Relatórios em que o seu time confia de verdade.

O construtor de relatórios do HubSpot cobre a maioria dos relatórios de um objeto e dos relatórios padrão entre objetos: negócios por etapa, contatos por fonte, atividade por vendedor, relatórios de funil no Professional e atribuição de receita multitoque no Marketing Hub Enterprise. Ele para em snapshots históricos além do que o HubSpot armazena, análise de coortes, cálculos entre objetos não relacionados e tudo o que precisa de dados de fora do portal. Os datasets no Enterprise ampliam o limite com campos de fórmula e objetos combinados. Além disso, sincronizamos o HubSpot com um warehouse e construímos a visão no BI.

Sim. Um dashboard para a liderança no HubSpot normalmente mostra receita fechada, pipeline aberto por etapa, forecast contra a meta e pipeline gerado por marketing em uma única tela, construído com relatórios nativos e datasets. Definimos cada número com quem o apresenta, para o conselho ver o mesmo número que o time de vendas. O envio agendado manda o dashboard por e-mail ou Slack toda segunda de manhã. Se os números precisarem de dados do warehouse, o mesmo dashboard vai para o Looker ou o Power BI.

Arrumando o que o alimenta. Datas de fechamento, valores e categorias de forecast passam a ser obrigatórios na etapa certa, as mudanças de etapa seguem regras em vez de hábito, e negócios parados são sinalizados automaticamente. Depois construímos o forecast na ferramenta de forecast do HubSpot e em relatórios de pipeline ponderado, com envios de vendedores e gestores onde o time usa. Os relatórios de atendimento seguem o mesmo caminho: pipelines de tickets, regras de SLA e propriedades de CSAT são definidos antes de o dashboard ser construído. O resultado é um forecast que a liderança consegue comparar com o último trimestre, em vez de um número que muda toda sexta-feira.

Sim, no Marketing Hub Professional e Enterprise. O HubSpot oferece relatórios de atribuição de criação de contato, criação de negócio e receita, com modelos de primeiro toque, último toque, linear, em U, em W e por decaimento no tempo. Os relatórios são tão bons quanto o rastreamento por trás deles, então configuramos campanhas, UTMs, formulários rastreados e importação de fontes offline antes de ler os resultados. Para canais que o HubSpot não enxerga, como investimento em mídia ou eventos, juntamos os dados no warehouse.

Sim. No Data Hub Enterprise, a conexão com Snowflake, BigQuery, Redshift e Databricks é nativa, com reverse ETL de volta para o CRM. Nos outros planos, ou para warehouses que o HubSpot não conecta, rodamos a sincronização pelo Insight Connect, o nosso middleware. Nos dois casos, datasets, dashboards e regras de reverse ETL são construídos e documentados por nós.

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Na maioria das vezes, Looker e Looker Studio, Power BI, Metabase e Tableau. A escolha normalmente segue o que o financeiro e os seus analistas já usam, e não o contrário. Construímos os dashboards sobre os dados sincronizados do HubSpot com as mesmas definições de métricas usadas dentro do HubSpot, para um número no Power BI bater com o do dashboard de vendas. O treinamento cobre como ampliá-los sem quebrar o modelo.

Consegue, e funciona bem quando os dados por trás estão limpos. O Breeze cria um relatório a partir de um pedido em linguagem natural usando as suas propriedades reais, então, se etapas, definições do ciclo de vida e campos obrigatórios são consistentes, o resultado é confiável. Se não são, ele devolve o mesmo número errado mais rápido. Primeiro configuramos o modelo de dados, depois ativamos o Breeze e treinamos o seu time para usá-lo.

Normalmente não. Para a maioria dos times B2B, os dashboards nativos do HubSpot mais uma camada de warehouse e BI cobrem tudo o que essas ferramentas fazem, sem outra assinatura nem uma segunda cópia dos dados. Só as recomendamos quando você precisa juntar muitas fontes de mídia e analytics em relatórios para clientes.

Porque um gráfico sobre dados ruins erra com mais confiança. Se as datas de fechamento são opcionais, as etapas do ciclo de vida são definidas na mão e os duplicados inflam a contagem de contatos, todo dashboard herda esses erros. Definimos primeiro propriedades obrigatórias, regras de etapa, definições do ciclo de vida e deduplicação, e depois construímos. Isso soma uma etapa no começo e elimina a discussão semanal sobre de quem é o número certo.

Sim, e esse é um ponto de partida comum. Auditamos os dashboards existentes: quais relatórios são usados, quais números não batem e de onde vem a diferença, normalmente propriedades faltando ou etapas inconsistentes. Depois arrumamos os dados, reconstruímos os relatórios que valem a pena e aposentamos o resto. Você recebe as conclusões por escrito antes de qualquer mudança.

Depende do número de dashboards, do estado dos dados e de haver ou não uma camada de warehouse e BI, então passamos um preço fechado depois de uma call de escopo. Um dashboard para a liderança sobre dados limpos é um projeto pequeno; uma sincronização com warehouse, dashboards de BI e reverse ETL é um projeto maior. A call de escopo é gratuita, e você recebe uma abordagem por escrito, com escopo e preço, antes de qualquer construção. Sem cobrança por hora em aberto.

O seu time pode manter, e nós também, se você preferir. Todo projeto termina com documentação, um dicionário de métricas e treinamento, para um admin editar um relatório ou adicionar um bloco sem nos chamar. Muitos clientes nos mantêm em um retainer mensal pelo HubSpot Managed Services para mudanças, novos relatórios e monitoramento da qualidade de dados. De qualquer forma, nada depende da memória de uma única pessoa.

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