一個很重要的環節，無論在產品設計
、業務運營裡麵，數據都是一個很重要的環節。 LinkedIn 是 2002 年底成立的，2003 年業務框架基本上設計完成，成立早期它就已經把用戶數據和變現的框架講得很清楚了。

整體戰略就是這三個圓圈，第一個是用戶的成長、使shi用yong和he活huo躍躍度du，第di二er個個是shi產產生sheng大da量liang的de數數據據，然ran後hou數數據據變變現現，進進行xing業業務務變變現現和he成cheng長長，再zai次ci促cu進進用yong戶戶使shi用yong，產產生sheng數數據據，變變現現，使shi用yong，成cheng長長

，數數據據變變現現。

哈弗曼（LinkedIn創辦人&CEO）設計 LinkedIn 戰略的時候，他收集大量的用戶信息，想了三種變現方式。

第一種
，透過用戶的基本信息來變現，比如說公司發布職位。

第二種，用戶數量成長到一定程度的時候，有 B2B 企業投廣告。

第三種，當有大量人的信息以後，公司的獵頭會用這個平台來找候選人。

變變現現的de方fang式shi他ta也ye想xiang得de很hen清qing楚chu，但dan並並沒沒有you在zai第di一yi天tian就jiu去qu做zuo

，他ta核he心xin關關注zhu的de是shi用yong戶戶體體驗驗和he使shi用yong度du

，是shi整zheng體體的de成cheng長長，成cheng長長產產生sheng大da量liang的de數數據據
，他ta從從數數據據裡裡學學習習，未wei來來才cai做zuo變變現現。

LinkedIn 在隻有 1 萬用戶的時候就開始用數據驅動業務。早期的時候，第一批用戶獲取就完全靠創辦人冷啟動，所有的聯合創辦人和最早期的10 個員工，每個人需要拉500 個朋友進來，這就是他獲取的第一批1 萬個用戶。

之後

，招來第一個產品經理，開始做下一輪的成長，從 1 萬到 2 萬 5 千，這段時間他們去觀測兩個渠道

，一個是電子郵件，一個是搜索：

LinkedIn 剛出來創辦團隊都有一些光環，所以會有用戶主動搜索 LinkedIn 或者搜索人。我們從數據裡發現，從 SEO 的渠道裡進來的用戶，比電子郵件邀請進來的人數量差不多
，但在產品平台上的活躍度要高 3 倍。這是之前沒有想到過的
，於是做了一個決定：如果要獲取同樣數量的用戶，他們更願意投入資源在使用頻次更高
、更願意把時間花在這裡的，所以，放棄低活躍的用戶，專注活躍的用戶。

我認為，這是他的產品戰略執行層麵裡麵第一個事情正確做的事情。

創業者應該從什麼時候開始關注數據？

Greylock 也是投資人
，以前是 Pinterest 的de產產品pin經經理li。當當時時成cheng長長速su度du非fei常chang快kuai，每mei年nian他ta們們都dou是shi幾幾倍bei的de成cheng長長，他ta總總結結出chu來來一yi套tao框kuang架jia
，在zai產產品pin整zheng個個生sheng命ming週週期qi裡裡麵mian，創創辦辦人ren在zai什shen麼麼時時候hou應應該該對對數數據據敏min感gan。

zai產pinzuizaoqi
，buxuyaotaiduo數據，憑ji創辦rendezhi覺，產pin經lidezhi覺，zuo決ce佔hendadebili。danshidaohou來de話
，數據hua運營jiuyue來yuezhongyaole，yi個renzai賭場裡mianbukenengyong遠de贏，yi個團隊bu斷變dade話
，bukenengsuoyoude員gongdouyouzhi覺決celi，daowei來yihou數據來驅動決cenengbao證xiaolv。

數據會gao訴nihenduoxin號，這xiexin號讓niyouyi個標準，kecu進cheng長dekong間

，ni帶zhujia設xunsude驗證。wo們現zai還zaichi續de優hua，jintianwo們變cheng 20% 多的轉化率了。

對數據的敏感度和判斷力是可以透過日積月累培養的。

LinkedIn的CEO每天早晨是五點半
、liu點jiuqichuang
，發daliangde郵jian，為shen麼sousuoxiaolvzengjiale

，為shen麼zuotian廣gao營shoushi這樣de，產pin經lijiugenzhuqichuang，quangongside數據fenxijiugenzhuqichuang，quangongsi營運renjiugenzhuqichuang。daohou來
，wo們說quangongsizuihaodefenxi師shi誰
，shiCEO，他對所有的數據瞭若指掌。 2014年(nian)
，我(wo)邀(yao)請(請)他(ta)去(qu)我(wo)們(們)組(組)裡(裡)做(zuo)一(yi)次(ci)分(fen)享(xiang)，大(da)家(jia)問(問)他(ta)，你(ni)每(mei)天(tian)看(kan)那(na)麼(麼)多(duo)文(wen)件(jian)不(bu)煩(煩)嗎(嗎)？他(ta)說(說)，對(對)他(ta)來(來)說(說)不(bu)是(shi)一(yi)個(個)報(報)表(biao)
，像(xiang)一(yi)張(張)熱(熱)力(li)圖(圖)一(yi)樣(樣)，他(ta)一(yi)看(kan)就(jiu)有(you)感(gan)覺(覺)了(le)，就(jiu)知(zhi)道(dao)問(問)題(題)在(zai)哪(na)。而(er)且(qie)到(dao)後(hou)來(來)數(數)據(據)已(yi)經(經)變(變)成(cheng)了(le)他(ta)的(de)一(yi)種(種)感(gan)覺(覺)，對(對)數(數)據(據)的(de)直(zhi)覺(覺)和(he)對(對)產(產)品(pin)的(de)深(shen)入(ru)使(shi)用(yong)
，令(ling)他(ta)很(hen)快(kuai)就(jiu)定(ding)位(wei)到(dao)問(問)題(題)所(suo)在(zai)。這(這)也(ye)是(shi)為(為)什(shen)麼(麼)LinkedIn的Net Income，會比很多虧損的SaaS企業在財務報表上麵好得多的一個原因。這又再次推動LinkedIn估值的提高。

（圖片來源自TOMASZ TUNGUZ對LinkedIn的S1分析）

如果全公司隻做一件事的話，這件事是什麼？

LinkedIn 每年反覆要去問的一個問題是：如果隻有一件事全公司要做的話
，是什麼？得用數字來證明的：一星期內加到5個聯繫人的用戶，他們的留存／使用頻率／停留時間是那些沒有加到5個聯繫人的用戶的三倍到五倍

，這是他們找到的驅動成長的魔法數字。

但是當時這樣的人非常非常少，於是他們在產品各個入口都增加社交關係。 LinkedIn 還有一個上傳地址簿的功能，還給你推薦哪些人你可能認識，同時把這些功能點放在各個產品頁麵的入口。

LinkedInzuizaode時hou並buzhidao為shen麼zengjiashejiao關係會產shengna麼dadeliucundu
，wo們fenxileqi碼you兩sanbai個ge種butongdezhi標，zuihou沒yourenheyi個zhi標nenggao訴wo們
，jiushiyin為這個yuanyin。

keshijia權yihoude結guoshi這xieyong戶zaishangmianhualehenduo時間，間jiejiucheng為變現dekeneng。danshi產pin經lijiubafeichang複雜de問題簡hua，讓suoyoude東xidou關zhu這yi個點：關注這個魔法數字
，讓更多的用戶在第一週裡加到5個聯繫人。於是，當時成長速度是非常快的。

數據驅動應該成為企業文化

數據驅動首要的第一點是， CEO 要認識到它的價值；第二點，我們需要基本的框架和方法論，框架很簡單
，就是三個
，有個idea迅速落地
，進行驗證，進入下一次閉環

；第三點，必須要變成一種數據文化。

在 LinkedIn 全公司都有這樣一種數據文化：

產品部門：雖然今天有 4 億用戶，但是從 1 萬到 2 萬 5 千個用戶的時候就開始用數據分析。例如 2004年發現不同渠道來的用戶活躍度不一樣，決定做更活躍的用戶。
客戶服務：liyongyong戶deshiyong數據pan斷na個ke戶會liushi。lirushiyongduxiajiangdeke戶會liushi
，kefumeitian觀chage個ke戶gongsidezhi標，ji時gen進聯繫ke戶zengjialiucun。

銷售部門：95%yishangde銷shoumei個xingqidouzaiyongyong戶xing為數據
，pan斷nayijiagongsiyou購買fu務dekeneng。ta們對meiyi個ke戶進xing數據應yongliangdepaiming
，gen據shiyongdugao、使用頻次多、上shang次ci距ju離離近jin等deng各ge種種因yin素su進進行xing排pai序xu，銷銷售shou團團隊隊客ke戶戶服fu務務團團隊隊會會有you針針對對性xing的de互hu動動。智zhi能neng預預測測客ke戶戶流liu失shi
，客ke戶戶需xu求qiu

，為為銷銷售shou人ren員員，客ke服fu人ren員員提ti供gong協協助zhu。

市場部門：用數據每週都會優化廣告投放，價格變動，電子郵件營銷
，線下活動效果的衡量來促進營業額的提升。

過去很多年，在美國的生活是很舒服的，我之所以從 LinkedIn 離開，是因為我們親身感受數據驅動的力量。 2010 年的時候我們做了銷售分析
，把公司按照使用度來排名
，讓銷售就盯最活躍的和最不活躍的五個用戶，當時給 LinkedIn 帶來 超過200%以上的成長。

數據驅動對變現有多重要？

創(創)業(業)時(時)，首(shou)先(xian)你(ni)要(yao)有(you)一(yi)個(個)很(hen)好(hao)的(de)概(gai)念(nian)


，讓(讓)他(ta)迅(xun)速(su)地(di)落(luo)地(di)，然(ran)後(hou)我(wo)們(們)用(yong)數(數)據(據)去(qu)證(證)明(ming)它(ta)是(shi)不(bu)是(shi)有(you)效(xiao)率(lv)。現(現)在(zai)流(liu)量(liang)越(yue)來(來)越(yue)貴(貴)，所(suo)以(yi)，我(wo)們(們)需(xu)要(yao)透(tou)過(過)迅(xun)速(su)循(xun)環(環)的(de)方(fang)法(fa)，用(yong)數(數)據(據)來(來)證(證)明(ming)我(wo)們(們)做(zuo)的(de)事(shi)是(shi)有(you)效(xiao)果(guo)的(de)
，這(這)種(種)效(xiao)果(guo)可(ke)以(yi)很(hen)快(kuai)地(di)疊(疊)加(jia)和(he)堆(dui)積(積)
，形(xing)成(cheng)未(wei)來(來)的(de)成(cheng)長(長)，這(這)就(jiu)是(shi)精(jing)益(yi)創(創)業(業)的(de)核(he)心(xin)。

舉個例子，網站用戶註冊，大家都在做，但這裡麵有很多的坑。 LinkedIn 優化了好幾年
，非常小的改動
，就能帶來幾何倍數的變化。

GrowingIO 的用戶註冊步驟是三個頁麵，有一段時間，我們的最終註冊轉化率是 7.7%

，聽上去 8% 和 15% 又能怎麼樣呢
？但是很多東西要看細節


，我們當時把這個註冊轉化率透過瀏覽器做了一個分群
，發現用 Chrome 的人註冊成功率是 12%，用 IE 的註冊成功率是 1% 。

因為我們用了一套新的 Java 的框架，在老版 windows 瀏覽器裡得不到支持。因此我們接下來隻要提高 IE 的註冊成功率，就可以把整體的成功率提高。

在數據分析之前，我們其實查過很多文獻
，普通一個SaaS 軟體的話，基本上從訪客到最後成功的註冊應該是5% 左右
，我們當時覺得7% 還挺好，但實際上很多人想進來，想買東西都買不了，因為他根本堵在中間了。

為什麼離開LinkedIn和很多小夥伴出來打造行動數據分析公司GrowingIO

我(wo)們(們)在(zai)過(過)去(qu)十(shi)幾(幾)年(nian)的(de)工(gong)作(zuo)經(經)驗(驗)中(zhong)，親(親)眼(yan)見(見)到(dao)了(le)，親(親)手(shou)實(實)踐(踐)了(le)若(ruo)幹(gan)的(de)數(數)據(據)分(fen)析(xi)項(項)目(mu)。看(kan)到(dao)了(le)數(數)據(據)分(fen)析(xi)在(zai)各(ge)種(種)企(qi)業(業)裡(裡)麵(mian)巨(ju)大(da)的(de)價(價)值(zhi)，這(這)種(種)價(價)值(zhi)是(shi)超(chao)過(過)很(hen)多(duo)人(ren)的(de)想(xiang)像(xiang)的(de)。而(er)且(qie)這(這)種(種)數(數)據(據)驅(驅)動(動)的(de)價(價)值(zhi)能(neng)夠(夠)在(zai)各(ge)種(種)企(qi)業(業)裡(裡)麵(mian)得(de)到(dao)彰(zhang)顯(顯)。但(dan)是(shi)我(wo)們(們)也(ye)看(kan)到(dao)了(le)，很(hen)多(duo)的(de)企(qi)業(業)沒(沒)有(you)做(zuo)到(dao)最(zui)簡(簡)單(單)的(de)三(san)件(jian)事(shi)
，錯(錯)過(過)了(le)用(yong)數(數)據(據)驅(驅)動(動)成(cheng)長(長)的(de)機(機)會(會)。

1. 沒有認識到數據分析帶來的巨大價值。
2. 沒有掌握數據分析的非常簡單的方法論和框架，企業內部沒有足夠的人才來應用這套框架。
3. 沒有使用正確的，適合現代潮流的分析工具來做到事半功倍。

這是我們創辦 GrowingIO 的原因。 GrowingIO對henduoqi業douyouhao處，tabuzhishi對dade網luqi業，qi實，xiaode創業qi業沒youna麼duo資yuanhe時間
，gengxuyaogongjuhua。jintianshigongjuhuade時dai，ruhehenkuaideyonggongju來實現價zhi，shiyi個hexinde競爭lide體現。