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Datenfeed-Käufer · Finanz- und Aktienresearch

Stellenanzeigen-Datenfeed für Finanzresearch

Schluss mit Scraping.

Was Finanzresearch-Teams vom Stellenanzeigen-Feed brauchen, was Forager liefert und wie Teams wie Ihres ihn testen.

2 Praxisbeispiele nutzen den Stellenanzeigen-Feed für Finanz-/Aktienresearch.

  • 5 $ gratis Credits
  • 800M+ Personen
  • 65M+ Unternehmen

Eine Auswahl von Finanzresearch-Teams, die Forager für den Stellenanzeigen-Feed nutzen · plus weitere Teams bei Forager

  • SeekOut
  • Evident
  • MarketMapr
  • Chamaeleon
  • DealSource
  • SBR2TH
  • Vieu
  • Adzact
Für Finanz- und Aktienresearch
Die Aufgabe
Erstellen Sie Hiring-Zeitreihen auf Unternehmensebene (neue Anzeigen, aktive Anzeigen, Verteilung nach Funktion und Standort) für die Modelle eines Research- oder Quant-Teams.
Wann
Ein Research-Team nimmt Hiring als Modell-Input auf oder erweitert die Abdeckung auf neue Unternehmen.
Ergebnis
Analysten und Modelle erfassen Veränderungen bei Neueinstellungen im gesamten Coverage-Universum aus einer einheitlichen Zeitreihe.
Lead-Praxisbeispiel 1

Verfolgen Sie das Hiring börsennotierter und privater Unternehmen als Alternative Data

Wann einsetzen: Ein Research-Team nimmt Einstellungen als Modell-Input auf oder erweitert die Abdeckung auf weitere Unternehmen.

  1. job_postings_feed-Lieferungen ins Data Warehouse laden und mit company_feed über organization_forager_id = forager_id verknüpfen
  2. Unternehmen per Domain den eigenen Wertpapier- oder Entitätskennungen des Teams zuordnen
  3. Stellenanzeigen je Unternehmen und Woche aggregieren mit date_featured, is_active, Titel und parsed_location
  4. Die Zeitreihe für Research-Modelle und Dashboards veröffentlichen, mit Historie aus jeder Lieferung
EingabenErgebnisse
Stellenanzeigen-Feedweekly new postings per company
Unternehmensfeedactive postings
Zuordnung von Unternehmen zu Wertpapierenpostings by function and location
Lead-Praxisbeispiel 2

Firmografische Daten und Hiring-Signale in B2B-Kredit- und Underwriting-Modelle einbinden

Wann einsetzen: Ein Unternehmen beantragt einen Kredit, ein Kartenprogramm oder Zahlungsziele, oder das Risikoteam trainiert sein Modell neu.

Schritte anzeigen
  1. Ordnen Sie den Antragsteller per Domain company_feed zu und lesen Sie founded_date, employees_number, Adressen, funding_rounds und domain_traffic
  2. Ergänzen Sie Hiring-Aktivität aus job_postings_feed (aktive und neue Stellenanzeigen pro organization_forager_id)
  3. Schreiben Sie die Features ins Risikomodell und in die Fallansicht des Prüfers
  4. Berechnen Sie die Features für Bestandskunden bei jeder Datenfeed-Lieferung neu
EingabenErgebnisse
Domain des Antragstellerscompany age
Unternehmensfeedemployees_number
Stellenanzeigen-Feedfunding rounds
domain_traffic
hiring activity
Praxisbeispiel öffnen: Firmografische und Hiring-Signale in B2B-Kredit- und Underwriting-Modelle integrieren
Felder

Felder in der Antwort

  • weekly new postings per company
  • active postings
  • postings by function and location
  • company age
  • employees_number
  • funding rounds
  • domain_traffic
  • hiring activity

Aus den obigen Workflows. Vollständige Feldreferenz: Stellenanzeigen-Feed und die Dokumentation zum Stellenanzeigen-Feed.

Wer zuständig ist

Wer den Stellenanzeigen-Feed in der Finanz-/Aktienresearch bewertet und woran er gemessen wird

  • Data-Engineering-Lead, der den Feed einliest: bewertet nach Feldern und Aktualität
  • Leitung Datenbeschaffung oder Partnerschaften: bewertet nach Lizenzbedingungen und Kosten
  • Product Owner des Such- oder Intelligence-Produkts: bewertet danach, was Nutzer finden

Eine Auswahl von Finanzresearch-Teams, die Forager für den Stellenanzeigen-Feed nutzen · plus weitere Teams bei Forager

  • SeekOut
    • Talent Intelligence

    Ausgewählter Anwendungsfall: Foragers Personen-Datenfeed, eingesetzt, um Kandidatenprofile aktuell zu halten.

    2–3 Jahre auf dem Forager Personen-Datenfeed, nach eigener Angabe von SeekOut1

  • Evident
    • Marktintelligenz

    Herausgeber des Evident AI Index, der Banken, Versicherer und Zahlungsanbieter nach KI-Reifegrad bewertet.

  • MarketMapr
    • Talent Intelligence

    Ausgewählter Anwendungsfall: lizenzierte Personen- und Unternehmensfeeds, mit denen Recruiter eine ganze Nische abbilden.

  • Chamaeleon
    • VC- & PE-Recherche

    Early-Stage-Venture-Firma, die Unternehmen mit eigener KI und quantitativer Engine analysiert.

  • DealSource
    • VC- & PE-Recherche

    Ausgewählter Anwendungsfall: Unternehmens- und Personendaten für Profile privater Unternehmen.

  • SBR2TH
    • Personaldienstleister

    Ausgewählter Anwendungsfall: Personen- und Stellenanzeigen-Feeds, in den eigenen Data Lake geladen für KI-Suche.

  • Vieu
    • ABM & Intent

    Plattform zum Mapping von Geschäftsbeziehungen, die Sales-Teams und KI-Agenten hilft, Empfehlungen über gemeinsame Kontakte zu finden.

  • Adzact
    • ABM & Intent

    B2B-Werbeplattform, die ideale Käufer anhand von Geschäftssignalen modelliert.

Quellen

1 SeekOut: SeekOut, Kundeninterview, Sep. 2026.

“Forager leads in accuracy across all regions, Forager's dual strength in accuracy and volume makes it a powerhouse for sales teams that are targeting businesses around the globe.”
ClayStefan K.Data Partnerships
800M+Personen
65M+Unternehmen
So testen Sie es

Testen Sie den Stellenanzeigen-Feed mit Ihrer eigenen Stichprobe

  1. Ziehen Sie eine Stichprobe. Nehmen Sie Profile, die Ihre Nutzer letzte Woche abgefragt haben.
  2. Probieren Sie es aus. Nutzen Sie einen Self-Service-Schlüssel oder buchen Sie eine Demo und senden Sie uns die Liste.
  3. Messen Sie, was Ihre Nutzer erleben. Erreichbarkeitsquote bei Mobilnummern, Bounces bei E-Mails und ob die richtige Person abhebt.
  • 5 $ gratis Credits
  • Keine Kreditkarte
  • Testlauf starten
FAQ

Häufig gestellte Fragen

Wie nutzen Finanzresearch-Teams den Stellenanzeigen-Feed?

Bauen Sie Hiring-Zeitreihen auf Unternehmensebene (neue Anzeigen, aktive Anzeigen, Mix nach Funktion und Standort) für die Modelle eines Research- oder Quant-Teams. Ein lizenzierter Datenfeed mit Stellenanzeigen im Bulk-Verfahren, geliefert an Snowflake oder S3, für Workforce- und Hiring-Signal-Produkte. Diese Seite führt Sie anhand von 3 Workflows durch die genauen Schritte.

Was kostet der Stellenanzeigen-Feed für Finanzresearch?

Der Stellenanzeigen-Feed ist eine jährliche Pauschallizenz, global oder regional, und wird nicht in Credits berechnet. Der Preis richtet sich nach den Datensätzen, Feldern und dem Aktualisierungsrhythmus, die Sie lizenzieren. Sprechen Sie mit dem Vertrieb über Ihren Anwendungsfall, dann erstellen wir ein Angebot.

Warum ergänzen Finanzresearch-Teams den Stellenanzeigen-Feed?

Verfolgen Sie die Menschen hinter Unternehmen, ganz ohne Scraping. Produkte wie Ihres werden an Aktualität und Feldern gemessen, deshalb zählen die Kosten pro Ergebnis, das die richtige Person erreicht. Ziehen Sie eine eigene Stichprobe und sehen Sie, was der Stellenanzeigen-Feed für Ihre Nutzer liefert, bevor Sie darauf aufbauen.

Wie nutzen Investmentteams Stellenanzeigen als Alternative Data?

Laden Sie die Lieferungen von job_postings_feed ins Data Warehouse und verknüpfen Sie sie per Join mit company_feed über organization_forager_id = forager_id. Aggregieren Sie Stellenanzeigen pro Unternehmen und Woche mit date_featured, is_active, title und parsed_location.

Können wir Forager-Daten in unserem Produkt anzeigen?

Ja, gemäß den Plattformbedingungen. Self-Service-Tarife decken die interne Nutzung durch Ihr eigenes Team ab. Das Anzeigen von Forager-Daten für Ihre Nutzer oder die Weitergabe von Datensätzen wird separat lizenziert: Sprechen Sie mit dem Vertrieb über das Volumen und darüber, welche Felder Ihre Nutzer sehen müssen.

Gibt es eine kostenlose Möglichkeit, Forager auszuprobieren?

Ja. Fordern Sie in einem 30-minütigen Gespräch einen Musterauszug des Stellenanzeigen-Feeds an und prüfen Sie die Felder anhand Ihrer eigenen Datensätze, bevor Sie lizenzieren.

Welche Unternehmensdaten nutzen B2B-Kreditgeber, um Antragsteller zu bewerten?

Geben Sie einem B2B-Kreditgeber, Zahlungsanbieter oder Spend-Management-Unternehmen Merkmale auf Unternehmensebene (Alter, Mitarbeiterzahl, Finanzierung, Web-Traffic, Einstellungen) an die Hand, die es bei der Prüfung eines gewerblichen Antragstellers neben den eigenen Risikodaten nutzt. Risikoteams sehen, ob ein Unternehmen real, aktiv und wachsend ist, bevor sie entscheiden, ergänzend zu ihren eigenen Daten.

Wie genau sind die Daten von Forager?

Der Test, der zählt, ist Ihr eigener: Senden Sie uns eine Liste von Profilen, die für Sie relevant sind. Wir führen ihn aus und zeigen Ihnen Zahl für Zahl, was wir finden, damit Sie Trefferquote und Erreichbarkeitsquote selbst messen können.

Sollte ich den Stellenanzeigen-Feed oder die Stellenanzeigen-API nutzen?

Nutzen Sie die Stellenanzeigen-API, um die Einstellungsaktivität bestimmter Unternehmen bei Bedarf zu prüfen. Lizenzieren Sie den Stellenanzeigen-Feed, wenn Sie die Einstellungsaktivität im gesamten Markt analysieren und Anzeigen planmäßig in Ihr Warehouse laden möchten.

Lässt sich Forager in die Tools integrieren, die wir bereits nutzen?

Die Lieferung erfolgt als Data Share an Snowflake, Databricks und Amazon S3. Alles andere läuft über die REST-API mit einem API-Schlüssel.

Gibt es einen Vertrag oder eine Mindestabnahme?

Datenfeeds werden über einen Jahresvertrag lizenziert, in dem Laufzeit, Volumen und Aktualisierungsintervall festgehalten sind. Für Datenfeeds gibt es keine Self-Serve-Tarife.

Woher stammen die Forager-Daten, und sind sie konform?

Finanzresearch-Teams müssen ihren Kunden oft erklären, woher ihre Daten stammen. Bringen Sie Ihre rechtlichen und sicherheitsrelevanten Fragen in ein Gespräch mit unserem Team ein: Wir zeigen Ihnen, wie Forager-Daten erhoben werden und welche Bedingungen für den Stellenanzeigen-Feed für Finanzresearch gelten. Die Datenschutzerklärung von Forager ist öffentlich, und jede Person kann über das Formular für Verbraucherrechte auf forager.ai eine Anfrage zu ihren eigenen personenbezogenen Daten senden.

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Schicken Sie uns eine Liste. Wir verarbeiten sie, zeigen Ihnen, was wir finden, und sprechen dann über Volumen und Konditionen.

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