يبقى LinkedIn في المقام الأول منصة للتواصل والبحث عن وظائف لمعظم الأفراد. إنه المكان الذي تقوم فيه بالترقية لملفك الشخصي، والتواصل مع زملاء العمل، وربما تصفح الفرص عندما تفكر في الانتقال. لكن تحت هذا السطح المألوف يكمن شيء أكثر قيمة بكثير. في الخفاء، ظهر LinkedIn كواحد من أكثر مصادر البيانات المهنية في الوقت الفعلي قيمة لدينا هذه الأيام. تستخدم الفرق بشكل متزايد تلك المعلومات لاتخاذ قرارات تتجاوز التوظيف.
أكثر من مجرد منصة توظيف
يبدو LinkedIn للوهلة الأولى دليلاً للمحترفين. إذا تراجعت خطوة، فهو في الواقع مجموعة بيانات محدثة باستمرار للتغيرات الصناعية. كل تغيير وظيفي، وتحديث للقدرات، ومنشور للشركة يضيف إلى الصورة الأكبر.
LinkedIn قوي جداً بسبب هذا. إنه يمثل السلوك الفعلي، وليس التوقعات أو ربما التقارير القديمة. تحدث التغييرات فوراً تقريباً عندما تبدأ الشركات في التوظيف لمناصب جديدة أو عندما تصبح مهارات معينة أكثر انتشاراً. هذا مفيد لفرق التوظيف. لكن بالنسبة للبعض فإنه يفتح نطاقاً أوسع بكثير من الإمكانيات.
كيف تستخدم الشركات بيانات LinkedIn
تساعد بيانات LinkedIn فرق التسويق على فهم جمهورها المستهدف بشكل أفضل بكثير، على سبيل المثال. يمكنهم تحسين رسائلهم والوصول إلى الأفراد المناسبين من خلال تحليل المسميات الوظيفية والصناعات بالإضافة إلى أنماط التفاعل.
يمكن أن تساعد فرق المبيعات في تحديد العملاء المحتملين وفهم من يتواصلون معهم. يمكنهم تخصيص نهجهم بناءً على المعلومات الفعلية المتعلقة بالأدوار ونشاط الشركة بدلاً من إرسال رسائل قياسية.
حتى فرق المنتجات بدأت في الانتباه. يمكنهم قياس إلى أين يتجه السوق من خلال مراقبة المهارات المطلوبة بشدة أو حتى أنواع المناصب التي توظف الشركات لها. هذا يمكّنهم من إنشاء منتجات تعكس الاحتياجات الحقيقية بشكل أفضل.
دور واجهات برمجة التطبيقات في فتح هذه البيانات
التحدي، بوضوح، سيكون في الحجم. على الرغم من أن أي شخص قادر على تصفح LinkedIn يدوياً، فإن هذه الطريقة لها حدودها. تصبح مستهلكة للوقت وصعبة لتحديد الأنماط في كميات كبيرة من البيانات.
أدوات مثل LinkedIn Jobs API تساعد في هذا المجال. يمكن للفرق الوصول إلى بيانات الوظائف المنظمة مثل الأوصاف والأدوار بالإضافة إلى المتطلبات ودمجها في أنظمتهم من خلالها. يمكن للفرق فحص الاتجاهات عبر مئات أو آلاف المنشورات في وقت واحد بدلاً من مجرد النظر إلى قوائم محددة. الطريقة التي يتم بها اتخاذ القرارات تتغير نتيجة لهذا التحول. يمكن للفرق تطوير استراتيجيات بناءً على أنماط واضحة بدلاً من الافتراضات.
أمثلة واقعية للبيانات في العمل
تخيل شركة تحاول دخول صناعة جديدة. بدلاً من الاعتماد فقط على التقارير، يمكنهم فحص إعلانات الوظائف لمعرفة ما توظف له الشركات المحلية. كما يكشف عن المهارات المطلوبة بشدة وأيضاً طريقة تنظيم الصناعة.
أو لديك شركة ناشئة تنشئ أداة جديدة تماماً. قد يجدون أيضاً مشاكل متكررة في أوصاف الوظائف التي تعمل الشركات على حلها. يمكن أن يتأثر تطوير المنتجات بشكل مباشر بتلك المعلومات. فرق التوظيف تستفيد أيضاً. هم قادرون على تحليل منشورات الوظائف بالإضافة إلى ملفات المرشحين في نفس الوقت لتحديد فجوات السوق وتعديل تكتيكات التوظيف وفقاً لذلك.
جعل البيانات عملية وقابلة للاستخدام
التحدي الحقيقي يكمن ليس فقط في الحصول على البيانات، ولكن في جعلها قابلة للاستخدام. المعلومات الأولية يمكن أن تكون ساحقة بحد ذاتها. يجب تصنيفها وتصفيتها وأيضاً ربطها بأهداف العمل الحقيقية.
هذا هو المكان الذي تصبح فيه التطبيقات مثل Lix-it مفيدة. إنها تساعد الفرق في استخراج وهيكلة بيانات LinkedIn لتسهيل التحليل والتطبيق. بدلاً من جمع البيانات، يمكن للفرق التركيز على فهمها وترجمتها إلى إجراءات.
