怎么可能做到 90%客户留存？让愤怒小鸟再飞一会儿

　　这实际上就是自动化。这是一个高纬度自动化的模型在后面猛烈计算，它算出来一个非常简单的数字值。

　　以前在 LinkedIn 产品里面，我们当时大约有 200-300 个不同 KPI。后来通过这个抽象出来以后，只有两个值，销售或者客户关系经理只看两个数值，温度和健康度。

　　温度，就是说用户继续购买 Linkedin 服务的可能性有多少。

　　健康度，就是说用户使用这个产品的频次有多少。

　　使用并不表示他要付费，付费并不等于他要使用，但是这两个东西放在一起以后，所有的人员就都被这些数据带动起来了。

　　比如说一个客户非常健康却不购买，那么客户关系经理就要追卖东西;有的客户只付费不使用，这些客户一定会流失，客户关系经理就要开始培训客户如何使用付费功能······

　　这样，每天都在带动客户越来越和这个平台有更多的互动，这套东西后来就形成了整个客户成功的服务体系。

　　到今天，LinkedIn 的员工 90%的销售每天都在用这套系统，99%的人每周都在用这套系统，每天会用多少次?平均每天每个人用 10 次左右。

　　而在以前，他一年才能做两个数据驱动决策，现在他每天基本平均接触 10 个数据决策。这样他的效率是呈几何倍数在升高。

　　结果就是，流失率从 50%降到 10%，每年90%的付费用户留存。

　　所以，为什么要做数据驱动下的精细运营，其实数据驱动的核心就是要提高效率，真正做数据驱动就是为拉十列车装上轮子。