Le persone stanno costruendo razzi per arrivare sulla luna e creando intelligenze artificiali capaci di ragionare, eppure molti cercano ancora i dati a mano: è ora di cambiare.
Questo articolo è per chi deve fare data enrichment in bulk per risparmiare ore (o giorni) di lavoro manuale.
Quando parliamo di data enrichment, partiamo sempre dalle basi. Informazioni chiave come domini aziendali e profili LinkedIn: con quelli trovi tutto il resto. Con questi fondamentali, puoi costruire dataset completi in automatico, senza lavoro ripetitivo.
Vediamo i metodi di enrichment in bulk che danno il massimo risultato con il minimo sforzo.
Gli argomenti trattati
- Metodo di enrichment #1: usare i nomi aziendali per trovare i domini
- Metodo di enrichment #2: identificare profili LinkedIn in bulk
- Metodo di enrichment #3: ricerca di domini contestuale con AI
- Metodo di enrichment #4: verifica email con waterfall enrichment
- Metodo di enrichment #5: ricerche custom con AI Agent
💡 Prima di iniziare: Datablist in 30 secondi
Tutti questi metodi di enrichment in bulk sono disponibili su Datablist.com
Datablist è una piattaforma di data enrichment e automazione che ti dà accesso a 50+ data provider, 8 LLM, 3 diversi AI Agent, funzioni di workflow automation e molto altro.
Non serve scrivere codice: Datablist ha un’interfaccia tipo spreadsheet, semplice da usare.
Enrichment in bulk n.1: trovare domini aziendali dai nomi
Finding a company's website è il primo passo in quasi qualsiasi workflow di sales o marketing. È la chiave che sblocca tutto il resto. Ma quando hai una lista con centinaia o migliaia di nomi aziendali, cercare ogni dominio uno per uno significa investire un’enormità di tempo.
Cosa fa questo enrichment
L’enrichment "Find Company Domains from a List of Names" prende una semplice lista di nomi aziendali e trova automaticamente il dominio principale e corretto del sito per ciascuna azienda, in bulk. Carichi i nomi delle aziende e ottieni i domini.
Uno sguardo rapido al processo
Il workflow è lineare, pensato per portarti da una lista di nomi a una lista di domini con il minimo sforzo.
- Carica la tua lista: Parti da un file CSV o Excel con una colonna di nomi aziendali.
- Esegui l’enrichment: Seleziona l’enrichment "Find Company Domain from Company Name" su Datablist.
- Ottieni una lista pulita: Lo strumento processa in bulk e aggiunge una nuova colonna con i domini trovati.
Ecco una guida che mostra come trovare i domini usando solo il nome dell’azienda 👈🏽
Perché è così utile
Il dominio aziendale è un dato fondamentale. Una volta che ce l’hai, puoi:
- Trovare le email dei prospect. La maggior parte dei tool per email enrichment richiede nome e dominio per funzionare bene.
- Analizzare il tech stack di un’azienda. Scopri quali software e tool usa sul sito.
- Fare scraping del sito per più info. Usa il dominio per estrarre dati come dimensioni aziendali, settore o news recenti.
- Qualificare gli account. Un sito professionale dice molto su legittimità e scala dell’azienda.
Prezzo
- Costo: Tra 1 e 2,5 crediti per ricerca del nome aziendale.
- Esempio: Arricchire una lista di 1.000 aziende costa 1.000 crediti, circa $1.
Enrichment in bulk n.2: trova profili LinkedIn su larga scala
Subito dopo il dominio, il profilo LinkedIn è il dato più prezioso per l’outreach B2B. È la fonte per quasi tutti gli altri dati professionali sul tuo prospect.
Cosa fa questo enrichment
Fornisci una combinazione di nome, cognome e una keyword come il nome dell’azienda o il suo dominio. Lo strumento cerca e restituisce l’URL del profilo LinkedIn.
Perché è così utile
Nel sales e marketing B2B, il profilo LinkedIn è la tua source of truth. Senza, perdi opportunità cruciali.
Per esempio, ecco due attività quasi impossibili senza un profilo LinkedIn:
- Trovare un numero diretto. I tool per trovare telefoni usano spesso i profili LinkedIn come fonte primaria per rintracciare numeri mobile.
- Filtrare i lead per demografia. Un profilo LinkedIn rivela carriera, formazione e connessioni per qualificare i prospect.
Prezzo
- Costo: 2,5 crediti Datablist per esecuzione.
- Esempio: Per cercare 1.000 persone, ti serve un abbonamento Datablist Starter, che include 5.000 crediti.
Enrichment in bulk n.3: trova domini con ricerca AI contestuale
Cosa succede quando la tua lista di nomi aziendali non è perfetta? Due scenari comuni:
- Hai nomi come "Apollo" o "Pioneer" che possono indicare migliaia di aziende
- Hai ragioni sociali complesse che non corrispondono al nome usato nel marketing
Il domain finder farà fatica in questi casi. Qui entra in gioco il Datablist’s AI agent.
Cosa fa questo enrichment
Invece di affidarsi a una semplice ricerca nome→dominio, la **contextual domain search usa un AI Agent per fare ricerche mirate**. Puoi fornire contesto aggiuntivo come posizione dell’azienda, settore, numero di registrazione, o qualsiasi altro dato utile.
L’AI Agent usa questo contesto per trovare il sito corretto, proprio come farebbe un ricercatore umano, ma molto, molto più veloce.
Come funziona l’AI Agent per trovare i domini (Contextual Domain Search)
Datablist offre un template preconfigurato per questo esatto task; non devi essere un esperto di AI.
- Carica i dati: Fornisci la lista con i nomi aziendali e le colonne contestuali che hai (es.
Country,Industry). - Seleziona il template AI: Scegli il prompt template "Find company website from its name".
- Mappa le colonne: Indica all’AI quali colonne contengono nome e informazioni di contesto.
- Esegui l’Agent: L’AI esegue una ricerca contestuale per ogni azienda e restituisce il dominio più probabile.
Ecco una guida che mostra come trovare i domini con un AI Agent 👈🏽
Perché è così utile
Questo metodo risolve il problema dell’accuratezza quando i dati sono ambigui o disordinati.
- Gestisce nomi comuni: Distingue tra "United" la compagnia aerea e "United" l’impresa locale di traslochi in base al contesto.
- Trova aziende locali: Se fornisci città o regione, l’AI individua business locali che altrimenti si perderebbero in una ricerca globale.
- Aumenta il match rate: Su liste difficili, può far crescere sensibilmente il numero di domini corretti, evitandoti il lavoro manuale di pulizia.
Prezzo
- Costo: Questo enrichment è a consumo
- Esempio: Se l’AI Agent fa 3 ricerche per trovare il dominio, potrebbe costare 5 crediti. Se fa 10 ricerche e controlla 3 siti, potrebbero essere 15 crediti o più. Più lavoro = più crediti.
Enrichment in bulk n.4: trova email verificate con il metodo waterfall
Una volta che hai profilo LinkedIn e dominio aziendale, l’obiettivo successivo è spesso trovare un’email verificata. Ma non tutti i provider email sono uguali. Alcuni sono eccellenti per tech company negli USA, altri brillano nel trovare contatti nel manifatturiero europeo.
Affidarti a un solo provider significa lasciare molti dati (soldi) sul tavolo.
Cosa fa questo enrichment
Il Waterfall enrichment risolve il problema concatenando più data vendor. Prende nome del prospect e dominio aziendale e interroga il primo provider. Se non trova un’email, passa automaticamente al secondo, poi al terzo, e così via.
Il processo continua lungo la “cascata” finché non trova l’email o finché non sono state controllate tutte le fonti.
Il processo waterfall, spiegato
Vediamo i passaggi dietro le quinte.
1️⃣ Input: Fornisci nome completo e dominio aziendale.
2️⃣ Primo tentativo: Il sistema controlla il vendor n.1 per un’email verificata.
3️⃣ Effetto a cascata: Se non trova nulla, interroga automaticamente il vendor n.2, poi n.3.
4️⃣ Risultato: Il processo si ferma quando trova un’email verificata o quando tutti i provider hanno fallito.
Perché è così utile
L’approccio waterfall massimizza le probabilità di trovare il contatto giusto senza sforzi extra da parte tua.
- Copertura molto più ampia: Controllando più fonti, trovi email di prospect difficili che un singolo provider non troverebbe.
- Modello pay-for-performance: Consumi crediti solo quando viene trovata un’email verificata. Se nessun provider trova il dato, non paghi.
- Qualità dati migliore: Il sistema privilegia email verificate, riducendo il bounce rate e proteggendo la reputazione del tuo dominio nelle campagne di outreach.
Prezzo
- Costo: 25 crediti Datablist per ogni email trovata
- Esempio: Per trovare 1.000 email, ti serve un abbonamento Datablist + top-up crediti da $20
📘 Pay Only For Success
La parte migliore del waterfall enrichment è l’equità. Se non troviamo il dato, non paghi. In questo modo massimizzi il valore dell’investimento, pagando solo i risultati.
Enrichment in bulk n.5: ricerche custom con l’AI Agent di Datablist
A volte, i dati che ti servono non esistono in nessun database. Potresti dover sapere se un’azienda ha una certa certificazione, se sul sito cita un servizio specifico, o se sta assumendo per un certo ruolo. In passato, questo significava ore di ricerca manuale.
Oggi puoi automatizzare eseguendo il Datablist’s AI Agent sulla tua lista
Cosa fa questo enrichment
Questo metodo di data enrichment usa lo stesso AI Agent della ricerca di domini contestuale, ma invece del template gli dai istruzioni custom, cioè un prompt.
L’AI Agent di Datablist può cercare, trovare ed estrarre informazioni ovunque su internet. Pensalo come un team di instancabili research assistant che leggono siti web e rispondono a domande specifiche per te, su larga scala.
Perché è così utile
La custom AI research ti permette di arricchire i dati con informazioni che nessun tool standard può fornire.
- Hyper-personalization: Trova spunti unici per l’outreach sales, come una case study pubblicata di recente o un valore aziendale citato nella pagina "About Us".
- Lead qualification di nicchia: Puoi qualificare i lead con criteri molto specifici. Ad esempio, verificare su migliaia di siti di studi legali quali sono specializzati in "intellectual property".
- Automatizza i task ripetitivi: Qualsiasi attività di ricerca ripetibile che prevede visitare un sito e cercare un’informazione può essere automatizzata.
Esempi di ricerche custom con AI
Le possibilità sono quasi infinite, ma ecco qualche idea per iniziare:
- Esempio Recruiting Sales Team: Visita la pagina Careers di ogni azienda nella tua lista ed estrai i titoli delle posizioni aperte che altrove non compaiono.
- Esempio Field Sales Team: Aiuta il team a prioritizzare i prospect scoprendo se le aziende hanno siti produttivi nella tua area target, chiedendo all’AI: "Questa azienda ha un sito produttivo nell’area metropolitana di Milano?"
- Esempio PR Agency Sales Team: Identifica quali CEO non sono ancora stati invitati in podcast o non hanno copertura mediatica. Così concentri l’outreach su chi ha più bisogno dei tuoi servizi.
Prezzo
- Costo: Questo enrichment è a consumo
- Esempio: Per un task custom che verifica se 1.000 aziende offrono un servizio specifico, potresti pagare 3.000–10.000 crediti, in base alla complessità
In sintesi: basta sprecare tempo
Il data enrichment manuale ti frena. Con gli strumenti giusti puoi fare enrichment in bulk e tornare a ciò che conta davvero.
Ognuno dei cinque metodi — dal trovare i domini fondamentali fino alle ricerche AI custom — è progettato per essere eseguito in pochi minuti con Datablist.
Takeaway: automatizzare il data enrichment non è più un lusso; è un must.
Domande frequenti (FAQ) sul data enrichment
ChatGPT può fare data enrichment?
Sì, ChatGPT può essere usato per alcuni task di data enrichment. Tuttavia è un chatbot conversazionale, non uno strumento specializzato per i dati. Può “allucinare” o fornire informazioni errate. Per progetti in bulk dove contano accuratezza e scala, un tool dedicato come Datablist è una scelta più affidabile.
Quali enrichment hanno il ROI più alto?
Gli enrichment con il ritorno più alto sono quasi sempre quelli fondamentali. Ottenere il dominio di un’azienda, l’email del prospect e il suo profilo LinkedIn sblocca molti altri enrichment. Sono il punto di partenza per personalizzazione profonda e outreach efficace, quindi le attività con il ROI più alto.
Come posso trovare in bulk il profilo LinkedIn di una persona dal nome e dal nome dell’azienda?
Il modo più efficace è usare un bulk LinkedIn profile finder come Datablist. Carichi una lista con colonne per nome, cognome e nome azienda (o meglio, dominio aziendale). Lo strumento processa la lista e restituisce gli URL dei profili LinkedIn corrispondenti, evitandoti ricerche manuali uno a uno.
Cosa si intende per “Waterfall Enrichment”?
Il waterfall enrichment è un metodo che interroga più data provider in sequenza. Se il primo provider non trova il dato richiesto (es. un’email), il sistema prova automaticamente il secondo, poi il terzo e così via. Questo approccio a cascata massimizza le probabilità di trovare il dato.
Quanto è accurato il data enrichment basato su AI?
Con prompt chiari e contesto adeguato, l’enrichment basato su AI può essere molto accurato — spesso più della ricerca manuale su grandi dataset, perché elimina l’errore umano. La chiave è fornire all’AI abbastanza contesto per decidere in modo informato.
Devo saper programmare per usare questi metodi di enrichment?
No, per niente. Tool come Datablist sono no-code. Tutti i metodi descritti in questo articolo si eseguono con un’interfaccia a foglio di calcolo. Carichi un file, scegli un enrichment dal menu e ottieni i risultati senza scrivere una riga di codice.