LinkedIn rămâne în principal o platformă de networking și căutare de locuri de muncă pentru majoritatea persoanelor. Este locul unde îți actualizezi profilul, te conectezi cu colegii și poate răsfoiești oportunități când te gândești la o schimbare. Dar sub această suprafață familiară se ascunde ceva mult mai valoros. În secret, LinkedIn a devenit una dintre cele mai valoroase surse de date profesionale în timp real pe care le avem în zilele noastre. Echipele folosesc din ce în ce mai mult aceste informații pentru decizii care depășesc angajarea.
Mai mult decât o simplă platformă de angajare
LinkedIn pare la prima vedere un director de profesioniști. Dacă faci un pas înapoi, este de fapt un set de date actualizat continuu al schimbărilor din industrie. Fiecare schimbare de loc de muncă, actualizare de abilități și postare a companiei contribuie la imaginea de ansamblu.
LinkedIn este atât de puternic din acest motiv. Reprezintă comportament real, nu proiecții sau poate rapoarte depășite. Schimbările apar aproape imediat când companiile încep să recruteze pentru poziții noi sau când anumite competențe devin mai frecvente. Acest lucru este util pentru echipele de angajare. Dar pentru unii deschide o gamă mult mai largă de posibilități.
Cum folosesc companiile datele LinkedIn
Datele LinkedIn ajută echipele de marketing să înțeleagă mult mai bine publicul țintă, de exemplu. Pot să își rafineze mesajele și să ajungă la persoanele potrivite analizând titlurile posturilor, industriile precum și modelele de implicare.
Poate ajuta echipele de vânzări să identifice potențiali clienți și să înțeleagă cu cine contactează. Își pot personaliza abordarea pe baza informațiilor reale privind rolurile și activitatea companiei, în loc să trimită mesaje standard.
Chiar și echipele de produs încep să observe. Pot evalua unde se îndreaptă piața observând ce competențe sunt foarte solicitate sau chiar ce tipuri de poziții angajează companiile. Acest lucru le permite să creeze produse care reflectă mai bine nevoile reale.
Rolul API-urilor în deblocarea acestor date
Provocarea, evident, va fi scala. Deși oricine poate răsfoi LinkedIn manual, această metodă merge doar până într-un punct. Devine consumatoare de timp și dificil de identificat modele în volume mari de date.
Instrumente precum LinkedIn Jobs API ajută în această zonă. Echipele pot accesa date structurate despre locuri de muncă, cum ar fi descrieri, roluri, precum și cerințe și le pot incorpora în sistemele lor prin intermediul lor. Echipele pot examina tendințe pe sute sau mii de postări simultan în loc să se uite doar la anunțuri specifice. Modul în care se iau deciziile se schimbă ca urmare a acestei transformări. Echipele pot dezvolta strategii bazate pe modele clare în loc de presupuneri.
Exemple din lumea reală de date în acțiune
Imaginați-vă o companie care încearcă să intre într-o nouă industrie. În loc să se bazeze exclusiv pe rapoarte, aceștia pot examina anunțurile de locuri de muncă pentru a afla pentru ce angajează companiile locale. Relevă, de asemenea, ce competențe sunt foarte solicitate și, de asemenea, modul în care este organizată industria.
Sau aveți un startup care creează un instrument nou. Aceștia pot, de asemenea, să găsească probleme recurente în descrierile posturilor pe care companiile încearcă să le rezolve. Dezvoltarea produselor poate fi influențată direct de aceste informații. Echipele de recrutare beneficiază, de asemenea. Acestea pot analiza postările de locuri de muncă, precum și profilurile candidaților în același timp pentru a identifica lacunele pieței și a ajusta tacticile de angajare în consecință.
Transformarea datelor în informații practice și utilizabile
Adevărata provocare constă nu doar în obținerea datelor, ci în a le face utilizabile. Informațiile brute ar putea fi copleșitoare prin ele însele. Trebuie să fie categorizate, filtrate și, de asemenea, legate de obiectivele de afaceri reale.
Aici aplicațiile precum Lix-it se dovedesc a fi utile. Acestea ajută echipele în extragerea și structurarea datelor LinkedIn pentru a facilita analiza și aplicarea. În loc să adune date, echipele se pot concentra pe înțelegerea lor și transpunerea lor în acțiune.
