Ich weiß nicht, wie es dir geht, aber ich für meinen Teil habe über die letzten 15 Jahre diverse surreale LinkedIn-Verbindungen angenommen. Back in the day war nie eine Frage, ob man sich kennt, ob die Verbindung Sinn macht. Irgendwann stehen da knapp 2.000 Kontakte und ich frage mich: Wer seid ihr eigentlich alle? :)
Ich wollte also mal schauen, mit wem ich da über die Jahre Kontakt hatte und welche spannenden Menschen da vielleicht seit Jahren in meinem Netzwerk ein tolles gegenseitiges Potenzial bilden, ohne dass wir je Kontakt aufgenommen haben.
Meine erste Suche (im Salesnavigator) nach Marketingkontakten brachte ungefähr 170 Ergebnisse. Das kam mir bei der Größe meines Netzwerks ziemlich wenig vor. Die Frage „Mit wem bzw. an wen habe ich eigentlich noch nie geschrieben?“ war damit auch nicht beantwortet.
Was mir vor dieser Recherche nicht bekannt war: Du kannst deine Verbindungen und deinen Nachrichtenverlauf bei LinkedIn herunterladen (alle Accountdaten, ganz spannend). Und damit plötzlich ziemlich konkrete Fragen an dein Netzwerk stellen.
Deinen Datenexport kannst du hier anfordern: https://www.linkedin.com/mypreferences/d/download-my-data
Da kommt eine Datengrundlage heraus, mit der man echt arbeiten kann. Verbindungen, Jobtitel, Unternehmen, Nachrichten und sogar die Texte aus Vernetzungsanfragen. Alles als Tabellen. Damit konnte ich meinem KI-Agenten eine wesentlich konkretere Aufgabe geben als „Schau mal mein LinkedIn durch“.
In meinem Export standen zum Zeitpunkt des Experiments 1.719 Verbindungen. Diese haben wir mit den Absendern und Empfängern aus dem Nachrichtenverlauf abgeglichen. Auch Einladungstexte berücksichtigten wir. Falls mir jemand bei der Vernetzung schon etwas geschrieben hatte - was dann irgendwann unter den Tisch gefallen war - , wollte ich das mitzählen.
Die Zuordnung lief hauptsächlich über die Profillinks. Nur Namen zu vergleichen wäre etwas wackelig gewesen. Und ganz glatt ging es auch damit nicht: 50 Einträge konnten wir nicht wirklich zuordnen. Ein bisschen Schwund ist immer.
Übrig blieben 1.324 Verbindungen ohne belegte Nachricht oder Einladungstext im Export.
Okay. Mehr Geisterverbindungen als gedacht. Das sind Hausaufgaben.
Wobei „Geisterverbindung“ natürlich erst einmal meine etwas voreilige Interpretation sein könnte. Vielleicht hatten wir kommentiert, telefoniert oder uns irgendwo getroffen. Das steht nicht unbedingt in diesen Tabellen.
Deshalb kam noch mein CRM dazu, das ja an meine Agenten gekoppelt ist. Der Agent konnte die Kontakte dort abgleichen und nach vorhandener Aktivität schauen. Bei 13 Leuten aus unserer engeren Auswahl fanden sich bereits Hinweise auf E-Mails oder Termine. Gut, dass wir das geprüft haben, bevor ich mit einem fröhlichen „Wir hatten ja noch nie Kontakt“ um die Ecke komme. 😅
Das empfinde ich auch als den coolsten KI Teil des Experiments. Der Agent kann in Hyperspeed Informationen zusammenbringen, die sonst an verschiedenen Stellen liegen. Wer ist auf LinkedIn mit mir verbunden, arbeitet in einem interessanten Bereich und hat vielleicht schon eine Geschichte mit uns im CRM?
Anschließend haben wir anhand der Jobtitel und Unternehmen vorsortiert: Marketing, Kommunikation, passende Agentur- und Kreativkontakte. Daraus wurde eine Auswahl von 217 Kontakten, die ich mir genauer ansehen möchte.
Standorte wollte ich auch gern dabeihaben. Die fehlten allerdings im Verbindungsexport. Also mussten wir sie über öffentliche Profilangaben und vorhandene CRM-Daten ergänzen. Bei 189 hat das geklappt, beim Rest blieb das Feld leer. 🤷🏽♂️
Am Ende steht mir nun eine CSV mit Namen, Profillinks, Unternehmen, Jobtiteln, Standorten und Hinweisen auf vorhandene CRM-Aktivität zur Verfügung.
Eine ziemlich brauchbare Ausgangslage für die Netzwerkpflege, finde ich. Wer für ein bestimmtes Thema interessant sein könnte oder wen ich bei einem Besuch in einer anderen Stadt auf einen Kaffee fragen könnte, kann jetzt in die zukünftige Planung aufgenommen werden. Bei einer Reihe von Personen gibt es jetzt eine „Hallo, wir haben noch nie geschrieben – warum eigentlich nicht?“-Nachricht, und ein paar ominöse Kontakte fliegen aus dem Netzwerk.
Mission erfolgreich. Udn vor allem so zielführend, dass ich es sicher wiederhole und euch nur empfehlen kann.
Für eine lokale KI-Einordnung reichen hier übrigens gängige Modelle, die man auf dem MacBook via Ollama ausführen kann, damit die ganzen Daten lokal bleiben. Und Scrapen, also mit Bots Websites absuchen und Daten herunterladen, muss man auch nicht unbedingt (hier nur für die Standortdaten die öffentlich sind zb), weil einem der Datenexport „gehört“.
Ich habe eine Übersicht, mit der ich etwas anfangen kann. Ging innerhalb weniger Minuten. Und vermutlich ein paar gute Gespräche vor mir, auf die ich beim Scrollen durch LinkedIn nie gekommen wäre :)