Готово! Пошаговое руководство по парсингу LinkedIn

От поиска новых талантов до заключения выгодных сделок с инвесторами. От управления работой с клиентами (CRM) до тщательного анализа конкурентов. Возможности LinkedIn давно вышли за рамки успешного трудоустройства. Это универсальная социальная площадка, которая помогает развивать сеть личных контактов, получать ценную информацию и повышать продажи в сегменте B2B.
Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter | Data Collection Expert
11-Jan-2022

В этой статье мы обсудим:

Скрапинг LinkedIn для выявления талантов

Рекрутеры ищут людей со специфическим опытом

С помощью скрапинга социальной сети LinkedIn рекрутеры ищут информацию о:

  • Должности сотрудников;
  • Компаниях, работающих в целевых отраслях;
  • Конкретных объектах, которые их интересуют.

Например, рекрутеру нужно собрать информацию о технических директорах компаний США со штатом до 50 человек. Парсинг LinkedIn помогает сузить круг поиска и уточнить данные – найти технических директоров с опытом программирования и стажем от 15 лет. Возможность настраивать поиск данных в сочетании с конкретными задачами и точным географическим таргетингом помогает искать таланты более эффективно.

Эксперты анализируют карьерный рост и этнические группы

LinkedIn активно используют не только рекрутеры, но и разработчики приложений, маркетологи, исследовательские институты. Парсинг LinkedIn прекрасно справляется с поиском информации, помогает найти ответы на важные вопросы:

  1. Как развивать те сферы рынка труда, в которых не хватает специалистов? В частности, скрапинг данных LinkedIn позволяет понять, как увеличить присутствие женщин в сфере технологий, помочь людям с инвалидностью занять больше руководящих должностей в финансовом секторе и.т.д. Для оценки рынка труда специалисты собирают данные о женщинах-инженерах, их образовании и опыте. Таким образом, создается готовый профиль о человеке, появляется четкая картина, в каких отраслях и направлениях он может быть полезен.
  1. Как высокооплачиваемые специалисты добились успеха? В первую очередь, такая информация будет полезна образовательным учреждениям (колледжам, университетам). Они задают успешным сотрудникам ряд вопросов: где была получена степень бакалавра и магистра, в каких фирмах они проходили стажировку, какое у них хобби и.т.д.

Получение общедоступных данных LinkedIn для принятия важных инвестиционных решений

Фонды выявляют компании, созревшие для инвестиций

Хедж-фонды, венчурные компании и другие организации используют данные LinkedIn для поиска перспективных сделок в интернете. Например, венчурный фонд может искать предприятия, которые предлагают качественный продукт, но сидят на мели. Если представители фонда видят первые признаки стагнации (низкая вовлеченность в бренд, мало публикаций и лайков, негативные комментарии в социальных сетях), они предпринимают дальнейшие действия. Как только будет выявлена такая компания, инвесторы начинают детально изучать ее перспективы и возможность дополнительных вложений. Самый распространенный вариант – «исправить то, что сломано». То есть, в компанию инвестируют, исправляют ошибки, а затем продают ее с прибылью через 2-3 года.

Компании составляют карту конкурентной среды на основе географии

Общедоступные данные LinkedIn дают возможность получить точную картину целевой отрасли, чтобы выйти на новый рынок, предложить новый продукт или услугу, изменить направление работы. Например, в Китае есть автоконцерн, который производит хорошие электромобили. Он хочет выйти на рынки Европы и Ближнего Востока. Каким будет первый шаг? Автоконцерну нужно собрать данные о предприятиях, которые успешно работают в регионе. Это может быть информация о маркетинговых кампаниях, интересные статьи и публикации, данные о влиятельных лицах и пр. Результат такого парсинга LinkedIn вполне предсказуем. Автоконцерн сможет выработать эффективную тактику выхода на международный рынок.

Использование парсеров Linkedin для улучшения работы CRM-системы

Эффективная CRM-система помогает выстроить взаимоотношения с клиентами, используя парсинг LinkedIn. Большинство лидов приходится отслеживать «вслепую», используя посторонние источники. Общедоступная информация может включать в себя такие данные, как:

  • Размер
  • Местоположение
  • Сфера деятельности
  • Недавняя активность

Дополнительная информация пригодится владельцам бизнеса и торговым представителям. Они получают готовые ответы на многие вопросы:

  • Стоит ли тратить на лид свое время и усилия
  • Как обращаться с лидом, о котором идет речь
  • Кто является ЛПР (лицом, принимающим решение) в выбранной компании, чтобы сделать предложение
  • Какое решение или продукт могут быть интересны лиду
  • Какой объем финансовых операций может служить показателем роста размера сделки в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Итоги

Социальная сеть LinkedIn – это место, куда приходят не только HR-специалисты, но и маркетологи, SMM-специалисты, собственники бизнеса. Парсинг данных LinkedIn является источником ценной информации, которая пригодится любой компании, независимо от ее планов, масштабов работы и типа продукта. Она позволяет организовать эффективную работу по всем направлениям, сделать ее более точной и продуктивной.

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.

Вас также может заинтересовать

What is a data parser featured image

Что такое парсинг данных? Определение, преимущества и проблемы

В этой статье вы узнаете все, что вам нужно знать о парсинге данных. Мы подробно рассказали, что это такое, почему парсинг так важен и как лучше всего к нему подойти.
What is a web crawler featured image

Что такое веб-краулер?

Веб-краулеры (поисковые роботы) – важная часть инфраструктуры Интернета. В этой статье мы рассмотрим: Определение веб-краулера Веб-краулер — это программный робот, который сканирует Интернет и загружает найденные данные. Большинство краулеров работают под управлением поисковых систем, таких как Google, Bing, Baidu и DuckDuckGo. Поисковые системы применяют свои алгоритмы поиска к собранным данным, чтобы сформировать индекс своей […]
Python web scraping guide

Скрапинг веб-сайтов на Python — пошаговое руководство

Научитесь парсить веб-страницы с помощью Python, чтобы быстро собирать данные с нескольких сайтов с экономией времени и усилий.
ISP proxies Vs. Residential Proxies Understanding the difference once and for all

ISP прокси & Резидентные прокси: в чем разница

Эта статья создана специально для тех, кто задается вопросами: «Какая прокси-сеть лучше для увеличения одновременных запросов?», «Как сравнить затраты на сеть?», «Какими преимуществами обладает каждый тип сети?».
Web scraping with PHP

Веб-парсинг на PHP: пошаговое руководство

Узнайте, как легко создать и запрограммировать собственный простой веб-парсер на PHP с нуля.

Серверные прокси & Резидентные прокси: подробное сравнение

«Насколько быстро работают IP?»; «Насколько эффективны в обходе блокировок целевых сайтов?»; «Насколько уникальны IP-адреса?»; «Сколько доступно локаций?»; « Сколько стоят прокси?» – в статье вы найдете ответы на эти вопросы и не только

Полное руководство по парсингу с Java

Не знаете, какие загрузить дополнительные инструменты для создания идеальной Java-среды для сбора данных? Не понимаете, как извлечь/разобрать точки данных из HTML, а затем преобразовать их в формат CSV? Данное руководство поможет разобраться.

Руководство №1 по обходу запретов IP-адресов в 2023 году

Узнайте, как изменить свой MAC-адрес, использовать VPN для изменения IP-адреса, очистить кэш компьютера, а также откройте для себя инструменты и советы по использованию прокси-решений.