Wyobraź sobie dynamiczny dział sprzedaży, który próbuje zidentyfikować najlepszy moment na kontakt z klientem. Menedżerowie analizują dane z HubSpot, ale coś nie gra. Brakuje kontekstu – nie wiedzą, czy użytkownik odwiedził stronę internetową, jakie reklamy go przyciągnęły i czy ostatnie interakcje z obsługą klienta były pozytywne. Informacje są rozproszone, a przez to decyzje mniej trafne.
Prawdziwa siła danych tkwi w ich synergii. Jednakże, gdy dane HubSpot pozostają odseparowane od informacji z Google Analytics, systemów ERP czy innych źródeł, tracimy szansę na holistyczne zrozumienie klienta i optymalizację działań na całej ścieżce zakupowej. Brak możliwości agregowania i analizowania tych informacji w jednym miejscu skutkuje operacyjnymi blokadami – zespoły marketingu nie mogą w pełni personalizować kampanii, a sprzedaż działa w trybie reaktywnym zamiast proaktywnym.
Rozwiązaniem tego problemu jest integracja HubSpot z hurtownią danych – na przykład BigQuery. Takie połączenie eliminuje ograniczenia, zapewniając kompleksowy wgląd w dane i umożliwiając ich zaawansowaną analizę. Jednak, zanim przejdziemy do korzyści płynących z tej integracji, warto zrozumieć, jakie wyzwania napotykają firmy korzystające wyłącznie z HubSpot.
Typowe wyzwania związane z użyciem HubSpot bez integracji
Brak skalowalności i zaawansowanych funkcji analitycznych
HubSpot świetnie radzi sobie z podstawowym raportowaniem, ale gdy chcesz przewidzieć przyszłe aktywności klientów lub ich brak, czy też analizować ścieżki zakupowe cross-channel, zaczynają się schody. Do analizowania dużych zestawów danych, pochodzących z różnych źródeł odpowiednia jest nowoczesna hurtownia danych.
W BigQuery analitycy w łatwy sposób mogą eksplorować dane, przygotować zaawansowane raporty, a nawet tworzyć modele predykcyjne w szybki i efektywny sposób.
Synchronizacja danych w czasie około rzeczywistym
Opóźnienia w synchronizacji danych między systemami mogą prowadzić do niekompletnych raportów i błędnych decyzji. W firmach, które opierają swoje działania na precyzyjnych kampaniach marketingowych czy zaawansowanej segmentacji klientów, takie opóźnienia mogą oznaczać realne straty poprzez nieoptymalne wykorzystanie środków na kampanie marketingowe.
Narzędzia 3rd party oparte na low-code i no-code mogą początkowo wydawać się atrakcyjne jako rozwiązanie problemu z synchronizacją danych. Niestety szybko okazuje się, że nie radzą sobie ze skalą danych lub prowadzą do gwałtownego wzrostu kosztów. Często również nie oferują pełnej funkcjonalności niezbędnej do maksymalnego wykorzystania potencjału danych.
Jeśli zadajesz sobie poniższe pytania, zdecydowanie kontynuuj lekturę tego wpisu.
- Czy moja firma nie wykorzystuje w pełni potencjału, bo nie posiadam danych z HubSpot i innych systemów (Google Analytics czy ERP) w jednym miejscu?
- Czy opóźnienia w danych uniemożliwiają mi podejmowanie trafnych decyzji?
Korzyści z integracji HubSpot z BigQuery
Zaawansowane targetowanie reklam
BigQuery to analityczny kombajn, który uzupełnia istotną lukę w postaci braku połaczenia HubSpot z innymi systemami w firmie. Wyobraź sobie segmenty tak precyzyjne, że trafiają w potrzeby klientów z chirurgiczną dokładnością. To nie są już segmenty, to laserowo wycelowane grupy odbiorców, gotowe na Twoje kampanie, które wreszcie zaczną przynosić spektakularne rezultaty.
Integracja z innymi źródłami danych
HubSpot w swojej podstawowej wersji oferuje ograniczone możliwości integracji z innymi systemami. Dzięki połączeniu z BigQuery organizacje mogą łatwo zestawiać dane z CRM z danymi z Google Analytics, systemów ERP czy narzędzi finansowych. To pozwala na pełniejsze zrozumienie klientów i optymalizację działań na całej ścieżce zakupowej.
Dostęp do pełnych danych w czasie rzeczywistym
Dzięki integracji HubSpot z BigQuery, dane są dostępne w czasie rzeczywistym, co umożliwia natychmiastowe reagowanie na potrzeby biznesowe. Co więcej, organizacje otrzymują nie tylko dostęp do danych na bieżąco, ale także dane, którym mogą bezgranicznie ufać. Eliminacja niepewności sprawia, że decyzje są oparte na rzetelnych informacjach, co pozwala na błyskawiczne i trafne reakcje na potrzeby rynku i klientów.
Organizacje mogą tworzyć precyzyjne segmenty klientów i prowadzić kampanie marketingowe z jeszcze większą dokładnością.
Techniczne aspekty integracji
Komponenty technologiczne
Integracja HubSpot z BigQuery wymaga zastosowania zaawansowanych technologii. We wspomnianym wcześniej studium przypadku w firmie klienta zastosowaliśmy:
- Komponenty serverless GCP: Przykładowo Cloud Run został wykorzystany do konteneryzacji aplikacji, a Firestore umożliwił łatwe przechowywanie metadanych generowanych przez proces ELT. To pozwoliło na elastyczne i wydajne przetwarzanie dużych wolumenów danych, zachowując niskie koszty operacyjne.
- Proces ETL z pełnym zakresem danych: Wszystkie ważne dla klienta endpointy HubSpot zostały uwzględnione, co umożliwiało dostęp do pełnych informacji, m. in. o klientach, dealach, ticketach i wielu innych danych..
- Monitoring w czasie rzeczywistym: System automatycznego monitorowania wykrywał brakujące dane i zapewniał ich kompletność przed przekazaniem do BigQuery.
Stabilność i koszty
Zastosowanie architektury serverless sprawia, że rozwiązanie jest skalowalne, a jego utrzymanie nie generuje wysokich kosztów. W praktyce największym ograniczeniem są limity API HubSpot, a nie możliwości samego systemu.
Case study: Optymalizacja integracji Hubspot i BigQuery dla klienta z branży farmaceutycznej
Początkowe wyzwania
Nasz klient - duża marka z branży farmacji i suplementów diety, posiadał już integrację HubSpot z BigQuery, jednak nie była ona poprawnie i wydajnie wdrożona. System który był zastosowany do transferu danych, nie radził sobie ze skalą operacji i generował szereg problemów.
Kluczowe wyzwania obejmowały:
- Brak kompletności danych.
- Opóźnienia w synchronizacji.
- Ograniczony zakres obsługiwanych endpointów.
W efekcie czego managerowie nie mogli podejmować decyzji w czasie niemal rzeczywistym, a także opierali się o dane, które nie były kompletne.
Wdrożone rozwiązanie
Firma zdecydowała się na optymalizację procesu integracji, zastępując dotychczasowe rozwiązanie bardziej skalowalnym podejściem. Wdrożono serwerlessowe ETL na GCP, wykorzystując narzędzia takie jak Pub/Sub, BigQuery i Cloud Run Functions, oraz App Engine w celu stworzenia interfejsu do konfigurowania i monitorowania systemu.
Nowa architektura została zaprojektowana w taki sposób, aby nie tylko przesyłać dane, ale także zapewniać ich spójność i integralność na każdym etapie procesu. Procesy batch i incremental umożliwiły szybkie przetwarzanie dużych wolumenów danych, zapewniając ich dostępność w czasie niemal rzeczywistym.
Rezultaty
- Natychmiastowy dostęp do pełnych danych z HubSpot.
- Poprawa efektywności operacyjnej, co przełożyło się na spadek churnu i zwiększenie satysfakcji klientów.
- Optymalizacja kosztów dzięki zastąpieniu systemu Hevo własnym rozwiązaniem.
Podsumowanie
Integracja HubSpot z BigQuery otwiera nowe możliwości analityczne i operacyjne, pozwalając na lepsze wykorzystanie danych. Organizacje mogą zwiększyć swoją efektywność, poprawić stabilność procesów i obniżyć koszty operacyjne.
Jeśli masz wrażenie, że nie wykorzystujesz pełnego potencjału HubSpot, warto porozmawiać z naszymi ekspertami. Pomożemy Ci zaprojektować oraz wdrożyć optymalną integrację, aby dane działały na rzecz Twojego biznesu, a nie stanowiły barierę dla jego rozwoju. Skontaktuj się z ekspertami, by dowiedzieć się, jak takie wdrożenie może pomóc w osiągnięciu Twoich celów biznesowych, oraz wyprzedzeniu konkurencji.
