La gente está construyendo cohetes para ir a la luna y creando inteligencia artificial capaz de razonar, y aun así muchos siguen buscando datos manualmente; esto tiene que cambiar.
Este artículo es para cualquiera que necesite enriquecer datos en masa y ahorrar horas (o días) de trabajo manual.
Cuando hablamos de enriquecimiento de datos, siempre empezamos por los cimientos. Información básica como los dominios de empresa y los perfiles de LinkedIn, que nos permiten encontrar todo lo demás. Con estos fundamentos, puede construir conjuntos de datos completos de forma automática, sin trabajo manual repetitivo.
Desgranemos los métodos de enriquecimiento masivo que le dan el máximo valor con el mínimo esfuerzo.
Estos son los temas que cubrimos
- Método de enriquecimiento #1: usar nombres de empresa para encontrar dominios
- Método de enriquecimiento #2: encontrar perfiles de LinkedIn a escala
- Método de enriquecimiento #3: búsqueda contextual de dominios con IA
- Método de enriquecimiento #4: emails verificados con método Waterfall
- Método de enriquecimiento #5: research a medida con AI Agent
💡 Antes de empezar: Datablist en 30 s
Todos estos métodos de enriquecimiento masivo están disponibles en Datablist.com
Datablist es una plataforma de enriquecimiento y automatización de datos que le permite acceder a 50+ data providers, 8 LLMs, 3 AI agents diferentes, funciones de workflow automation y mucho más.
Ni siquiera necesita programar: Datablist ofrece una interfaz de hoja de cálculo muy fácil de usar.
Enriquecimiento masivo n.º 1: encontrar dominios a partir de nombres de empresa
Encontrar el sitio web de una empresa es el primer paso en casi cualquier flujo de ventas o marketing. Es la llave que abre todo lo demás. Pero cuando tiene una lista con cientos o miles de nombres de empresa, buscar cada dominio uno a uno supone una inversión de tiempo enorme.
Qué hace este enrichment
El enrichment "Find Company Domains from a List of Names" toma una lista simple de nombres de empresa y encuentra automáticamente, en masa, el dominio principal y correcto del sitio web para cada una. Usted sube los nombres de empresa y devuelve los dominios.
Vista rápida del proceso
El workflow es sencillo y está pensado para llevarle de una lista de nombres a una lista de dominios con el mínimo esfuerzo.
- Suba su lista: Empiece con un archivo CSV o Excel que contenga una columna con los nombres de empresa.
- Ejecute el Enrichment: Seleccione el enrichment "Find Company Domain from Company Name" en Datablist.
- Obtenga una lista limpia: La herramienta procesa su lista en masa y agrega una nueva columna con los dominios encontrados.
Aquí tiene una guía que muestra cómo encontrar dominios usando solo el nombre de una empresa 👈🏽
Por qué aporta tanto valor
El dominio de una empresa es un dato fundamental. Una vez lo tiene, puede:
- Encontrar emails de prospectos. La mayoría de herramientas de email enrichment requieren un nombre y un dominio para funcionar bien.
- Analizar el tech stack de una empresa. Descubrir qué software y herramientas usa en su sitio web.
- Scrapear el sitio para más información. Usar el dominio para recopilar datos como tamaño de empresa, industria o noticias recientes.
- Cualificar cuentas. Un sitio web profesional dice mucho sobre la legitimidad y la escala de una empresa.
Precio
- Coste: Entre 1 y 2,5 créditos por búsqueda de nombre de empresa.
- Ejemplo: Enriquecer una lista de 1.000 empresas costaría 1.000 créditos, o aprox. $1 USD.
Enriquecimiento masivo n.º 2: encontrar perfiles de LinkedIn a escala
Junto con el dominio, un perfil de LinkedIn es el dato más valioso para el outreach B2B. Es la fuente de casi todos los demás puntos de datos profesionales sobre su prospecto.
Qué hace este enrichment
Usted proporciona una combinación de nombre, apellido y una palabra clave como el nombre de la empresa o su dominio. La herramienta busca y devuelve la URL del perfil de LinkedIn de esa persona.
Por qué aporta tanto valor
En ventas y marketing B2B, el perfil de LinkedIn es su fuente de verdad. Sin él, se pierden oportunidades críticas.
Por ejemplo, estas dos tareas son casi imposibles sin un perfil de LinkedIn:
- Encontrar un teléfono directo. Las herramientas de phone-finding a menudo usan LinkedIn como fuente principal para localizar números móviles.
- Filtrar Leads por demografía. Un perfil de LinkedIn revela trayectoria, educación y conexiones que ayudan a cualificar prospectos.
Precio
- Coste: 2,5 créditos de Datablist por ejecución.
- Ejemplo: Para buscar 1.000 personas, necesitaría una suscripción Datablist Starter, que incluye 5.000 créditos.
Enriquecimiento masivo n.º 3: buscar dominios con búsqueda contextual de IA
¿Qué pasa cuando su lista de nombres de empresa no es perfecta? Dos escenarios muy comunes:
- Tiene nombres como "Apollo" o "Pioneer" que podrían referirse a miles de negocios.
- Tiene razones sociales complejas que no coinciden con el nombre comercial que la empresa usa en marketing.
El domain finder tendrá dificultades en estos casos. Aquí es donde entra Datablist’s AI agent.
Qué hace este enrichment
En lugar de depender de una búsqueda simple nombre→dominio, la contextual domain search usa un AI agent para hacer research dirigido. Puede proporcionarle contexto adicional, como ubicación de la empresa, industria, número de registro u otros datos.
El AI agent usa ese contexto para encontrar el sitio web correcto, igual que lo haría un investigador humano, pero mucho, mucho más rápido.
Cómo funciona el AI Agent para encontrar dominios (Contextual Domain Search)
Datablist ofrece una plantilla preconfigurada para esta tarea; no necesita ser experto en IA.
- Suba sus datos: Proporcione su lista con nombres de empresa y cualquier columna contextual disponible (p. ej.,
Country,Industry). - Seleccione la plantilla de IA: Elija la plantilla de prompt "Find company website from its name".
- Mapee sus columnas: Indique a la IA qué columnas contienen el nombre y la información contextual.
- Ejecute el Agent: La IA realiza una búsqueda contextual para cada empresa y devuelve el dominio más probable.
Aquí tiene una guía que explica cómo encontrar dominios con un AI agent 👈🏽
Por qué aporta tanto valor
Este método resuelve el problema de precisión cuando los datos son ambiguos o desordenados.
- Gestiona nombres comunes: Puede distinguir entre "United" la aerolínea y "United" la empresa local de mudanzas según el contexto.
- Encuentra negocios regionales: Si proporciona ciudad o región, la IA identifica negocios locales que se perderían en una búsqueda global.
- Aumenta el match rate: En listas difíciles, incrementa significativamente los dominios correctos encontrados, evitándole limpieza manual.
Precio
- Coste: Enrichment basado en uso.
- Ejemplo: Si el AI Agent realiza 3 búsquedas para encontrar el dominio, podría costar 5 créditos. Si hace 10 búsquedas y revisa 3 sitios, podrían ser 15 créditos o más. Más trabajo implica más créditos.
Enriquecimiento masivo n.º 4: obtener emails verificados con método Waterfall
Una vez que tiene un perfil de LinkedIn y el dominio de la empresa, el siguiente objetivo suele ser encontrar un email verificado. Pero no todos los proveedores de email son iguales. Algunos funcionan muy bien con empresas tech en EE. UU., mientras que otros destacan localizando contactos en la manufactura europea.
Confiar en un único proveedor significa dejar muchos datos (dinero) sobre la mesa.
Qué hace este enrichment
Waterfall enrichment resuelve este problema encadenando varios data vendors. Toma el nombre del prospecto y el dominio de la empresa y consulta al primer proveedor. Si no encuentra email, pasa automáticamente al segundo, luego al tercero, y así sucesivamente.
El proceso continúa en "cascada" hasta que se encuentra el email o se han comprobado todas las fuentes.
El proceso Waterfall, explicado
Desglosemos los pasos que ocurren detrás de escena.
1️⃣ Input: Usted proporciona el nombre completo y el dominio de la empresa.
2️⃣ Primer intento: El sistema consulta al vendor n.º 1 para un email verificado.
3️⃣ Efecto cascada: Si no hay resultado, consulta automáticamente al vendor n.º 2, luego al n.º 3.
4️⃣ Resultado: El proceso se detiene cuando se encuentra un email verificado o cuando todos los proveedores fallan.
Por qué aporta tanto valor
El enfoque Waterfall maximiza las probabilidades de encontrar el contacto correcto sin esfuerzo adicional por su parte.
- Cobertura muy superior: Al consultar múltiples fuentes, encontrará emails de prospectos difíciles que un proveedor único pasaría por alto.
- Modelo pay-for-performance: Solo consume créditos cuando se encuentra un email verificado. Si ningún proveedor encuentra el dato, no paga.
- Mejor calidad de datos: El sistema prioriza emails verificados, lo que reduce su bounce rate y protege la reputación de su dominio en campañas de outreach.
Precio
- Coste: 25 créditos de Datablist por email encontrado.
- Ejemplo: Para encontrar 1.000 emails, necesitaría una suscripción a Datablist + un top‑up de $20 en créditos.
📘 Pague solo por el éxito
Lo mejor del Waterfall enrichment es su equidad. Si no encontramos el dato, usted no paga. Este modelo garantiza el máximo valor por su inversión, ya que solo paga por resultados exitosos.
Enriquecimiento masivo n.º 5: research a medida con el AI Agent de Datablist
A veces, los datos que necesita no están en ninguna base de datos. Puede que necesite saber si una empresa tiene una certificación específica, si su web menciona un servicio concreto o si está contratando un determinado perfil. Antes, esto suponía horas de research manual.
Hoy puede automatizarlo ejecutando Datablist’s AI Agent sobre su lista
Qué hace este enrichment
Este método de data enrichment usa el mismo AI Agent que en la búsqueda contextual de dominios, pero en lugar de una plantilla, usted le da instrucciones personalizadas (prompt).
El AI Agent de Datablist puede buscar, encontrar y extraer información de cualquier lugar de internet. Piénselo como un equipo de asistentes de investigación incansables que leen sitios web y responden preguntas específicas a escala.
Por qué aporta tanto valor
Custom AI research abre la puerta a enriquecer sus datos con información que ninguna herramienta estándar puede ofrecer.
- Hiperpersonalización: Encuentre puntos de conversación únicos para su outreach, como un caso de éxito reciente o un valor específico mencionado en la página "About Us".
- Cualificación de Leads de nicho: Puede cualificar Leads con criterios muy específicos. Por ejemplo, revisar miles de webs de despachos para ver cuáles se especializan en "propiedad intelectual".
- Automatice tareas tediosas: Cualquier tarea de research que siga un patrón repetible de visitar un sitio y buscar información puede automatizarse.
Ejemplos de research con AI a medida
Las posibilidades son casi infinitas; aquí van algunas ideas para comenzar:
- Ejemplo para Recruiting Sales: Visite la página de carreras de cada empresa y extraiga los títulos de vacantes abiertas que quizá no aparezcan en otros sitios.
- Ejemplo para Field Sales: Ayude a priorizar prospectos descubriendo si las empresas tienen plantas de fabricación en su zona objetivo preguntando al AI: "¿Esta empresa tiene un sitio de manufactura en el área metropolitana de Denver?"
- Ejemplo para PR Agencies: Identifique qué CEOs no han aparecido en podcasts ni recibido cobertura mediática. Así enfoca su outreach en quienes más necesitan sus servicios.
Precio
- Coste: Enrichment basado en uso.
- Ejemplo: Para una tarea de research personalizada que compruebe si 1.000 empresas ofrecen un servicio concreto, podría costar entre 3.000 y 10.000 créditos, según la complejidad.
Conclusión: deje de perder tiempo
El enriquecimiento manual le frena. Con las herramientas adecuadas, puede enriquecer datos en masa y volver a lo que realmente quiere hacer.
Cada uno de los cinco métodos tratados —desde encontrar dominios fundamentales hasta realizar research con IA a medida— está pensado para ejecutarse en minutos con Datablist.
Idea clave: automatizar su data enrichment ya no es un lujo; es imprescindible.
Preguntas frecuentes (FAQ) sobre Data Enrichment
¿Puede ChatGPT enriquecer datos?
Sí, ChatGPT puede usarse para ciertos tasks de data enrichment. Sin embargo, es un chatbot conversacional, no una herramienta especializada. Puede “alucinar” o dar información incorrecta. Para proyectos en masa donde la precisión y la escala son críticas, una herramienta dedicada como Datablist es una opción más fiable.
¿Cuáles son los enrichments con mayor ROI?
Los enrichments con mayor retorno suelen ser los fundamentales. Conseguir el dominio de una empresa, el email del prospecto y su perfil de LinkedIn desbloquea muchos otros enrichments. Son el punto de partida para la personalización profunda y el outreach eficaz, por eso ofrecen el mayor ROI.
¿Cómo encuentro el perfil de LinkedIn de alguien por su nombre y empresa, en masa?
La forma más efectiva es usar una herramienta de búsqueda masiva de perfiles de LinkedIn como Datablist. Usted sube una lista con columnas de nombre, apellido y nombre de empresa (o, mejor, el dominio). La herramienta procesa la lista y devuelve las URLs de los perfiles de LinkedIn correspondientes, ahorrándole buscar persona por persona.
¿Qué es el “Waterfall Enrichment”?
El Waterfall enrichment es un método que consulta a múltiples data providers de forma secuencial. Si el primero no encuentra el dato (por ejemplo, un email), el sistema prueba automáticamente con el segundo, luego el tercero, etc. Este enfoque en cascada maximiza las probabilidades de encontrar el dato.
¿Qué tan preciso es el enriquecimiento impulsado por IA?
Cuando se guía con prompts y contexto claros, el enriquecimiento con IA puede ser muy preciso—y a menudo más que el research manual en conjuntos de datos grandes, al eliminar el error humano. La clave es proporcionar suficiente contexto para una decisión informada.
¿Necesito saber programar para usar estos métodos de enrichment?
No, en absoluto. Herramientas como Datablist son plataformas no-code. Todos los métodos descritos en este artículo pueden realizarse mediante una interfaz de hoja de cálculo fácil de usar. Puede subir un archivo, elegir un enrichment del menú y obtener resultados sin escribir una sola línea de código.