今天可能大家都听到了LinkedIn被微软262亿美元收购的消息，一个接近溢价50%的offer，把世界上第一大职业社交网络、也是世界上第二大的SaaS(软件即服务)的厂商融入到微软的迅速崛起的商业云战略中。很多朋友会问，为什么过往LinkedIn会有这么高的估值，为什么微软会溢价50%收购LinkedIn。很多朋友问我，“一个社交网络值吗？”“价格是高了，还是低了？”

其实事务的核心往往很简单，并购、估值、溢价的本源就是“增长”。微软收购LinkedIn在某种程度上说，是通过并购来获得进一步增长。非常重要的一点，LinkedIn在过去6年间从一个7000万左右年营收的企业，一下子增长至30亿美元营业额的企业，五年业务增长超过40倍。这种增长速度在企业服务领域里面是惊人的。

6年多以前，我第一次在LinkedIn的公司例会上听到彼得·德鲁克的一句话，他说：如果一个事情，你不能衡量它的话，那么你就不能增长它。这句话的核心理念沉淀出了LinkedIn的企业价值观。增长带动数据分析，数据带动变现，变现进一步促进增长。而且这种文化折射出硅谷里面蔓延的精益创业的文化，即创业公司必须要做三件事——Build(建立)、Measure(衡量)、Learn(学习)。这句话在过去的6年间不断得到验证，不断通过各种各样的方式在产品，运营，销售，市场推广等各个领域得到大规模的实践。

很多人曾经怀疑LinkedIn的估值过高，实际上华尔街给予LinkedIn的估值，基于很多非常基础的指标。其中一个重要的公式就是获客成本(CAC)和用户生命周期价值(LTV)之间的关系，LinkedIn获取企业客户的成本远远低于普通的SaaS竞争对手。比如说我们曾经打造的整个销售线索数据系统，客户成功分析系统，市场营销数据分析系统，产品分析系统等等让各个部门做到完全数据分析驱动。这里的直接结果就是，LinkedIn对比普通运营良好的SaaS企业，她的CAC/LTV比值，一般只有竞争对手的一半左右。销售和市场的总cost，比竞争对手或同类型的公司低一倍以上。这就让整个的公司增长在同等资源支持下要快好几倍。

(图片来源自www.tomtunguz.com对LinkedIn的S1分析)

因为大量的客户都是企业级客户，LinkedIn的企业级客户销售效率是业内最佳公司之一。其中的数据驱动整个的变现团队(销售，市场，运营，产品)用超快的速度获取了客户，最有效率的减少了用户的流失，同时在单位时间内，在既有客户上有效率的变现和增长。这是华尔街一直给予LinkedIn较高估值的核心原因。

LinkedIn早期的变现战争

数据是LinkedIn增长战略里面一个很重要的环节，无论在产品设计、业务运营里面，数据都是一个很重要的环节。LinkedIn是2002年底成立的，2003年业务框架基本上设计完成，成立早期它就已经把用户数据和变现的框架讲得很清楚了。

整体战略就是这三个圆圈，第一个是用户的增长、使用和活跃度，第二个是产生大量的数据，然后数据变现，进行业务变现和增长，再次促进用户使用，产生数据，变现，使用，增长，数据变现。

哈弗曼(LinkedIn创始人&CEO)设计LinkedIn战略的时候，他收集大量的用户信息，想了三种变现方式。

第一种，通过用户的基本信息来变现，比如说公司发布职位。

第二种，用户数量增长到一定程度的时候，有B2B企业投广告。

第三种，当有大量人的信息以后，公司的猎头会用这个平台来找候选人。

变现的方式他也想得很清楚，但并没有在第一天就去做，他核心关注的是用户体验和使用度，是整体的增长，增长产生大量的数据，他从数据里学习，未来才做变现。

LinkedIn在只有1万用户的时候就开始用数据驱动业务。早期的时候，第一批用户获取就完全靠创始人冷启动，所有的联合创始人和最早期的10个员工，每个人需要拉500个朋友进来，这就是他获取的第一批1万个用户。

之后，招来第一个产品经理，开始做下一轮的增长，从1万到2万5千，这段时间他们去观测两个渠道，一个是电子邮件，一个是搜索：

LinkedIn刚出来创始团队都有一些光环，所以会有用户主动搜索LinkedIn或者搜索人。我们从数据里发现，从SEO的渠道里进来的用户，比电子邮件邀请进来的人数量差不多，但在产品平台上的活跃度要高3倍。这是之前没有想到过的，于是做了一个决定：如果要获取同样数量的用户，他们更愿意投入资源在使用频次更高、更愿意把时间花在这里的，所以，放弃低活跃的用户，专注活跃的用户。

我认为，这是他的产品战略执行层面里面第一个事情正确做的事情。

创业者应该从什么时候开始关注数据？

Greylock也是投资人，以前是Pinterest的产品经理。当时增长速度非常快，每年他们都是几倍的增长，他总结出来一套框架，在产品整个生命周期里面，创始人在什么时候应该对数据敏感。

在产品最早期，不需要太多数据，凭借创始人的直觉，产品经理的直觉，做决策占很大的比例。但是到后来的话，数据化运营就越来越重要了，一个人在赌场里面不可能永远的赢，一个团队不断变大的话，不可能所有的员工都有直觉决策力，到未来以后数据来驱动决策能保证效率。

数据会告诉你很多信号，这些信号让你有一个标准，可促进增长的空间，你带着假设迅速的验证。我们现在还在持续的优化，今天我们变成20%多的转化率了。

对数据的敏感度和判断力是可以通过日积月累培养的。

LinkedIn的CEO每天早晨是五点半、六点就起床，发大量的邮件，为什么搜索效率增加了，为什么昨天广告营收是这样的，产品经理就跟着起床，全公司的数据分析就跟着起床，全公司运营人就跟着起床。到后来，我们说全公司最好的分析师是谁，是CEO，他对所有的数据了若执掌。2014年，我邀请他去我们组里做一次分享，大家问他，你每天看那么多文件不烦吗？他说，对他来说不是一个报表，像一张热力图一样，他一看就有感觉了，就知道问题在哪儿。而且到后来数据已经变成了他的一种感觉，对数据的直觉和对产品的深入使用，令他很快就定位到问题所在。这也是为什么LinkedIn的NetIncome