在本文中，您将了解各种类型的 B2B 数据、如何收集这些数据，以及如何使用它来推动公司的增长。
B2B 数据的类型
B2B 数据可分为以下两大类：
- 内部数据：由企业内部生成（例如交易、运营和客户互动数据）。
- 外部数据：来自第三方来源或关于其他公司的公开信息。
本指南将重点关注外部数据。以下是多种常见的外部数据类型：
公司画像数据
公司画像数据提供了关于企业的高层次信息，例如公司名称、规模、融资情况、员工数量、招聘活动、地理位置、所属行业和收入水平。企业使用这些数据来确定符合特定行业的潜在客户，并进行市场研究。
技术画像数据
技术画像数据为您提供其他公司所使用的技术方面的洞察，包括其员工使用的技术栈。它被科技公司用于竞争分析和销售定位。
人员与联系方式数据
人员与联系方式数据（通常也被称为人口统计数据）主要是关于个人信息的数据。其包含姓名、电话号码、电子邮箱、工作经历、位置和技能等信息。销售和市场团队可使用此类数据来进行潜在客户开发，以及构建联系人列表。
意向数据
意向数据基于网络活动、互动或数字行为，表明某家公司对特定产品存在兴趣。它比时序数据（chronographic data，指与企业事件和变化相关的信息）更具针对性，也更易于营销团队进行行动。
B2B 数据收集
在了解了不同类型的数据以及它们的作用之后，让我们来看看收集数据的各种方法。收集外部 B2B 数据的主要方式有两种：网络爬取（Web Scraping）和现成的数据集（Precollected Datasets）。
网络爬取
通过网络爬取，您可以使用自动化工具从公共网站获取公开信息。它是收集实时 B2B 信息（例如竞争对手更新、招聘信息和客户反馈）最有效的方式之一。只要您采集的是公开网站上的公共信息，避免抓取个人可识别信息，并遵守 加利福尼亚消费者隐私法（CCPA）和 通用数据保护条例（GDPR），爬取数据在法律层面是完全可行的。
要开始进行网络爬取，您需要合适的工具。Python拥有丰富的库生态系统，是一个理想选择。主要的库包括 requests（用于发送 HTTP 请求）、 Beautiful Soup（用于解析 HTML 和 XML），以及 Selenium（用于自动化与浏览器交互）。虽然本文不涉及构建爬虫的技术细节，但如果您想了解更多，可以阅读这篇 Python 网络爬取教程。
请注意，大多数公司都会尽力防止他人对其网站进行数据爬取，例如通过实施 IP 封禁、地理限制、请求速率限制和 CAPTCHA 验证等措施。比如，在 2023 年，X（前身是 Twitter）就禁止任何未经书面许可的 抓取或爬取。在这种情况下，一个普通的网络爬虫远远不够；您需要能够提供先进网络爬取 API、工具和代理服务器的爬虫工具。代理服务器是位于您的计算机和目标网页之间的中间人，相当于是一个“隐形斗篷”，让您的爬虫可以绕过速率限制、地域限制等。
Bright Data提供了 代理检测工具来测试和验证代理，评估风险、地理位置和代理类型等因素。为支持无缝数据收集，他们还提供 轮换代理服务，可自动切换 IP 地址，帮助避免检测并更有效地分配请求。此外，Bright Data 的 Web Unlocker等工具还带有自动解决 CAPTCHA 的功能，以绕过常见的反机器人防护，从而更轻松地保持对目标网站的访问。
数据集
利用网络爬取来获取 B2B 数据需要投入大量精力——您必须搭建数据基础设施、投资软件开发团队并维护爬虫。如果您的企业缺乏这方面的资源，依然可以通过购买预先定义好的 B2B 数据集来获取所需信息。
数据集是数据的集合，通常以表格形式（例如 CSV 或 XLSX 文件）存在，专注于某个特定主题或分析。对于需要快速完成原型开发或缺乏技术专长来管理内部数据收集的企业来说，购买数据集往往比自行爬取更快、更具成本效益。
然而需要注意的是，获取质量低劣的数据集代价是非常高昂的。Gartner（一家技术研究与咨询公司）估计， 劣质数据每年给企业平均造成约 1500 万美元的损失。此外，数据质量验证和监控公司 FirstEigen 报道称，由于质量不佳的数据，B2B 市场人员 在 86% 的情况下会将目标对准错误的决策者。为避免这种情况，选择具有可靠质量记录的供应商至关重要。例如， Bright Data 提供的数据集都经过严格的质量保证流程，以确保其准确性、可靠性和相关性。
此外，他们会不断更新和刷新数据集，以反映最新信息，确保用户始终可以获取到最新的数据。
网络爬取 vs. 预构建数据集
下面让我们对自建网络爬取基础设施与使用预先构建的数据集这两种方式的优缺点进行对比，以帮助您判断哪种方法更适合您的需求。
自行收集 B2B 数据
构建内部网络爬取基础设施可让您完全掌控数据收集流程，并拥有完整的数据所有权。
优点
- 您可以根据需要对爬取流程进行微调，从特定来源按您希望的频率获取所需的准确数据。
- 您对爬取设置拥有直接控制权，可以随业务发展和需求变化进行调整。
- 尽管前期建置成本可能较高，但对于长期持续需要数据的业务而言，内部基础设施从长远来看可更加经济。
缺点
- 您需要投入大量时间、技术专长和资金（用于聘请专业开发者、搭建代理服务器并确保合规）来构建网络爬取基础设施。
- 您需要定期更新爬虫才能保持其持续正常工作，因为网站随时可能改变其结构或更新防爬机制。
使用预建数据集外包 B2B 数据
购买预先构建的数据集对于需要高质量数据但又不想在基础设施建设上投入过多的公司而言，是一种快速的解决方案。
优点
- 像 Bright Data 这样的供应商提供预处理且随时可用的数据集，让您无需等待即可启动基于数据的项目。借助 Bright Data，您还可以使用其广泛多样的 B2B 数据资源，这些数据可能很难甚至几乎不可能自行收集，例如 LinkedIn、 Crunchbase和 Indeed等数据集。
- 供应商负责所有的基础设施搭建、数据收集和数据更新，因此您无需担心维护或升级爬取架构。
- 对于短期或初期的数据需求而言，预建数据集可节省时间和成本。
缺点
- 数据的准确性和时效性完全依赖供应商的质量标准和更新频率。
- 第三方提供的数据类型和范围可能会有所限制，不一定满足您所有的特定需求。
了解了如何收集 B2B 数据之后，让我们看看如何有效地利用这些数据。
潜在客户开发与理想客户画像定位
B2B 数据在提升潜在客户开发和定位理想客户群（ICP）方面至关重要。销售专家可利用它来优化策略、加强潜在客户开发并提高转化率。
例如，一家新的网络应用托管公司可以利用技术画像数据来筛选当前使用相关互补技术的潜在客户，并向他们提供自家软件解决方案的价值。
竞争对手分析
如果您的企业从事人才招聘或人力资源行业，可通过分析 Indeed等渠道的评论数据来了解员工情绪，并发现竞争对手可能存在的问题。B2B 数据能帮助企业监测竞争对手在技术栈、地理位置、员工数量和产品购买等方面的动态，从而预测竞争对手的行动，并找到自身壮大或突破的机会。
基于客户的营销
ABM 是一种针对特定目标账户及其联系人实施的 B2B 营销策略。凭借关于组织结构、联系人信息以及目标企业中关键决策者姓名的数据，销售和市场团队能够制定个性化的营销策略，更好地吸引和转化目标客户。
风险与市场分析
B2B 数据能帮助企业洞察潜在的风险和挑战，例如监管变化、经济波动或技术变革。公司收购、业务扩张、融资轮次及高层管理变化等信息，都能提示企业生态系统的潜在变动。企业可利用这些信息来做出关于投资、合作伙伴关系或市场进入策略的明智决策。
以上仅是 B2B 数据最常见的几个应用场景。想了解更多企业如何成功地使用 B2B 数据，可以参阅 Bright Data 的客户案例。
结论
B2B 数据是优化销售和营销策略的关键资源。借助公司画像、人口统计、技术画像和意向数据类型，企业可以优化潜在客户开发策略、提升竞争对手分析，并提高运营效率。
不管您选择构建自定义的网络爬取解决方案，还是使用预先收集的数据集，B2B 数据都能为企业提供必要的洞察，使其在不断变化的市场中保持竞争优势。
作为一家值得信赖的网络数据解决方案提供商， Bright Data提供多种现成可用的 B2B 数据集，涵盖 Amazon、 Walmart和 Twitter等来源。获取准确且最新的数据能够帮助您的企业做出更明智的决策，把握增长机遇，并在竞争中保持领先地位。
