¿Cómo utiliza LinkedIn los big data para ganar dinero?
Por ejemplo. Cuando me uní a LinkedIn hace cuatro años y medio, mi primer trabajo fue apoyar las ventas internas. Tuve la suerte de unirme. Solo hay 500 personas en la empresa, pero trabajo solo y tengo que soportar 200 ventas. Estas son las preguntas que me hacen todos los días:
“Hola Simon, ¿a qué empresa debo llamar? ¿Quién es el tomador de decisiones de esta empresa? ¿Cómo debo contactar a este tomador de decisiones? ¿Quién se pondrá en contacto con nosotros? ¿Qué tipo de historia contaremos cuando lleguemos allí? currículum extraído de la empresa, pero como vendedor, le resulta imposible llamar a todas las empresas entre estos 3 millones de empresas. ¿A qué empresa debería llamar más?
En otras palabras: Primero, ¿a qué empresa debo llamar? ¿Cuánto vale esta empresa para LinkedIn? Porque somos modelos; los clientes pagan una suma de dinero cada año; segunda pregunta, ¿quién toma las decisiones en esta empresa? Por ejemplo, los 20.000 empleados de Google tienen que hacer 20.000 llamadas telefónicas, ¿o a quién deberían llamar?
La tercera pregunta, ¿cómo contactar con esta persona? Crees que, como LinkedIn es una red social profesional, todavía presta gran atención a las relaciones entre las personas. Sabemos que las relaciones y los puentes adecuados pueden aumentar la productividad. Cuarto paso, tenemos 200 vendedores en LinkedIn. ¿Quién debería contactar más a esta empresa? La quinta pregunta es ¿qué historia vamos a contar?
Ahora utilizo datos de Linkedin para responder a estas cinco preguntas una por una. Como sabrás, el negocio más grande de LinkedIn es la “caza de talentos”, que representa alrededor del 60% de los ingresos totales actuales. En primer lugar, ¿puedes utilizar los datos de LinkedIn para responder a la pregunta de qué empresa gasta cuánto?
Primero analicemos cada empresa y cuántos empleados tiene; segundo, analicemos cuántas personas ha contratado esta empresa; tercero, analicemos cuántas personas ha perdido; cuarto, analicemos; ¿Dónde contrata gente esta empresa? ¿Cuál es la naturaleza, tipo de trabajo, título profesional, cargo y funciones de su empleo? Su posición, su nivel, paso a paso, son todas funciones en nuestro modelo.
A continuación, analicemos cuántos empleados de RRHH hay, cuántos headhunters están a cargo, su tasa de rotación de headhunters y cuánto trabajo realizan en Linkedin cada día. Luego, cuando se agregó toda esta información, creamos un modelo que parecía simple pero que en realidad era complejo. El resultado final de este modelo fue solo un número: dólares estadounidenses.
Es decir: ¿Cuánto gasta esta empresa en LinkedIn cada año? Ese número, tantas tonterías, y finalmente se lo dieron al vendedor.
Por ejemplo, en ese momento, Google predijo que gastaría 100.000 en "caza de talentos". Esta fue la cifra de Google el año pasado. Pero recuerdo que cuando llegué aquí por primera vez, Google sólo gastaba tres millones al año. Y entonces el vendedor dijo: Simón, eso no es posible. Luego dije, el resultado de su análisis de datos debería ser este número. Google solo gastará más, no menos.
A continuación, la segunda pregunta: ¿Quién es quien toma las decisiones? En ese momento, encontramos a los tomadores de decisiones analizando las redes sociales internas de Google. Aquí, muchas personas piensan que debería ser vicepresidente o recursos humanos antes de poder comprar este producto, pero descubrimos que esta idea es más confiable, pero no la más confiable.
Finalmente descubrimos que las personas que realmente quieren comprar servicios de LinkedIn son en realidad gerentes de producto de primera línea, las personas que usan LinkedIn para buscar novedades y las personas que realmente quieren comprar servicios de LinkedIn. Pero el jefe por encima de ellos está contratado, por lo que somos mandos intermedios como Target, y él también utiliza mucho a personas como Linkedin. Esta tasa de conversión se triplicó instantáneamente, justo después de que descubrí esto.
Siguiente pregunta: ¿Cómo contactarme? Analizamos la relación entre nuestro personal de ventas interno y este responsable relativo de la toma de decisiones para descubrir quién tiene la mayor influencia social en LinkedIn o la relación social más cercana con él. Entonces enviemos a este vendedor para que se comunique con él.
El cuarto paso es analizar la relación entre todo el personal de ventas interno y la empresa, encontrar al vendedor más fuerte o encontrar a alguien que pueda apoyarlo y ayudarlo a construir relaciones en el equipo. Piénsalo, por ejemplo, conocerte no es mi relación, sino mi equipo. Ayúdame a presentarte esta relación de "muro". De esta forma se volverá a potenciar esta relación social, mejorando aún más la tasa de conversión.
Es decir, hoy reducimos todos estos pasos de aproximadamente cuatro a ocho horas a 30 segundos y un minuto.
En el pasado, habría tardado dos meses en encontrar y preparar esta información. Pero hace tres años se convirtió en un "botón" en LinkedIn. Siempre que el vendedor haga clic en este "botón", podrá responder automáticamente a estas preguntas y, cuando se respondan estas preguntas, saldrá a la luz la historia completa. ¿Cuál es la historia? La historia es lo más importante. La historia es: ¿Por qué Google o GE quieren adquirir los servicios de Linkedin? ¿Por qué?
La historia es muy simple y se remonta a la pregunta en mis datos de hace un momento, porque conocemos su flujo de personal, conocemos el crecimiento de su empresa, sabemos que sabemos, sabemos más información. RR.HH. sabe mucho más que ellos mismos, y también conocemos sus fortalezas y debilidades en el mercado laboral.
De esta manera, es una "historia" basada en datos completamente relativamente real; por ejemplo, no es una historia inventada, sino una historia basada en hechos.
En ese momento, recuerdo que un vendedor me dijo que podía cerrar un cliente por trimestre. Por ejemplo, después de unirse a esta empresa, podía cerrar tres clientes por semana. Esto fue a mediados de 2011 y fue una gran victoria para nosotros en ese momento.
Así que hoy este "botón" desaparece y todos enviamos esta información a nuestro personal de ventas interno a través de teléfonos móviles. Como todos corren afuera, nadie tiene tiempo de presionar este botón. Ahora, llevemos esta información correcta a las personas adecuadas, en el momento y lugar correctos.
Entonces, ¿por qué podemos utilizar la información para impulsar? Supongamos que el director senior de recursos humanos de una empresa renuncia, inmediatamente enviaremos dos piezas de información internamente: la primera es notificar al gerente de cuentas. Por ejemplo, internamente, su relación de alto nivel puede haberse ido y nuestros competidores pueden haberlo hecho. entra; segundo mensaje: Esta persona dejó su trabajo y se unió a una nueva empresa. Inmediatamente enviamos este mensaje al gerente de ventas responsable de administrar la cuenta. Por ejemplo, un candidato muy importante es transferido a su lado. ¿Necesitas esperar hasta que se calme antes de presionarlo?
Todos estos son ejemplos de ventas basadas en datos. Hoy en día, más de 3500 personas dentro de LinkedIn utilizan el sistema. Ahora la empresa cuenta con 6.000 personas y alrededor de 3.000 vendedores. En otras palabras, hay personas además de los vendedores que lo usan. Si no se usa, nadie lo usará, por lo que este es un sistema valioso.
Además, también podemos iterar nuevas líneas de productos a partir del análisis interno de big data. Ya conoces los tres principales modelos de negocio de LinkedIn: soluciones de talento, soluciones de marketing y suscripciones pagas, que son nuestros tres pilares de ingresos tradicionales. Pero, de hecho, el cuarto modelo de negocio se llama "Soluciones de Ventas" y se lanzó a finales de julio de este año.