如何有效利用 linkedin如何导出简历

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& 正文如何利用LinkedIn群组即时生成B2B销售信息核心提示:如果你能充分利用现有的社交媒体网络来产生你的理想客户的目标列表,而不必花费大量的时间,金钱和精力?那岂不是很棒?剧透:这& & &
& & & &如果你能充分利用现有的社交媒体网络来产生你的理想客户的目标列表,而不必花费大量的时间金钱和精力?那岂不是很棒?
&剧透:这个是可以有的!
在这个视频和博客文章中,我将告诉你如何利用&LinkedIn组&功能来创建你的理想客户或销售前景的即时列表。
& & & 走LinkedIn这条路线的优点在于它消除了处在你和你的理想客户之间的看门人,中间商等其他人从而你可以(在几秒钟的事!&)很快的创建你想要的确切的生意人的名单。你甚至可以按职称,城市/地区或公司名称您的新局面列表组织和安排职务。&
LinkedIn群组即时生成B2B销售信息
最棒的是,它不花费你任何时间和精力!
大蓝=沉睡的巨人
我喜欢LinkedIn社交媒体的&沉睡的巨人&。事实上我认为我们中的很多人还没掌握LinkedIn,不知道它是多么强大的B2B销售和营销渠道。惊人的统计:营销领袖HubSpot2012年的一个研究表明LinkedIn相对于Facebook或Twitter有效比是277&%在潜在客户上。(再次阅读统计。)Investis&2013年的研究指出,64%通过社会媒体渠道到达企业网站的流量的提供者LinkedIn。
还有个原因是它效率高:当涉及到定位和与你的理想客户时LinkedIn可以轻易的给你一个宝贵的信息和机会。关键是了解如何利用该平台以便于您可以在最短的时间内产生最优质的线索。
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LinkedIn使用方法全攻略
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3秒自动关闭窗口如何使用LinkedIn成为顶尖销售
今天,我们来说一说,在亚瑟的《顶尖十大销售技巧》(Top Ten
Selling Skills),我们讲到过在技巧1(聚焦少数重点潜在客户)、技巧3(在接触前进行客户调查
)、技巧4(有效问问题并且倾听)和技巧6(提供正确的市场信息)方面都可以用到LinkedIn。
通过以下高效实用的步骤学习,让我们都成为LinkedIn达人。因为以下这些步骤是互补的,所以我们强烈建议按顺序行动。
同时,你也可以阅读《LinkedIn 销售秘诀揭露》(LinkedIn Sales Secrets
Revealed.),这本电子书详细的列出了顶尖销售们正在做的事情,会打开你的眼界,让你从中找到更多使用LinkedIn来开发业务的战略和渠道。
1. 提升你的商务形象展示(Enhance Your Professional Presence)
如今的商业社会,潜在客户都会先在网上浏览你的公司和个人信息,那么你必须为自己制定一个以客户为中心的个人介绍,关注你能提供给客户的商业价值。避免简历式的个人介绍,如果你的潜在客户看见的是一个在过去七年为完成业绩而不折手段的销售人员,他会立即消失。相反,突出过去你是如何帮助类似客户并让他们有所收获,达成目标的相关信息。
在你的个人介绍里也要使用多媒体工具,你可以上传一些能吸引潜在客户的刊物、视频、音频、PDF文件和演讲资料等。一旦你建立起一套完整的专业形象展示,一定要定时更新。
2. 调查你的潜在客户(Research Your Prospects )
如果你还没有把通过LinkedIn来搜索客户信息列入你的日常工作,那么你应该毫不犹豫的从现在就开始。当你开始浏览他们的个人介绍,重点集中在:他们在商业方面面临的挑战、你们的共同点或者交集、共同的联系人、他们的同事以及他们是否有加入某些群组等。
此外,你还要留心介绍里是否有他们个人博客或者微博等的链接。查看还有哪些人浏览过他们的档案介绍。翻查他们的更新状态,清楚他们新加的联系人有哪些。这些步骤都要在你给客户打电话、发邮件或者约见面之前完成。
3.& 与同事/客户建立联系(Connect with
Colleagues/Customers)
确保你和所有有主要业务往来的关系人保持着第一级关系(1st level
connection)。或许你会吃惊地发现你的关系网里有人认识你正想约见的客户。主动与你的新老客户进行连结,这个步骤会让你了解到他们领域的最新消息,那些对你的业务有益或有弊的信息。与此同时,也可以让他们了解到你的最新动向。此外,你可以看到他们与谁在建立联系,这给了你将来获得客户引荐的资源。
4. 使用好推荐信和认可(Leverage Recommendations&
Endorsements)
获得推荐是提升职业形象最好的办法。如果你的潜在客户在你的个人介绍里看到你过去的客户讲述你是怎样在业务上帮助他们,以及你是多好的一个合作伙伴时,他们一定会对你印象深刻。他们会注意到有多少人提及到你是相关领域的专家。在这方面,你也要不吝啬对别人的推荐。让你敬佩的人知道你有多么重视他们和肯定他们的专业知识。
5. 创建潜在客户信息列表(Build Prospect Lists )
被调查者中只有少于26%的人经常使用LinkedIn先进的搜索功能来创建目标明确的联系人信息列表。这个信息列表可以是建立在以下分类基础上的,比如:行业、公司名、地域和其他关键字。付费版本甚至包含了更多细分检索的关键词,比帮助你快速找到想要的客户信息。
此外,再次浏览这些你检索出来的潜在客户,留意他们的技能、兴趣、参与的群组等信息。这些将帮助你判断未来当一个空壳似的潜在客户出现在你面前时,你需要获得的信息。
6. 保存搜索条件设置(Use “Saved Search”)
不仅仅是创建潜在客户信息列表,而且要保存。这样的话,当其他人的修改了他们的LinkedIn
介绍,而又满足了你的搜索条件,你就可以马上注意到。这是始终获得潜在客户信息更新的一个有效方式。
7. 加入群组(Join Groups )
找出你的潜在客户所在的群组,这些信息都在他的个人档案里。然后,研究这些群组的性质,有些群组内部有激烈讨论,而有些几乎没有人发言,大部分的群组居于这两类之间。
申请进入多种不同性质的群组,浏览群组成员名单,看看哪些可能是潜在客户(付费版本中有高级检索和保存功能)然后关注他们,之后你就可以了解他们所有的介绍内容更新信息。同时,你也可以直接在群里发信息,参与群组讨论。
8. 分享你的专业知识(Share Your Expertise)
保证每天在LinkedIn发布新的信息。如果你读到一篇很有意思的文章,把链接分享过来;也可以分享一些精彩的案例链接。与大家分享你公司学会的新技能以及你的客户新收获的成果等。在群组讨论里发表你的观点、见解和建议。分享好的资源。对大家在讨论的事物不解的地方可以提出来。参与到你感兴趣的话题讨论中,合理的评价大家的观点和分享。
在做这些的时候,不要期望立马有结果,好的销售人员一直都在做这些。不管怎样,这些信息丰富了你的专业形象。如果你坚持做下去,会让客户主动找上你,或者说当你找上他们时,他们会更容易接受你。
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看Linkedin如何一步步走上大数据金字塔的顶端
LinkedIn,一家总部位于美国加利福尼亚州山景城的全球最大的职业社交网站,在Facebook、Zynga和Groupon等红极一时的&明星们&股价均较发行价出现大幅下滑时, LinkedIn的股票却一枝独秀,依旧保持上涨的势头。
LinkedIn,一家混合了消费者和企业业务的商业模式而被称为社交网络内的&丑小鸭&,截止到2013年1月份,注册用户数已突破2亿,虽然这个数字只是社交巨头facebook10亿用户的五分之一,但是linkedin集中的2亿用户却集中了来自200多个国家的精英白领,从这点来看,linkedin的数据质量则是很高的。
LinkedIn成立于2002年12月并于2003年启动,当公司五年前,LinkedIn还仅仅是一个技术公司。然而,今时却不同往日。
&你可能认识的人&是linkedin推出的主要功能之一,它可以帮助用户找到自己想要保持联系的人。从后台运营角度看,该功能要求数据时刻保持更新状态,这需要数据科学家时刻跟踪linkedin不同应用间的数据。然而,五年前,当Jay Kreps开始做这件事时,情况却不容乐观。
&我最初来到linkedin时,公司并没有任何基础设施&,linkedin首席主任工程师Kreps在最近一次接受采访时说道。他最初是以数据科学家的身份来到LinkedIn的,他原以为该公司会有一些质量好的数据拿来研究,但事实证明,该公司基础设施问题更需要他的关注。
当时linkedin的基础设施问题到底有多大?以&你可能认识的人&功能为例,当时该功能只是运营在一个仅通过几个脚本和启发式算法提供信息的孤立的甲骨文数据库上,在这种情况下,数据更新需要六个星期(如果宕机需要重启,则需要更长的时间),而这种情况也是建立在数据库正常工作的前提下。但当时该数据库已经六个月不能正常工作了,Kreps讲到。
随着linkedin用户规模增大,当数据规模超过服务器负载时,公司采取的办法并不是添加更多的服务器节点,而且去掉一些占用太多计算能力的匹配启发式算法。所以,占用掉kreps大部分工作时间的并不是写算法,使得&你可能认识的人&提供的信息更准确,而是部署hadoop基础设施,并建立Voldemor分布式数据库,随后Azkaban和Kafka也随之建立。Azkaban是个简单的批处理调度器,用来构建和运行Hadoop作业或其他脱机过程,Kafkakafka则是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系,处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
Kreps的上述工作仅仅是linkedin搭建数据基础设施工作的一部分,其实,这些都是在为linkedin搭建一个跟其他互联网公司一样的数据环境,这意味着,该公司应用程序开发者和数据科学家还有很大的发挥空间,进行数据挖掘,开发更多新产品新功能。
Bhaskar Ghosh是LinkedIn数据基础设施工程的高级主管。据他介绍,他所在的团队搭建了一个包括针对特定工作负载设计的在线、离线、近线系统的数据架构。在线系统处理用户的实时交互信息;离线系统,主要是Hadoop和Teradata的一个数据仓库,处理批量数据和分析工作负载;近线系统处理类似&你可能认识的人&这类的功能、搜索和linkedin社交图谱数据,这类数据对处理和更新速度的要求不像在线系统那么高。
Espresso是linkedin一个非常重要的数据库系统。与Voldemort不同的是,Voldemort是以亚马逊Dynamo为蓝本的键值存储,用来处理高峰时期的特定数据,而Espresso是一个事务性一致的文档存储,用来替代甲骨文横跨公司整个业务的在线数据库。Espresso的设计初衷是为了提高LinkedIn收件箱的服务水平,且linkedin计划在今年晚些时候开放Espresso源码。
根据技术总监Bob Schulman介绍,Espresso的出现是&因为我们在邮箱可扩展性和灵活性方面遇到了问题。邮箱需要存储大量的数据,并且需要与用户的活跃度保持一致,邮箱里还需要一个功能搜索引擎,以便用户在短时间内可以找到他们所需要的信息。
由于历史遗留问题,开发者只能在应用层面解决可扩展性和可靠性问题,他解释到。
然而,首席软件架构师Shirshanka Das指出,&试图通过代码解决问题并不一定是个长期的策略。&这些东西往往会非常迅速消减掉团队和员工的热情&,他说,&你永远不会知道下一个瓶颈什么时候到来。&
Schulman和DAS也在一些技术项目上合作,例如,针对分布式系统的开源集群管理架构Helix和开源数据总线(Databus)。LinkedIn于2月26日开源了其低延时变化数据捕获系统Databus,该系统可以在MySQL以及Oracle数据源上捕获数据,当下LinkedIn只开源了Oracle上的连接器。Databus作为LinkedIn生态系统中的一致性保障组件,在低延时的情况下仍然具有高有效性;而其最大的特点莫过于无限制lookback能力及丰富的subscription功能。
到目前为止,LinkedIn一直在改善其近线系统和在线系统,所以下一步要做的就是要完善离线系统。该公司已经为一般的工作负载使用hadoop,包括数据抽取、模型建立、探索性分析和近线应用的预测数据计算,Ghosh想要把这项工作做的更深入一步。
他提出了一个多元化的愿景,其中大部分都以Hadoop集群和关系数据库系统之间的紧密集成为核心。其中一些目标包括更好的ETL框架、即席查询、替代存储格式和集成的元数据框架,这将为进行各种数据分析提供便利。
完善的基础设施加上高质量的数据会让数据科学家的工作更加轻松和开心。Yael Garten是linkedin的一位高级数据科学家。她说,更好的基础设施让她的工作轻松了许多。像Kreps一样,她也被LinkedIn深深吸引了,因为该公司有那么多有趣的数据可以拿来研究。只是她很幸运,没有像Kreps一样赶上linkedin早期基础设施薄弱的时候,当时的基础设施真是连1000万用户的数据都不能处理。至目前为止,她说,她还没有遇到一个解决不了的问题是基础设施无法处理大规模数据。
那么linkedin具体是如何利用自身拥有的大数据创造价值呢?小编在新浪博客@田克山的博客上看到一篇《Linkedin:精准数据体系的胜利》的文章,觉得对linkedin的大数据商业模式分析颇为透彻,现整理出以下要点,与读者分享:
1.LinkedIn的独特价值,就在于它在精准职业用户数据平台的基础上建立了一个高效、稳定、可再生的生态体系,套用一句广告语,是体系的胜利。这体系包括:
桥:近2亿高素质职业用户的精准信息--所以完备
果:利用用户信息解决了招聘和广告的不对称问题因此成功货币化--所以可再生
因:定位准确,始终坚持以&用户规模和使用深度&为目标的产品观--所以稳定
2.建立了职业用户数据平台:LinkedIn如今已经达到1.75亿用户,独立访问用户1.08亿,页面浏览量188亿,且LinkedIn从起步之初,在用户的定位上就更为明确--高端职业用户;LinkedIn的用户使用习惯和定位娱乐的其它SNS不同,这类用户在SNS网站的页面锁定非常明确,很少有&漫无目的&游览。正是这样的用户规模、完整信息、用户质量和使用习惯,推动了LinkedIn的货币化。
3.精准数据解决不对称问题,从而实现货币化。目前,LinkedIn靠招聘、广告、订阅三种方式盈利,凭借庞大的精准信息数据库,LinkedIn为客户解决了 &信息不对称&的这个最大的问题。而按照2012年第二季度的财务数据,LinkedIn收入2.16亿元,这三种方式分别贡献了2.24亿、1.11亿和0.81亿,占比分别为54%,27%,19%,同时,招聘方案获得收入的整体占比增长迅速。LinkedIn形成了一个主动、真实的高效率招聘机制,完备个人信息形成的大数据平台成为了为招聘企业开源节流的关键。
在人才获取环节,LinkedIn在整个1.74亿用户中进行过滤搜索,打破以往只能招聘到岗位申请者的局限,SNS平台使得招聘对象范围急剧扩大,同时招聘企业通过设定地点、技能、以往公司、教育背景等多个关键词,能迅速、准确地锚定最匹配的人才,从被动等待&愿者上钩&变成了主动猎取。
在沟通环节,尤其对于并非岗位申请者的匹配人才,LinkedIn的用户数据平台排上了大用场,&猎物&的兴趣、职务、小组、讨论等信息在其profile上一目了然,通过LinkedIn的网络联系到该人后,针对其个人身份进行的沟通自然水到渠成,从而避免了唐突的联系,对于高端人才这种&水到渠成&的礼貌显得尤为重要。
LinkedIn在招聘上的成功恰恰是因为他不是一个招聘网站,而是一个以用户为中心建立起来的SNS平台,信息的真实、数据的庞大、关系网络的勾连让传统时代困扰招聘者的信息不对称问题迎刃而解,招聘变成了一件更透明、更准确、更多管道、更人性化的事情,文本简历的单向历史或许要过去了。
4.精准投放的广告。LinkedIn在精准度上有着所有SNS网站的共性。企业可以根据广告的性质确定目标用户,然后根据关键词筛选广告投放的人群,如地域、职业、教育背景、公司,在选定用户的主页显示。这就意味着不同的用户看到完全不同的广告,形成了完全定制化的动态页面。
更多信息可以点击阅读。
(责任编辑:吕光) 下载
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