Actualmente, LinkedIn tiene más de 1 millón de millones de usuarios. Y de todos esos perfiles, muchos te serán muy útiles.
Con la técnica de LinkedIn scraping podrás extraer datos de todos los perfiles que necesites. Ayudándote en la generación de leads, la investigación de mercado, la adquisición de talento y mucho más.
Antes de entrar en los detalles del scraping de LinkedIn, debemos entender el concepto más amplio del web scraping.
El web scraping es un método que se utiliza para extraer grandes cantidades de datos de sitios web de forma rápida y eficiente. Desempeña un papel importante en la extracción de datos de LinkedIn.
Los datos extraídos pueden servirte en muchas formas, como pueden ser:
¡Con las herramientas y técnicas adecuadas, el web scraping puede ser un método poderoso para extraer datos valiosos de LinkedIn!
En el contexto de LinkedIn, el web scraping implica extraer datos de los perfiles de LinkedIn, las páginas de la empresa y otras áreas relevantes de la plataforma.
LinkedIn utiliza una estructura compleja para organizar y mostrar los datos, lo que puede hacer que el scraping sea complicado. Sin embargo, con las herramientas y técnicas adecuadas, es posible extraer datos valiosos de manera eficiente sin necesidad de ir analizando perfil a perfil tú mismo.
Una vez dominado el scraping de LinkedIn, ¡puedes desbloquear una gran cantidad de datos y usarlos en tus negocios o tus investigaciones!
En esta guía profundizamos en los aspectos prácticos del scraping de LinkedIn, además de las herramientas y técnicas que puedes utilizar para extraer datos de forma eficaz.
La eficacia de tu scraping de LinkedIn dependerá en gran medida de las herramientas que utilices. Existen muchas herramientas de scraping actualmente, cada una con sus capacidades y características únicas.
Te dejamos una lista con las mejores herramientas para extraer tus leads de manera eficiente 👇
La forma más rápida de importar leads directamente desde LinkedIn a tu campaña de outreach es utilizar la Extensión lemlist para Chrome.
La extensión te permite extraer todos los leads que hayas encontrado en tu búsqueda en LinkedIn o Sales Navigator.
Recopilará información como el nombre, el nombre de la empresa o la URL de LinkedIn y la enviará a la campaña de lemlist que elijas sin necesidad de cambiar de aplicación.
También puedes enviar leads desde cada perfil respectivo a lemlist uno a uno con información adicional, como puestos de trabajo, logros, industria, información empresarial, etc.
Además, puedes crear un rompehielos para un lead desde la extensión de Chrome y mandarlo como una variable a lemlist.
Si quieres que tu mensaje destaque con una imagen personalizada, puedes usar una extensión para hacer capturas de pantalla de los perfiles de tus leads e incluirlos en tu campaña.
Cómo usar la extensión lemlist para Chrome para extraer los perfiles de LinkedIn:
Con Taplio podrás encontrar leads de alta calidad y extraer la información de sus perfiles.
Recopilará información como su nombre, título, email, empresa, ubicación y seguidores. Puedes incluirlos a tus campañas de lemlist o contactar con ellos en LinkedIn.
¿Cómo puedes usar Taplio para el scraping de LinkedIn?
Si decides añadirlos a una lista, puedes pedirle a Taplio que consiga el email o les envíe un rompehielos basado en la información de su perfil
También puedes aumentar tu outreach y enviar MDs personalizados en masa. Puedes personalizar cada mensaje con el nombre de tudestinatario, empresa, puesto, ciudad, etc.
Taplio puede enviar hasta 100 mensajes directos diarios, uno cada 10 minutos. Así evitarás problemas con LinkedIn por spam.
Phantombuster automatiza todo el proceso de extracción de datos de LinkedIn eficazmente. Ofrece varias funciones, como la posibilidad de extraer información de perfiles, páginas de empresas y grupos.
¿Cómo puedes extraer la información de los perfiles de LinkedIn?
No importa si usas Phantombuster, lemlist, Taplio u otra herramienta de scraping, recuerda que para que tu scraping llegue a buen puerto, solo con una buena herramienta no será suficiente.
También requiere una comprensión clara de la estructura de datos de LinkedIn, una estrategia de scraping bien planificada y un compromiso con el uso ético y responsable de los datos.
Tras controlar los conceptos básicos del scraping de LinkedIn y familiarizarte con herramientas como lemlist, Taplio y Phantombuster, toca seguir mejorando tu técnica de scraping.
Analizaremos las técnicas avanzadas de scraping de LinkedIn, incluyendo la automatización y los métodos para evitar las medidas antiscraping en LinkedIn.
Uno de los avances clave en el ámbito del scraping de LinkedIn es la capacidad de automatizar el proceso de extracción de datos.
Herramientas como las que hemos mencionado ofrecen funciones de automatización que te ahorrarán tiempo y esfuerzo.
Puedes automatizar tu proceso de scraping de LinkedIn con Phantombuster:
Si bien la automatización puede mejorar significativamente la eficiencia del scraping de LinkedIn, es importante conocer sus medidas antiscraping.
LinkedIn ha implementado varios mecanismos para evitar la extracción excesiva de datos, y el incumplimiento de estas medidas puede llevar a la restricción de tu cuenta.
Métodos para evitar las medidas antiscraping:
Las técnicas avanzadas de scraping de LinkedIn pueden mejorar significativamente la eficiencia y la eficacia de la extracción de datos. Sin embargo, es imperativo emplear estas técnicas de manera responsable y ética, respetando las condiciones de servicio de LinkedIn y la privacidad de sus usuarios.
Una vez hayas acabado tu scraping y extraído los datos de LinkedIn, deberás sacarle el máximo partido a estos datos.
Repasemos las técnicas para analizar los datos de LinkedIn, forjar leads e integrar los datos con las herramientas de CRM para una prospección eficaz.
1. Analiza tus datos extraídos para identificar patrones, tendencias e información
El primer paso para sacarle partido a tus datos de LinkedIn es analizarlos.
Analizar los datos puede ayudarte a identificar patrones, tendencias e ideas que hablen sobre tus estrategias comerciales. Por ejemplo, puedes identificar posibles leads, comprender las tendencias del sector u obtener información sobre tus competidores.
2. Utiliza tus datos analizados para encontrar leads y orientar tus ventas
A continuación, puedes utilizar los datos analizados para crear leads. Al identificar clientes potenciales o clientes a partir de tus datos extraídos, puedes orientar tu estrategia de marketing de manera más eficaz.
Por ejemplo, puedes usar los datos para tus campañas de email, asegurándote de que tus mensajes sean relevantes y atractivos para tu público objetivo.
3. Integra los datos extraídos con tu CRM
Las herramientas de CRM pueden ayudarte a gestionar tus leads y tus relaciones con clientes de manera más eficaz, y la integración de los datos extraídos puede proporcionarte mucha información para que te ayudará a definir tus estrategias de CRM.
4. Usa los datos extraídos para tus campañas de email y generación de leads
Por último, usar los datos del perfil para tus campañas de email y generación de leads te ayudará a ahorrar tiempo y mejorar tus ventas significativamente.
Al utilizar los datos para enviar emails personalizados y específicos, puedes aumentar tu porcentaje de engagement, lo que te llevará a generar más clientes potenciales.
El scraping de LinkedIn es un proceso totalmente efectivo para extraer datos y generar leads, pero es fundamental llevarlo a cabo con responsabilidad.
Repasaremos qué hacer y qué no hacer con el scraping de LinkedIn, haciendo hincapié en la privacidad de los datos, la seguridad y la extracción de datos de alta calidad.
✅ 1. Respeta la privacidad de los datos al eliminar LinkedIn
En primer lugar, el respeto por la privacidad de los datos es fundamental.
Los usuarios de LinkedIn confían su información profesional a la plataforma con esperando que se respete su privacidad. Por lo tanto, al extraer datos de LinkedIn, asegúrate de respetar esta confianza utilizando los datos de manera responsable y ética.
❌ Evita usar los datos para enviar spam, divulgar información no solicitada o cualquier forma de acoso.
✅ 2. Protege la seguridad de tu cuenta de LinkedIn cuando utilices herramientas de scraping
Ten en cuenta tu propia seguridad.
Las herramientas que utilices para el scraping de LinkedIn deben ser seguras y fiables.
❌ Evita las herramientas que requieran que compartas tus datos de inicio de sesión en LinkedIn, ya que esto supone un riesgo para tu seguridad.
Mejor opta por herramientas que puedan extraer datos sin comprometer la seguridad de tu cuenta.
✅ 3. Busca una extracción de datos precisa y de alta calidad
La calidad es clave cuando se trata de extraer datos.
Asegúrate de que los datos que extraigas sean precisos, completos y relevantes.
❌ Los datos incorrectos o incompletos pueden llevar a tomar decisiones y estrategias equivocadas, pudiendo perjudicar tu empresa.
Por lo tanto, verifica siempre la exactitud de los datos extraídos.
✅ 4. Limita tu scraping semanal para evitar restricciones en tu cuenta de LinkedIn
También es importante gestionar la cantidad y frecuencia de scraping.
LinkedIn puede imponer restricciones o sanciones a las cuentas que recopilen datos excesivamente.
Para evitar esto, administra tu capacidad de scraping semanal con prudencia. Distribuye tu extracción a lo largo del tiempo y evita extraer demasiados datos a la vez.
Fíjate unos límites semanales y no los excedas.
Si sigues estas recomendaciones, te asegurarás de que tu scraping de LinkedIn es ético, seguro y eficaz.
En esta sección, analizamos implementaciones reales del scraping de LinkedIn.
Veremos cómo se puede utilizar esta técnica para impulsar el crecimiento empresarial, las ventas y el éxito en diversos sectores.
También exploraremos usos innovadores de datos extraídos de LinkedIn para el progreso de la empresa.
El scraping de LinkedIn se ha aplicado en varios sectores para aumentar el crecimiento y las ventas:
1. El scraping de LinkedIn en la contratación: encontrar posibles candidatos que se ajusten a la descripción del puesto
Por ejemplo, en la contratación de nuevos empleados, los datos de LinkedIn se recopilan para encontrar posibles candidatos que se ajusten a la descripción del puesto.
Los reclutadores podrán contactar directamente con estos candidatos, ahorrando tiempo y recursos en el proceso de selección.
2. El scraping de LinkedIn en ventas y marketing: generación de leads y creación de listas de leads
En el sector de ventas y marketing, el scraping de LinkedIn se utiliza para generar clientes potenciales y crear listas de clientes potenciales.
Al recopilar los perfiles de LinkedIn, los equipos de ventas pueden recopilar información valiosa, como el cargo, la empresa, la ubicación y la información de contacto de un cliente potencial.
Luego, estos datos se pueden usar para personalizar los argumentos de venta y aumentar las tasas de conversión.
Por ejemplo, puedes usar lemlist para automatizar tu outreach de LinkedIn a tus nuevos leads. Los usuarios de lemlist pueden automatizar los pasos de LinkedIn, como
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3. Scraping de LinkedIn para el progreso de la empresa: analiza las tendencias de la industria, aprende sobre la competencia y comprende a tu público
Además, los datos extraídos de LinkedIn también se pueden utilizar para el avance de la empresa.
Por ejemplo, las empresas pueden utilizar los datos para analizar las tendencias de la industria, ver qué la competencia y comprender mejor a su público objetivo.
Esta información puede ayudar en la toma de decisiones estratégicas y ayudar a las empresas a mantenerse por delante de la competencia.
Si comprendes cómo se aplica el scraping de LinkedIn en situaciones de la vida real, puedes aprovechar mejor esta técnica para tus propias necesidades empresariales.
En esta sección, analizaremos el futuro del scraping de LinkedIn.
Exploraremos cómo tecnologías como la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático mejorarán las técnicas de raspado de LinkedIn y las posibles próximas tendencias y avances en las herramientas de scraping y automatización de LinkedIn.
→ La IA en el scraping de LinkedIn: identificación de patrones para un scraping más refinado
El scraping de LinkedIn se volverá aún más poderoso con la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Estas tecnologías pueden automatizar el proceso de scraping, haciéndolo más rápido y eficiente.
Por ejemplo, la IA se podrá usar para identificar patrones en los datos, permitiendo una extracción de datos más precisa.
→ Aprendizaje automático en el scraping de LinkedIn: mejora de la precisión de los datos extraídos
El aprendizaje automático, por otro lado, puede ayudar a mejorar la precisión de los datos extraídos al aprender de los errores del pasado y adaptarse continuamente a los cambios en la plataforma de LinkedIn.
→ Avances en herramientas y automatización: ofrecer más funciones y liberar tiempo
Además, el futuro del scraping de LinkedIn verá avances en las herramientas de raspado y la automatización. Podemos esperar ver herramientas que ofrezcan más funciones, como la posibilidad de extraer datos de perfiles privados o la posibilidad de extraer datos en tiempo real.
La automatización también desempeñará un papel crucial en el futuro del scraping de LinkedIn. Gracias a la automatización, las empresas pueden programar extracción de datos, lo que les permite disponer de tiempo para otras tareas importantes.
Está claro que el scraping de LinkedIn es una herramienta poderosa para las empresas. Permite la extracción eficiente de datos de los perfiles de LinkedIn, lo que proporciona información valiosa que se puede utilizar para la prospección, la generación de leads y el avance de la empresa.
Con las herramientas y técnicas adecuadas, puedes sacarle el máximo partido al scraping de LinkedIn
Te animamos a que alcances todo el potencial de esta técnica de extracción de datos de LinkedIn. Con el enfoque correcto y el cumplimiento de las normas éticas, el scraping de LinkedIn puede suponer un punto de inflexión para tu empresa.
Entonces, ¿por qué esperar?
G2 Rating | Price | Best for | Standout feature | Con | |
---|---|---|---|---|---|
4.9 star star star star star | $30/mo $75/mo $2,999/mo | Large, distributed sales teams | AI evaluation precision, gamified KPIs | Lack of tracking system | |
4.6 star star star star star-half | Not publicly available | Sales operations and finance teams | Powerful configurability | Limited training resources and complex to navigate | |
4.4 star star star star star-half | Not publicly available | Mid-market and enterprise businesses | Comprehensive incentive management | Potentially high cost and steep learning curve | |
4.7 star star star star star-half | $15/user/mo $40/user/mo Enterprise: custom price | Complex sales structures and businesses of all sizes | Complex sales structures and businesses of all sizes | Steep learning curve | |
4.6 star star star star star-half | Not publicly available | Collaborative teams | Connected planning | Complexity and steep learning curve | |
4.6 star star star star star-half | Not publicly available | Companies with complex sales structures | Complex incentive compensation management (ICM) with high efficiency and accuracy | Complexity for smaller teams and potentially high costs | |
4.7 star star star star star-half | Not publicly available | Companies who want to automate commission calculations and payouts | Simplicity and ease of use | Lack of features like redirection | |
4.7 star star star star star-half | $30/user/mo $35/user/mo Custom: upon request | Businesses that need a comprehensive and user-friendly sales compensation management software | Ease of use and adoption | Lack of ability to configure the product based on user needs | |
4.8 star star star star star-half | Not publicly available | Companies with modern sales culture and businesses who want real-time insights | A built-in dispute management and real-time visibility | Users say it works slowly, customer support is slow | |
4.9 star star star star star | $30/user/mo $50/user/mo | Smaller sales teams | Powerful automation | Lesser user base and average user interface | |
4.7 star star star star star-half | Not publicly available | Companies with scalable needs | Automated Commission Calculations | Lack of filtering by date, no mobile app |
PRM Tool | Rating | Feature | Pro | Con | Mobile App | Integrations | Free Plan | Pricing |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4.65 star star star star star-half | Org-wide alignment | User-friendly layout and database | Suboptimal as a personal CRM | square-check | Lack of tracking system | square-check | Team: $20/month Business: $45/month | |
4.7 star star star star star-half | Social Media Integration | Easy contact data collection | No marketing/sales features | square-check | Lack of tracking system | square-xmark 7-day trial | $12/month | |
4.75 star star star star star-half | Block Functions | High customization capability | Not a dedicated CRM | square-check | Limited | square-check | Plus: €7.50/month Business: €14/month | |
N/A | Open-source | Open-source flexibility | Requires extensive manual input | square-xmark | Limited | square-check Self-hosted | $9/month or $90/year | |
3.1 star star star | Simple iOS app | Ideal for non-tech-savvy users | iPhone only | square-check iOS only | Limited | square-xmark 1-month trial | $1.49/month or $14.99/month | |
3.6 star star star star-half | Smart Contact Management | Feature-rich and flexible | Reported bugs | square-check | Rich | square-xmark 7-day trial | Premium: $13.99/month Teams: $17.99/month | |
4.4 star star star star star-half | Customizable Interface | Customizable for teamwork | Pricey for personal use | square-check | Rich | square-xmark | Standard: $24/member Premium: $39/member | |
4.7 star star star star star-half | Integrated Calling | Integrated Calling | Too sales-oriented & pricey | square-check | Rich | square-xmark 14-day trial | Startup: $59/user/month Professional: $329/user/month | |
4.8 star star star star star | Business Card Scanning | Business Card Scanning | Mobile only | square-check | Limited | square-check | $9.99/month | |
4.45 star star star star star-half | 160+ app integrations | Comprehensive integrations | No free app version | square-check | Rich | square-xmark 14-day trial | $29.90/month or $24.90/month (billed annually) |
Capterra Rating | Free Trial | Free Plan | Starting Price (excluding the free plan) | Maximum Price (for the most expensive plan) | Best for | |
---|---|---|---|---|---|---|
4.5 star star star star star-half | square-check 14-day | square-check | €15/month/seat billed annually | €792/month/3 seats billed annually + €45/month for each extra seat | Versatility and free plan | |
4.2 star star star star | square-check 30-day | square-xmark But it offers reduced price to authorised nonprofit organisations | €25/user/month | €500/user/month billed annually (includes Einstein AI) | Best overall operational CRM | |
4.3 star star star star star-half | square-xmark | square-check Limited to 3 users | Comprehensive incentive management | €52/user/month billed annually | Small-medium businesses and automation | |
4.5 star star star star star-half | square-check 14-day | square-xmark | €14/seat/month billed annually | €99/seat/month billed annually | Sales teams and ease of use | |
4.1 star star star star | square-xmark | square-check Limited 10 users | $9.99/user/month billed annually | $64.99/user/month billed annually | Free plan for very small teams up to 10 |
CRM goal | Increase the sales conversion rate for qualified leads from marketing automation campaigns by 10% in the next 6 months. | ||||
SMART Breakdown | 1. Specific: It targets a specific area (conversion rate) for a defined segment (qualified leads from marketing automation). | 2. Measurable: The desired increase (10%) is a clear metric, and the timeframe (6 months) allows for progress tracking. | 3. Achievable: A 10% increase is possible based on historical data and potential improvements. | 4. Relevant: Boosting sales from marketing efforts aligns with overall business objectives. | 5. Time-bound: The 6-month timeframe creates urgency and a clear target date. |
Actions | Step 1: Refine lead qualification criteria to ensure high-quality leads are nurtured through marketing automation. | Step 2: Personalize marketing automation campaigns based on lead demographics, interests, and behavior. | Step 3: Develop targeted landing pages with clear calls to action for qualified leads. | Step 4: Implement lead scoring to prioritize high-potential leads for sales follow-up. | Step 5: Track and analyze campaign performance to identify areas for optimization. |
Outcomes | Increased sales and revenue | Improved marketing automation ROI | Marketing and sales alignment | Data-driven marketing optimization |