So maximieren Sie das Geschäftswachstum durch LinkedIn Scraping

Denken Sie daran, in Staffel 6 von Das Büroals Sabre 50.000 US-Dollar für neue Leads für sein Vertriebsteam ausgab?

Die Folge war eine komische Anspielung auf eine Kernwahrheit im Geschäftsleben: Die richtigen Leute zu erreichen ist schwer – und kostet oft ein Vermögen.

Im Jahr 2021 gaben die Vereinigten Staaten allein 4,6 Milliarden US-Dollar für digitale Werbung zur Lead-Generierung aus.

Eine erfolgreiche Strategie zur Lead-Generierung kann daher über Erfolg oder Misserfolg Ihres Unternehmens entscheiden.

Was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass es eine intelligentere und geldbeutelschonendere Möglichkeit gibt, Leads aufzuspüren?

Egal, ob Sie Vermarkter, Personalvermittler, Forscher oder Solopreneur sind, LinkedIn ist die führende Plattform für die Generierung von B2B-Leads. Auf der Plattform sind 67 Millionen Unternehmen gelistet und 4 von 5 der 900 Millionen Mitglieder bestimmen Entscheidungen.

Aber bei so vielen Informationen kann man sich leicht verloren fühlen. Es ist fast so, als würde man nach Silvester versuchen, ein bestimmtes Stück Konfetti auf dem Times Square zu finden.

Die Lösung? LinkedIn-Scraping. Eine kostengünstige Strategie, die vereinfacht die Lead-Generierung, optimiert die Talentakquise und schöpft Arbeitsmarktinformationen aus.

Was ist LinkedIn Scraping?

Beim LinkedIn-Scraping werden mithilfe spezieller Web-Scraping-Tools wie Grepsr wertvolle Informationen aus zahlreichen LinkedIn-Profilen extrahiert.

Angenommen, Sie sind Vertriebsleiter bei einem SaaS-Unternehmen und möchten Ihren Kundenstamm durch die Identifizierung neuer Leads erweitern.

Stellen Sie sich nun vor, Sie filtern alle Profile manuell und geben die Firmennamen, Standorte, Branchen und Berufsbezeichnungen mühsam nacheinander in eine Tabelle ein. Allein mit dieser Methode kann es Wochen dauern, relevante Informationen zu konsolidieren. (Puh, wir sind es leid, nur daran zu denken.)

Wenn Sie einen codelosen, automatisierten und zuverlässigen LinkedIn-Scraper wie Grepsr einsetzen, erhalten Sie hochwertige, sofort umsetzbare Daten ohne den Aufwand einer anspruchsvollen Programmierung oder manueller Arbeit.

Dann, Mit den gekratzten LinkedIn-Informationen können Sie das tun:

• Identifizieren Sie wichtige Entscheidungsträger in den Zielunternehmen und wenden Sie sich direkt an diese.
• Personalisieren Sie Ihre Verkaufsgespräche basierend auf der Größe des Unternehmens, dem Standort und anderen relevanten Variablen.
• Überwachen Sie ÄnderungenB. Berufsbezeichnungen oder Unternehmenswachstum, um neue Lead-Chancen zu identifizieren.
• Priorisieren Sie, wen Sie zuerst erreichen möchtenabhängig von der Rolle oder dem Standort der Entscheidungsträger der Zielunternehmen.

An diesem Punkt fragen Sie sich wahrscheinlich …

Ist es legal, LinkedIn-Daten zu extrahieren?

Die Kurzfassung: Ja, das Scrapen von LinkedIn-Daten ist legal. Aber denken Sie daran: Wenn Sie personenbezogene Daten der Öffentlichkeit zugänglich machen oder ausdrücklich gegen die Nutzungsbedingungen von LinkedIn verstoßen, geraten Sie schnell in Konflikt mit dem Scraping-Gesetz.

Im Jahr 2019 nutzte hiQ Labs, ein Datenanalyseunternehmen, automatisierte Bots, um öffentlich verfügbare Informationen aus LinkedIn-Profilen zu extrahieren. Als Vergeltung verklagte LinkedIn das Unternehmen wegen Verstoßes gegen den Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) und die Nutzungsbedingungen. Der Neunte Bezirk entschied jedoch zugunsten von hiQ Labs und stellte fest, dass sie tatsächlich: nicht im Verstoß der Bedingungen von LinkedIn seit dem Die gekratzten Daten wurden aus öffentlich zugänglichen Informationen extrahiert.

Bei Grepsr setzen wir uns für ethisches, verantwortungsvolles und respektvolles Web Scraping ein. Wir glauben, dass Unternehmen mit Web Scraping rechtmäßig skalieren können.

Hier sind einige Verhaltensregeln beim Scrapen von LinkedIn-Daten:

Die erste Regel beim Web Scraping lautet: schaden Sie der Website nicht. Die zweite Regel beim Web Scraping: Der Website keinen Schaden zufügen. Die dritte Regel beim Web-Scraping lautet … nun, Sie verstehen, worauf es ankommt.

Das bedeutet, dass Umfang und Häufigkeit der von Ihnen gestellten Abfragen die Server der Website nicht überlasten oder deren Routinebetrieb beeinträchtigen dürfen.

DOS:

• Finden Sie die richtigen Web-Scraping-Tools: Die Ethik Ihrer Web-Scraping-Bemühungen ist nur so solide wie die Software, die Sie verwenden.

Grespr ist im wahrsten Sinne des Wortes ein zuverlässiger Datenpartner. Wir stellen genaue und robuste Datensätze aus sozialen Medien, Foren und Websites mit klaren Erkenntnissen bereit.

• Lesen Sie die Nutzungsbedingungen auf der Website: Wenn Sie sich über bestimmte rechtliche Aspekte nicht sicher sind, wenden Sie sich am besten immer an die entsprechende(n) Person(en), um eine Genehmigung einzuholen.

• Überprüfen Sie auf der Website, ob sie eine API unterstützt: APIs sind speziell dafür konzipiert, dass Entwickler strukturiert und kontrolliert mit der Website interagieren können.

• Respektieren Sie die Datei „robots.txt“.: Beachten Sie beim Web Scraping immer die Datei „robots.txt“ der Website – dabei handelt es sich um eine Textdatei, die sich im Stammverzeichnis befindet und angibt, welche Teile der Websites nicht mit Suchmaschinen oder Web Scrapern gecrawlt werden sollen.

Don'ts:

• Machen Sie KEINE persönlich identifizierbaren Informationen öffentlich: Die Informationen, die Sie für Ihre geschäftlichen Zwecke sammeln, sollten genau das bleiben – für Ihr Unternehmen.

• Erschöpfen Sie die Website NICHT: Häufige und umfangreiche Zugriffe können Ihrem Ruf auf der Website schaden und deren täglichen Betrieb beeinträchtigen.

Nachdem wir uns nun mit den Grundlagen befasst haben, kommen wir zur Sache. (Buchstäblich.)

LinkedIn Scraping für die B2B-Lead-Generierung

Wie könnte LinkedIn Scraping Ihre B2B-Lead-Generierungsstrategie optimieren?

In einer Studie aus dem Jahr 2020 an der Universitat De Barcelona wollten Forscher die realen Vorteile von LinkedIn-Scraping bei der Stärkung der Bemühungen zur Lead-Generierung für die EMEA-3D-Vertriebsabteilung von HP untersuchen.

Die Herausforderung

In vielen Organisationen basiert die Entscheidungsfindung immer noch auf Intuition und Erfahrung, was durch menschliche Voreingenommenheit, einen Mangel an erfahrenen Mitarbeitern und die Zurückhaltung bei der Einführung hochentwickelter Computersysteme behindert werden kann. Obwohl Unternehmen Zugriff auf Unmengen an Daten haben, fällt es den meisten schwer, diese effektiv zu nutzen.

Methodik

Um diese Herausforderung zu meistern, entwickelte die Studie eine zweistufige Data-Science-Pipeline:

1. Web-Scraping: Um Informationen zu sammeln, die zuvor nicht in der Datenbank des Unternehmens verfügbar waren oder deren manuelle Zusammenstellung zeitaufwändig war, wurde ein Web-Scraping-Tool entwickelt. Bei über 40.000 Leads in der Datenbank war die manuelle Datenerfassung unpraktisch.
2. Maschinelles Lernen: Der Qualitätsfaktor eines Leads wurde mithilfe eines Extreme Gradient Boosting-Algorithmus vorhergesagt.

Wichtigste Erkenntnisse

Scraping LinkedIn zur Verfügung gestellt wertvolle Informationen wie Mitarbeiter, Hauptsitz, Gründungsjahr, Kontaktdaten, Produkte und Firmenbeschreibungen. In 45 % der gescrapten Unternehmen gab es zusätzliche Kommentare zu ihren Hauptprodukten, die jedoch häufig übersetzt werden mussten.

Imbissbuden

Es gibt drei Hauptaspekte aus dieser Studie über LinkedIn-Scraping zur Lead-Generierung –

• LinkedIn-Scraping kann Ihnen Erkenntnisse liefern, die in internen Datenbanken nicht ohne weiteres verfügbar sind, und bietet Perspektiven, die zuvor bei der Übersetzung verloren gegangen wären.

• Das HP-Vertriebsteam könnte die vielversprechendsten Leads priorisieren und fundierte Entscheidungen treffen, wodurch Zeit und Geld gespart würden.

• Eine LinkedIn-Scraping-Strategie kann Ihnen einen Geschäftsvorteil verschaffen, indem sie Ihnen frühzeitig Zugang zu wertvollen Informationen verschafft, über die Ihre Konkurrenz möglicherweise nicht verfügt.

Wenn Sie Ihre Datenextraktion und -aggregation automatisieren, geben Sie Ihren Marketing- und Vertriebsteams die Möglichkeit, sich auf dringende KPIs zu konzentrieren, anstatt sich mit routinemäßigen, alltäglichen Aufgaben abzumühen.

Datengesteuerte Talentakquise

Es ist nicht einfach, Glas-Slipper-Talente für Ihr Unternehmen zu finden. Und es ist auch nicht billig – laut der Society for Human Resource Management (SRHM) liegen die durchschnittlichen Kosten pro Einstellung bei 4.700 US-Dollar.

Hinzu kommt der Zeitaufwand für die manuelle Einstellung neuer Mitarbeiter: fast 40 Stunden pro Monat. (Verrückt, oder?)

In einer Studie von Emerald Insight aus dem Jahr 2022 identifizierten Forscher anhand ihrer gecrackten LinkedIn-Profile drei Kategorien von Benutzerfähigkeiten: technische, empirische (praktische Erfahrung) und pädagogische. Dieser maßgeschneiderte Talentpool ermöglichte es Personalmanagern, genau die Arten von Spitzenkandidaten zu identifizieren, die sie brauchten.

Die Ergebnisse dieser Studie bestätigten dies Eine datengesteuerte Screening-Methode kann die Wirksamkeit des gesamten Rekrutierungsprozesses verbessern. Daher kann ein systematischer, analytischer Ansatz zur Kandidatenbewertung die Einstellung von Mitarbeitern durchgängig rationalisieren und optimieren.

Das Urteil? LinkedIn Scraping ist eine unglaublich skalierbare Strategie zur Talentakquise.

Durchsuchen von LinkedIn nach Arbeitsmarktinformationen

Was wäre, wenn ausgewertete Arbeitsmarktinformationen grundlegende Wahrheiten über Ihr Unternehmen ans Licht bringen und es Ihnen ermöglichen würden, problematische Trends zu korrigieren?

Stellen Sie sich vor, Sie wären der HR-Leiter eines Architekturbüros. Das Unternehmen redet viel über seine Diversitäts- und Inklusionsinitiativen, doch die Zahlen sprechen eine andere Sprache. Es fällt Ihnen schwer, Frauen im gleichen Maße wie Männer in Führungspositionen zu befördern – aber Sie kennen den genauen Grund dafür nicht.

Eine ähnliche Motivation löste im Jahr 2022 eine interessante Studie zu geschlechtsspezifischen Unterschieden in der AEC-Branche aus. Forscher durchsuchten und analysierten Tausende von Profilen von Führungskräften im Ingenieurwesen auf LinkedIn, um herauszufinden, was die Karriere von Frauen blockiert.

Sie fanden heraus, dass die Wahrscheinlichkeit, dass Männer von Anfang bis Ende bei einem Unternehmen blieben, viermal höher war. Die Studie beobachtete auch eine auffällige Kluft zwischen den Geschlechtern in Bereichen wie dem Bildungshintergrund und der Stärke des beruflichen Netzwerks.

Das sind kalte, harte Fakten. Sie können beispielsweise den Verlauf der DEI-Initiativen Ihres Unternehmens steuern.

Wenn du. .. hast umsetzbare Arbeitsmarktinformationendu kannst:

• Pivot-Strategien zur Talentakquise,
• Überlegen Sie sich einen neuen Fahrplan für integrativere Einstellungspraktiken. Und
• Legen Sie datengesteuerte Diversitätsziele fest.

Die Zukunft des datengesteuerten beruflichen Wachstums

LinkedIn Scraping als Business-Tool unterstützt die gezielte Lead-Generierung und skalierbare Talentakquise – und kann sogar blinde Flecken in Bereichen wie Arbeitsplatzvielfalt und Mobilität aufdecken.

Im Jahr 2024 sind Daten Macht. Und nur wenige Quellen verfügen über so viel strategische Schlagkraft wie die Erkenntnisse, die in den über 900 Millionen Profilen von LinkedIn verborgen sind.

Sind Sie bereit, Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen? Treffen Sie fundierte, datengesteuerte Entscheidungen mit unserem Expertenteam für verwaltete Datenextraktion. Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf!