Siete formas de que LinkedIn valga 26.000 millones de dólares

26.000 millones de dólares es una cifra vertiginosa, pero LinkedIn tiene un alto valor potencial. Así podría aprovecharlo Microsoft.
Siete formas de que LinkedIn valga 26.000 millones de dólares
Siete formas de que LinkedIn valga 26.000 millones de dólares

26.000 millones de dólares es una cifra vertiginosa, pero LinkedIn tiene un alto valor potencial. Así podría aprovecharlo Microsoft.

Microsoft acaba de comprar LinkedIn por 26.000 millones de dólares (unos 23.200 millones de euros), 196 dólares (unos 175 euros) por acción; una prima del 50% respecto a las cotizaciones de cierre de mercado del viernes anterior al anuncio, 131 dólares (unos 117 euros). No obstante, Microsoft tiene un largo historial de ofrecer precios de adquisición por encima de la valoración de lo adquirido, incluidas Skype, el negocio de teléfonos móviles de Nokia, aQuantitive y su intento de comprar Yahoo. Entonces, ¿cómo puede evitar los errores del pasado? 26.000 millones de dólares es una cifra vertiginosa, pero LinkedIn tiene un alto valor potencial. Aunque para aprovecharlo, Microsoft debería considerar alguna de las medidas descritas a continuación.

  • Dirigir los anuncios con mayor nivel de detalle. LinkedIn genera beneficios, en parte, gracias a los anuncios dirigidos, la mayoría, de empresas que buscan reclutar talento. Yo acabo de recibir uno, por ejemplo, de la Oficina de Control de la Contabilidad de Empresas Privadas de Estados Unidos. El anuncio se agenció mi foto y decía “Imagínese en la PCAOB”, sugiriendo que me podría gustar trabajar como auditor o inspector. Esto tiene para mí casi la misma relevancia que las “ChanclasYoga Sling 2” que me ofreció Amazon esta mañana. Le he proporcionado a LinkedIn el nombre de empresa y cargo profesional de cada puesto ocupado y aún así no parece darse cuenta de que no soy contable. Los empleadores en potencia pagarían mucho más por unos anuncios que estén realmente bien segmentados.
  • Comercializar consejos profesionales basados en la base de datos de empleo más grande del mundo. LinkedIn tiene un increíble activo en los historiales de empleo de sus 433 millones de usuarios. Ha empezado a comercializar el acceso a su base de datos, principalmente a los responsables de selección de las empresas y las agencias de cazatalentos, pero inyectarse una dosis mayor de inteligencia real permitiría a LinkedIn proporcionar unos valiosos consejos a sus usuarios. Podría decir, por ejemplo: “Si tuvieses conocimientos de programación Python, tendrías un 47% más de posibilidades de conseguir trabajo como científico de datos”. Por supuesto, LinkedIn podría cobrar por eso. Actualmente, proporciona servicios gratuitos como “Gente que podrías conocer” o “Empleos que podrían interesarte”, pero la calidad de tales recomendaciones es baja.
  • Validación de credenciales. LinkedIn aloja credenciales académicas y profesionales, pero los datos son proporcionados en su totalidad por los usuarios. Yo podría alegar tener un doctorado en física nuclear del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EE.UU.) si quisiera, o afirmar haber sido astronauta de la NASA en una etapa anterior de mi carrera (por si no resultara obvio, ninguna de esas dos cosas es verdad). Para que sus datos resulten realmente valiosos, LinkedIn necesita encontrar la manera de validarlo, al menos para los miembros que estén dispuestos a pagar por ello. Muchos datos públicos disponibles podrían utilizarse para hacerlo. En algunos casos, incluso podría merecer la pena colaborar con empresas y/o universidades para validar los datos de los usuarios.
  • Ayudar a las organizaciones a dar con la persona más indicada. He oído decir a varios responsables de selección y empresas que LinkedIn sólo resulta ligeramente útil para el reclutamiento. Está genial para encontrar personas de cuya existencia se sepa por otra fuente y comunicarse con ellas, pero el proceso de búsqueda es caótico. Esto se debe en parte a la falta de verificación de credenciales. Pero también es el resultado de la falta de claridad sobre qué significa ser “físico nuclear”, “científico de datos” o “ninja de ventas”. Sería bueno que LinkedIn estableciera algún tipo de estándar para la terminología de títulos y puestos profesionales.
  • Fundar un “LinkedInstituto”. Además de ser un nombre realmente atractivo, un instituto interno de investigación que explotara los datos de LinkedIn podría ayudar a la empresa a usar sus datos de forma más creativa y productiva. Esto significaría asociarse con académicos y expertos externos, proporcionarles acceso a los datos y difundir y capitalizar sus hallazgos. Como escribimos hace un año, Russ Walker de la Universidad Northwestern (EEUU) y yo, mucha información extraída de los datos de LinkedIn podría convertirse en productos de datos y venderse a los usuarios y a responsables de selección. LinkedIn también podría venderlos a las universidades, como “Asignaturas que dieron paso a geniales trabajos en la gerontología” o “Descubra su posición en comparación con los demás proveedores de talento de la industria de seguros de responsabilidad civil”.
  • Crear más productos de datos. Muchos de estos servicios nuevos que he descrito aquí podrían calificarse de “productos de datos”: nuevos productos y servicios derivados del análisis de datos y que pueden comercializarse. LinkedIn fue un pionero de estos productos, con “Gente que podrías conocer”, “Empleos que podrían interesarte” y “Grupos que podrían gustarte”, pero la empresa podría ir mucho más allá y desarrollar, por ejemplo, otros servicios como “Personas de tu profesión de las que podrías aprender”, “Cómo lograr que tu currículum tenga más éxito”, “La credencial que más falta te hace”, y así, sucesivamente. La empresa también podría ir más allá del enfoque de “casamentera” que ha aplicado tradicionalmente a sus productos de datos y crear algunas puntuaciones; tu “Empleabilidad prevista”, “Remuneración esperada” o “Liderazgo”, por ejemplo.
  • Aumentar el valor añadido de las suscripciones premium. LinkedIn es un proveedor de servicios freemium, que presta algunos servicios gratuitos y ofrece varias modalidades de suscripciones de pago. Sus servicios de pago probablemente merezcan la pena para los responsables de selección, y tal vez, incluso para los profesionales que buscan trabajo activamente, pero no añaden demasiado valor para las personas que están contentas en sus trabajos actuales. Poner el tipo de nuevos productos de datos a disposición sólo de los suscriptores premium de LinkedIn, y hacer lo mismo para algunas prestaciones gratuitas existentes, desde luego aumentaría los ingresos.

Para tomar estas medidas, LinkedIn y Microsoft tendrían que reforzar sus capacidades analíticas, de ciencia de datos y de tecnologías cognitivas. La plantilla de LinkedIn antes incluía unos científicos de datos geniales (DJ Patil, Jonathan Goldman y Monica Rogati, por nombrar tres ejemplos), pero muchos, incluidos estos tres, han llevado sus carreras a otras organizaciones. El rejuvenecimiento de LinkedIn bajo la dirección de Microsoft requerirá que adopten algunas de las estrategias mencionadas arriba para volver a atraerlos.

Gran parte del dinero que Microsoft ha invertido en sus adquisiciones se ha contado como pérdidas tras varios años. La empresa contabilizó así 6.200 millones de dólares (unos 5.500 millones de euros) de aQuantitive y 7.600 millones de dólares (unos 6.754 millones de euros) de Nokia. Añadir valor, e invertir más dinero, en hacer que LinkedIn realmente funcione de manera óptima probablemente representará la única manera de no pagar de más en esta ocasión.


por
trad. Teresa Woods

Thomas H. Davenport

Es profesor de la Universidad de Boston (EE.UU.), un investigador becado del Centro para Negocios Digitales del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EE.UU.) y un consejero ejecutivo de Deloitte Analytics. Es autor de más de una docena de libros sobre ‘management’, su último libro es ‘Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines’.

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