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關(guān)注用戶體驗；這個環(huán)節(jié)會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)；

關(guān)注運營數(shù)據(jù)；通過運營數(shù)據(jù)的分析，找到業(yè)績&收入的增長點；

關(guān)注變現(xiàn)；基于變現(xiàn)的要求進一步推動用戶體驗的迭代&更新。領(lǐng)英背后是一個非常大的精細化數(shù)據(jù)運營平臺，這個平臺在驅(qū)動著領(lǐng)英的發(fā)展；

引申閱讀：里德.霍夫曼的經(jīng)典書，《聯(lián)盟-互聯(lián)網(wǎng)時代的人才變革》，這本書第一頁就指明了“終生效忠于一家公司已經(jīng)成為歷史”，既然現(xiàn)實這么殘酷，那么我們作為用人單位，怎么樣更好的招人和留人呢？LinkedIn的創(chuàng)始人里德霍夫曼在”聯(lián)盟”中推薦了2個在硅谷的科技公司中行之有效的方法：

? 三個任期制(輪轉(zhuǎn)期、轉(zhuǎn)變期、基礎(chǔ)期)

不同時期公司和員工制定不同的目標，到期前考核目標完成度并考慮是否續(xù)，如果續(xù)，則制定下一個時期的目標。以道德來約束，不具備法律效力。雙方的目標設(shè)定是建立在充分信任和公平的基礎(chǔ)上，因此理論上不存在領(lǐng)導(dǎo)給個不靠譜的KPI指標，員工邊做邊怨，到期不達標被開除或者主動辭。

當然這種方法對領(lǐng)導(dǎo)的綜合要求特別高，在制定任期的目標時，既要滿足員工的述求，同時也要保證公司的目標能完成。由此看來，在目前的快節(jié)奏的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，以前那種簡單的公司KPI往下分發(fā)，或者領(lǐng)導(dǎo)腦門一拍這個功能XX天必須上線的簡單粗暴模式漸漸地行之不通了！

? 公司員工聯(lián)絡(luò)網(wǎng)

既然終身制不可能，那么早晚有離開的一天。天下沒有不散的筵席，但是不能人走茶涼！公司應(yīng)該主動投資運營同事聯(lián)絡(luò)網(wǎng)（類似大學的同學會），書中就前員工聯(lián)盟（或者說聯(lián)絡(luò)網(wǎng)）舉了PayPal、寶潔公司已經(jīng)LinkedIn公司的例子。

LinkedIn、特斯拉、YouTube、Yelp、Yammer的創(chuàng)始人都曾經(jīng)在一家公司工作過，那就是PayPal, LinkedIn公司現(xiàn)在有超過118000個公司同事群，涵蓋了98%的《財富》500強企業(yè)，而寶潔公司的員工群完全獨立于寶潔公司，如今已經(jīng)擁有超過25000名成員，以及一個慈善基金會和一個演講團。而在中國大家所熟知的騰訊及阿里則是會永久保留一名員工在公司內(nèi)部的工號、企業(yè)郵箱等等。

? 員工本身建立連接、形成聯(lián)盟的好處：

• 前員工有可能回來，或者前員工會推薦優(yōu)秀的員工加入公司，如此可以大幅度節(jié)約招聘成本
• 現(xiàn)任員工遇到問題，可以快速找到靠譜的前員工進行求助
• 形成口碑效應(yīng)，大家都說這個公司好，那么招聘的時候就更有吸引力了！

EPSON是一家制造業(yè)公司，又或是一家互聯(lián)網(wǎng)公司，這可能是商業(yè)模式上最早使用“互聯(lián)網(wǎng)模式”的公司，賣打印機的時候基本上不掙錢只能保本，而掙錢的業(yè)務(wù)是墨水-利潤率是90%多；在做市場活動的時候是需要做好本次活動收入的預(yù)測的，每次活動都要通過統(tǒng)計模型加上大量的手工數(shù)據(jù)錄入進行計算，最終的結(jié)果可以得到實際業(yè)務(wù)與預(yù)測偏差不超近5%，這已經(jīng)是一個很好的精細化運營典范了。

數(shù)據(jù)分析的基本原則：數(shù)據(jù)收集過程中一定會產(chǎn)生雜音和失真，最終的結(jié)果不能100%的反映業(yè)務(wù)的過程，所以這就需要有業(yè)務(wù)經(jīng)驗與業(yè)務(wù)直覺的人來做判斷；數(shù)據(jù)可以不準，但需要具有可持續(xù)性，不能一會準一會不準，這樣就不具有可分析性。

在移動互聯(lián)網(wǎng)的世界里，馬太效應(yīng)非常明顯，即20款A(yù)PP占據(jù)了71%的用戶使用時間；所有的其它幾百萬家APP和網(wǎng)站要去激烈競爭29%的用戶時間，這就需要有新創(chuàng)公司需要跑的更快、更有效率、商業(yè)模式更好。在美國來說，目前其整體的用戶增長已經(jīng)在個位數(shù)上，“流量為王”的世界中看的是增量世界，但現(xiàn)在所有的競爭都是基于存量市場的競爭，那就是比拼速度和效率。

用戶為王 VS 流量為王：在存量的競爭過程中，所有的商業(yè)模式都需要回歸“用戶為王”，以用戶為核心，以產(chǎn)品為表現(xiàn)，以數(shù)據(jù)運營為指南針，在存量世界中“擰毛巾”，最終實現(xiàn)做的效率更高。

增長是王道！如果一家公司全員都要關(guān)注的話，那應(yīng)該是什么事情呢？是增長！為什么要關(guān)注增長呢，主要有三個因素：

• 估值，只有快速的增長才能保證市場表現(xiàn)；
• 只有增長才能持續(xù)為越來越多的客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)；
• 社會需要企業(yè)持續(xù)增長創(chuàng)造社會價值。

推薦《四步創(chuàng)業(yè)法》這本書，也可以查看“童繼龍筆記 ”中過往的內(nèi)容：《產(chǎn)品市場經(jīng)理必修的客戶發(fā)展方法論-《四步創(chuàng)業(yè)法》筆記?！?/p>

用戶增長的“海盜法則”AARRR：

后來我又從網(wǎng)上搜索了一些Simon演講的內(nèi)容，講了一些他們關(guān)于數(shù)據(jù)分析的干貨，一并分享如下：

數(shù)據(jù)是一種連接。它連接4個最基本的象限，時間，地點，任務(wù)，事件。我們?yōu)槭裁匆f數(shù)據(jù)會是下一次技術(shù)革命浪潮的最重要的指針？大家來看一下，根據(jù)美國幾家頂級研究機構(gòu)的報告，（Gartner，IDC等等），在未來的5年，我們會有40億人通過互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)，將成就一個4萬億美元的市場，將有兩千五百萬種軟件接入，250億臺各種各樣的設(shè)備接入各種數(shù)據(jù)系統(tǒng)，五百萬億GB的數(shù)據(jù)產(chǎn)生。

美國數(shù)據(jù)分析框架和方法論：在美國，已經(jīng)形成了非常系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法論。這種方法論在二戰(zhàn)期間就開始行駛，應(yīng)用到軍事，科技，民生等各個方面?？梢詳?shù)據(jù)分析分解為幾個步驟，大家仍然可以看到，這里各個環(huán)節(jié)從先到后是以價值不斷提高為條件的。

第一，也是最重要的一點，正確的數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)標簽方法的實施，對未來的數(shù)據(jù)分析迅速產(chǎn)生結(jié)果有幾何倍數(shù)的促進作用。這也是若干企業(yè)缺失或者非常忽略的部分。

第二，大數(shù)據(jù)的工程架構(gòu)，數(shù)據(jù)倉庫，分布式計算層面?，F(xiàn)在的分布式計算系統(tǒng)，和以往的數(shù)據(jù)倉庫的整體構(gòu)架有了很大的分別，這要求我們的IT部門能夠跟上節(jié)奏，實施部署新的基于開源的分布式數(shù)據(jù)技術(shù)、例如已經(jīng)比較成熟的Hadoop，這個技術(shù)已經(jīng)在美國應(yīng)用了將近10年，漸漸在互聯(lián)網(wǎng)公司變成了主流。

第三，響應(yīng)性分析。這就是大部分企業(yè)也許做的最多的事情，就是不斷地用數(shù)據(jù)回答業(yè)務(wù)方提出的各種問題，制作簡單的報表，商業(yè)智能，BI等等。

第四，診斷性分析。比如說多維度的歸因，積分卡的實施等等。

第五，戰(zhàn)略型分析。競爭趨勢，價格彈性，企業(yè)財務(wù)營收的判斷等等。過去企業(yè)的高層戰(zhàn)略分析一直被BCG，麥肯錫等公司霸占，但是現(xiàn)在為什么沒有出現(xiàn)在金字塔的頂端呢，就是因為大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。

第六，預(yù)測性分析即對未來的業(yè)務(wù)進行基于統(tǒng)計模型，機器學習，以及各種大規(guī)模模擬和優(yōu)化的分析。

第七，即達到回到我們剛才說的全數(shù)據(jù)自動分析和決策。

真實情況下企業(yè)數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀。我們看一看大多數(shù)的企業(yè)都是如何完成這些工作的。您們在座的各位行業(yè)領(lǐng)袖，特別是CTO專注技術(shù)的，是不是對這個圖比較熟悉。

這不就是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)流程圖嗎？如果我告訴您，這張圖是美國漢密爾頓河污水處理的流程圖您會怎么想？這張圖是把美國一條污染的河變成清水的過程，也非常類似于現(xiàn)在今天數(shù)據(jù)分析的流程。

很多企業(yè)內(nèi)部做數(shù)據(jù)分析的一個基本的流程正如：很多臟水流了進來，我們需要人力對它們進行各種監(jiān)控，把他放到一個池子里進行沉淀。然后我們做各種清洗、聚合、再清洗、再消毒，再傳輸，一步一步，美國做過一個研究，真正從數(shù)據(jù)收集到最后數(shù)據(jù)的產(chǎn)生有用的商業(yè)價值的過程，需要三個星期到五個星期。大家想想，每做一個很簡單的決策，需要三到五個星期的流程，這是多么痛苦的過程。未來的企業(yè)如果要在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略上成功，必須能夠有能力迅速的把污水變成清水的能力。

大家再來看一看，真正產(chǎn)生的價值的部分都在這個金字塔的上端。而根據(jù)美國白宮的首席數(shù)據(jù)科學家DJPatil的一份研究報告，90%的數(shù)據(jù)工程和分析師的時間是放在數(shù)據(jù)收集和清理部分，只有10%左右的資源放在能夠產(chǎn)生大量商業(yè)價值的工作上。

在傳統(tǒng)意義上來說，整個的數(shù)據(jù)分析是由若干的部門按照順序處理，這樣效能是非常緩慢的。大家講大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是從數(shù)據(jù)標簽的采集開始的，一般都由前端工程人員實施，然后數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓ぷ饔蒊T來管理，ETL一般由企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)倉庫或者數(shù)據(jù)平臺的團隊負責，BI（商業(yè)智能）部門在分析部或者存在于業(yè)務(wù)部門之中，然后我們還有各種商業(yè)分析師，統(tǒng)計學家參與其中，這個運行框架體系因為各個部門參與的人非常多，流程很長，大量降低了效率。

特別是站在技術(shù)先頭部隊的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，做過各種嘗試，比如想打破這個僵局就要對各個功能性部門進行整合，但是因為功能性的部門要求人員的能力和經(jīng)驗有千差萬別的需求，造成了懂業(yè)務(wù)的部門很難真正理解技術(shù)，懂技術(shù)的部門又沒有沒有足夠的精力完全理解業(yè)務(wù)部門五花八門的需求，這樣就產(chǎn)生了若干決策環(huán)節(jié)的緩慢與低效。為了解決不斷增加的需求，企業(yè)內(nèi)部需要內(nèi)建和定制化各種IT系統(tǒng)，這種定制化造成了企業(yè)內(nèi)部各個部門形成了若干數(shù)據(jù)微型小島，若干企業(yè)數(shù)據(jù)孤島進一步增加IT部門的工作負荷、即對各種內(nèi)部定制化的系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)整合從而進行各種統(tǒng)一的數(shù)據(jù)決策。

短期之內(nèi)這種定制化的數(shù)據(jù)整合貌似解決了企業(yè)的信息決策的問題，但是在長遠上看會甚至進一步拖慢企業(yè)決策速度。請看這張數(shù)據(jù)分析金字塔圖，在過去若干年里面，我們發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析真正產(chǎn)生價值就是上面10%的投入時間，會產(chǎn)生超過90%甚至超過90%的價值。但是他如果沒有時間和沒有資源做下面90%的工作，就不可能產(chǎn)生任何的價值。包括銷售的管理也是一個數(shù)字驅(qū)動運營化。

中國今天飛速發(fā)展狀態(tài)下，我們要問問自己，我們的企業(yè)是否每一家都有需要內(nèi)建一個“污水處理廠”，或者重復(fù)開發(fā)和部署那么多種軟件來為實現(xiàn)企業(yè)分析服務(wù)。今天我們面前的一個機會，就是如何用非常有效地采用先進的方法越過各種技術(shù)和管理鴻溝，讓我們企業(yè)變得更有效率。而且人口紅利的減少，企業(yè)增加效率就是我們要做的最重要一件事。

構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動閉環(huán)：如何提高數(shù)據(jù)分析，以及運營決策的規(guī)模和效率？

主要的手段，就是要對現(xiàn)有的業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析流程進行大規(guī)模的簡化，從而達到端對端的整合，讓決策分析系統(tǒng)趨于閉環(huán)。這種數(shù)據(jù)分析閉環(huán)的速度基本上等同于企業(yè)決策速度。企業(yè)大數(shù)據(jù)分析閉環(huán)至少要具備兩個組成部分：第一部分：業(yè)務(wù)端的參與度，第二部分：技術(shù)端的實施。

這個決策環(huán)業(yè)務(wù)端外部參與越多，技術(shù)端內(nèi)部實施越少越快，那么效能就越高。如何理解呢，在美國最新的權(quán)威機構(gòu)的研究資料中提到了下一代數(shù)據(jù)革命中的影子CTO的概念，即IT部門應(yīng)該成為企業(yè)軟件的外部管理者，而不是內(nèi)部執(zhí)行者。而且美國的云端SaaS軟件，也就是把信息決策的功能放在云端從而跨越過若干IT的冗長流程和技術(shù)鴻溝。

這已經(jīng)在硅谷若干引領(lǐng)潮流的公司中有了很好的詮釋，比如Salesforce，LinkedIn（領(lǐng)英），F(xiàn)acebook（臉書），Uber（優(yōu)步）以及Airbnb等一流公司的各個部門都越來越多的采用采購基于SaaS的各種解決方案，而不是全部自建得到了充分驗證。