Réunissant plus de 950 millions d’utilisateurs, LinkedIn, le réseau social professionnel le plus populaire, est une véritable mine d’or. Il offre l’opportunité de se connecter avec des professionnels de tous les secteurs, de se former, de s’informer et de réseauter.
C’est la plateforme idéale pour scaler son business : trouver des prospects, des clients, des partenaires, des collaborateurs ou des talents. Et pour ce faire, une technique s’avère très efficace : le scraping.
En quoi consiste le scraping ? En avez-vous déjà entendu parler ? Comment et pourquoi scraper LinkedIn ? Quels sont les avantages et les inconvénients du scraping sur LinkedIn ? Nous répondons à toutes vos questions dans cet article.
Qu’est-ce que le scraping sur LinkedIn ?
Le scraping, également appelé web scraping ou web data extraction, est une pratique qui consiste à extraire les données publiques présentes sur des plateformes web (site web, réseau social, etc.), et à les sauvegarder dans un fichier local ou une base de données à des fins d’exploitation ou d’analyse.
Faire du scraping sur LinkedIn revient donc à collecter les données publiques des utilisateurs ou entreprises du réseau que l’on souhaite analyser ou exploiter.
Il s’agit entre autres :
- des noms, des adresses email,
- des numéros de téléphone,
- du poste occupé,
- de la localisation,
- des compétences ou des centres d’intérêt,
- des publications, des recommandations,
- du secteur d’activité,
- de la taille de l’entreprise,
- du chiffre d’affaires,
- du site web ou de la publication, etc.
C’est un processus complexe qui nécessite beaucoup de patience et qui requiert une connaissance approfondie en informatique. Heureusement qu’il y a des outils automatisés (scripts ou logiciels spécialisés) pour faciliter sa réalisation.
Les principales raisons de scraper Linkedin
Découvrez dans les paragraphes suivants les avantages et applications du scraping sur LinkedIn.
1) Recrutement et acquisition de talent
Scraper LinkedIn aide les recruteurs et les responsables des ressources humaines à optimiser leur processus de recrutement. Et ce, en leur permettant de :
- Identifier les profils qui correspondent à leurs critères de sélection (compétences, expériences, localisation, etc.).
- Extraire les coordonnées des candidats potentiels (email, téléphone, etc.) pour pouvoir les contacter.
- Enrichir leur base de données de candidatures.
- Suivre l’évolution des profils et des carrières.
Grâce au LinkedIn scraping, ils peuvent directement accéder aux meilleurs talents du marché et leur proposer des opportunités adaptées à leurs besoins et préférences.
2) Analyse du marché et veille concurrentielle
LinkedIn permet de suivre l’actualité des entreprises, des secteurs d’activité et des tendances du marché. Il donne également des informations sur les stratégies, les performances et les avis des clients sur les entreprises concurrentes.
Scraper LinkedIn peut donc aider à réaliser une analyse du marché et une veille concurrentielle en :
- Collectant les données sur les entreprises qui opèrent dans le même secteur que soi ou dans un secteur connexe (nom, taille, chiffre d’affaires, site web, etc.).
- Analysant les publications, les commentaires et les recommandations des entreprises et de leurs clients.
- Identifiant les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces des concurrents.
- Identifiant les besoins non satisfaits ou les niches à exploiter.
Ces informations stratégiques sont essentielles à la prise de décision. Elles permettent d’adapter l’offre et la communication en fonction du marché et de la concurrence.
Il faut garder en tête que les mieux informés ont toujours un avantage concurrentiel.
3) Génération de leads pour les ventes
LinkedIn est reconnu pour :
- La qualité de son audience : il réunit des professionnels qualifiés, influents et décisionnaires qui sont à la recherche d’opportunités et de solutions pour leurs besoins professionnels.
- Son ciblage précis : il permet de cibler les prospects selon des critères professionnels pertinents tels que l’intitulé de poste, l’entreprise, le secteur, le niveau hiérarchique, etc.
- Sa fiabilité et sa crédibilité : il est perçu comme une source d’informations fiable et sérieuse qui favorise les échanges et les relations entre professionnels.
Cela fait de lui la meilleure plateforme pour prospecter et générer des leads. Ainsi le scrapping LinkedIn permet d’identifier les prospects qui correspondent le mieux à l’offre proposée et au persona cible, et d’obtenir leurs coordonnées (email, téléphone, etc.) pour pouvoir les contacter, par la suite, et nourrir une relation avec eux jusqu’à ce qu’ils soient convertis. (À lire aussi: Comment établir un document de prospection commerciale)
5) Accès à une base de données énorme
Comme déjà dit, LinkedIn compte actuellement plus de 950 millions d’utilisateurs. Il donne ainsi accès à une base de données énorme, riche et qualifiée (précise, à jour) qui ne demande qu’à être recueillie et exploitée efficacement. Le scraping est justement là pour ça. À chacun de trouver comment en tirer pleinement profit.
6) Gain de temps et d’effort
Le scraping implique de faire une requête HTTP au serveur du site web, de télécharger le code HTML de la page web et de l’analyser pour extraire les données souhaitées. Il peut être réalisé manuellement si on a le temps.
Mais la plupart des utilisateurs préfèrent se servir de logiciels dédiés pour gagner en efficacité et en productivité, et pour pouvoir consacrer leur énergie aux activités pour lesquelles ils créent plus de valeur.
Les principales limites du scraping sur LinkedIn
Scraper LinkedIn est, certes, une pratique très avantageuse, mais elle n’est pas sans risques ni limites. Il faut être conscient des obstacles techniques, des implications légales et des problèmes éthiques qui l’entourent pour ne pas se mettre en danger, enfreindre la loi ou violer la vie privée des utilisateurs.
1) Risques légaux et conformité RGPD
Scraper LinkedIn peut exposer à des risques juridiques si les règles applicables à la collecte et au traitement des données personnelles ne sont pas respectées.
Il est, en effet, important de comprendre que les données extraites via le LinkedIn scraping sont des données à caractère personnel au sens du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Et ce, même si elles sont exposées publiquement.
Il faut également savoir que LinkedIn interdit explicitement le scraping dans ses conditions d’utilisation (CGU). L’extraction automatique de données peut donc être considérée comme une violation de ces dernières.
Selon la nature des informations récupérées et l’usage qui en est fait, un tel procédé peut entrer en conflit avec les droits d’auteur et la propriété intellectuelle de la plateforme.
LinkedIn se réserve donc le droit de poursuivre en justice quiconque ose en abuser. Et la personne poursuivie sera inévitablement exposée à des sanctions pénales qui impacteront négativement sa réputation.
2) Barrières techniques
Pour limiter le scraping de ses données, LinkedIn a mis en place des barrières que les robots scrapers doivent contourner. Il s’agit entre autres :
- Du captcha : un test consistant à saisir des caractères, cliquer sur des images ou résoudre un puzzle pour vérifier que l’utilisateur est un humain et non un robot.
- Du rate limit : une limite du nombre de requêtes pouvant être envoyées à LinkedIn par unité de temps. Si cette limite est dépassée, l’utilisateur peut être temporairement ou définitivement banni du réseau social. LinkedIn ne communique pas sur le nombre exact de requêtes autorisées, mais il est conseillé de ne pas dépasser 100 requêtes par heure.
3) Compétences requises
La configuration d’un outil de scraping n’est pas à la portée de tous. Elle nécessite des compétences en programmation et en analyse de données.
Cela peut représenter un obstacle pour les entreprises ou les individus sans les ressources ou les connaissances techniques nécessaires.
4) Éthique et respect de la vie privée
Scraper LinkedIn peut poser des questions éthiques et de respect de la vie privée des personnes dont les données sont collectées.
Ces personnes n’ont pas forcément donné leur consentement pour que leurs informations soient utilisées à des fins commerciales, marketing ou autres. Elles peuvent donc se sentir harcelées, spammées ou trompées par les sollicitations qu’elles reçoivent.
Il s’agit-là d’une considération importante. Le non-respect de la vie privée peut nuire à la réputation de l’entreprise qui engage des démarches de scraping et avoir des répercussions négatives sur ses relations avec ses clients ou prospects.
Les questions à se poser avant de scraper LinkedIn
Avant de se lancer dans le scraping sur LinkedIn, il est essentiel de se poser les bonnes questions. Comme expliqué précédemment, ce n’est pas une pratique anodine et un usage abusif peut-être lourd de conséquences.
Ci-dessous quelques exemples de questions de réflexion.
1) Quelles sont mes intentions ?
Il faut savoir pourquoi on veut faire du scraping sur LinkedIn : quels sont les objectifs ? Quelles sont les données à recueillir et comment va-t-on les utiliser ?
L’intention doit être claire et légitime. Il faut être en mesure de justifier la démarche et de respecter les principes du RGPD, notamment le principe de minimisation, qui impose de ne collecter que les données nécessaires.
2) Ai-je l’autorisation de LinkedIn ?
On en a déjà parlé dans les paragraphes précédents, LinkedIn interdit le scraping de ses données sans son autorisation. On a donc le choix entre :
- Scraper LinkedIn au moyen d’un outil automatisé de son choix, prendre le risque de se faire attraper et en assumer les conséquences.
- Utiliser les outils de prospection de LinkedIn : LinkedIn Sales Navigator, LinkedIn Talent Solutions, etc.
- Utiliser les outils qui respectent les bonnes pratiques de LinkedIn comme LaGrowthMachine, Waalaxy…
3) Ai-je besoin de données personnelles ?
Avant de prendre inutilement des risques, il faut se demander :
- Si on a réellement besoin de données personnelles.
- Si oui, serai-je en mesure de les protéger et comment vais-je respecter les droits des personnes concernées ?
Si lesdites données ne sont pas indispensables pour atteindre les objectifs , il est toujours plus sûr et plus éthique de ne pas les collecter.
4) Ai-je les compétences techniques nécessaires ?
Si on n’a pas les compétences techniques nécessaires pour contourner les barrières mises en place par LinkedIn, il faut envisager d’autres options. Par exemple, recruter un spécialiste du scraping ou passer par un service de professionnel.
5) Puis-je obtenir des données d’une autre manière ?
S’il existe d’autres moyens que le scraping pour obtenir les données recherchées, il vaut mieux les privilégier. Nous pouvons citer :
- L’achat de données à une entreprise tierce (des données recueillies de manière éthique et légale).
- L’utilisation de données d’enquêtes ou d’interviews.
- L’exploitation de données gouvernementales ou d’organismes publics.
- La participation à des salons pour rencontrer les personnes recherchées et prendre contact avec elles.
- L’adhésion à des groupes de professionnels de son secteur d’activité.
- L’utilisation des services d’API (Interface de Programmation d’Applications) proposés par LinkedIn pour accéder à certaines de ses données de manière contrôlée et dans le respect des règles de confidentialité.
La liste n’est pas exhaustive.
Les étapes clés pour scraper LinkedIn
1) Définir les objectifs et les données à collecter
Comme dans toute démarche de collecte de données, la première étape consiste à définir clairement ses objectifs. Que cherche-t-on à accomplir avec les données LinkedIn que l’on souhaite collecter ?
Les objectifs auront directement une influence sur le type de données à recueillir et la façon dont on va les utiliser.
2) Vérifier la légalité et les conditions d’utilisation
Même si les données à scraper sont exposées publiquement et que tout le monde peut pratiquement les trouver, leur utilisation est réglementée.
Aussi, même si ce n’est pas très tentant de lire les CGU et le RGPD, il faut prendre le temps de le faire avant de faire du scraping pour être sûr de ne pas dépasser les limites.
3) Choisir les outils de scraping adaptés
Bien que scraper ne soit pas vu d’un très bon œil, les outils conçus pour le faire ne cessent de se multiplier sur le marché (Phantombuster, CaptainData…).
Et ce, avec des fonctionnalités et performances variées. À chacun de trouver celui qui lui convient le mieux en termes de prise en main, de prix, de précision de données, de fiabilité, etc.
4) Configurer les paramètres de scraping
Après avoir choisi l’outil, il faut le paramétrer en fonction des besoins et des objectifs. Il s’agit entre autres de définir les critères de recherche, le volume et la fréquence des requêtes, le format, le mode de stockage des données, etc.
Cette étape requiert beaucoup de précision et de prudence pour éviter de :
- Collecter des données inutiles et erronées.
- Se faire détecter et bannir de la plateforme.
5) Collecter et stocker les données
Cette étape consiste à :
- Recueillir les données obtenues et vérifier leur validité et leur qualité.
- Stocker les données de manière sécurisée (éviter les pertes, dommages, fuites…) et organisée pour faciliter leur exploitation ultérieure.
6) Utiliser les données de manière pertinente
Les données recueillies doivent être utilisées à bon escient. Il faut les analyser pour en tirer des informations précieuses pouvant aider, par exemple, à :
- Mieux comprendre le comportement, les besoins, les attentes et les préférences de l’audience.
- Faciliter la segmentation de l’audience.
- Créer des contenus personnalisés et adaptés aux attentes de l’audience.
- Alimenter les initiatives de marketing et de vente.
La liste n’est pas exhaustive. Peu importe comment les données sont exploitées, le plus important c’est qu’elles contribuent à l’atteinte des objectifs fixés.