Caso de uso: API de HubSpot para análisis de comportamiento de campañas de marketing

Hoy vamos a contarles cómo solucionamos un desafío interesante que tenía uno de nuestros partners. Como mucha de la información que se analiza en HubSpot proviene de correos electrónicos o de contactos, el cliente requirió una solución que integre ambas fuentes para obtener mejores insights. Es así que decidimos implementar un experimento que permitiera al cliente acceder a la data requerida para obtener una mejor lectura de sus campañas de marketing.

 

Las plataformas y herramientas digitales evolucionan e implementan nuevas funcionalidades que responden a los requerimientos de los usuarios. Sin embargo, cuando se requiere una solución particular, algunas de estas plataformas brindan accesos que permiten a los equipos de desarrollo de las empresas realizar integraciones y análisis especiales. Ese es el caso con Hubspot.

 

 

El Problema: procesos de recolección de data desconectados

 

En HubSpot, a nivel de contacto podemos tener análisis sobre quiénes abren o no los correos electrónicos o poner límites de envíos a los contactos que no interactúan con ellos en un período de tiempo determinado. Por otro lado, a nivel de campañas de email se puede ver cuál es el open rate específico de cada campaña o de un conjunto de envíos definidos previamente.

 

El problema surge cuando se quiere conocer el comportamiento de los contactos en cada tipo de comunicación enviada. Si bien esta data sí se almacena en Hubspot, la información no es tan fácil de analizar. Imagina tener por contacto una cantidad de propiedades que explique el open rate de los distintos tipos de campaña o por períodos o una mezcla de ambos. Sería trabajar con muchas propiedades.

 

Sin embargo, esa información existe y durante años hemos brindado al cliente la información de cada campaña enviada en archivos planos u hojas de cálculo. De esa manera se proveía la base de análisis al área de inteligencia del cliente para que pueda generar reportes combinando el comportamiento de cada contacto con cada tipo de correo y con cada correo específico.

 

Así, mediante su base de datos y reportería, lograban tener las bases de contactos con mayor interacción, resultados generales de sus campañas específicas y agrupar la información como requerían.

 

caso de uso analisis de data de contactos y correos electronicos

 

El problema era que esa solución no era escalable ni sostenible en el tiempo. Las descargas manuales tardaban un día de trabajo y a pesar de que teníamos un proceso para la nomenclatura y ordenamiento de archivos, el volumen de envíos hacía que se tuviera muchos errores y reprocesos. En resumen, cada mes teníamos que ajustar la solución y tardar días para poder brindar la información.

 

El desafío: Integrar data de correos electrónicos y contactos en HubSpot

 

Cada campaña de correo electrónico o envío tenía un número de identificación y una cantidad de reenvíos según su rendimiento. Además, cada envío tenía características de productos distintos, como mensajes de bienvenida o programas de beneficios.

 

Uno de los principales problemas del cliente era tener sus métricas consolidadas por códigos o subtipos de campañas. Por otro lado, requería conocer cuántos envíos se realizaban a cada contacto y evitar enviar un exceso de correos electrónicos a un mismo contacto al momento de segmentar las listas de marketing para enviar comunicaciones.

 

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¿Qué se hacía para consolidar la data?

 

Cada envío tenía un apartado en HubSpot que nos permitía tener la lista de todos sus destinatarios y conocer qué acciones realizaron en cada envío. Así cada envío tiene un código de campaña y un número de reenvío.

 

Lo que hacíamos era mapear los envíos a analizar mensualmente y descargar uno por uno estos datos desde HubSpot. Luego lo formateábamos de manera que el equipo de inteligencia del cliente pudiera leerlos a través de un ETL y procesar la información.

 

caso de uso integracion de data de contactos y correos electronicos

 

Finalmente ellos veían el mejor resultado por contacto de cada campaña (siguiendo el orden, un clic es mejor que una apertura y una apertura mejor que un correo recibido) y obtenían el resultado total de la campaña. Además, conocían cuántas veces se había impactado en el mes a cada contacto (correo).

 

¿Qué desventajas tiene ese proceso?

 

Las desventajas de ese proceso era el trabajo excesivamente manual que generaba retrasos y el hecho de que no era escalable conforme las comunicaciones aumentaban cada mes.

 

Además, la información tenía una fecha de corte para asegurar que cada correo tenga tiempo de tener resultados. En ese sentido, había que esperar hasta pasada la primera semana del mes siguiente para obtener tal información.

 

caso de uso procesamiento de data de contactos y correos electronicos

 

 

La solución: Automatizamos el proceso de recolección de data

 

Debido al trabajo extra que representaba este proceso,  buscamos formas de obtener la data por medio de un API. Sin embargo, la volumetría de esta información requería que se asumiera en un proyecto y se alojara en una base de datos adecuada.

 

Fue entonces cuando empezamos a trabajar automatizaciones de campañas integradas con una base de datos de SQL que enviaba información a los contactos en HubSpot. Y aprovechamos este proyecto para poder agregar este alcance.

 

La principal justificación es que cuando se automatiza el envío de correos, ya no se crea mes a mes un envío, sino que solo existe uno en HubSpot. De esa manera, se envía la comunicación al contacto que cumpla con los desencadenantes correspondientes. Pero esto hacía que al momento de descargar el archivo de destinatarios, el volumen de datos de cada mes se acumulara y repitiera la información.

 

¿Cómo optimizamos la automatización?

 

Mapeamos qué endpoints de las API de HubSpot contenían la información necesaria. Luego brindamos al cliente todo lo necesario para obtener la información de los eventos de email con el nombre de cada envío y que esta información, incluso, se actualizara cada vez que un contacto interactuaba con el correo. Es decir que se tenía una actualización de nuevos registros inmediata y no se tenía que esperar semanas para recibir la información.

 

caso de uso automatizacion de data de contactos y correos electronicos

 

 

¿Cómo usamos la información de la integración?

 

A partir de la optimización del proceso se obtuvo la información de todos los envíos automatizados y todos los contactos relacionados a estos envíos. Cada vez que un contacto recibía, abría, hacía clic o, incluso, rebotaba el correo electrónico, se actualizaban esas acciones en la base de datos del cliente.

 

El equipo del cliente ahora puede trabajar los informes y segmentaciones que requieran y, si hubiese algún tipo de duda, nuestro equipo siempre puede ayudarlo para comprender el significado de cada variable o propiedad de las API de HubSpot.

 

Es así que ahora el cliente tiene, dentro de su base de datos de inteligencia, un satélite de lo que ocurre a diario con los envíos de HubSpot y sus destinatarios de email marketing.

 

 

Resultados de la integración de HubSpot con SQL

 

Gracias a esta integración se terminó con el proceso manual de descarga de archivos que podía tardar hasta un día por el volumen mensual de envíos.

 

Asimismo, se eliminó el procesamiento de archivos para identificar a qué campaña correspondía, antes era un híbrido entre API y edición de archivos xlsx que realizaba el área de data de Impulse.

 

Además, se tiene la información diaria de cada evento de email marketing, a diferencia de antes que se hacía de manera mensual, lo que hacía que el análisis para el primer envío del mes tardase más en poder realizarse.

 

 

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