Dieser Leitfaden vergleicht 7 LinkedIn-Datenanbieter und erklärt, wie Sie diese anhand praktischer Kriterien bewerten können. Er konzentriert sich auf Datenqualität, Liefermodelle, Compliance-Aspekte und Anwendungsfälle aus der Praxis, damit Sie entscheiden können, welche Option Ihren Anforderungen entspricht.
TL;DR: Vergleich der führenden LinkedIn-Datenanbieter
Die folgende Tabelle vergleicht häufig verwendete LinkedIn-Datenplattformen hinsichtlich Datenzugriff, Anreicherung und Anwendungsfällen für die Kundenakquise.
Einige Anbieter konzentrieren sich auf groß angelegte Dateninfrastrukturen und Datensätze, während andere als Sales-Intelligence- oder Anreicherungstools konzipiert sind, die rund um LinkedIn-Workflows operieren.
| Anbieter | Kategorie | Typischer Anwendungsfall | Liefermodell | Preismodell |
|---|---|---|---|---|
| Bright Data | Webdateninfrastruktur und Datensätze | Groß angelegte Datenerfassung, Analytik und KI-Training | APIs, kuratierte Datensätze, verwaltete Erfassung | Nutzungsbasiert |
| Coresignal | Anbieter öffentlicher Webdaten | Analyse von Belegschaft, Unternehmen und Markt | Vorkonfigurierte Datensätze und APIs | Abonnement |
| Cognism | Vertriebsinformationsplattform | GDPR-konformer Outbound-Vertrieb (mit Schwerpunkt auf der EU) | CRM-integrierte Vertriebsplattform | Jahresverträge |
| People Data Labs | API zur Datenanreicherung | Identitätsauflösung und Profilbereicherung | APIs und strukturierte Datenbanken | Nutzungsbasiert |
| Kaspr | Prospektions-Tool | Individuelle Vertriebs- und Rekrutierungs-Workflows | Browser-Erweiterung | Monatliches Abonnement |
| Lusha | Kontaktdatenplattform | Kontaktaufnahme und Anreicherung | Browser-Erweiterung und APIs | Freemium/Abonnement |
| LeadIQ | Vertriebs-Workflow-Tool | Sales Navigator-basierte Kundenakquise | CRM-integriertes Tool zur Kundenakquise | Lizenzierung pro Benutzer |
Warum LinkedIn-Daten für B2B-Teams wichtig sind
LinkedIn ist nicht nur ein weiteres soziales Netzwerk. Es ist eine der größten verfügbaren Quellen für berufliche Identitätsdaten, die direkt von den Personen erstellt und gepflegt wird, die sie repräsentieren.
Die Profile enthalten Angaben zu Berufsbezeichnungen, Fähigkeiten, beruflichem Werdegang und Karriereentwicklung und werden kontinuierlich aktualisiert, wenn sich Rollen ändern, Teams wachsen und Unternehmen sich weiterentwickeln. Im Gegensatz zu abgeleiteten oder verhaltensbasierten Datensätzen handelt es sich hierbei um selbst gemeldete Informationen, die ein Maß an Genauigkeit und Relevanz aufweisen, das anderswo nur schwer zu erreichen ist.
In großem Maßstab spiegelt LinkedIn reale organisatorische Veränderungen nahezu in Echtzeit wider, von Beförderungen und Teamerweiterungen bis hin zu Verschiebungen im Einstellungsschwerpunkt und im Bedarf an Fähigkeiten. Dies macht es zu einer wertvollen Quelle für Einblicke in die tatsächliche Funktionsweise von Unternehmen und Arbeitsmärkten, nicht nur in deren externe Darstellung.
Da Unternehmen den Einsatz von Analysen und KI ausweiten, gewinnt diese Art von strukturiertem beruflichem Kontext zunehmend an Bedeutung. Daten, die mit Rollen, Fähigkeiten und Unternehmensstrukturen verknüpft sind, bilden die Grundlage für das Verständnis, wie Arbeit innerhalb von Unternehmen erledigt wird.
Die Herausforderung besteht im Zugang. Obwohl ein Großteil dieser Informationen öffentlich zugänglich ist, ist es nicht einfach, sie in großem Umfang für eine strukturierte Analyse zuverlässig zu sammeln und zu pflegen.
Häufige Anwendungsfälle für LinkedIn-Daten
Im Folgenden sind die gängigsten Arten aufgeführt, wie Teams LinkedIn-Daten in großem Umfang nutzen.
- Lead-Generierung und Sales Intelligence. Vertriebsteams nutzen LinkedIn-Daten, um Entscheidungsträger zu identifizieren und Veränderungen innerhalb der Zielkonten zu verfolgen. Signale wie Rollenwechsel, Beförderungen und Teamwachstum helfen den Teams, ihre Zielgruppenansprache zu verfeinern und ihre Kontaktaufnahme an die aktuelle Struktur der Konten anzupassen.
- Personalbeschaffung und Talentakquise. Personalbeschaffungsteams stützen sich auf LinkedIn-Daten, um Kandidaten zu finden, die Verfügbarkeit von Talenten zu bewerten und die Bewegung von Arbeitskräften über Rollen und Standorte hinweg zu beobachten. Aktuelle Daten zum beruflichen Werdegang und zu den Fähigkeiten sind unerlässlich, um Talent-Pipelines aufzubauen und qualifizierte Kandidaten effizient zu identifizieren.
- Marktforschung und Wettbewerbsanalyse. Unternehmen analysieren die Belegschaft und die Einstellungsaktivitäten, um zu verstehen, wie sich Unternehmen und Märkte verändern. Trends bei der Mitarbeiterzahl, Einstellungsmuster und das Wachstum von Abteilungen helfen den Teams, die Wettbewerbsentwicklung und die Ausrichtung des Unternehmens im Laufe der Zeit zu bewerten.
- KI-Training und Datenwissenschaft. Datenwissenschafts- und ML-Teams verwenden LinkedIn-Daten als strukturierte Eingabe für Modelle, die auf beruflichen Attributen basieren. Berufsbezeichnungen, Fähigkeiten, Unternehmenszugehörigkeiten und Karrierewege unterstützen Aufgaben wie Klassifizierung, Abgleich, Empfehlung und Personalisierung.
In all diesen Anwendungsfällen hilft das Verständnis, wie LinkedIn-Daten in großem Umfang gepflegt und aktualisiert werden, den Teams dabei, Datenanbieter effektiver zu bewerten. Eine praktische technische Übersicht finden Sie in diesem LinkedIn-Scraping-Leitfaden.
LinkedIn-Daten lassen sich in drei Hauptkategorien einteilen: Profile (individuelle berufliche Datensätze), Unternehmen (Attribute auf Unternehmensebene und Signale zur Belegschaft) und Stellenanzeigen (offene Stellen und Anforderungen), die jeweils unterschiedlichen analytischen und operativen Arbeitsabläufen dienen.
Warum der Zugriff auf LinkedIn-Daten in großem Umfang eine Herausforderung darstellt
Obwohl ein Großteil der Informationen auf LinkedIn öffentlich sichtbar ist, stellt das zuverlässige Sammeln dieser Daten in großem Umfang eine echte technische und operative Herausforderung dar. Ansätze, die für kleine Experimente funktionieren, verlieren oft an Wirksamkeit, wenn Volumen, Häufigkeit und Abdeckung zunehmen.
Authentifizierungsbarrieren und Zugriffsbeschränkungen
LinkedIn schränkt das anonyme Surfen stark ein. Nach einer begrenzten Anzahl von Profil- oder Seitenaufrufen werden Benutzer aufgefordert, sich anzumelden, was einen dauerhaften unauthentifizierten Zugriff unpraktisch macht.
Authentifizierte Sitzungen bringen zusätzliche Einschränkungen mit sich. Das Sitzungsverhalten, die Navigationsmuster und die Anfrageraten werden überwacht, und eine ungewöhnliche Nutzung kann zu vorübergehenden Einschränkungen oder Kontosperrungen führen.
Dynamische Schnittstellen und Verhaltenserkennung in großem Maßstab
Die Schnittstelle und die zugrunde liegenden Bereitstellungsmuster von LinkedIn ändern sich häufig. Seitenlayouts, Elementkennungen und Rendering-Logik werden regelmäßig aktualisiert, was die Extraktionslogik, die auf statischen Selektoren basiert, beeinträchtigen kann.
Mit zunehmender Größe der Sammlung werden Verhaltenssignale zu einer größeren Fehlerquelle als einzelne Anfragen. Hohe Anfragevolumina, sich wiederholende Navigationsmuster und nicht-menschliche Interaktionszeiten erhöhen die Wahrscheinlichkeit von Unterbrechungen, verschlechterten Erfolgsraten oder der Ungültigkeit von Sitzungen.
Im Produktionsmaßstab verschärfen sich diese Probleme. Ohne kontinuierliche Anpassungs-, Überwachungs- und Wiederherstellungsmechanismen sehen sich Teams häufig mit Instabilität, unvollständiger Datenabdeckung und steigenden Wartungskosten konfrontiert.
Entwickeln oder kaufen: Zugriff auf LinkedIn-Daten in großem Umfang
Wenn Teams die Nutzung von LinkedIn-Daten ausweiten, steht sie vor der zentralen Entscheidung, ob sie interne Erfassungspipelines aufbauen und pflegen oder sich auf einen Drittanbieter verlassen sollen. Die Vor- und Nachteile werden deutlicher, je höher die Anforderungen an Volumen, Zuverlässigkeit und langfristige Eigentumsrechte sind.
Interne Entwicklung
Der Aufbau einer internen LinkedIn-Datenpipeline umfasst mehr als nur die anfängliche Scraping-Logik. Teams müssen sich kontinuierlich an Plattformänderungen anpassen, Zugriffsbeschränkungen verwalten und auf Ausfälle reagieren, die durch Authentifizierungskontrollen, Ratenbeschränkungen und Schnittstellenaktualisierungen verursacht werden.
In der Praxis erfordern interne Lösungen:
- Kontinuierliche technische Wartung und Überwachung
- Infrastrukturverantwortung, Wiederholungsversuche und Datenqualitätskontrollen
- Direkte Verantwortung für Compliance und operative Risiken
Dieser Ansatz ist in der Regel nur für Teams mit dedizierten Datenengineering-Kapazitäten und langfristiger Verantwortung für das System realisierbar.
Nutzung eines Datenanbieters
Drittanbieter bieten verwalteten Zugriff auf LinkedIn-Daten über strukturierte Datensätze, APIs oder Erfassungsworkflows. Die Anbieter übernehmen die Verantwortung für:
- Infrastrukturmanagement und Skalierung
- Umgang mit Plattformänderungen und Aufrechterhaltung der Datenkontinuität
- Datennormalisierung und -bereitstellung
- Compliance-Kontrollen und Zugriffsverwaltung
Wie Teams entscheiden
Die meisten Teams wägen eine kleine Anzahl strategischer Faktoren ab:
- Laufende Wartungskosten, einschließlich des technischen Aufwands
- Skalierungsanforderungen, von gelegentlichem Zugriff bis hin zu kontinuierlicher Nutzung
- Operatives Risiko, insbesondere in Bezug auf Kontostabilität und Compliance
Eine technische Darstellung der Unterschiede zwischen Managed Services und API-basierter Datenerfassung finden Sie in diesem Vergleich zwischen Managed Services und API-basierten Ansätzen zur Webdatenerfassung.
So bewerten Sie LinkedIn-Datenanbieter
Konzentrieren Sie sich bei der Bewertung von Anbietern auf drei entscheidende Faktoren: (1) Aktualisierungsrhythmus, der zu Ihrem Workflow passt: Vertriebsteams benötigen tägliche Updates zu Signalen für Jobwechsel, während Analyseteams mit wöchentlichen oder monatlichen Daten arbeiten können; (2) Liefermodell, das zu Ihrem Stack passt: APIs für Engineering-Teams, Browser-Erweiterungen für Vertriebsmitarbeiter, vorgefertigte Datensätze für Analysten; und (3) Skaleneffekte: Nutzungsbasierte Preise eignen sich für variable Lasten, während Abonnements für vorhersehbare Nutzung geeignet sind. Vergewissern Sie sich außerdem, dass der Anbieter die Schemakonsistenz, die Validierung der Datenqualität und die Compliance-Anforderungen berücksichtigt, die für Ihre Region und Ihren Anwendungsfall relevant sind.
Sind Sie bereit, die LinkedIn-Datensätze zu erkunden? Beginnen Sie mit einer kostenlosen Probe, um die Datenqualität und -abdeckung für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu bewerten.
Die besten LinkedIn-Datenanbieter
Nachdem Anwendungsfälle, Datentypen und Bewertungskriterien festgelegt wurden, besteht der nächste Schritt darin, die Anbieter anhand ihres Ansatzes für den Zugriff auf LinkedIn-Daten zu vergleichen.
Infrastrukturplattformen vs. Prospektionswerkzeuge
Die meisten LinkedIn-Datenanbieter lassen sich nach ihrem Schwerpunkt gruppieren.
Infrastrukturell orientierte Plattformen (wie Bright Data und Coresignal) sind für Analysen, Recherchen und KI-Workflows konzipiert. Sie legen den Schwerpunkt auf den Zugriff auf große Datenmengen über Datensätze, APIs oder verwaltete Erfassungspipelines und werden in der Regel von technischen Teams eingesetzt, die im Produktionsmaßstab arbeiten.
Prospektions- und Vertriebs-Tools (wie Cognism, Kaspr, Lusha und LeadIQ) sind auf Outbound-Vertriebs- und Rekrutierungs-Workflows ausgerichtet. Sie legen den Schwerpunkt eher auf browserbasierte Prospektion, CRM-Integrationen und benutzerspezifischen Zugriff als auf die Bereitstellung von Massendaten.
Das Verständnis dieses Unterschieds hilft dabei, das Feld einzugrenzen, bevor Anbieter im Detail verglichen werden.
Was Sie beim Vergleich von Anbietern beachten sollten:
Die Einrichtungszeit variiert erheblich: Browserbasierte Tools (Kaspr, Lusha, LeadIQ) sind in wenigen Minuten einsatzbereit, während Infrastrukturplattformen (Bright Data, Coresignal) in der Regel eine Beschaffung und technische Integration erfordern. Die „Aktualität” der Daten ist in der Branche nur unzureichend definiert; einige Anbieter aktualisieren ihre Daten wöchentlich und bezeichnen dies als „Echtzeit”, andere aktualisieren stündlich. Die geografische Abdeckung ist wichtig: Tools, die auf die GDPR-Konformität ausgerichtet sind (Cognism, Kaspr), sind in Europa tendenziell stärker vertreten, während US-amerikanische Anbieter möglicherweise nur über begrenzte internationale Daten verfügen. Achten Sie schließlich auf vage Preisangaben: „Kontakt Vertrieb“ bedeutet oft Mindestbeträge im fünfstelligen Bereich, während „Freemium“-Tarife schnell an ihre Kreditlimits stoßen.
1. Bright Data
Bright Data ist ein Anbieter von Webdaten-Infrastrukturen, der Zugriff auf LinkedIn-Datensätze, APIs und verwaltete Erfassungsworkflows für Analyse-, Forschungs- und KI-Anwendungsfälle bietet.
Es wurde für Datenteams entwickelt, die eine zuverlässige, groß angelegte Datenbereitstellung benötigen, und nicht für browserbasierte Tools für die individuelle Verkaufsprospektion.
Datenabdeckung und -bereitstellung
Bright Data unterstützt öffentlich zugängliche LinkedIn-Daten über alle Kernbereiche hinweg:
- Profile: beruflicher Werdegang, Erfahrung, Ausbildung, Fähigkeiten
- Unternehmen: Firmografische Daten, Mitarbeiterzahlen, Wachstumsindikatoren
- Stellenanzeigen: Titel, Beschreibungen, Standorte, Dienstalter (Datensätze | Scraper)
- Beiträge: Inhalte öffentlicher Beiträge und Interaktionssignale (Datensätze | Scraper)
Die Daten werden über vorab gesammelte Datensätze oder programmatischen Zugriff über APIs und verwaltete Erfassungsworkflows bereitgestellt. Datensätze können je nach Verwendungszweck als einmalige Exporte erworben oder nach wiederkehrenden Zeitplänen aktualisiert werden.
Die Ausgabe erfolgt in strukturierten Formaten (JSON, CSV, NDJSON, Parquet) und kann an AWS S3, Google Cloud, Azure, Snowflake und SFTP geliefert werden.
Wann Bright Data am besten geeignet ist
Bright Data eignet sich für Teams, die:
- LinkedIn-Daten für Analysen, Recherchen oder KI-Pipelines verwenden
- einen kontinuierlichen oder umfangreichen Zugriff anstelle einer ad hoc-Anreicherung benötigen
- regelmäßige Aktualisierungen und konsistente Datenqualität benötigen
- Rohdaten von LinkedIn anstelle von vorab normalisierten Datensätzen benötigen
- neben vorgefertigten Datensätzen auch benutzerdefinierte Erfassungsworkflows benötigen
- Möchten maximale Flexibilität bei Datenformaten, Bereitstellungsmethoden und Integrationsoptionen
Teams, die sich auf browserbasierte Prospektion oder individuelle Vertriebsabläufe konzentrieren, finden möglicherweise Tools wie Kaspr, Lusha oder LeadIQ besser geeignet.
2. Coresignal
Coresignal bietet voraggregierte, strukturierte Datensätze und APIs, die Daten zu Unternehmen, Mitarbeitern und Stellenangeboten umfassen und für die Analyse historischer Trends optimiert sind. Es wird in erster Linie für Workforce Intelligence, Marktforschung, Längsschnittanalysen und Sales Intelligence verwendet, nicht für browserbasierte Prospektion oder operative Echtzeit-Workflows.
Datenabdeckung und -bereitstellung
Coresignal bietet vorab gesammelte Datensätze und programmatische APIs für:
- Mitarbeiterdaten. Funktionen, Beschäftigungsgeschichte und Unternehmenszugehörigkeiten
- Unternehmensdaten: Branche, Größe, Mitarbeiterzahl und organisatorische Merkmale
- Stellenanzeigen. Positionen, Anforderungen und zugehörige Metadaten
Die Daten zeichnen sich durch historische Tiefe, Schemakonsistenz und eine analysefähige Struktur aus. APIs und Feeds werden regelmäßig für die programmatische Erfassung aktualisiert, während Datensätze groß angelegte Recherchen und Modellierungen unterstützen.
Wann Coresignal am besten geeignet ist
Coresignal eignet sich besonders für Teams, die:
- Arbeitskräftetrends, Einstellungsmuster oder das Unternehmenswachstum im Zeitverlauf analysieren
- strukturierte Längsschnittdaten für Forschung oder Analysen benötigen
- Konsistenz und historische Abdeckung gegenüber einem Zugriff mit geringer Latenz priorisieren
Es ist weniger geeignet für browserbasierte Prospektion oder subsekundäre Echtzeit-Operationsabfragen.
3. Cognism
Cognism ist eine B2B-Sales-Intelligence-Plattform, die von Umsatzteams genutzt wird, um potenzielle Kunden zu entdecken und mit konformen Kontakt- und Unternehmensdaten anzureichern, wobei der Schwerpunkt auf GDPR-konformen Workflows für regulierte Märkte liegt.
Es wurde für Outbound-Vertrieb und SDR-Anwendungsfälle entwickelt, nicht für Analysen oder die Extraktion großer Datenmengen.
Datenabdeckung und -bereitstellung
Cognism bereichert Kontakte und Unternehmen, die Teams über LinkedIn- und CRM-Workflows identifizieren.
Die Abdeckung umfasst:
- Berufliche Positionen und Unternehmenszugehörigkeiten
- Geschäftliche E-Mail-Adressen und Telefonnummern
- Firmografische Attribute auf Unternehmensebene
Der Zugriff erfolgt über eine webbasierte Vertriebsplattform, CRM-Integrationen, eine Browser-Erweiterung und programmatische Anreicherungs-APIs/DaaS. Cognism bietet keine rohen LinkedIn-Profildatensätze oder analysefähige Massendaten.
Wann Cognism am besten geeignet ist
Cognism eignet sich besonders für Teams, die:
- Outbound-Vertrieb oder SDR-Prospektierungs-Workflows durchführen
- eine konforme Kontaktanreicherung benötigen, insbesondere für EU-Märkte
- hauptsächlich mit CRM- und browserbasierten Tools arbeiten
Es ist nicht für Data Engineering, Analysen, KI-Training oder Anwendungsfälle gedacht, die große oder historische LinkedIn-Datensätze erfordern.
4. People Data Labs (PDL)
People Data Labs (PDL) bietet programmatische Daten zu Personen, Unternehmen und Stellenanzeigen über Anreicherungs- und Such-APIs sowie den Export großer Datensätze. Es wurde für Engineering- und Analyseteams entwickelt, die normalisierte B2B-Identitätsdaten in großem Umfang benötigen.
Datenabdeckung und -bereitstellung
Der Katalog von PDL umfasst Personenprofile (Berufserfahrung, Positionen, berufliche Eigenschaften), Unternehmensdaten und Stellenanzeigen. Der Zugriff erfolgt über Anreicherungs- und Such-APIs, Massenexporte und lizenzierte Feeds für die cloudbasierte Erfassung.
PDL liefert keine rohen LinkedIn-Profil-Datensätze und führt kein direktes LinkedIn-Scraping durch. Die Daten werden aggregiert, normalisiert und für Identitätsauflösungs- und Anreicherungs-Workflows optimiert, bei denen bestehende Datensätze ergänzt werden müssen.
Wann ist PDL am besten geeignet?
PDL eignet sich besonders für Teams, die:
- Pipelines für Anreicherung, Abgleich oder Identitätsauflösung aufbauen
- Analysierbare Personen- und Unternehmensdaten in großem Umfang benötigen
- API-gesteuerten Zugriff gegenüber Vertriebs- oder Prospektierungsschnittstellen bevorzugen
Es ist nicht als interaktives Verkaufstool oder direkte Quelle für LinkedIn-Plattformdaten konzipiert.
5. Kaspr
Kaspr ist ein browserbasiertes B2B-Tool zur Anreicherung von Kontakten, das von Vertriebs- und Recruiting-Teams verwendet wird, um geschäftliche E-Mail-Adressen und Telefonnummern anzuzeigen, während sie in LinkedIn, Sales Navigator oder Recruiter Lite arbeiten.
Es ist für die interaktive, tägliche Kundenakquise konzipiert, bei der Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit wichtiger sind als der Zugriff auf große Datenmengen.
Datenabdeckung und -bereitstellung
Kaspr bereichert Kontakte, die beim Durchsuchen von LinkedIn identifiziert wurden.
Die Abdeckung umfasst in der Regel:
- Geschäftliche E-Mail-Adressen und Telefonnummern
- Berufsbezeichnung und Unternehmenszugehörigkeit
- Grundlegende Kontakt- und Unternehmensattribute
Der Zugriff erfolgt über eine Chrome-Browsererweiterung, ein Web-Dashboard, CRM-Integrationen und optionale APIs oder Massenexporte für eine skalierte Anreicherung.
Wann passt Kaspr am besten?
Kaspr eignet sich für Teams, die:
- sich bei der täglichen Kundenakquise auf LinkedIn verlassen
- eine schnelle, erweiterungsgesteuerte Kontaktanreicherung benötigen
- SDR-, Recruiting- oder Geschäftsentwicklungs-Workflows betreiben
6. Lusha
Lusha ist eine B2B-Plattform zur Kontaktanreicherung und Sales Intelligence, die von Vertriebs-, Marketing- und Recruiting-Teams genutzt wird, um Kontaktdaten von potenziellen Kunden und grundlegende firmografische Informationen zu finden und anzureichern.
Es unterstützt Outbound-Akquiseworkflows, bei denen die Kontaktaufnahme und die CRM-Anreicherung eng miteinander verbunden sind.
Datenabdeckung und -bereitstellung
Lusha bereichert Kontakte und Unternehmen, die über LinkedIn und andere Outbound-Kanäle identifiziert wurden. Die typische Abdeckung umfasst:
- Geschäftliche E-Mail-Adressen und direkte Telefonnummern
- Berufsbezeichnung und Unternehmenszugehörigkeit
- Grundlegende firmografische Attribute
Der Zugriff ist über eine Browser-Erweiterung, eine webbasierte Prospektierungsplattform, CRM-Integrationen und Optionen zur Massenanreicherung oder zum Export möglich.
Wann passt Lusha am besten?
Lusha eignet sich für Teams, die:
- Outbound-Vertriebs-, Marketing- oder Rekrutierungsmaßnahmen durchführen
- browserbasierte Prospektierung und CRM-Anreicherung nutzen
- mit minimalem Aufwand verifizierte B2B-Kontaktdaten benötigen
7. LeadIQ
LeadIQ ist eine B2B-Vertriebsplattform, die Umsatzteams dabei unterstützt, Lead-Daten zu erfassen, anzureichern und an CRMs und Sales-Engagement-Tools weiterzuleiten.
Der Schwerpunkt liegt auf der Optimierung der Outbound-Ausführung und nicht auf der Erweiterung des Zugriffs auf Rohdaten.
Datenabdeckung und -bereitstellung
LeadIQ lässt sich in LinkedIn und LinkedIn Sales Navigator integrieren, um während der Live-Akquise Daten von potenziellen Kunden zu erfassen. Zu den erfassten Feldern gehören in der Regel geschäftliche E-Mail-Adressen, direkte Telefonnummern, Berufsbezeichnungen, Unternehmenszugehörigkeiten und zugehörige Metadaten.
Die Datenerfassung erfolgt durch Benutzerinteraktion und kann mit CRMs synchronisiert, in Listen exportiert oder durch Integrationen mit Sales-Engagement-Plattformen erweitert werden.
Wann LeadIQ am besten geeignet ist
LeadIQ eignet sich für Teams, die:
- Hochgeschwindigkeits-Outbound-Vertriebs- und SDR-Workflows ausführen
- LinkedIn oder Sales Navigator als primären Discovery-Kanal nutzen
- eine schnellere Lead-Erfassung mit starker CRM- und Workflow-Integration wünschen
So wählen Sie den richtigen LinkedIn-Datenanbieter für Ihren Anwendungsfall
Die Auswahl eines LinkedIn-Datenanbieters hängt davon ab, wie die Daten tatsächlich in der Produktion verwendet werden. Verschiedene Tools sind für sehr unterschiedliche Workflows konzipiert, und Unstimmigkeiten treten in der Regel erst nach der Implementierung zutage.
Beginnen Sie mit Ihrem primären Workflow
Verschiedene Teams lösen unterschiedliche Probleme mit LinkedIn-Daten:
- Vertriebs- und Outbound-Teams benötigen in der Regel interaktive Prospektierung und Kontaktanreicherung, die direkt mit LinkedIn- und CRM-Systemen verknüpft sind.
- Daten-, Analyse- und Forschungsteams benötigen in der Regel strukturierte Datensätze oder APIs, die eine groß angelegte Erfassung, historische Analysen oder KI-Workflows unterstützen.
- Produkt- und Engineering-Teams legen in der Regel Wert auf Zuverlässigkeit, Schemakonsistenz und eine saubere Integration in bestehende Pipelines.
Wenn Sie herausfinden, welcher dieser Punkte Ihren Workflow am besten beschreibt, grenzt dies das Feld sofort ein.
Speziell für Daten- und Analyseteams sollten Sie überlegen, ob Sie rohe LinkedIn-Daten mit benutzerdefinierten Erfassungsfunktionen oder voraggregierte Datensätze benötigen, die für bestimmte Workflows optimiert sind. Infrastruktur-Anbieter wie Bright Data unterstützen beide Ansätze mit verwalteten Erfassungs-Workflows, während spezialisierte Anbieter wie Coresignal sich auf historische Datensätze konzentrieren und People Data Labs den Schwerpunkt auf Identitätsanreicherung legt.
Berücksichtigen Sie frühzeitig Umfang und Datenvolumen
Einige Anbieter sind für die Nutzung durch Einzelpersonen oder Teams konzipiert, während andere für den kontinuierlichen Zugriff auf große Datenmengen ausgelegt sind. Mit zunehmender Nutzung werden Faktoren wie Datensatzvolumen, Aktualisierungsrhythmus, Preisgestaltung und Betriebskosten immer wichtiger.
Teams, die eine Skalierung planen, sollten beurteilen, wie sich Kosten, Infrastrukturanforderungen und Supportmodelle mit steigender Nachfrage verändern.
Integration und operative Eignung bewerten
Wie Daten bereitgestellt werden, ist oft wichtiger als die Frage, welche Daten verfügbar sind. Browserbasierte Tools eignen sich gut für die manuelle Suche, während APIs und Datensätze besser für automatisierte Pipelines und nachgelagerte Systeme geeignet sind.
Die entscheidende Frage ist, wie gut die Daten in Ihre bestehende Infrastruktur passen, sei es in CRMs, Data Warehouses, Analyseplattformen oder interne Anwendungen. Weniger Kompromisse bei der Integration bedeuten in der Regel eine schnellere Amortisation.
Aktualität, Abdeckung und Zuverlässigkeit in Einklang bringen
Anbieter gehen unterschiedliche Kompromisse ein. Einige optimieren für aktuelle Kontaktdaten, andere für historische Tiefe oder eine breitere Abdeckung von Entitäten.
Wenn Sie wissen, was für Ihren Anwendungsfall am wichtigsten ist, können Sie Reibungsverluste vermeiden, sobald die Daten in Produktion sind und die Erwartungen auf die Realität treffen.
Abschließende Gedanken
Jeder LinkedIn-Datenanbieter ist für eine bestimmte Art von Workflow ausgelegt, von browserbasierter Prospektion bis hin zu groß angelegten Analysen und KI-Anwendungsfällen.
Die zuverlässigste Wahl ist diejenige, die der tatsächlichen Verwendung der Daten durch Ihr Team entspricht, und nicht die, die auf dem Papier die umfangreichste Liste an Funktionen bietet.
Für Teams, die LinkedIn-Daten in Produktionsgröße mit maximaler Flexibilität benötigen, die über strukturierte Datensätze, APIs oder verwaltete Erfassungs-Workflows bereitgestellt werden, bietet Bright Data eine Infrastruktur der Enterprise-Klasse, die für Analyse-, Forschungs- und KI-Workloads ausgelegt ist. Weitere Details finden Sie auf der Seite mit den LinkedIn-Datensätzen.
Häufig gestellte Fragen zu LinkedIn-Datenanbietern
Was ist ein LinkedIn-Datenanbieter?
Ein LinkedIn-Datenanbieter liefert Daten zu Fachkräften, Unternehmen oder Stellenangeboten über Datensätze, APIs oder Prospektions-Tools. Die Anbieter unterscheiden sich hauptsächlich durch ihr Bereitstellungsmodell und dadurch, ob sie Analyse-, Anreicherungs- oder Vertriebs-Workflows unterstützen.
Was ist der Unterschied zwischen einem Anbieter von Datensätzen und einem Sales-Intelligence-Tool?
Datensatzanbieter liefern strukturierte Massendaten für Analysen, Recherchen und maschinelles Lernen. Sales-Intelligence-Tools konzentrieren sich auf interaktive Prospektion, in der Regel über Browser-Erweiterungen und CRM-Integrationen.
Welche Anbieter werden häufig für Analyse- oder KI-Anwendungsfälle verwendet?
Für umfassende Analysen und KI-Workflows, die Rohdaten und benutzerdefinierte Erfassungen erfordern, bietet Bright Data einen infrastrukturbasierten Zugriff mit verwalteten Erfassungs-Workflows. Coresignal ist auf voraggregierte historische Datensätze für Trendanalysen spezialisiert. People Data Labs konzentriert sich auf Identitätsanreicherung und Abgleich-Workflows, bei denen bestehende Datensätze ergänzt werden müssen.
Sollten wir unsere eigene LinkedIn-Datenpipeline aufbauen oder einen Anbieter nutzen?
Der Aufbau einer internen Lösung bietet Flexibilität, erfordert jedoch einen kontinuierlichen technischen Aufwand und die Übernahme von Betriebs- und Compliance-Risiken. Verwaltete Anbieter reduzieren den Aufwand und die Zeit bis zur Wertschöpfung, wobei die richtige Wahl von der Größe und den internen Ressourcen abhängt.
