¡Éxito! La guía fundamental para realizar raspado de datos en LinkedIn

Desde descubrimiento de talento y análisis de trayectoria profesional hasta identificación de compañías listas para inversión, mapeo de entornos competitivos en nuevos mercados y enriquecimiento de Gestión de Relaciones con Clientes (CRM). Los puntos de datos de LinkedIn son clave para empresas que generan enfoques de negocios más dirigidos y efectivos.
The ultimate guide to scraping LinkedIn
Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter | Data Collection Expert
11-Ene-2022
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En este artículo abordaremos:

Raspado de datos en LinkedIn para detección de talento

Los reclutadores identifican personas con experiencia específica

Al realizar raspado de datos en LinkedIn para puntos de datos específicos, los profesionales de Recursos Humanos tienen la capacidad de recopilar información como:

  • Cargos de empleados
  • Empresas en industrias objetivo
  • Todo mientras se filtra entidades específicas que les interesa

Por ejemplo, las empresas pueden recopilar nombres de todos los Directores de Tecnología (CTO) de negocios en EE. UU. con menos de 50 empleados. Además, podrían hacer más precisa su búsqueda identificando CTOs con antecedentes en juegos sociales y +10 años de experiencia. Esta capacidad de personalizar los datos recopilados para las necesidades específicas, aunado al enfoque geográfico preciso, hace posible una detección de talento más eficiente.

Los expertos analizan trayectorias profesionales en general y de grupos étnicos en particular

Investigadores universitarios, legisladores del instituto del trabajo y creadores de solicitudes de búsqueda de empleo usan recopilación de datos de LinkedIn para:

  1. Entender cómo promover trayectorias profesionales en diferentes industrias para quienes no tienen suficiente representación en la actualidad. Por ejemplo, cuando tienen el propósito de responder preguntas como “¿Cómo podemos incrementar la tasa de participación de mujeres en los campos de ingeniería?” y “¿Cómo podemos hacer más posible que personas de color ocupen puestos de liderazgo en el sector financiero?”, etc. Para tener una imagen, en tiempo real, de cómo evoluciona el campo laboral en la actualidad, los profesionales pueden recopilar información de ingenieras, dónde estudiaron y dónde han trabajado, para generar un perfil de manera algorítmica y que este pueda replicarse para potenciar la fuerza laboral femenina general.
  1. Las instituciones educativas −como universidades− que desean entender mejor la manera en que los profesionistas con los mejores sueldos /desempeño en un campo lograron éxito se cuestionan y responden preguntas como “¿Dónde estudiaron la Licenciatura y Maestría estas personas? ¿En qué firmas realizaron sus prácticas profesionales? ¿En qué hobbies o actividades extracurriculares se involucraron?”.

Raspado de datos públicos en LinkedIn para tomar mejores decisiones de inversión

Instancias que manejan fondos identifican empresas listas para invertir en ellas

Capitalistas de riesgo, fondos de cobertura y otros grupos que buscan constantemente tener la primicia acerca de tratos, usan Datos de LinkedIn para identificar nuevos tratos. Por ejemplo, una firma de capitalistas de riesgo podría buscar empresas que no tienen buen desempeño a pesar de tener una buena oferta de productos. De modo que puedan tomar acción si observan estancamiento en el crecimiento de empleados o si la interacción del usuario con la marca es baja (menciones de la marca, publicaciones orgánicas, “Me Gusta”, “Compartir” y “Comentarios”), o en caso de que una empresa reciba cobertura negativa. Cuando se identifica dicha entidad en un campo en que tiene experiencia previa que traiga valor agregado, es posible que deseen verla con más detenimiento para evaluar si querrían invertir, “arreglar lo descompuesto” y vender la compañía y obtener ganancias unos cuantos años a futuro.

Las empresas mapean su entorno competitivo basándose en geografía

Las empresas que buscan una manera de ingresar a un nuevo mercado, lanzar un nuevo producto o intentar cambiar la manera en que opera una industria, usan datos públicos de LinkedIn para obtener una imagen más precisa de los mercados objetivo. Por ejemplo, las empresas chinas de automóviles eléctricos que buscan ingresar a mercados en Europa y Medio Oriente, podrían querer recopilar datos acerca de empresas que ya operan con éxito en estas ubicaciones. Podrían querer recopilar puntos de datos referentes a campañas de marketing, artículos que se comparten y con los que hay interacción, además de los influencers que tienen impacto significativo en las decisiones de los consumidores. Después, podrían tener interés en usar esta información como conocimientos valiosos y accionables acerca de las tácticas de penetración del mercado.

Enriquecimiento de CRM usando raspadores de datos en LinkedIn

Las herramientas para Gestión de Relaciones con Clientes (CRM) aprovechan los conjuntos de datos de LinkedIn para enriquecer su proceso de generación de clientes potenciales. Es necesario que una fuente tercerizada brinde seguimiento “a ciegas” a la mayor parte de los prospectos. No obstante, al recolectar información pública de empresas, tal como:

  • Tamaño
  • Ubicación
  • Industria
  • Actividad reciente

Son capaces de agregar una capa de información que pueden usar representantes de ventas y desarrolladores de negocios para hacer referencia cruzada, decidiendo finalmente:

  • Si un prospecto es un objetivo que vale la pena para invertir tiempo y esfuerzo.
  • La manera en que se debe abordar al prospecto.
  • Quien es la persona más apropiada, dentro de la jerarquía organizacional, para presentarle una oferta.
  • Qué solución, escala y capacidad de producto podría ser más interesante para la persona en cuestión.
  • Cuál es el alcance de operación que podría servir, a mediano plazo, como indicador de crecimiento del tamaño del trato.

En resumen

LinkedIn es un lugar al que acuden las empresas para hacer negocios y puede ser una excelente fuente para que las empresas enriquezcan sus algoritmos, sistemas y equipos con información pública que les permita cumplir la labor con éxito de manera enfocada y eficiente.

Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter | Data Collection Expert

Nadav Roiter is a data collection expert at Bright Data. Formerly the Marketing Manager at Subivi eCommerce CRM and Head of Digital Content at Novarize audience intelligence, he now dedicates his time to bringing businesses closer to their goals through the collection of big data.

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