LinkedIn on endiselt peamiselt võrgustikusuhtlemise ja tööotsingu platvorm enamikul inimestel. See on koht, kus sa värskendad oma profiili, loed ühendusi kaaslastega ja võib-olla sirvid üle võimalusi, kui mõtled uue töökoha otsimisele. Kuid selle tuttava pinnakihiga kaasneb midagi palju väärtuslikumat. Saladuses on LinkedIn tänasena üks kõige väärtuslikumaid reaalajas professionaalse andmete allikaid. Meeskonnad kasutavad seda teavet järjest rohkem otsuste tegemiseks kaugemale töölepingute sõlmimisest.
Rohkem kui lihtsalt töölepingute sõlmimise platvorm
LinkedIn näib esmapilgul olevat professionaalide kataloog. Kui aga tagasi astuda, siis tegelikult on see pidevalt värskendatav andmekogum tööstusmuutustest. Iga töökoha muutus, oskuste värskendamine ja ettevõtte postitused lisavad suuremale pildile täiendavat detaili.
LinkedIn on just sellepärast nii võimas. See peegeldab reaalset käitumist, mitte prognoose ega võimalikult aegunud aruandeid. Muutused toimuvad peaaegu kohe, kui ettevõtted hakkavad uute ametikohtade täitmiseks rekruuteerima või kui teatud oskused muutuvad levinumaks. See on kasulik rekruutimismeeskondadele. Kuid mõnede jaoks avab see palju laiemat võimaluste spektrit.
Kuidas ettevõtted kasutavad LinkedIni andmeid
Näiteks aitab LinkedIni andmete abil turundusmeeskondadel oma sihgruppi palju paremini mõista. Nad saavad täpsustada oma sõnumit ja jõuda õigete inimesteni, analüüsides ametinimetusi, tööstusharusid ning kaasamismustrid.
See aitab müügimeeskondadel tuvastada potentsiaalseid kliente ja mõista, kellega nad suhtlevad. Nad saavad isikupärastada oma lähenemist, tuginedes tegelikele andmetele isikute rollide ja ettevõttes toimuvate tegevuste kohta, mitte saates standardseid sõnumeid.
Isegi tootearendusmeeskonnad on seda juba märganud. Nad saavad jälgida, kuhu turundus liigub, vaadeldes, millised oskused on kõrge nõudluse all või milliseid ametikohti ettevõtted praegu täidavad. See võimaldab neil luua tooteid, mis paremini vastavad tegelikele vajadustele.
API-de roll selles andmete avamisel
Selgeks on see, et probleemiks on muidugi skaala. Kuigi igaüks saab LinkedIni andmeid käsitsi sirvida, ei vii see meetod kaugele. Suurte andmemahude puhul muutub mustri tuvastamine aeganõudevaks ja keeruliseks.
Sellised tööriistad nagu LinkedIni töökohtade API annavad selle valdkonna abiks. Meeskonnad saavad neile juurdepääsu struktureeritud töökohtade andmetele – näiteks kirjeldustele, ametikohtadele ja nõuetele – ning integreerida need oma süsteemidesse. Nii saavad meeskonnad uurida trende samaaegselt sadades või tuhandetes postitustes, mitte ainult üksikute kuulutuste põhjal. See muudatus muudab ka otsuste tegemise viisi: meeskonnad saavad arendada strateegiaid selgete mustrite alusel, mitte eeldustel.
Tegelikud näited andmete rakendamisest
Ettevõte, kes soovib siseneda uude tööstusse, saab selle asemel, et tugineda ainult aruannetele, uurida töökuulutusi, et selgitada välja, milliseid ametikohti kohalikud ettevõtted täidavad. See näitab ka, millised oskused on kõrge nõudluse all ja kuidas tööstus on korraldatud.
Või võtab väikeettevõte, kes loob täiesti uut tööriista, arvesse korduvaid probleeme, mida ettevõtted töökuulutustes lahendada üritavad. Selle teabe põhjal saab otse mõjutada tootearendust. Rekruutimismeeskonnad saavad samuti kasu. Nad saavad analüüsida nii töökuulutusi kui ka kandidaatide profiile, et tuvastada turuauke ja kohandada vastavalt oma rekruutimisstrateegiaid.
Andmete praktiline ja kasutatav tegemine
Tegelik probleem pole mitte andmete hankimine, vaid nende kasutatavaks tegemine. Toorandmed võivad ise oma päriselt ülekoormavaks osutuda. Neid tuleb kategooriate kaupa sorteerida, filtreerida ja seostada tegelike ärieesmärkidega.
Just siin osutuvad kasulikuks rakendused nagu Lix-it. Need aitavad meeskondadel LinkedIni andmeid ekstraherida ja struktureerida, et lihtsamaks muuta nende analüüsi ja rakendamist. Nii saavad meeskonnad keskenduda andmete mõistmisele ja nende teisendamisele tegelikeks tegevusteks, mitte andmete kogumisele.
