I betaBruk HubSpot Agent CLI

HubSpot Agent CLI kobler AI-kodingsagenter, som Claude Code, Claude Cowork og OpenAI Codex, til HubSpot-kontoen din. Når du har koblet Agent CLI til HubSpot, kan du be en AI-agent om å utføre repetitive CRM-oppgaver, analysere data, generere sammendrag og hjelpe til med å administrere prosesser på tvers av kontoen din. Når du delegerer oppgaver til AI-agenter, kan de bruke Agent CLI til å automatisere rutinearbeid på dine vegne, slik at teamet ditt kan bruke mer tid på strategiske tiltak.

I stedet for å gjennomgå poster manuelt hver uke, kan du for eksempel be en AI-agent om å identifisere ufullstendige poster, oppsummere aktiviteten i salgspipelineen eller utarbeide kontooversikter ved hjelp av informasjon fra HubSpot.

Hvis du er utvikler og ønsker å skrive egendefinerte skript eller bruke HubSpot Agent CLI manuelt i terminalen din, kan du se i utviklerdokumentasjonen vår.

Før du setter i gang

Før du begynner å bruke HubSpot Agent CLI, må du sørge for at du har tilgang til en AI-kodingagent. Agenter som støttes inkluderer Claude Code, Claude Cowork, OpenAI Codex og mange andre kompatible AI-kodingagenter.

Merk: Hvis du bruker Claude Cowork i en Team- eller Enterprise-konto, må administratoren i organisasjonen din kanskje sette api.hubapi.com på tillatelseslisten før CLI-en kan installeres eller kjøres. Les mer om å sette på tillatelseslisten i Claude Cowork.

Hva AI-agenter har tilgang til med HubSpot Agent CLI

HubSpot Agent CLI kan utføre handlinger ved hjelp av tillatelsene til den tilkoblede HubSpot-brukeren. Avhengig av brukerrettighetene dine kan dette omfatte oppretting, oppdatering eller sletting av poster i kontoen din.

Etter at HubSpot Agent CLI er koblet til, kan AI-agenter arbeide med informasjon i hele HubSpot-kontoen din, inkludert:

• Kontakter, selskaper, avtaler, saker, tilpassede objekter og andre CRM-poster.
• Arbeidsflyter.
• Pipelines og pipeline-faser.
• Egenskaper og tilpassede egenskaper.
• Koblinger mellom poster.
• Aktivitetshistorikk.

Merk: Gå alltid gjennom AI-genererte anbefalinger og foreslåtte tiltak før du implementerer endringer i CRM-dataene dine.

Beste praksis

Når du arbeider med AI-agenter koblet til HubSpot:

• Begynn med rapportering, oppsummeringer og analyseoppgaver før du bruker tiltak som endrer data.
• Gjennomgå genererte anbefalinger og omfattende oppdateringer før du gjennomfører endringer.
• Noen handlinger kan slette eller overskrive HubSpot-data. Bruk --dry-run -alternativet der det er tilgjengelig for å forhåndsvise endringene før du gjennomfører dem.
• Bruk klare instruksjoner som beskriver det ønskede resultatet.
• Følg organisasjonens retningslinjer for datastyring og sikkerhet.

Koble til HubSpot Agent CLI

Følg trinnene nedenfor for å be agenten din om å installere HubSpot Agent CLI. Hvis du er utvikler, kan du lese mer om hvordan du installerer HubSpot Agent CLI manuelt.

1. Åpne AI-agenten din, for eksempel Cowork eller Codex.
2. Lim inn følgende kommando i agentens arbeidsområde for å installere Agent CLI.

Install the HubSpot Agent CLI in this agent workspace. If this workspace uses a POSIX shell (macOS, Linux, WSL, or Bash), run `curl -fsSL https://api.hubapi.com/hub/cli/backend/hub-cli/latest/install.sh | sh`. If it uses Windows PowerShell, run `irm https://api.hubapi.com/hub/cli/backend/hub-cli/latest/install.ps1 | iex`. Then authenticate with `hubspot auth login`, install HubSpot Agent CLI Skills with `npx skills add hubspot/agent-cli-skills`, and use `hubspot --help` to explore what's available.

3. Når du blir bedt om det, logger du på HubSpot-kontoen din.
4. Gjennomgå de forespurte tillatelsene.
5. Klikk på «Koble til app».

Når autentiseringen er fullført, kan AI-agenten få tilgang til HubSpot-data i henhold til dine tillatelser.

Bruk en av eksemplene nedenfor for å komme i gang.

Eksempler på bruksscenarier

Følgende eksempler viser hvordan ulike team kan bruke AI-agenter som er koblet til via HubSpot Agent CLI. Agenten er spesielt nyttig for gjentakende operasjonelt arbeid som krever gjennomgang av store mengder CRM-data.

Markedsføringsteam

Oppgave: identifisere kontakter som trenger oppfølging eller datarensing.

Eksempel på kommando til AI-agenten: Hver mandag kl. 08.00 skal du finne kontakter som passer godt, men som ikke har noen tilknyttet avtale, ingen nylig salgsaktivitet eller mangler viktige utfyllingsfelt, og deretter sende RevOps en prioritert ryddeliste med forslag til neste tiltak.

Flere eksempler inkluderer:

• Gjennomgå e-postkampanjer for emnelinjer og CTA-er som ikke er i tråd med retningslinjene for merkevarestemmen.
• Identifiser meldingsmønstre på landingssider med høy ytelse som korrelerer med høyere konverteringsrater.
• Lag en liste over kontakter som ikke har åpnet e-poster i en oppfølgingssekvens, for å gjenoppta kontakten med dem.
• Spor den nåværende pipelinestatusen for avtaler som stammer fra en webinar-kampanje.
• Identifiser mønstre knyttet til bransje, bedriftsstørrelse og leadkilde blant de mest egnede kundene.
• Overvåk aktive sekvenser og merk av betydelige nedganger i åpningsratene for e-post.

Salgs- og inntektsdriftsteam

Oppgave: Overvåk tilstanden i salgspipeline og identifiser avtaler som trenger oppmerksomhet.

Eksempel på instruksjon til AI-agenten: Hver morgen kl. 07.00 skal du sjekke pipelinen min for avtaler som skal avsluttes denne uken, men som ikke har hatt aktivitet de siste 5 dagene, og sende meg en oppsummering.

Andre eksempler inkluderer:

• Finn inaktive avtaler med høy verdi som krever oppfølging og gjennomgang.
• Forbered deg til et kundemøte ved å oppsummere historikken for avtalen, support, e-post og notater.
• Analyser avbrutte avtaler for å identifisere hvilke stadier i salgspipelineen mulighetene har stått stille lengst.
• Lag en daglig oppsummering av avtaler som nærmer seg avslutningsdato, men som mangler nylig aktivitet.

Salgsledere

Oppgave: Analyser samtaletranskripsjoner for å finne temaer knyttet til coaching og produktfeedback.

Eksempel på oppgave for AI-agenten: Analyser nylige samtaletranskripsjoner for samtaletid, omtale av konkurrenter, tilbakemeldinger fra kunder og temaer knyttet til potensielle kunders nøling, og lag deretter et dashbord for coaching og produktfeedback med eksempler på transkripsjoner og lenker til kildesamtalene.

Flere eksempler inkluderer:

• Identifiser selgere eller team med uvanlig høy eller lav samtaletid.
• Finn gjentatte omtaler av konkurrenter i nylige salgssamtaler.
• Oppsummer temaer knyttet til nøling hos potensielle kunder etter segment, avtalefase eller produktområde.
• Hent ut transkripsjonseksempler som støtter temaer knyttet til coaching eller produktfeedback.
• Lag et dashbord som knytter innsikt fra samtalene tilbake til kildedokumentene og transkripsjonene.

RevOps- og CRM-administratorer

Oppgave: Rydd opp i CRM-egenskaper uten å ødelegge nedstrømsressurser.

Eksempel på instruksjon til AI-agenten: Finn dupliserte eller utdaterte CRM-egenskaper, og vis hvor de brukes i arbeidsflyter, rapporter og visninger. Vis deretter en forhåndsvisning av en ryddeplan for å erstatte, fjerne eller omorganisere felt før endringene tas i bruk.

Flere eksempler inkluderer:

• Identifiser dupliserte egenskaper som samler inn den samme informasjonen på tvers av ulike objekter.
• Finn utdaterte felt som fremdeles vises i arbeidsflyter, rapporter, visninger eller oppsett for poster.
• Vis en forhåndsvisning av konsekvensene av å fjerne eller erstatte en CRM-egenskap før endringene gjennomføres.
• Omorganiser rekordfeltene slik at administratorer og representanter ser den viktigste informasjonen først.
• Generer en oppryddingsoversikt som viser hva som er endret og hva som fortsatt må gjennomgås.

Driftsavdelinger

Oppgave: Samle relaterte supportbilletter og bevar ryddehistorikken.

Eksempel på instruksjon til AI-agenten: Samle dupliserte supportbilletter, bevar detaljene fra kildesaken, send hver overordnet sak til riktig trinn i behandlingsprosessen, og send teamet en oppsummering av oppryddingen med eventuelle poster som fortsatt må gjennomgås.

Flere eksempler inkluderer:

• Finn dupliserte eller relaterte supportbilletter for samme kunde eller problemtype.
• Slå sammen henvendelsens kontekst til en overordnet post, samtidig som opplysningene fra den opprinnelige henvendelsen bevares.
• Videresend konsoliderte henvendelser til riktig trinn i behandlingsprosessen basert på gjeldende status.
• Merk saker som må gjennomgås av en person før de slås sammen.
• Send en oppryddingsoversikt med sammenslåtte poster, åpne spørsmål og oppfølgingsansvarlige.

Supportteam

Oppgave: Gjennomgå kundehistorikken uten å måtte åpne flere poster manuelt.

Eksempel på instruksjon til AI-agenten: Hent de siste 5 sakene fra denne kontakten, oppsummer hver løsning og merk eventuelle gjentakende problemmønstre.

Andre eksempler inkluderer:

• Gjennomgå nylig ticket-historikk og identifiser gjentakende kundeproblemer før du åpner en ny sak.
• Prioriter henvendelser som har overskredet forventet responstid.
• Analyser faktureringsrelaterte henvendelser for å identifisere de vanligste årsakene til at kunder kontakter kundestøtte.
• Utarbeid svar på henvendelser med relevant historikk om avtaler, abonnementer og eskaleringer.

Kundesuksess-team

Oppgave: Utarbeid kontogjennomganger ved hjelp av informasjon fra flere HubSpot-verktøy.

Eksempel på instruksjon til AI-agenten: For konto gjennomgangen min denne uken, oppsummer åpne avtaler, nylig supportaktivitet og siste NPS-score for hver konto i porteføljen min.

Flere eksempler inkluderer:

• Identifiser kundekontoer med indikatorer på økt risiko for kundefrafall.
• Finn fornyelseskontakter med lavt produktengasjement for proaktiv oppfølging.
• Utarbeid kundegjennomganger ved å oppsummere nylige aktiviteter innen salg, support og tilbakemeldinger fra kunder.
• Identifiser utvidelsesmuligheter ved å sammenligne veksttrender for kundekontoer med historisk avtalestørrelse.

Hold ferdighetsbiblioteket oppdatert

HubSpot Agent CLI Skills gir forhåndsdefinerte retningslinjer som hjelper AI-agenter med å arbeide med HubSpot-data og vanlige HubSpot-prosesser. Ferdighetsbiblioteket inneholder veiledning for CRM-søk, masseoperasjoner, oppgaver knyttet til datakvalitet, arbeidsflyter, rapportering og andre driftsaktiviteter.

Du kan se gjennom ferdighetene som skal installeres i det offentlige GitHub-arkivet.

For å oppdatere ferdighetsbiblioteket i arbeidsområdet for AI-agenten din, kjør følgende kommando:

npx skills update

Les mer om bruk av ferdigheter i Claude og i OpenAI Codex.

Administrer tilgang til HubSpot Agent CLI

Superadministratorer kan administrere hvem som har lov til å koble til HubSpot Agent CLI ved å melde seg på beta-versjonen av App Install Governance.

Hvis en bruker ikke har tillatelse til å koble til HubSpot Agent CLI, må vedkommende be om godkjenning fra en administrator før tilkoblingen.

Les mer om hvordan du administrerer hvilke apper som kan installeres i HubSpot-kontoen din.