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LinkedIn燃料如何使用主题的AI洞察洞察力

在最近的展示中为接下来的见解协会,LinkedIn市场研究专业艾莉森·斯普勒加入了专题的联合创始人Alyona Medelyan,分享LinkedIn如何使用主题来深入反馈趋势,对齐倡议的利益相关者。

如果您想观看演示文稿,请检查下面。在本文中,我们希望与您分享关键的外卖。

在LinkedIn的NPS野心和挑战的罩下获得


NPS是LinkedIn的KPI - 但是对他们的研究团队来说是一个复杂的任务来识别可能识别司机的数据。LinkedIn的许多受众服务 - 以及在整个平台的数百万次交互中收集的纯粹数据量为使用AI提供了清晰的使用情况。

Allison的工作专注于LinkedIn平台内的销售导航员产品。本产品可帮助B2B角色(主要销售专业人员)识别领导,从而向合适的人员联系,并以数字方式建立关系。此工具中的“搜索”功能是体验的核心 - 以及其NPS后面的一个关键驾驶员。但是,促进促销员或批评者如何察觉时,对该搜索功能感染的及时和可信的见解。

LinkedIn Sales Navigator -来源

启用数据驱动的决策

LinkedIn的市场研究团队面临刚性和有限的方法,可以在引入专题之前询问他们的数据。他们评估的大多数解决方案都基于“固定分析”,这需要大量的手动工作和/或极高的专业知识,以实际提取数据的有价值的见解。

他们使用IBM的SPSS与统计学家合作 - 但花费太多才能获得他们需要的清晰洞察力。另一种选择是'词云' - 但他们缺乏深度和准确性使它们不适合通过LinkedIn高管。

数据可访问性和透明度是关键

“一个理想的解决方案需要透明,易于理解经营环境和反馈的人来透明,以及如何通过它行动”

使团队能够在数据后面绘制推理的解决方案,并在决策所需的步伐中访问洞察。它还需要就像LinkedIn平台和客户一样进化。

前进的方式

专题提供透明灵活的解决方案。它使LinkedIn的市场研究团队能够提取和理解客户行为的详细数据。随着他们对业务背景的理解,他们可以确定数据背后的推理 - 并使用它进行战略决策。

合作以实现正确的结果

主题使用AI自动发现客户反馈的可操作主题。在LinkedIn的案例中,它是对开放式问题的分析,以帮助理解LinkedIn的NPS后面的原因。

使人类投入成为一个关键的成功因素。LinkedIn的市场研究团队可以决定主题重要的主题,这需要更加粒度,以及它们应该如何组织。随着时间的推移,模​​型正在学习拾取数据的细微差别。最终,这使得能够向合适的人交付更可靠,可访问和及时的NPS见解。

查看上面的图像,左侧的内容显示了不同的说明性主题的体积。因此,当询问某个产品或客户段的驾驶NPS时,LinkedIn可以获得这些主题的快照。

“使用框架提供了一致性 - 同时,也加强了我们在封闭式数据中看到的主题。因此,如果您正在使用对客户反馈和逐字响应良好的团队,您将能够合成那种真正轻松,并将其与定量数据所看到的功能合成。

同样,对团队有所帮助的是它们也能够将不同的过滤器应用于此数据。当需要时,LinkedIn研究人员可以将此信息以高级高管介绍 - 或者对需要更多技术信息的人员进行更多深度。

将数据转化为业务改进和见解

LinkedIn的研究团队有3个关键方式,他们与主题合作:

1。提高生产力和效率

在主题之前,LinkedIn是一个不断努力的斗争,使他们的开放式数据感,以及耗时。现在,他们可以有效地创建受众依赖的见解,这些见解在业务中增加了价值 - 然后为客户提供正确的改进。

2。共享使用和一致的方法

LinkedIn拥有各种快速增长和多维团队,这些队伍并不总是对研究和客户改进举措应用相同的方法。在过去,研究团队将分享大型Excel床单,不同的业务部门需要自己的数据感。现在,在团队中应用一致的分析和报告,即使他们的用户群是不同的 - 那么他们可以共同努力,了解如何最大化数据的值。

3.对齐利益相关者和数据

主题可以在定性和定量数据集之间绘制对齐,同时在LinkedIn的团队中提供见解。例如,产品团队可以深入挖掘数据,以了解他们如何优先考虑他们的积压。他们现在有足够可靠的数据来指导他们对最广泛客户群最为影响的工作的努力。

同样,当在执行级别分享洞察时,不同的团队正在使用一致的方法从相同的门户中拉动结果 - 以及一致的视觉效果使得更容易的通信。

通过主题,LinkedIn团队正在向客户提供更大的声音 - 并利用他们的数据来推动整个业务的可操作见解。

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