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Data Driven CRM Integración CRM Caso de uso

¿Cómo creamos reportes personalizados integrando HubSpot y Power BI?

Enrique Ruiz Huidobro
Enrique Ruiz Huidobro

Data Lead en Impulse Growth Partner

6 min

Crea reportes personalizados de tus envíos de correo electrónico para optimizar tus campañas de mailing. ¿Quieres saber cómo? Aquí te lo contamos.

Optimizar procesos es fundamental para mejorar la productividad e impulsar el crecimiento de una empresa. Por eso, en Impulse creamos soluciones que permiten a nuestros partners desbloquear el potencial de sus negocios. En este caso, un cliente del sector Salud tenía la necesidad de crear reportes personalizados de sus envíos de correos electrónicos para optimizar sus campañas de mailing en tiempo real. ¿Quieres descubrir como lo hicimos posible? A continuación, te lo contamos.

 

Una de las necesidades de nuestro cliente era obtener la data de sus campañas de mailing en tiempo real, pero no solo eso, querían acceder a una data específica que su actual sistema CRM no podía brindar, al menos no de manera automática. Pero antes de explicarte cómo ideamos la solución a su desafío, vamos a contarte a detalle cuáles eran esas fricciones a las que nos enfrentamos.

 

caso de exito oncosalud integracion hubspot power bi

 

 

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El Problema: elaboración de reportes de emails desfasados

 

El cliente dentro de la plataforma de HubSpot CRM contaba con una herramienta de visualización de reportes, la cual le permitía ver la analítica de cada correo electrónico. Por ejemplo, podía ver cuántos fueron recibidos, cuántos fueron abiertos, incluso podía crear campañas para un grupo de correos electrónicos y obtener sus métricas.

 

Hasta el momento, parece que todo iba bien; sin embargo, el problema surge cuando el cliente quería acceder a métricas de otras variables. Por ejemplo, si quería visualizar los envíos de una línea de negocio específica o si eran para afiliados o no afiliados a un determinado programa de salud, en esos casos, no se tenía cómo segmentar o categorizar los envíos de emails.

 

elaboracion de reportes de emails desfasados

 

En ese escenario, la solución que se tenía para acceder a ese tipo de data era manual, lo cual generaba retrasos y mayor gasto de recursos. Si queríamos conocer el open rate de todo un mes, no se podía tener ese reporte al instante porque no se podía segmentar los periodos de tiempo, eso mismo pasaba con las líneas de negocio y demás categorías que se deseaba conocer. 

 

La única solución que teníamos en ese momento era el feedback manual, donde cada mes enviábamos un reporte al cliente para que saque la analítica. Pero con esa solución teníamos que esperar hasta cada fin de mes para poder visualizar los indicadores generales y performance de los correos electrónicos. Era un proceso que se realizaba uno por uno. Se trataba de un proceso tedioso y complejo.

 

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El Desafío: Crear reportes personalizados de emails en tiempo real

 

Si bien estábamos limitados por no poder filtrar los envíos de emails en categorías para descargar reportes personalizados, sabíamos que HubSpot permite hacer integraciones con APIs que nos permiten sacar dicha información. Eso haría el proceso más automático, pero, en ese caso, el desafío se encontraba en ingeniar una solución que nos permita trabajar un reporte fácil de entender y en tiempo real.

 

Para ello primero realizamos las descargas y ver toda la información. En esa etapa teníamos que colocar categorías en el nombre de cada envío de correo electrónico, de esa manera, dentro una API integrada a HubSpot, como Power BI, se podía filtrar cada categoría que aparece en el nombre del envío.

 

En otras palabras creamos una estructura de nomenclatura para los envíos que posteriormente pudiera partirse en categorías dentro de la API Power BI.

 

Por ejemplo, la estructura para nombrar los envíos de correos electrónicos sería:


unidad de negocio + periodo de tiempo + campaña + detalle

 

crear reportes personalizados de emails en tiempo real

 

En esta parte del proceso es fundamental que se respete la estructura de la nomenclatura y, para eso, tuvimos que educarnos internamente para aplicar esas reglas de nomenclatura cada vez que creamos un envío de correo electrónico.

 

Por otro lado, otra de las fricciones que encontrábamos era la carga manual que, además, se realizaba una vez al mes. Para solucionar esa parte del problema se realizaron integraciones para tener una conexión hacia las APIs de Hubspot que diariamente sacaran la analítica de los últimos 1000 correos electrónicos

 

 

La solución: Integrar HubSpot y Power BI para obtener reportes personalizados

 

Para este proyecto decidimos integrar el API de HubSpot dentro de Power BI y se jalaban 1000 correo enviados con toda la info de HubSpot (cantidad de base, cantidad de contactos que recibieron, open rate, cuántos abrieron, cuántos hicieron clic, etc) y, además, una vez en Power BI se podían tener variables como campaña, unidad de negocio y periodo, entre otros.

 

De esta manera, ya se podía tener la información diariamente y, además, visualizar las estadísticas para cada unidad de negocio, sin necesidad de hacer un envío adicional u otras configuraciones que pudieron haber tomado más tiempo.

 

integrar hubspot y power bi para obtener reportes personalizados

 

Fue así que optimizando la estructura de la nomenclatura de los envíos e integrando la API de HubSpot a Power BI logramos obtener una solución al desafío de obtener reportes personalizados. Además, esta solución fue escalable a otros negocios e, incluso, la optimizamos agregando otras categorías que permitieron potenciar los proyectos de nuestros clientes.

 

 

Resultado de integración de HubSpot y Power BI

 

¡Los resultados fueron satisfactorios! Recordemos que antes de implementar esta solución teníamos que esperar cada fin de mes para que el cliente procesara las estadísticas y saber realmente cuáles fueron nuestros indicadores. Ahora, ya tenemos esta data diariamente, lo que permite alertar o realizar optimizaciones en nuestras campañas de mailing de manera temprana. Además, esto permitió reducir el tiempo de procesamiento de data en 24h.

 

Además, nos permite visualizar y analizar el performance de los experimentos que estamos implementando a diario y saber si están funcionando o no. Por otra parte, el cliente adoptó esta solución para integrarlos en otros proyectos y lo integraron a su propio ambiente de trabajo para procesar la data de la compañía.

 

 

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