Ferramentas de qualidade de dados na HubSpot: Alertas

Dado limpo não é “higiene”; é proteção de receita.

TL;DR

• Monte uma taxonomia de alertas objetiva: duplicidades, erros de formatação, campos ausentes, anomalias, erros de sincronização, falhas de workflow e problemas de roteamento.

• Direcione cada alerta para o dono certo (Slack/e-mail/tarefas) com SLAs claros.

• Corrija com regras de validação, ferramentas de Data Quality, painéis de erros de integração e logs de workflow; use ferramentas parceiras para deduplicação em massa/avançada.

• Prove resultado com dashboards “antes/depois”: menos bounces, mais MQL→SQL, TTR menor, pipeline mais limpo.

O que são “Alertas de Qualidade de Dados” na HubSpot (e onde ficam)

O HubSpot reúne em Data Quality os sinais de duplicidade, insights de propriedades (incluindo anomalias nas versões Pro/Enterprise) e um resumo semanal com problemas e tendências. Trate esse hub como seu centro de sinais e expanda com workflows, listas e relatórios para vigiar o que realmente importa pro seu negócio.

Taxonomia de alertas (use como blueprint)

1. Duplicidades & Mescla pendente
   Contatos/empresas com sugestão de merge; monitore picos e capacidade diária de revisão/mescla.

2. Formatação/Padronização
   Telefone, e-mail, números ou datas inválidos; evite “lixo” na entrada com regras de validação.

3. Campos ausentes / Lacunas de enriquecimento
   Propriedades críticas vazias (Owner, Lifecycle, País, Indústria, UTMs). Rastreie e resolva de forma sistemática.

4. Anomalias/Outliers de propriedades
   Valores fora do esperado (ARR, ACV, probabilidade). Investigue entrada de dados e lógica de negócio.

5. Erros de sincronização/integração
   Quebras entre HubSpot e sistemas externos (ex.: Salesforce). Trate por categoria e tipo de correção.

6. Falhas de workflow/webhook
   Ações que falham e timeouts de webhook. Identifique reincidências e notifique os responsáveis.

7. Roteamento & quebras de SLA
   Leads/tickets sem dono, deals sem Amount/Close date, lifecycle inconsistente. Faça cumprir com validações e campos obrigatórios.

Fontes e sinais (de onde vêm os alertas)

• Nativos: banners de duplicidade, anomalias de propriedade, “propriedades para revisar” e o digest semanal de qualidade.

• Customizados: workflows que criam tarefas, enviam Slack/e-mail e mantêm listas de “itens em risco” para reincidência.

• Parceiros: dedupe avançado/em lote e normalização quando o volume ou a lógica ultrapassa o nativo.

Roteamento: quem recebe o quê (e por onde)

Canais: Slack/e-mail para P0/P1; criação automática de tarefas na fila “Data Stewardship”; tickets internos “Data Fix” para ações entre times.

Ownership

• RevOps: validação, governança, anomalias, consistência entre sistemas.

• Sales Ops: higiene de conta/deal (Amount, Stage, Owner) e prontidão de pipeline.

• Marketing Ops: higiene de formulários, UTMs, entregabilidade/consentimento.

• Support Ops: campos de ticket, prioridade e metadados de SLA.

Prioridades

• P0: falhas de sync bloqueantes ou queda de workflows.

• P1: picos de duplicidade ou quebras de roteamento que afetam speed-to-lead/forecast.

• P2: formatação/padronização.

• P3: higiene leve para mutirões mensais.

SLAs de remediação (copiar/colar)

• P0 (bloqueante): mitigar em até 4 horas; documentar causa raiz em 24 horas.

• P1 (material): resolver em 1 dia útil; quarentenar ou aplicar correção em lote conforme volume.

• P2 (moderado): normalizar em 3 dias úteis; ajustar/adicionar validações.

• P3 (baixo risco): corrigir em 7 dias úteis ou agrupar em sprints mensais.

Publique estes SLAs no playbook de RevOps e alinhe as notificações aos donos acima.

Como corrigir (playbooks por categoria)

Duplicidades

• Diário: limpar a fila de duplicatas.

• Semanal: revisar picos versus o baseline; corrigir pontos de coleta que geram duplicidade.

• Em escala: matching por múltiplos critérios (e-mail + nome + domínio + similaridade), mesclas agendadas e log de exceções.

Formatação / Padronização

• Aplique regras de validação (texto/número/data, padrões de telefone, listas controladas).

• Bloqueie dados ruins em forms/imports; crie workflows de normalização para dados legados (ex.: caixa, país/UF padronizados).

Campos ausentes / Enriquecimento

• Listas dinâmicas para propriedades críticas = unknown; dispare tarefas/Slack pros donos.

• Enriqueca com sua fonte de verdade e use “forms de correção” para vendas/CS preencherem lacunas rápido.

Anomalias / Outliers

• Defina faixas aceitáveis; alerte drift (ex.: Amount, probabilidade de fechamento, ARR/ACV).

• Entenda se é erro de digitação, drift de picklist ou sinal real de negócio.

Erros de sincronização

• Classifique por: mapeamento, picklists, permissões, limites de API, ownership, conflitos de lifecycle.

• Atribua donos e implemente barreiras preventivas (revisão de mapeamentos antes de mudanças, governança de picklists, auditoria de permissões).

Falhas de workflow / Webhook

• Use histórico e visão de erros dos workflows; configure alertas para falhas recorrentes.

• Em webhooks, monitore status/timeout; implemente retries/backoff e notifique o dono da integração.

Governança & prevenção

• Padrões: dicionário de dados, convenções de nomenclatura, picklists canônicas (Indústria, País, Lead Source), regras de mescla.

• Travas: validações, campos obrigatórios nos pipelines, formulários controlados, permissões por perfil.

• Cadência: auditorias mensais em Data Quality; digest semanal para tendência; publique um RACI para eliminar dúvidas sobre quem corrige o quê.

Dashboards & métricas “antes/depois” (provar valor)

Meça uma base de 4–8 semanas e compare no pós-remediação:

Saúde de dados

• Duplicatas/dia (contatos/empresas)

• % de completude em propriedades críticas

• Anomalias/semana

• % de e-mails/telefones válidos

Performance operacional

• TTR (tempo médio de remediação) por prioridade

• Erros de sync abertos vs. resolvidos

• % de workflows sem erro nos últimos 7 dias

Impacto em receita

• Taxa de bounce

• Conversão MQL→SQL

• Win rate / acurácia de forecast

• Speed-to-lead (se havia problemas de roteamento)

Use isso nos QBRs para quantificar o impacto dos “alertas de qualidade de dados” no HubSpot.

Pacote Starter (8 alertas essenciais)

1. Pico de duplicatas vs. baseline (contatos & empresas)

2. Registro sem owner (lead/deal/ticket)

3. E-mail/telefone inválido (falha de validação)

4. País/UF fora da lista (valor não padronizado)

5. Deal sem Amount ou Close date

6. Ticket sem Priority

7. UTM source/medium ausentes em novos contatos

8. Erros de integração > X nas últimas 24h (avisar RevOps)

Como implementar: cada alerta com notificação de workflow + tile no dashboard; escale para ferramenta parceira quando o volume passar da capacidade manual.

Pacote Avançado

• ARR/ACV fora da faixa esperada

• Stage inconsistente entre sistemas (HubSpot ↔ CRM externo)

• Taxa de falha de workflow > X% em 60 minutos

• Drift de picklist (novos valores entrando por API/import)

• Pico de origem de leads (suspeita de bot ou tagging)

Instrumente com checagens de anomalia, painéis de erro de integração e logs de workflow.

FAQs

O HubSpot envia um resumo semanal automaticamente?
Sim. Ative o digest semanal para receber um snapshot de duplicatas, sugestões de formatação e propriedades a revisar.

Consigo prevenir dado ruim antes de entrar no CRM?
Sim. Use regras de validação, campos obrigatórios e picklists controladas em formulários/importações.

Onde corrijo erros de sincronização com Salesforce (ou outros)?
Na área de erros de sincronização da integração. Lá você diagnostica mapeamentos, picklists, permissões e limites de API.

Workflows me avisam quando algo quebra?
O histórico e a visão de erros ajudam a identificar ações com falha; adicione notificações para recorrências e revise os logs de webhook.

Quando eu preciso de uma ferramenta parceira para dedupe?
Quando o volume é alto ou a lógica de matching precisa ir além do padrão — a deduplicação em lote/agendada é mais rápida e segura.