LinkedIn প্রাথমিকভাবে বেশিরভাগ ব্যক্তির জন্য একটি নেটওয়ার্কিং এবং চাকরি খোঁজার প্ল্যাটফর্ম হিসেবেই থেকে যায়। এটি এমন একটি জায়গা যেখানে আপনি আপনার প্রোফাইল আপগ্রেড করেন, সহকর্মীদের সাথে সংযুক্ত হন এবং সম্ভবত চাকরি পরিবর্তনের কথা ভাবলে সুযোগ ব্রাউজ করেন। কিন্তু এই পরিচিত পৃষ্ঠের নিচে আরও অনেক মূল্যবান কিছু লুকিয়ে আছে। গোপনে, LinkedIn বর্তমান সময়ে আমাদের কাছে থাকা রিয়েল টাইম পেশাদার ডেটার সবচেয়ে মূল্যবান উৎসগুলোর একটি হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে। দলগুলো ক্রমবর্ধমানভাবে নিয়োগের বাইরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এই তথ্য ব্যবহার করছে।
শুধু একটি নিয়োগ প্ল্যাটফর্মের চেয়ে বেশি
প্রথম দর্শনে LinkedIn পেশাদারদের একটি ডিরেক্টরি বলে মনে হয়। যদি আপনি পিছিয়ে দেখেন, এটি আসলে শিল্প পরিবর্তনের একটি ক্রমাগত আপডেট হওয়া ডেটাসেট। প্রতিটি চাকরি পরিবর্তন, দক্ষতা আপডেট এবং কোম্পানির পোস্ট বৃহত্তর চিত্রে যোগ করে।
এই কারণেই LinkedIn এত শক্তিশালী। এটি বাস্তব আচরণের প্রতিনিধিত্ব করে, অনুমান বা সম্ভবত পুরানো রিপোর্ট নয়। কোম্পানিগুলো নতুন পদের জন্য নিয়োগ শুরু করলে বা নির্দিষ্ট দক্ষতা আরও প্রচলিত হলে প্রায় সাথে সাথে পরিবর্তন ঘটে। এটি নিয়োগ দলগুলোর জন্য উপযোগী। কিন্তু কারও কারও জন্য এটি অনেক বিস্তৃত সম্ভাবনার পরিসর খুলে দেয়।
ব্যবসাগুলো কীভাবে LinkedIn ডেটা ব্যবহার করছে
উদাহরণস্বরূপ, LinkedIn ডেটা মার্কেটিং দলগুলোকে তাদের লক্ষ্য দর্শকদের আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করে। তারা চাকরির শিরোনাম, শিল্প এবং এনগেজমেন্ট প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে তাদের বার্তা পরিমার্জন করতে এবং সঠিক ব্যক্তিদের কাছে পৌঁছাতে পারে।
এটি বিক্রয় দলগুলোকে সম্ভাব্য সম্ভাবনাগুলি নির্ধারণ করতে এবং তারা কার সাথে যোগাযোগ করছে তা বুঝতে সাহায্য করতে পারে। তারা মানক বার্তা পাঠানোর পরিবর্তে ভূমিকা এবং কোম্পানির কার্যকলাপ সম্পর্কিত প্রকৃত তথ্যের উপর ভিত্তি করে তাদের পদ্ধতি ব্যক্তিগতকৃত করতে পারে।
এমনকি পণ্য দলগুলোও লক্ষ্য করতে শুরু করেছে। তারা কোন দক্ষতার উচ্চ চাহিদা রয়েছে বা কোম্পানিগুলো কী ধরনের পদের জন্য নিয়োগ দিচ্ছে তা পর্যবেক্ষণ করে বাজার কোথায় যাচ্ছে তা পরিমাপ করতে পারে। এটি তাদের বাস্তব চাহিদার সাথে আরও ভালোভাবে প্রতিফলিত পণ্য তৈরি করতে সক্ষম করে।
এই ডেটা আনলক করতে API-এর ভূমিকা
চ্যালেঞ্জ, স্পষ্টতই, স্কেল হবে। যদিও যে কেউ ম্যানুয়ালি LinkedIn ব্রাউজ করতে পারে, সেই পদ্ধতি শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট পর্যায় পর্যন্ত যায়। বড় পরিমাণ ডেটাতে প্যাটার্ন চিহ্নিত করা সময়সাপেক্ষ এবং চ্যালেঞ্জিং হয়ে পড়ে।
LinkedIn Jobs API-এর মতো টুলগুলো এই ক্ষেত্রে সহায়তা করে। দলগুলো তাদের মাধ্যমে বিবরণ, ভূমিকা এবং প্রয়োজনীয়তার মতো কাঠামোবদ্ধ চাকরির ডেটা অ্যাক্সেস করতে এবং তাদের সিস্টেমে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। দলগুলো নির্দিষ্ট তালিকার দিকে তাকানোর পরিবর্তে একই সাথে শত বা হাজার পোস্ট জুড়ে প্রবণতা পরীক্ষা করতে পারে। এই পরিবর্তনের ফলে সিদ্ধান্ত নেওয়ার পদ্ধতি পরিবর্তিত হয়। দলগুলো অনুমানের পরিবর্তে স্পষ্ট প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে কৌশল তৈরি করতে পারে।
ডেটা ইন অ্যাকশনের বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ
একটি কোম্পানি কল্পনা করুন যা একটি নতুন শিল্পে প্রবেশের চেষ্টা করছে। শুধুমাত্র রিপোর্টের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, তারা স্থানীয় ব্যবসাগুলো কীসের জন্য নিয়োগ দিচ্ছে তা নির্ধারণ করতে চাকরির পোস্টিং পরীক্ষা করতে সক্ষম। এটি কোন দক্ষতার উচ্চ চাহিদা রয়েছে এবং শিল্পটি কীভাবে সংগঠিত হয়েছে তাও প্রকাশ করে।
অথবা একটি স্টার্টআপ নতুন একটি টুল তৈরি করছে। তারা চাকরির বিবরণে পুনরাবৃত্ত সমস্যাগুলোও খুঁজে পেতে পারে যা কোম্পানিগুলো সমাধান করতে কাজ করছে। পণ্য উন্নয়ন সেই তথ্য দ্বারা সরাসরি প্রভাবিত হতে পারে। নিয়োগ দলগুলোও উপকৃত হয়। তারা বাজারের ফাঁক চিহ্নিত করতে এবং সেই অনুযায়ী নিয়োগ কৌশল সমন্বয় করতে একই সাথে চাকরির পোস্ট এবং প্রার্থী প্রোফাইল বিশ্লেষণ করতে সক্ষম।
ডেটা ব্যবহারিক এবং ব্যবহারযোগ্য করা
প্রকৃত চ্যালেঞ্জ শুধু ডেটা প্রাপ্তিতে নয়, বরং এটিকে ব্যবহারযোগ্য করে তোলায়। কsurface তথ্য নিজে থেকেই অপ্রতিরোধ্য হতে পারে। এটিকে অবশ্যই শ্রেণীবদ্ধ, ফিল্টার এবং বাস্তব ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যের সাথে সংযুক্ত করতে হবে।
এখানেই Lix-it-এর মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলো সহায়ক হয়ে ওঠে। তারা বিশ্লেষণ এবং প্রয়োগ সহজতর করতে LinkedIn ডেটা নিষ্কাশন এবং কাঠামোবদ্ধ করতে দলগুলোকে সহায়তা করে। ডেটা সংগ্রহের পরিবর্তে, দলগুলো এটি বোঝার এবং কর্মে অনুবাদ করার উপর মনোনিবেশ করতে পারে।
