Bygga och aktivera dataset i Data Studio

Observera: om du är Super Admin, lär dig hur du väljer ditt konto till betaversionen.

HubSpot Data Studio konsoliderar externa kunddata för att tillhandahålla en enhetlig plattform för synkronisering, integration och aktivering över hela din teknikstack. Användare kan bygga dataset från externa källor som Google Sheets, Snowflake och datasynkroniseringsappar och sedan integrera dem i listor, arbetsflöden och rapporter för effektivt, datadrivet beslutsfattande.

Innan du kommer igång

• För att kunna visa, redigera och synkronisera datauppsättningar måste du ha Data Studio-behörighet.
• Visnings- och redigeringsbehörigheter är aktiverade som standard. Superadministratörer måste aktivera synkroniseringsbehörigheter för datasetanvändare så att de kan använda HubSpot Credits for Data Studio.

Vad är en dataset?

En dataset är en samling av data från hela ditt HubSpot-konto som kan bestå av HubSpot och/eller externa datakällor. En datauppsättning kan innehålla egenskaper för CRM-objekt och HubSpot-tillgångar, fält från externa datakällor och formler för att beräkna dina data.

Läs mer om definitioner av datauppsättningar i ordlistan.

Användningsfall för Data Studio

Nedan följer viktiga användningsfall som visar hur du kan utnyttja externa dataset för att förbättra CRM-poster, optimera arbetsflöden, skapa dynamiska kundlistor och använda dataset för att bygga rapporter.

Synkronisera data från tredjepartsapplikationer

Du kan synkronisera datauppsättningar från tredjepartsapplikationer direkt till ditt HubSpot CRM. Detta gör att du kan:

• Uppdatera CRM-poster med hjälp av externa dataset
• Generera nya egenskaper från beräknade formelfält
• Skriva data direkt till ditt CRM med ett klick

Du kan till exempel blanda data från en plattform för produktanvändning (t.ex. Mixpanel) med företagsdatauppsättningar för att skapa en kraftfull egenskap för Product engagement score i HubSpot.

Läs mer om hur du synkroniserar data från tredjepartsapplikationer.

Synkronisera data till HubSpots CRM

Du kan synkronisera data till HubSpots CRM för att:

• Förbättra din målgruppssegmentering
• Skicka mer personliga marknadsföringsmeddelanden
• Förbättra din säljbearbetning baserat på lärdomar som härrör från data

Du kan till exempel skapa ett dataset som spårar kundernas beteende i olika kanaler. Genom att synkronisera dessa data tillbaka till CRM-systemet kan du förfina målgruppssegmenteringen för att identifiera leads med hög målsättning. Med hjälp av dessa insikter kan du skicka personliga e-postkampanjer som är skräddarsydda efter kundernas preferenser, vilket ökar engagemanget och konverteringsgraden.

Lär dig hur du synkroniserar data till HubSpots CRM.

Använd din datauppsättning i ett arbetsflöde

Du kan använda dina dataset i ett arbetsflöde för att:

• Skapa engångs- eller återkommande arbetsflöden för primära datasetposter
• Inkorporera datasetfält i arbetsflödesåtgärder

Du kan t.ex. använda datauppsättningen för engagemangspoäng för att skapa ett arbetsflöde som automatiserar kundvarningar för potentiella uppgraderingar eller churn-risker. Det här arbetsflödet kan också proaktivt nå ut till kunder som kan passa för en uppgradering.

Läs mer om hur du använder datauppsättningar i ett arbetsflöde.

Använd din datauppsättning för att skapa segment

Du kan använda dina dataset för att skapa segment för att:

• Importera och slå samman produktanvändning, lead scores och kunddata i Data Studio
• Kombinera HubSpot-kontaktdata med externa källor och förfina insikterna med filter
• Generera en filtrerad lista över datauppsättningskontakter som uppfyller specifika kriterier

Utnyttja till exempel en riktad kunddatauppsättning för att generera ett dynamiskt segment som driver en automatiserad marknadsföringskampanj och levererar personliga kundupplevelser i stor skala.

Läs mer om hur du använder dina datauppsättningar för att skapa segment.

Använd din datauppsättning i en rapport

Du kan använda dina dataset i en rapport för att:

• Kombinera flera datakällor för att skapa enhetliga rapporter med information från ditt CRM, externa applikationer och analysplattformar
• Segmentera data dynamiskt genom att använda filter för att fokusera på specifika grupper, beteenden eller trender
• Skapa anpassade mätvärden och beräkningar med hjälp av formelfält för att generera unika resultatindikatorer.

Du kan t.ex. skapa ett fält för att beräkna årliga återkommande intäkter baserat på egenskapen affärsbelopp och sedan använda dessa data från datasetet i en rapport för att spåra intäktstrender, prognostisera framtida intäkter och analysera kundlojalitet över tid.

Läs mer om hur du använder dina datauppsättningar i en rapport.

Exportera datauppsättningar till Google Sheets och Office 365 Excel

Du kan exportera datauppsättningar till Google Sheets och Office 365 Excel för att:

• Spara externa kopior för arkiveringsändamål eller ytterligare säkerhet.
• Arbeta med dina data även utan internetanslutning.
• Dela dataset enkelt med teammedlemmar för redigering och feedback i realtid.

Genom att till exempel exportera HubSpot-datauppsättningar till Google Sheets eller Office 365 Excel kan företag förfina data för tydliga insikter om intäktstrender och kundförvärv, och sedan dela dem säkert med externa intressenter utan att ge HubSpot åtkomst.

Lär dig hur du exporterar datauppsättningar.

Skapa en datauppsättning

Så här skapar du en datauppsättning:

1. I ditt HubSpot-konto navigerar du till Datahantering > Datastudio.
2. Klicka på Skapa dataset längst upp till höger.

Källor för data

Datakällor är grunden för ditt dataset. Läs mer om olika datakällor i Ordlistan.

3. Klicka på Välj en datakälla på fliken Källor under Välj en primär datakälla.

4. Välj din primära datakälla på skärmen Välj dina data:
   • På fliken Synkroniserade källor klickar du på en HubSpot-datakälla eller en datakälla från en tredjepartsapplikation. Om du vill lägga till en ny källa klickar du på + Ny källa och följer sedan anvisningarna.
   • På fliken CSV:er klickar du på en CSV-fil som du vill använda som datakälla. Om du vill lägga till en CSV-fil klickar du på + Ladda upp ny CSV och följer sedan anvisningarna.
5. Om du vill lägga till en sekundär källa klickar du på + Lägg till sekundär källa och följer sedan stegen ovan. Fortsätt att lägga till sekundära källor efter behov.
6. Om du vill koppla samman ytterligare datakällor för att skapa en mer komplex datauppsättning klickar du på Använd avancerad källkonfiguration.

Avancerad källkonfiguration

Så här ansluter du en annan datakälla:

7. Klicka på Join another data source eller på ikonen + i datakällans visningsfönster.

8. På fliken HubSpot-datakällor eller Externa datakällor väljer du en datakälla.
9. Klicka på Fortsätt.
10. På skärmen Förhandsgranska din anslutning konfigurerar du följande:

1. • I den vänstra tabell boxen visas den primära käll an som du valde.
   • I den högra tabellboxen visas den extra källa som du har valt.
   • Klicka på rullgardinsmenyn Left för att välja Left join eller Inner join.
     • Left join: returnerar alla rader från [primär datakälla] och alla matchande rader från [sekundär datakälla].
     • Inner join: returnerar rader som har matchande värden i både [ primär datakälla] och [sekundär datakälla].
   • Klicka på Använd associationsetiketter eller Använd matchningsnyckel.
     • Använd associationsetiketter: välj en associationsetikett för sammanfogningen.
     • Använd matchningsnyckel: välj en matchningsnyckel för den vänstra tabellen och den högra tabellen.
   • Under Matchningsbeteende anger du relationen mellan de valda datakällorna:
     • Flera matchningar: en rad i den vänstra tabellen kan matcha flera rader i den högra tabellen.
     • Endast en matchning: en rad i den vänstra tabellen kan matcha högst en rad i den högra tabellen. Ytterligare rader kommer inte att inkluderas.
   • Klicka på Lägg till anpassad join.

Kolumner

11. På fliken Kolumner kan du dra och släppa kolumnerna för att anpassa deras ordning.

12. Om du vill välja kolumner som ska visas i datasetet klickar du på Välj kolumner och sedan på kryssrutorna bredvid de kolumner som du vill ska visas.
13. Om du vill skapa nya kolumner klickar du på + Skapa ny kolumn. Utforska de olika alternativen för att skapa kolumner nedan:

Dataagent

Använd dataagent för att genomföra forskning och generera nya data:

14. Klicka på för att expandera Data Agent. Klicka sedan på Skapa smart kolumn.

15. Skriv kolumnnamnet i textrutan Smart kolumnnamn.
16. I textrutan Describe what you want to know skriver du en beskrivning av de data du vill generera och extrahera från den smarta kolumnen.
17. Klicka på + Insert column token för att referera till andra egenskaper inom datasetet.
18. Klicka på rullgardinsmenyn Where should this data come from? för att välja en källa för dina data.
    • Webbforskning: data från sökningar på internet.
    • Företagsforskning: data från företagets primära webbplats.
    • Datauppsättningskolumner: data från en annan kolumn i datauppsättningen.
19. Klicka på rullgardinsmenyn Datatyp för att ange vilken typ av information som ska finnas i cellen (t.ex. nummer, text eller datum).
    • Sträng
    • Nummer
    • Booleansk
20. Klicka på Förhandsgranska.
21. Den smarta kolumnen kommer nu att visas i tabellen.

Berikning

Använd Enrichment för att fylla i luckor eller validera data:

22. Klicka för att expandera Enrichment. Klicka sedan på Berika kolumnerna [primär datakälla] eller Berika kolumnerna [sekundär datakälla].

23. Klicka på rullgardinsmenyn Kolumn för [datakälla] [egenskap] för att välja den kolumnegenskap som du vill berika.
24. Under Välj kolumner som ska skapas klickar du på kryssrutorna bredvid egenskaperna. Du kan också använda sökfältet för att hitta egenskaper.
25. Klicka på Förhandsgranska eller Skapa [#] kolumner.

Formler

Använd formler för att skapa beräkningar baserade på andra kolumner:

26. Klicka för att expandera Formler. Klicka sedan på något av följande:

26. • Tillämpa omkopplingsfall
    • Jämför datum
    • Hitta och ersätt
    • Formelbyggare (avancerad)
    • Sammanfattande mått
27. I den nedre panelen fyller du i formelfälten.

28. Klicka sedan på Spara.

Modifierare

Använd Modifierare för att göra formateringsändringar och normaliseringar:

29. Klicka på Tillämpa versaler och gör sedan följande:
    • Klicka på rullgardinsmenyn Kolumn att referera till för att välja en kolumn.
    • Skriv ett namn i textrutan Nytt kolumnnamn.
    • Under Välj versaler klickar du på Titelsats, Versaler eller gemener.
    • Klicka på Skapa kolumn.
30. Klicka på Trim whitespace och gör sedan följande:
    • Klicka på rullgardinsmenyn Kolumn att referera till för att välja en kolumn.
    • Skriv ett namn i textrutan Nytt kolumnnamn.
    • Klicka på Skapa kolumn.

Sammanfattade och icke-sammanfattade vyer

Det finns två typer av vyer som används för att visa dina dataset:

• Sammanfattad vy: vyn för en datauppsättning som skapas när den har mer än en datakälla och det finns flera möjliga matchningar mellan de primära och sekundära datakällorna. Den här vyn visar data grupperade efter primär datakälla och används i CRM-synkronisering, arbetsflöden och listor. Endast kolumner som är tillgängliga i den sammanfattade vyn kommer att vara tillgängliga i CRM-synkronisering, arbetsflöden och listor.
• Osammanfattad vy: vyn för en datauppsättning som visar ogrupperade data.

Observera: Om det bara finns en källa eller om det finns ett ett-till-ett-förhållande mellan olika källor (t.ex. example@hubspot. com visas en gång i Snowflake och en gång i HubSpot CRM) visas ingen sammanfattad eller osammanfattad vy av datauppsättningen, och datauppsättningen kan användas för rapportering, CRM-synkroniseringar, arbetsflöden och listor. Läs mer om hur du konfigurerar dina inställningar för dataförening.

Filter

Tillämpa filter på din datauppsättning.

31. På fliken Filter kan du använda radnivåfilter, aggregeringsfilter och gruppsammanfattningsfilter i datauppsättningen.
32. Klicka på rullgardinsmenyn Inkludera data om de matchar och välj sedan ALLA filter nedan, ALLA filter nedan eller Anpassade filterregler.
33. Klicka på + Lägg till filter och klicka sedan på ett filter i popup-rutan. Fortsätt att lägga till filter efter behov.

Granska datauppsättningen

När du har slutfört anpassningen av datasetet kan du göra följande:

34. Granska tabellen för att se till att datauppsättningen visas på rätt sätt.
35. Klicka på rullgardinsmenyn Summarized view och välj något av följande:

35. • Sammanfattadvy: visar data grupperade efter den primära källan. Detta används för CRM-synkroniseringar, arbetsflöden och listor.
    • Unsummarized view: visar ogrupperade data med rader för alla källor Detta används för rapportering.
36. Om du är nöjd med din datauppsättningklickar du påSpara.Klicka på Använd i för att skapa en rapport, ett arbetsflöde, en lista, göra en CRM-synkronisering eller exportera din datauppsättning.

Ordlista

Datakällor

Datakällor inkluderar CRM-objekt (t.ex. kontakter, anpassade objekt), tillgångar (t.ex. webbsidor, e-postmeddelanden) och aktiviteter (t.ex. konversationer, försäljning) som du vill rapportera om. Du kan välja upp till fem per dataset.

Den primära datakällan förankrar datasetet, och alla andra källor länkar till den. HubSpot ansluter dem med hjälp av den kortaste vägen och ansluter automatiskt relaterade data som kontakter och erbjudanden utan extra steg.

Andra datakällor kräver mellanliggande anslutningar för integration. Om till exempel Deals är den primära källan och data om blogginlägg behövs, länkar HubSpot dem via Contacts och Web activities och väljer automatiskt de nödvändiga källorna.

Ytterligare datakällor

Du kan lägga till sekundära datakällor till din dataset för att konsolidera information till en enda vy. Vissa källor integreras automatiskt, medan andra kan kräva ytterligare inmatning för att upprätta en anslutning.

Automatiska sammanfogningar

Automatiska kopplingar är tillgängliga för vanliga HubSpot-datakombinationer (t.ex. Företag + Affärer) och integrationer med synkroniseringsappar (t.ex. Kontakter + Stripe-fakturor).

När du väljer dessa källpar matchas raderna automatiskt med hjälp av en standardkolumn, vanligtvis e-postadress eller företagsdomän.

Om du vill anpassa matchningskolumnen kan du hantera sammanfogningen i källpanelen.

Anpassade sammanfogningar

När du integrerar data från källor med flexibla kolumnstrukturer, t.ex. Google Sheets, AirTable, CSV-filer och lager, måste du ange ytterligare information för att möjliggöra sammanslagning av data.

Om det krävs en anpassad join måste du välja matchande kolumner från varje källa. Detta säkerställer att data justeras korrekt med hjälp av gemensamma identifierare som e-postadresser, ID eller företagsdomäner.

Syntax

I en funktion kan du använda data från egenskaper och fält eller bokstavliga data. Egenskaps- och fältdata kommer att vara dynamiska baserat på de enskilda datakällorna, medan bokstavliga data är konstanta. Till exempel

• 2021-03-05 är ett bokstavligt datum, som är konstant.
• [CONTACT.createdate] är ett egenskapsbaserat datum, som är dynamiskt för varje kontaktpost.

Funktioner kan innehålla både bokstavs- och egenskaps-/fältdata, så länge datatyperna är kompatibla med funktionens nödvändiga argument. Till exempel

DATEDIFF("MONTH", "2021-01-01", “[CONTACT.createdate]”)

Nedan beskrivs syntaxen för bokstavs- och egenskaps-/fältdata och hur de kan integreras i formler.

Syntax för bokstavstecken

Använd literals för att lägga till specifika, statiska textsträngar, siffror, sanna eller falska värden och datum i dina beräkningar.

• Strängbokstäver: text omgiven av citattecken. Till exempel “My cool string”.

• Talbokstav: tal utan citattecken. Till exempel 42.
• Boolean literal: true eller false.
• Datumbokstäver: en sträng formaterad som "YYY-MM-DD", eller ett datumtidstämpelnummer (t.ex. 1635715904).

Syntax för egenskaper

Med hjälp av Property-referenser kan du direkt inkludera värden från egenskaperna i de valda datakällorna. Du behöver inte lägga till egenskapen som ett fält i datasetet för att referera till den.

Använd följande syntax när du refererar till egenskaper:

• Referensuttryck är alltid omgivna av hakparenteser ( [ och ] ).
• Egenskapsreferenser anger objektets eller händelsens namn, följt av en punkt och det interna egenskapsnamnet. Till exempel
  • [CONTACT.lifecyclestage]
  • [COMPANY.name]
  • [e_hs_scheduled_email_v2.__hs_event_native_timestamp]

Syntax för fältreferens

Du kan referera till fält i en formel genom att omge fältnamnet med hakparenteser. Till exempel

• • [Field 1]
  • [My awesome custom field]

Du kan referera till fält i formler så länge formlens operatorer och funktioner accepterar fältets datatyp. Om du t.ex. skapar ett nytt fält som innehåller en sträng kan du referera till fältet i en funktion som accepterar strängar:

• Om fält 1 är [DEAL.name], innehåller det ett strängvärde (affärens namn).
• CONCAT([Field 1], "Q4") skulle vara giltigt eftersom det innehåller två strängvärden.
• CONCAT([DEAL.name], 2012) skulle inte vara giltigt eftersom det innehåller både ett strängvärde och ett talvärde.

Operatorer

Du kan använda operatorer med bokstavs- och egenskaps-/fältvärden, och operatorer utvärderas i PEMDAS standardoperationsordning. Detta gör att du kan nesta operatorer med hjälp av parenteser. Till exempel

• Lägga till ett tal med en egenskapsreferens: 1 + [DEAL.amount]
• Använda parenteser för att nesta operationer: (1 + 2) * (3 + 4)

OM

IF-logik är en uppsättning regler som utförs om ett visst villkor är uppfyllt. Du kan använda IF-logik för att differentiera data. Du kan t.ex. använda IF-logik för att:

• Beräkna olika provisioner baserat på storleken på en affär (t.ex. ge en högre % för en större affär).
• Dela upp affärer i nivåer för analys och åtgärder i dina rapporter.
• Översätta feedback-svar till kategorier (t.ex. etikett 1-6 är detractor).
• Definiera kontaktprioritet baserat på hur många dagar de har varit markerade som lead.
  

ETIKETT

LABEL-funktionen konverterar intervallvärden för enumerationsegenskaper till användarvänliga värden. Vissa HubSpot-definierade egenskaper, t.ex. Deal och Contact owner, representeras som interna värden. Detta gör analysen svår. När LABEL-funktionen används med HubSpots definierade egenskaper som stöder översättning, kommer den att tillhandahålla översättningen baserat på portalinställningar, inte användarinställningar. Du kan till exempel använda LABEL-funktionen för att:

• Få tillgång till kontakt- eller avtalsnamn direkt i fält

LABEL([DEAL.dealstage]) = "Closed Won"(10)

• Referera till HubSpot-ägare med namn direkt i fält

LABEL([DEAL.hubspot_owner_id]) = "John Smith"

Numeriska funktioner

Funktioner för strängar

Funktioner för datum