用大数据将LinkedIn内容运营效果提升10倍?

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导语

我将和大家一起从LinkedIn的战略开始,认识一下LinkedIn内容运营的历史地位和作用,分享如何运用大数据优化内容运营效果数十倍的成功经验。

用大数据将LinkedIn内容运营效果提升10倍?我是如何做到的

本文根据宋碧莲博士(Sophia)在董飞老师(公号:董老师在硅谷)组织的硅谷大讲堂的演讲整理。宋碧莲博士是商业优化专家,曾经是LinkedIn,eBay的大数据核⼼成员。被LinkedIn CEO誉为最好的分析师,获LinkedIn改⾰奖。

宋碧莲博⼠(Sophia)

我将和大家一起从LinkedIn的战略开始,认识一下LinkedIn内容运营的历史地位和作用,分享如何运用大数据优化内容运营效果数十倍的成功经验。

LinkedIn的战略并非从盈利入手

LinkedIn (领英) 由Paypal黑帮成员之一Reid Hoffman创建于2002年,致力于向全球职场人士提供沟通平台。作为全球最大的职业社交网站,目前LinkedIn会员人数在世界范围内已超过4亿。其中日活跃用户高达1亿。

很多公司都是以盈利为KPI,为一切产品设计、市场策略的唯一指挥棒。Linkedin在这个方面比较特立独行。 创立至今,Linkedin一直把用户增长和交互(Growth and Engagement)作为公司战略的核心和根本。我印象里最深的是CEO,Jeff Weiner经常会强调,只要Growth and Engagement做得够好,Monetization (变现)自然会水到渠成。

用大数据驱动Growth and Engagement 

Growth and Engagement在很多成熟公司,比如eBay,市场营销部门会起到决定性的作用。然而LinkedIn历史上是以产品为导向的公司,市场营销部门相对很年轻,直至2013年,LinkedIn十周年的时候,用户以每秒2人的速度增长,在很多需要花钱的市场渠道仍然还是在试探阶段,基本没有通过花钱带来流量。 那么公司的4亿用户还有1亿日活是怎么来的呢? 要诀之一是大数据的驱动。

起初基本依靠集成在产品端的各种增长Feature,包括著名的People you may know等各种在线大数据算法; 后来开展了大数据驱动市场营销领域的各种运营,内容运营 (Content Engagement),本文的重点,是其中之一。

▌LinkedIn核心用户产品

LinkedIn有三大不同的用户产品,也体现了三种核心价值。

职业身份:职业身份呈现为个人档案。

知识洞察:关注行业信息、汲取人物观点、学习专业知识、提升职业技能、分享商业洞察。

商业机会:寻找同学、同事、合作伙伴,搜

索职位、公司信息,挖掘无限机遇。

其中知识洞察基本是内容运营的结果。

▌LinkedIn的内容运营

现在有人称2015年是国内内容运营的元年。传统的门户形式正向新型的社交内容媒体形式转化,涌现出微信、Moments、今日头条等大批新秀。其实在硅谷,LinkedIn很早就开始了社交内容运营的全面部署。连同Facebook都在从传统社交平台形象转换到社交内容运营平台。内容为王,他们都有一个共同目标——通过内容形成更大的流量入口。

LinkedIn的内容运营前后分为几个节奏。首先是Home page 的内容分享。早期更新的类似于朋友圈的工作状态变化等。LinkedIn的“朋友圈”概念历史相当悠久。

LinkedIn在2012年—2013年持续拓展内容渠道,动作频频。

2012年5月$119 million收购了Slide share,允许大家制作并分享Slides。

2012年10月上线了Influencer产品,也就是现在大家说的网红,邀请了超过300名各个领域的世界顶级领袖,给当时2.5亿的用户分享他们的职业洞察和成功经验等。而且开通了不同的频道(channel)。每个月我们Content Marketing Manager都在绞尽脑汁的想下个月该请Influencer写哪个Topic。

记得一个主题是夏日的工作环境,Richard Branson,当时的头牌网红,以穿着沙滩服,在游泳池里和美女帅哥员工开会又一次赢得诸多眼球。直到2013年底左右大家开始讨论,把invite only的网红模式,放开人数限制,允许更多的人撰写文章,分享想法。以前只有比尔盖茨这种大牛才能发表,才能被Follow,现在小白也可以写文章,拥有粉丝。  

后来有了News。Moment里面也可以分享News。

2013年4月,$90 million收购了Pulse,一个专门提供内容的App。

▌大数据优化内容营销的契机

尽管内容渠道诸多,2012—2013年,整年的内容运营效果却不理想。CTR非常低。也许是新生事物,大伙儿还没有找到诀窍。

当时我正好从eBay来到LinkedIn,负责Marketing Analytics,主攻Growth and Engagement。eBay的Marketing Analytics是非常著名的。有10年以上的经验积累。光全球Marketing方向的分析师鼎盛时期都有小百人规模。各种丰富的模型。我当时正好有机会引导了基于客户行为提供个性化的Marketing Strategy的改革,优化了各个渠道的策略和模型,为eBay挖掘了巨大的市场机会。

来到LinkedIn,发现当时的市场营销部门还很年轻。其实这种Marketing起初不受重视的现象在产品为主导的公司不新鲜,Facebook内部的Marketing部门据说才2年左右的历史。一旦启动,Marketing所起到的作用是一发不可收拾。

当时大数据对Marketing的支持也刚刚起步,还在报告阶段。于是向公司多次申请将优化技术应用到Marketing渠道以提高效果。公司由此设立了提升效果百分之几十的年度目标。在一系列的优化模型和改革方案实施之后,最终带来了数十倍的持续稳定的增长。优化方案和流程,在整个Marketing 部门做了浅显易懂的人人都可以优化的分享会后一举成名,成为各个Marketing部门争相学习的榜样,也成为了来年公司的几大重点战略之一。在Marketing渠道优化成功的同时,其它方面包括Sales和各种盈利渠道也在开展优化。产品为主的大数据驱动模式自此向Marketing和sales等其它大数据驱动模式发展。

大数据优化内容营销业绩的方法

Marketing Analytics有好多方向。这里以最难handle的内容运营为例,来分享一下优化的思路和方法。其实这些思路都是优化的理论在实际中的应用。和具体哪个公司并没有太大关系。可以应用到很多类似的场合。下面的分享也以思路为主,数据是模拟的。

原来的做法

刚开始做了一年的内容运营是怎么做的呢?每周给所有的活跃用户发N封e-mail。当时LinkedIn会员对e-mail Spam的complain达到空前的程度。这还不是厉害的。有些公司不会发e-mail,最后被Gmail等归为黑名单被block的大有人在。内容呢接近甚至重复。

如何测量效果的呢?只关注了CTR。常年垫底的CTR让content marketing manager几乎见人要矮半个头。报告简单粗暴。不管内容是apple还是organge,这个月和上个月比一下,看看增长了还是下降了。如有什么风吹草动,讲不清做好了还是坏了,也不知道如何提高。content marketing manager感觉浑水一滩,压力特大。很多其它公司的内容运营团队其实都存在类似问题。

内容运营和普通的Marketing不一样。内容是必须考虑的一个重大影响因素。每个月的内容主题都不同。就算是同一个用户,喜欢这个月的主题,也未必就喜欢下一个月的主题。不能简单的将上个月的效果和这个月比较。后面进行机器学习选择学习对象的时候,同样有这个问题。很多人做内容效果分析都容易忽略了这个问题。

优化后的做法

1. 明确要解决的问题

一个典型的优化项目首先需要很好的设计要解决的商业问题。这个是至关重要的第一步。直接影响了优化目标和优化因素的选择。

比如首先问清楚商业合作伙伴content marketing campaign要处理的场景是什么。

答:如何通过内部市场营销渠道让用户更好的进行content engagement。

问题分解:

哪个内部市场营销渠道?e-mail。

发e-mail的对象?已经注册的用户。

目的:提高content engagement。

根据场景对问题进行合理解读:

已经注册的用户在收到公司的内容e-mail之后点击,而后产生了更多的content engagement。

2. 选择正确的优化目标

作为商业分析师,还必须明确这次campaign的真正目的,终极目的。 营销经理被反复提问之后,终于觉悟到,最大化content engagement才是终极目的。而不仅是最大化点击e-mail的CTR。

由此我们有了更明确的优化目标:

No1. 优化目标:Max(content engagement),继续分解,最大化内容对应的pageview, 最大化内容对应的action, 比如follows, likes。

No2. 优化目标:Max(CTR)

3. 目标用户优化Predictive Targeting

给谁发e-mail是优化的关键之一。

E-mail server很贵的。每封e-mail都有成本。一股脑的给所有活跃用户发,成本很高,效果又很差。而且并不是每个人都需要marketing的刺激。有些人已经是内容活跃用户。

我们通过propensity model提供机器学习,然后准确的预测出谁才是该发email的最合适人选。大大提高了准确度,也节约了成本。

由于优化目标变了,机器学习训练模型的因素features的选择也发生了重大的改变。

现在我们关心的不仅是否用户看到内容e-mail之后是否会打开(open),会点击(click through),更关心的是他接下来做什么内容交互,是否会浏览我们期望的内容页面,喜欢的文章会点赞,会follow,甚至转发,评论,更甚至成为内容活跃者,重度内容消费者。

4. 试验设计优化A/B test

合理的设计A/B test才能将不同因素的影响剥离出来,把各自的贡献划分清楚。

设计如何正确反映出内容的影响。

设计如何正确反映出目标用户优化算法的影响。

设计如何正确反映出季节性影响,比如Black Friday。

设计如何正确反映出外部环境的影响,比如Gmail出了一个新政策等。

5. 内容推荐策略优化

根据用户的状态,个性化推送内容才能起到引导内容消费的作用。

新用户不知道有哪些内容频道,有哪些热门话题,有了初步接触之后,又想要了解更多,需要逐步引导。沉寂用户不了解最新动态,需要适当提醒。

所以需要考虑用户不同的生命周期,对内容进行优化,适时地推送个性化的服务和内容。

6. 推送周期策略优化

有节奏的推送内容才是用户容易接受的形式,不然很容易引起反感

我们需要对推送的频率进行优化,避免推送重复内容,避免一周推送多次,配合用户的生命周期的进化速度和阶段,安排合理的节奏,比如每周一篇个性化精选,逐步推进,推送以一个周期为准,循环进行。

▌总结

优化是一个完整的Solution(方案),而且是循环迭代的过程。不是一个模型或者一个分析那么简单。需要综合用到很多的技术,比如优化方程,预测算法,客户画像,A/B test,个性化推荐,效果测量,结果可视化和工程化等等。对优化的执行者的综合素质要求很高。不仅要能整体设计和技术实现,而且要有强大的改革精神和沟通能力,能教育和说服商业合作伙伴进行配合,接受优化,哪怕推倒他们长期固有的方案,并且需要领导力和执行力,因为很多事情,有时包括营销策划,都需要优化师来设计和推进。

一旦优化成功,效果会是巨大的。数十倍甚至几十倍的增长,都是可以期待的。就像我们之前做到的那样。

编辑:jiangjing
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