Zwischen den großen Ankündigungen der Unbound ist ein Feature untergegangen, das im Alltag mehr Zeit spart als manche Schlagzeile: Data Studio. Es geht dabei um die Verbindung von HubSpot-Daten mit externen Quellen und Zielen – zum Beispiel einer Google Tabelle.
Wir haben das an einem Fall getestet, der bei uns regelmäßig anfällt: Teilnehmende einer Eventbrite-Veranstaltung sollten in einer Google Tabelle landen, um sie dort weiterzuverarbeiten. Klingt unspektakulär. Ist aber genau die Sorte Handarbeit, die nach jedem Event zuverlässig wieder auftaucht.
In fast jedem Unternehmen gibt es einen Graubereich zwischen CRM und Tabelle. Das CRM ist die Wahrheit für Kontakte, Deals und Kommunikation. Daneben existiert eine Handvoll Tabellen, in denen Dinge passieren, die im CRM keinen guten Platz haben: Eventlisten, Budgetabgleiche, Zuarbeiten aus anderen Abteilungen, Auswertungen für die Geschäftsführung.
Der Weg zwischen beiden Welten ist bisher meistens: exportieren, umbenennen, einfügen. Das funktioniert, ist aber fehleranfällig, nicht nachvollziehbar und veraltet in dem Moment, in dem es fertig ist.
Genau hier setzt Data Studio an – als Brücke zwischen HubSpot und Datenquellen außerhalb.
Unser Szenario war bewusst einfach gehalten. Nach einer Veranstaltung liegen die Teilnehmenden bei Eventbrite. Gebraucht werden sie an zwei Stellen: in HubSpot, für die Nachbereitung und das Follow-up, und in einer Google Tabelle, weil dort die Auswertung über mehrere Events hinweg läuft.
Bisher hieß das: CSV bei Eventbrite ziehen, Spalten anpassen, in HubSpot importieren, dieselbe Datei nochmal in die Tabelle kopieren. Bei fünf Events im Jahr ist das lästig. Bei einer monatlichen Reihe ist es ein wiederkehrender halber Arbeitstag.
Mit Data Studio wird daraus ein konfigurierter Weg statt einer manuellen Übung. Der Gewinn liegt weniger in der einmaligen Zeitersparnis als in der Wiederholbarkeit: Der Ablauf ist einmal definiert und danach identisch – unabhängig davon, wer ihn ausführt.
Aus dem Test haben wir vor allem drei Dinge mitgenommen.
Die Feldzuordnung ist der eigentliche Aufwand. Das Verbinden der Quellen ist schnell gemacht. Die Zeit geht dafür drauf, zu klären, welches Feld auf welches gehört – und was passiert, wenn ein Feld leer ist oder ein Format nicht passt. Diese Arbeit fällt einmal an, aber sie fällt an. Wer sie überspringt, holt sie später als Datenbereinigung nach.
Klärt vorher, wo die Wahrheit liegt. Sobald Daten an zwei Orten stehen, braucht es eine Regel, welcher Ort im Konfliktfall gewinnt. In unserem Fall war es eindeutig: HubSpot führt, die Tabelle ist Auswertung. Ohne diese Festlegung baut man sich zwei konkurrierende Datenstände.
Aktualisierung ist eine Entscheidung, kein Detail. Läuft der Abgleich einmalig, geplant oder ereignisgesteuert? Die Antwort hängt davon ab, wofür die Zieltabelle genutzt wird. Für eine Nachbereitung reicht ein Lauf nach dem Event. Für ein Dashboard, auf das jemand morgens schaut, nicht.
Data Studio ersetzt den Export nicht in jedem Fall. Ein Überblick:
Data Studio ist kein Ersatz für eine Integrationsplattform und will das auch nicht sein. Es schließt eine Lücke im Mittelfeld: für Datenbewegungen, die zu regelmäßig für Handarbeit und zu klein für ein eigenes Projekt sind.
Genau dieses Mittelfeld ist in den meisten Portalen der Ort, an dem still Arbeitszeit verschwindet. Wer einmal aufschreibt, welche Tabellen im Unternehmen regelmäßig per Copy-Paste gefüttert werden, hat die Kandidatenliste meistens schon beisammen.
Data Studio ist eine HubSpot-Funktion, mit der sich Daten zwischen HubSpot und externen Quellen oder Zielen bewegen lassen – zum Beispiel einer Google Tabelle. Sie schließt die Lücke zwischen manuellem CSV-Export und einer vollwertigen Integrationsplattform.
Ja. Google Tabellen sind ein typisches Ziel, etwa wenn Auswertungen über mehrere Zeiträume oder Events hinweg außerhalb des CRM stattfinden. In unserem Test haben wir Eventbrite-Teilnehmende auf diesem Weg in eine Google Tabelle überführt, statt sie nach jedem Event manuell zu kopieren.
Immer dann, wenn dieselbe Datenbewegung regelmäßig anfällt oder von mehreren Personen ausgeführt wird. Bei einmaligen Übertragungen ist ein Export schneller als jede Konfiguration. Der Gewinn liegt in der Wiederholbarkeit, nicht in der einmaligen Zeitersparnis.
Die Feldzuordnung ist der eigentliche Aufwand. Zu klären ist, welches Feld auf welches abgebildet wird und was passiert, wenn ein Feld leer ist oder ein Format nicht passt. Diese Arbeit fällt einmalig an – wer sie überspringt, holt sie später als Datenbereinigung nach.
Nein. Für komplexe Transformationen über mehrere Systeme hinweg bleibt eine echte Integrationslösung oder ein Data Warehouse die richtige Wahl. Data Studio deckt das Mittelfeld ab: Datenbewegungen, die zu regelmäßig für Handarbeit und zu klein für ein eigenes Projekt sind.