比如說。四年半前加入LinkedIn，第壹份工作是支持內部銷售人員。我當時很幸運的加入了。公司只有500人，我卻單幹，要支撐200個銷售。這些是他們每天問我的問題:
“妳好，西蒙，我應該給哪家公司打電話？這家公司的決策者是誰？我應該如何聯系這位決策者？我們這麽多人，誰來聯系？到了那裏我們要講什麽樣的故事？”
這裏的背景是:當時LinkedIn大概有300萬的公司信息，這些信息是從每個用戶的簡歷中提取出來的，但是作為銷售人員，他不可能給這300萬公司的每壹家公司打電話。他最應該給哪家公司打電話？
也就是說:第壹，我該給哪家公司打電話？這家公司，對LinkedIn來說值多少錢？因為我們是模特；顧客每年支付壹筆錢；第二個問題，這個公司的決策者是誰？比如谷歌的2萬名員工要打2萬個電話，或者應該打給誰？
第三個問題，怎麽聯系這個人？妳想，因為LinkedIn是專業的社交網絡，還是很註重人與人之間的關系的。我們知道正確的關系和橋梁可以提高生產力。第四步，我們在LinkedIn上有200名銷售人員。誰最應該接觸這家公司？第五個問題，我們去了，要講什麽故事？
現在我用Linkedin的數據來壹壹回答這五個問題。妳可能知道，LinkedIn最大的業務是“獵頭”，占今天總收入的60%左右。首先，能不能用LinkedIn的數據來解決哪個公司會花多少錢的問題？
首先，我們分析每家公司以及它有多少員工；第二，我們來分析壹下這家公司招了多少人；第三，我們來分析壹下這個公司流失了多少人；第四，我們來分析壹下，這家公司在哪裏招人？他的工作性質、工作類型、職稱、職務、職能是什麽？他的職位，他的級別，壹步壹步，這些都是我們模型中的函數。
下壹步，我們來分析壹下有多少HR員工，有多少獵頭在負責，他們的獵頭流失率，他們每天在Linkedin上的活有多少。然後當所有這些信息匯總後，我們做了壹個看似簡單實則復雜的模型，這個模型最後的結果就是壹個數字:美元。
那就是:這家公司每年會在LinkedIn上花多少錢？就這麽壹個數字，就說了這麽多廢話，最後還是給了銷售人員。
比如當時谷歌預測要花10萬在“獵頭”上，這是谷歌去年的數字。但是我記得我剛來的時候，Google壹年才花了三百萬。然後銷售員說，西蒙，這不可能。然後我說，妳的數據分析結果應該是這個數字，谷歌只會多花，不會少花。
接下來，第二個問題:誰是決策者？當時我們通過分析谷歌內部社交網絡找到了決策者。在這裏，很多人認為他應該是VP或者HR才能買這個產品，但是我們發現這個想法更靠譜，但不是最靠譜的。
我們終於發現，真正想買LinkedIn服務的人，其實是壹線產品經理，是用LinkedIn獵奇的人，是真正想買LinkedIn服務的人。但是他們上面的老板是簽約的，所以我們是Target這樣的中層管理人員，他也很用Linkedin這樣的人。這個轉化率瞬間翻了三倍，就在當時發現這個之後。
下壹個問題:怎麽聯系？我們通過分析我們內部銷售人員和這個相對決策者的關系，找出誰在LinkedIn上的社會影響力最高，或者和他的社會關系最密切。那我們就派這個銷售人員去聯系他吧。
第四步，分析所有內部銷售人員與公司的關系，找到最強的銷售人員，或者找到可以支持他的人，幫助他在團隊中建立關系。妳想想，比如認識妳不是我的關系，而是我的團隊。幫我介紹壹下這個“墻”關系認識妳。這樣，這種社交關系就會再次升級，進壹步提高轉化率。
也就是說，我們將所有這些步驟從大約四到八個小時縮短到今天的30秒到壹分鐘。
在過去，查找和準備這些信息需要兩個月的時間。但三年前，它成了LinkedIn上的壹個“按鈕”。銷售人員只要點擊這個“按鈕”，它就可以自動回答這些問題，然後當這些問題被回答後，整個故事就出來了。有什麽故事？故事是最重要的壹點。故事是:為什麽說Google或者GE要收購Linkedin的服務？為什麽？
故事很簡單，又回到我剛才數據裏的問題，因為我們知道它的人員流動，我們知道它的公司成長，我們知道我們知道我們知道，我們知道的信息比他們自己的HR知道的多得多，我們也知道它在勞動力市場上的優勢和劣勢。
這樣，它就是壹個完全相對真實的數據驅動的“故事”，比如說不是編造的故事，而是基於事實的故事。
當時我記得有個銷售人員跟我說，他壹個季度能關壹個客戶，比如他加入這個後，壹周能關三個客戶。這大概是2011的中期，當時對我們來說是非常大的勝利。
那麽今天這個“按鈕”消失了，我們都是通過手機把這個信息推送給我們內部的銷售人員。因為大家都在外面跑，沒有人再有時間去按這個按鈕。現在，讓我們在正確的時間和正確的地點將這些正確的信息推送給正確的人。
那為什麽可以用信息來推送呢？假設壹個公司的HR高級總監離職，馬上我們會在內部帶動兩個信息:第壹個是通知客戶經理，比如在內部，妳看，妳的高層關系可能走了，我們的競爭對手可能進來了；第二條信息:這個人離職了，加入了壹家新公司。我們立即將此消息發送給負責管理該客戶的銷售經理。比如壹個非常大的候選人調到妳這邊了。妳需要在他安定下來之後再去爭取嗎？
這些都是數據驅動銷售的案例。如今，LinkedIn內部有超過3500人在使用這個系統。現在公司有6000人，銷售人員3000人左右。換句話說，銷售人員之外還有人在用，沒用就沒人用了，所以這個東西就是壹個有價值的系統。
而且，我們還可以從內部大數據分析叠代出新的產品線。妳知道LinkedIn的三大商業模式:人才解決方案、營銷解決方案和付費訂閱，這是我們傳統的三大收入支柱。但其實第四種商業模式叫“銷售解決方案”，是今年7月底推出的。