LinkedIn Segmentation & Targeting Platform: A Big Data Application
Big data linkedin 10010807 10010838 10010845
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• 成立時間 2002 年 12 月
• 經營範圍 職業社交網絡
• 總部地點 美國加利福尼亞州山景城
• 創始人 Reid Hoffman
• 介面與概念 與 Twitter 的和 Facebook 的相似
INTRO
• 你可以了解朋友的工作動態
• 你可以推薦或者被推薦工作機會
• 你可以對感興趣的公司進行背景調查
• 你可以對感興趣的員工進行背景調查
• 可以蒐索工作機會
• 向你的朋友征詢工作意見
• 可以發起民意調查
• 可以蒐索具備特定技能、背景和經歷的員工
• 可以蒐索具備特定技能、背景和經歷的就業狀況
INTRO
• 尋求人力資源的獵頭和企業
• 在特定人群做市場推廣的機構
• 主動求職者
• 維護人脈關係者
USER
• 發布個人的工作經歷
• 建立個人之間的社會關係
• 建立企業和個人之間的僱傭關係
• 在特定的關係網絡中傳遞消息 Message / Connect / Inmail / Introduction
• 上傳資訊作分享
HOWTO
USE
1) LinkedIn Members 付費會員一般會員(free)是完全看不到付費會員的資訊。
2) 1st-degree connections 第一階連結關系彼此之間都同意建立連結，便構成第一階連結關系。可以直接用Message 即時聯絡。
3) 2nd-degree connections 第二階連結關系只要屬於第一階朋友的朋友群，便構成第二階連結關系。有"Connect"、"Inmail"、"Introduction"作邀請連結。 *免費會員不能使用"Inmail"。同時，使用轉介(Introduction)也只有5次的限額。
4) 3rd-degree connections 第三階連結關系第三階是指我們第二階人士的朋友群，針對第三階的朋友，有兩種邀請方式，如下：a. 顯示"全名"，我們可以用"Connect"作邀請。b. 顯示"姓氏的第一個字母"，我們只能用"Inmail"作邀請，須付費升級。
5) Fellow members of your LinkedIn Groups 社團成員關系這層關系建立在Group加入後，可以與社員直接聯絡，但無法直接加入"Connect"。若想變成第一階連結的朋友，需要循正常社交管道取得。
CONNECTIONS
LinkedIn的右側欄位，如下：
① 你可能認識誰 PEOPLE YOU MAY KNOW② 你最近拜訪誰 YOU RECENTLY VISITED③ 你被誰拜訪過 WHO'S VIEWED YOUR PROFILE④ 發文被誰看過 WHO'S VIEWED YOUR UPDATES⑤ 你的人脈連結 YOUR LINKEDIN NETWORK⑥ 感興趣的工作 JOBS YOU MAY BE INTERESTED IN⑦ 感興趣的社團 GROUPS YOU MAY LIKE⑧ 想知道的公司 COMPANIES YOU MAY WANT TO FOLLOW⑨ 感興趣的廣告 ADS YOU MAY BE INTERESTED IN
BIG DATA
當我們希望能與某人產生連結，該如何接近距離呢？最自然的方法，不外乎從 "PEOPLE YOU MAY KNOW"開始，一圈圈擴散出去。
PEOPLE
YOU MAY
KNOW 選擇以上其中某位人士後出現 "How You're
Connected"，從中直接看到彼此間的朋友。我們可以選擇其中一位朋友作為 "轉介者 "。向幫忙轉介的朋友表明我們的來意 (Subject)與原由 (Tell Your Friend why you want to get introduced)。
WHO'S VIEWED YOUR
PROFILE
通常這些訪客與我們行業、興趣、議題、背景 (校友 )會有高度相關，往往能成為業務往來的潛在目標或潛在中間人。從 "WHO'S VIEWED YOUR PROFILE &WHO'S VIEWED YOUR UPDATES"，可以找到哪些人士對我們訊息可能是感興起的。
GROUPS YOU MAY
LIKE 從 "GROUPS YOU MAY LIKE & COMPANIES YOU MAY WANT TO FOLLOW"，國外業務可以一步步進入與自己相關的產業，或找到興趣與專業上的社團 (Group)。
JOBS YOU
MAY BE
INTERESTED
IN 初期來說， LinkedIn會依照註冊時的資料，做資訊連結比對。開始經營 LinkedIn後，將從你互動的公司、人士、社團、專業等，比對更多可能與你 "相關或有興趣 "的資料來。
• http://iglobal-tw.blogspot.tw/2013/11/LinkedIn-introduction.html
• http://baike.baidu.com/view/1291207.htm#3_1
• http://mmdays.com/2012/12/22/big-data-%E5%A4%A7%E8%B3%87%E6%96%99-%E5%A4%A7%E5%95%86%E6%A9%9F/
REFERENCES
