本文摘要：(公众号：)按：作者张溪梦，GrowingIO创始人、CEO；前LinkedIn（领英）商务分析高级总监，临死前创建了LinkedIn（领英）90多人的商务数据分析团队。

(公众号：)按：作者张溪梦，GrowingIO创始人、CEO；前LinkedIn（领英）商务分析高级总监，临死前创建了LinkedIn（领英）90多人的商务数据分析团队。原文湿疹GrowingIO技术博客和公众号，许可。人人都说道数据最重要，那么，创业者应当从什么时候开始注目数据？从公司正式成立吗？我指出，当然不是。产品早期，数据驱动是个伪命题，只有到了确实增长期，数据才能愈演愈烈力量。

数据分析流于形式我在LinkedIn做到过很多年数据分析，找到中美在数据驱动这件事上面差异还是相当大的。数据分析在国内一些尤其大的企业才能获得推崇，但是在美国，数据早已沦为驱动众多企业快速增长的最重要引擎。

为什么国内很多企业，表面上很推崇数据分析，最后却流于形式？许多公司正处于可怕快速增长时期，大家一拍电影脑子做到的要求，有可能早已产生很多价值了，这种情况下他们很难意识到数据决策能产生的极大价值。同时，他们没过于多基础方法论的理解，技术和业务彼此不理解，更进一步激化了数据用于的较慢，无法看见价值构建。最后就变为了凭感觉来做到决策，而不是确实通过数据运营来做到决策。LinkedIn的数据驱动之路但是我们想到美国，以LinkedIn为事例， 在过去6年间从一个7000万左右年营收的企业，一下子快速增长至 30 亿美元营业额的企业，这种增长速度在企业服务领域里面是难以置信的。

6 年多以前，我第一次在 LinkedIn 的公司会员大会上，听见德鲁克的一句话：一个事情，如果无法取决于它，就无法快速增长它。这句话溶解出有了 LinkedIn 的企业价值观：快速增长造就数据分析，数据造就所求，所求更进一步增进快速增长。LinkedIn 早期就有明晰的数据框架只有一万用户，就做到数据驱动重复问一个用数据能证明的问题。LinkedIn是 2002年底正式成立的，正式成立早期就早已把用户数据和所求的框架谈得很确切了。

无论是在产品设计还是业务运营，数据都是很最重要的环节。哈弗曼（LinkedIn 创始人CEO）搜集大量的用户信息，想要了三种所求方式：一、通过用户的基本信息来所求，比如说公司公布职位；二、用户数量快速增长到一定程度的时候，有 B2B 企业投广告；三、当有大量人的信息以后，公司的猎头不会用这个平台来去找候选人。所求的方式他想要得很确切，但并没在第一天就去做到，他核心注目的是用户体验和用于度，是整体的快速增长，快速增长产生大量的数据，他从数据里自学，未来才做到所求。LinkedIn 在只有 1 万用户的时候，就开始用数据驱动业务。

这段时间去观测两个渠道，一个是电子邮件，一个是搜寻。从数据里找到，从搜索引擎的渠道里进去的用户，比电子邮件邀进去的人数量差不多，但在产品平台上的活跃度要低 3 倍。

这是之前没想起过的，于是做到了一个要求：如果要提供某种程度数量的用户，他们更加不愿投放资源在用于成倍更高、更加不愿把时间花上在这里的人，所以，退出较低活跃的用户，专心活跃的用户。LinkedIn 每年重复要去回答的一个问题是：如果只有一件事全公司要做到的话，是什么？得用数字来证明的？一星期内添加 5 个联系人的用户，他们的存留、用于频度、停留时间是那些没特到 5 个联系人的用户的三倍到五倍，这是他们寻找的驱动快速增长的魔法数字。但是当时这样的人十分非常少，于是他们在产品各个入口都减少社交关系。

LinkedIn 最先的时候，并不知道为什么减少社交关系不会产生那么大的存留度，我们分析了起码有两三百个各种有所不同的指标，最后没任何一个指标能告诉他我们，就是因为这个原因。可是权重以后的结果是，这些用户在上面花上了很多时间，间接就沦为所求的有可能。产品经理就把非常复杂的问题修改，让所有的东西都注目这一个点：让更加多的用户在第一周里加到 5 个联系人。

于是，快速增长飞快。创业公司如何注目数据？每个阶段的重点有所不同，增长期是数据驱动的关键时期。虽然说道数据很最重要，那么，创业者应当从什么时候开始注目数据呢？从公司正式成立就开始吗？不是的。

一般来说，创业者不会经历 4到5个产品、企业的生命周期。第一个阶段，冷启动。

这个时候公司尤其早期，用大数据驱动是一个伪命题——因为客户数量受限，样本性严重不足。他们必须更好地去理解潜在客户的市场需求，去“欲”客户来用这个产品。第二个阶段，快速增长前期。

冷启动相似已完成。有经验的创业者，不会开始布局和快速增长有关系的一些核心指标，比如说日/月活跃，存留度。这些指标的目的不是为了取决于产品当前当下的展现出，而是为了未来做到快速增长时有可较为的基准。并且，这些指标需要告诉他我们，什么时候我们应当去做到快速增长。

产品本身没黏度的话，去烧钱做到快速增长，它会确实地快速增长一起，因为萎缩速度多达增长速度。以前很多烧钱的企业能顺利，是因为竞争没那么白热化，用户没那么多种自由选择。但是今天如果你的产品很差，存留不低，口碑也很差，火烧再行多的钱也无法取得确实核心的大自然快速增长。第三个阶段，是增长期。

这个阶段就能看出来好的创业公司和普通创业公司的极大差异——效率。无论PR还是做到活动，都必须人力和时间成本。如何在快速增长中，寻找效率最低的渠道？这个我实在，是创业公司之间PK的核心竞争力。如果不做到数据驱动，靠直觉，一次两次可以，但没有人能入赌场连赢一万次。

所以，直觉必须和数据展开融合，这样企业能很快优化各个渠道，来提升单位时间的转化成效率。通过转化成效率的提升和变换，变为企业的核心竞争力。一个不必数据驱动的公司，和一个用数据驱动的公司，假设运营策略一样，资本储备类似于，客户也一样，后者一定会落败。

第四个阶段，是所求期。业务所求，拒绝有很高的用户基数。一般互联网产品中低活跃、体验好的用户，不会转化成为收费用户。类似于一个细管，大大地去滤，这里面就是要拼成运营的效率了。

比如说，电商用户的转化成细管一般是：采访——登记——搜寻——网页——重新加入购物车——缴纳，或者到未来的退款。这是十分十分宽的一个细管，确实要作好数据化运营，要对细管的每个环节持续地展开跟踪。

为什么呢？因为无法取决于，就很难去做到快速增长。一个好的企业，尤其是以后要做到营收的企业，必需要注目各个部门各个环节的转化成效率。这种转化成效率，要达成协议的手段，可以通过市场营销的方法、产品改良的方法、甚至客户运营的方法。而其中每个环节小幅提升，加在一起就是一个倍数的提升。

这种大幅提高，如果没做到过数据化运营的人，很难体会到不会有多大。比如，以前我们在LinkedIn做到数据驱动转化成时，要启动时某篇EDM ，某种程度发给 10 万人，拍脑袋决策的转化成是 0.01%，但是经由数据驱动部门做到个非常简单的数据模型，某种程度启动时后，转化率提高到了 0.3%，高达 30 倍。如果每周都那么做到的话，这种转化成效果还是十分相当可观的。

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