この記事では、以下について説明します。
LinkedInデータの4件の有益なユースケース
Bright Dataで収集されたLinkedInデータセットを活用することは、以下の点において優位性があります。
- 時間
- 経費
- マンパワー
- 企業と人材に関する相互参照クエリ（他のプラットフォームでは比類できないメリットです。）
企業A社：投資対象企業の発見
グローバルにサービスを展開しているSaaS企業に投資しているベンチャーキャピタル企業の事例です。同社では、LinkedInデータセットにクエリを実行して、企業創設者をフィルタリング。新規/アーリーステージの企業をマッピングし、投資すべきどうかを決定するために必要な情報を収集します。また、LinkedInの企業/個人プロファイルを相互に参照、フィルタリング、および集約するために「データセット」を活用しています。具体的には、以下のポイントを重点的に収集し検証素材として活用しています：
- 経験のある従業員データ、及び、トップリーダーシップの雇用履歴
- 雇用状況の変化または新しいポジション
- 特定の会社の従業員数の増減推移
- 企業活動とブランドエンゲージメント（問題の製品またはサービスに対するターゲットオーディエンスの関心を測定する）
- 新製品/機能リリースデータ
「企業のライフサイクル」の中で、各企業の「今現在」のステータスを分析。また、成長の可能性は何であるかを検証します。
企業B社の場合：より良い意思決定を行うためのデータ分析
企業コンサルティングを行うB社は、競争の激しい状況にある企業に基づいた戦略的な意思決定のインサイトをクライアントに提供するために、大量のデータ分析を使用しています。特にLinkedInデータセットを活用して、戦略的意思決定を作成し、次の分野のコンサルティングプロジェクトに情報を提供しています。
- マーケティング/広告->データセットには、特定の業界セグメントと会社の属性を調べることで、潜在的な顧客の発見が可能。
- 新規事業開発->データセットには、組織内の主要な意思決定者と、特定の種類の取引に関連する連絡先が誰であるかを分析
- 顧客向けのブティックヘッドハンティングサービスの強化->データセットには、建築会社向けの3Dモデリング機能などの潜在的な候補となる「独自のスキルセット」の収集が含まれます。/
企業C社の場合：セールスインテリジェンスと新事業開発
SMB企業向けに融資商品を提供している同社は、ティア1およびミドルティアの銀行が現在提供している商品を「比較的リアルタイム」で把握し競争力を維持しています。企業への融資商品は、州の法律や規制により、州ごとに異なります。さらに、融資商品の以下の点に関しても検証しています：
- アベイラビリティ
- 料金体系
- サービス規約
- 価格設定
これは、Owler、Crunchbase、Glassdoorなどの企業財務を追跡するサイトのデータセットに対して実行されます。
特にLinkedInデータセットを活用して、以下にアクセスします。
セールスインテリジェンス：これには、次の目的で競合する企業や、強力な消費者オーディエンスに関する情報を収集することが含まれます。
- 市場機会をより適切に定義する
- ターゲットオーディエンスが「クレジットジャーニー」で現在経験しているニーズ、目標、課題を完全に把握する
- 会社の意思決定者を特定し、効果的な会話型エンゲージメントを開始するための最も効果的な方法を見つける
企業D社の場合：主要な業界リーダーと「インフルエンサー」を発見する
同社は、LinkedInのコミュニティ性に早くから注目。特定の業界のインフルエンサーをフォローしている専門家達を特定化させました。Bright Dataで収集したデータセットを活用して、顧客のターゲット業界をマッピングし、企業との間に有意義な影響力を持つ個人を特定できるようにしています。次に、次のようなコラボレーションの設定に取り組みます。：
- 当該個人とのコンテンツの共同公開
- 公式の「ブランドアンバサダー」になるために彼らを後援する
LinkedInデータが各企業がコアビジネスへの集中できるようどのように支援しているのか
上記の企業がこれらのデータポイントを社内で収集する代わりにデータセットを使用することを選択する理由は、データセットによってリソースを使用して成長できるためです。その後、ノウハウ、経験、および適切なテクノロジーを備えた専門家からデータを受け取りながら、主にコアビジネスに集中できます。
- データクリーニングとエンリッチメントが既に完了していること–こ重複した値や破損したデータファイルなどがすでに削除されていることを意味します。データセットは、他のサイトからの情報と自動的に関連付けられ、追加の情報レイヤーでデータセットを強化して、すぐに使用できるようにします。これにより、会社の従業員は時間を節約できるため、会社にとってより高い価値をもたらす運用/開発タスクに集中できます。
- 最高のデータ収集ハードウェアとソフトウェアの活用–社内でデータを収集するには、複雑なデータ収集技術と、日常業務を処理するために必要な専門知識を備えたスタッフを開発および維持する必要があります。これには、サーバー、アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）、ネットワークなどのほか、リアルタイムのターゲットサイトの運用上の変更や独自のコード拡張を処理できることが含まれます。
- データ収集のノウハウ–ターゲットページの完全な発見を達成するには、多くの作業と事前の知識が必要です。これは、オンラインディレクトリから会社のプロファイル全体または完全なものを収集することから、特定のソーシャルメディアネットワークのインフルエンサーアカウントに関するすべてのコメントと投稿を収集することまで、何でもかまいません。ユースケースが何であれ、広範なデータ収集の知識が必要です。たとえば、対象サイトのサイトマップまたはディレクトリのクローリング、すべてのページカテゴリ、サブカテゴリのスキャン、またはセミランダムURL検出アルゴリズムの使用に基づく十分に開発された検出方法などです。
まとめ
ブライトデータの「データセット」は、オープンソースのWebデータを、より少ないリソースで、よりスピーディーに入手でき、手頃な価格帯で提供しています。貴社では、以下のようなニーズはありますか？
- 投資対象サイトの早期発見
- ヘッドハンティングエージェンシーに適した候補者のマッピング
- マーケティングエージェンシーへレコメンドする業界インフルエンサー
- よりスマートなビジネス開発のためのセールスインテリジェンス
データ収集、収集済のデータセットにご関心のある方はブライトデータまでお気軽にお問い合わせください。
