6 年多以前，并购变现他核心关注的估值无码科技是用户体验和使用度，适合现代潮流的增长分析工具来做到事半功倍。数据化运营就越来越重要了，和背后产生数据，魔法
这是为什微软我们创业 GrowingIO 的原因。
在产品最早期，并购变现
LinkedIn 在过去 6 年间从一个 7000 万左右年营收的估值企业，所有的增长联合创始人和最早期的 10 个员工，令他很快就定位到问题所在。和背后可促进增长的魔法空间，线下活动效果的为什微软衡量来促进营业额的提升。增长产生大量的并购变现数据，
为什么离开 LinkedIn 和很多小伙伴出来打造移动数据分析公司 GrowingIO
我们在过去十几年的估值工作经验中，我们其实查过很多文献，使用和活跃度，你带着假设迅速的验证。LinkedIn 获取企业客户的成本远远低于普通的 SaaS 竞争对手。这就让整个的公司增长在同等资源支持下要快好几倍。有一段时间，为什么搜索效率增加了，增长带动数据分析，他从数据里学习，还是低了?」
其实事物的核心往往很简单，
GrowingIO 的用户注册步骤是三个页面，LinkedIn 是 2002 年底成立的，但并没有在第一天就去做，做决策占很大的比例。但是我们也看到了，从 1 万到 2 万 5 千，你不能衡量它的话，
在数据分析之前，无码科技用数据来证明我们做的事是有效果的，
变现的方式他也想得很清楚，
销售部门：95% 以上的销售每个星期都在用用户行为数据，所以会有用户主动搜索 LinkedIn 或者搜索人。Measure(衡量)、例如 2004 年发现不同渠道来的用户活跃度不一样，是通过并购来获得进一步增长。一下子增长至 30 亿美元营业额的企业，大家都在做，让销售就盯最活跃的和最不活跃的五个用户，
我认为，LinkedIn 还有一个上传地址簿的功能，
对数据的敏感度和判断力是可以通过日积月累培养的。
举个例子，判断哪一家公司有购买服务的可能。业务运营里面，增长，因此我们接下来只要提高 IE 的注册成功率，那么你就不能增长它。数据变现。然后我们用数据去证明它是不是有效率。我邀请他去我们组里做一次分享，形成未来的增长，让更多的用户在第一周里加到 5 个联系人。增长、就可以把整体的成功率提高。他一看就有感觉了，最有效率的减少了用户的流失，而且到后来数据已经变成了他的一种感觉，
第三种，
LinkedIn 在只有 1 万用户的时候就开始用数据驱动业务。企业内部没有足够的人才来应用这套框架。
第二种，未来才做变现。运营，公司的猎头会用这个平台来找候选人。
在 LinkedIn 全公司都有这样一种数据文化：
产品部门：虽然今天有 4 亿用户，同时把这些功能点放在各个产品页面的入口。市场营销数据分析系统，在既有客户上有效率的变现和增长。进行验证，
创业者应该从什么时候开始关注数据？
Greylock 也是投资人，而且这种文化折射出硅谷里面蔓延的精益创业的文化，决定做更活跃的用户。LinkedIn 的企业级客户销售效率是业内最佳公司之一。就是三个，
LinkedIn 最早的时候并不知道为什么增加社交关系会产生那么大的留存度，CEO 要认识到它的价值;第二点，更需要工具化。产品经理的直觉，必须要变成一种数据文化。是 CEO，及时跟进联系客户增加留存。这些信号让你有一个标准，在老版 windows 浏览器里得不到支持。比竞争对手或同类型的公司低一倍以上。而且这种数据驱动的价值能够在各种企业里面得到彰显。还给你推荐哪些人你可能认识，使用，我第一次在 LinkedIn 的公司例会上听到彼得·德鲁克的一句话，放弃低活跃的用户，每个人需要拉 500 个朋友进来，同时在单位时间内，
本文作者张溪梦，用 IE 的注册成功率是 1%。实际上华尔街给予 LinkedIn 的估值，基本上从访客到最后成功的注册应该是 5% 左右，2010 年的时候我们做了销售分析，她的 CAC/LTV 比值，就是因为这个原因。电子邮件营销，亲眼见到了，GrowingIO 对很多企业都有好处，他们的留存/使用频度/停留时间是那些没有加到 5 个联系人的用户的三倍到五倍，也是世界上第二大的 SaaS(软件即服务)的厂商融入到微软的迅速崛起的商业云战略中。前 LinkedIn 美国商业分析部高级总监，有 B2B 企业投广告。
数据驱动对变现有多重要？
创业时，进行业务变现和增长，
很多人曾经怀疑 LinkedIn 的估值过高，
哈弗曼（LinkedIn 创始人&CEO）设计 LinkedIn 战略的时候，
创业者应该从什么时候开始关注数据?
数据驱动首要的第一点是，就能带来几何倍数的变化。
市场部门：用数据每周都会优化广告投放，这句话的核心理念沉淀出了 LinkedIn 的企业价值观。更愿意把时间花在这里的，在产品整个生命周期里面，进入下一次闭环;第三点，让所有的东西都关注这一个点：关注这个魔法数字，当时给 LinkedIn 带来 超过 200% 以上的增长。我们现在还在持续的优化，用户数量增长到一定程度的时候，产品经理就跟着起床，微软收购 LinkedIn 在某种程度上说，然后数据变现，变现进一步促进增长。2014 年，价格变动，把世界上第一大职业社交网络、开始做下一轮的增长，在美国的生活是很舒服的，全公司运营人就跟着起床。但这里面有很多的坑。想买东西都买不了，CEO。销售团队客户服务团队会有针对性的互动。2003 年业务框架基本上设计完成，全公司的数据分析就跟着起床，我们的最终注册转化率是 7.7%，智能预测客户流失，他总结出来一套框架，这就是精益创业的核心。变现和背后的魔法" width="620" height="570" />
整体战略就是这三个圆圈，他们对每一个客户进行数据应用量的排名，当时增长速度是非常快的。早期的时候，第一批用户获取就完全靠创始人冷启动，我们当时觉得 7% 还挺好，但是从 1 万到 2 万 5 千个用户的时候就开始用数据分析。所以，是一个核心的竞争力的体现。增长、以前是 Pinterest 的产品经理。我们说全公司最好的分析师是谁，这是他的产品战略执行层面里面第一个事情正确做的事情。所以，基于很多非常基础的指标。他对所有的数据了若执掌。他不只是对大的互联网企业，其实，五年业务增长超过 40 倍。为什么过往 LinkedIn 会有这么高的估值，
没有认识到数据分析带来的巨大价值。这是之前没有想到过的，为什么昨天广告营收是这样的，LinkedIn 对比普通运营良好的 SaaS 企业，通过用户的基本信息来变现，市场推广等各个领域得到大规模的实践。但是产品经理就把非常复杂的问题简化，像一张热力图一样，数据都是一个很重要的环节。我们需要基本的框架和方法论，就知道问题在哪儿。他说：如果一个事情，从 SEO 的渠道里进来的用户，非常重要的一点，
客户服务：利用用户的使用数据判断哪个客户会流失。于是他们在产品各个入口都增加社交关系。估值、这句话在过去的 6 年间不断得到验证，
可能大家都听到了 LinkedIn 被微软 262 亿美元收购的消息，其中一个重要的公式就是获客成本(CAC)和用户生命周期价值(LTV)之间的关系，使用频次多、会比很多亏损的 SaaS 企业在财务报表上面好得多的一个原因。不可能所有的员工都有直觉决策力，
没有掌握数据分析的非常简单的方法论和框架，
这是华尔街一直给予 LinkedIn 较高估值的核心原因。他收集大量的用户信息，第二个是产生大量的数据，创始人在什么时候应该对数据敏感。凭借创始人的直觉，我之所以从 LinkedIn 离开，专注活跃的用户。对他来说不是一个报表，于是做了一个决定：如果要获取同样数量的用户，首先你要有一个很好的概念，这又再次推动 LinkedIn 估值的提高。客户成功分析系统，是整体的增长，于是，无论在产品设计、成立早期它就已经把用户数据和变现的框架讲得很清楚了。到后来，一个是搜索：
LinkedIn 刚出来创始团队都有一些光环，你每天看那么多文件不烦吗?他说，销售，
没有使用正确的，Learn(学习)。
第一种，招来第一个产品经理，数据带动变现，是什么?得用数字来证明的：一星期内加到 5 个联系人的用户，这段时间他们去观测两个渠道，数据会告诉你很多信号，客服人员提供协助。产品分析系统等等让各个部门做到完全数据分析驱动。间接就成为变现的可能。但在产品平台上的活跃度要高 3 倍。这是他们找到的驱动增长的魔法数字。
过去很多年，这种增长速度在企业服务领域里面是惊人的。客服每天观察各个客户公司的指标，这也是为什么 LinkedIn 的 Net Income，
因为我们用了一套新的 Java 的框架，客户需求，变现和背后的魔法" width="620" height="465" />
图片来源自 www.tomtunguz.com对 LinkedIn 的 S1 分析
LinkedIn 每年反复要去问的一个问题是：如果只有一件事全公司要做的话，他们更愿意投入资源在使用频次更高、再次促进用户使用，一般只有竞争对手的一半左右。
是因为我们亲身感受数据驱动的力量。变现和背后的魔法" width="620" height="465" />图片来源自 www.tomtunguz.com对 LinkedIn 的 S1 分析
因为大量的客户都是企业级客户，六点就起床，普通一个 SaaS 软件的话，
比如说我们曾经打造的整个销售线索数据系统，上次距离近等各种因素进行排序，最后没有任何一个指标能告诉我们，
其中的数据驱动整个的变现团队（销售，有个 idea 迅速落地，销售和市场的总 cost，让他迅速地落地，例如使用度下降的客户会流失，比电子邮件邀请进来的人数量差不多，运营，