HubSpot x ChatGPT: So funktioniert der HubSpot Connector in ChatGPT

Es ist ein Paradox unserer Zeit: Unternehmen sammeln mehr Kundendaten denn je, doch die meisten geschäftsrelevanten Entscheidungen werden weiterhin auf Basis von Bauchgefühl oder veralteten Reports getroffen. Der Grund liegt selten im Mangel an Informationen, sondern in der Art, wie wir darauf zugreifen. Zwischen einer einfachen Geschäftsfrage und der entsprechenden Antwort aus dem CRM liegen oft komplexe Filter, zeitaufwändige Report-Erstellung oder die Abhängigkeit von überlasteten Analytics-Teams.

Eine neue Integration – der Deep Research Connector – zwischen HubSpot und OpenAIs ChatGPT kann diese Barriere zwischen Daten und Entscheidungen endlich durchbrechen. Die CRM-Analyse wird so natürlich und unnötig komplizierte Schritte fallen weg.

Und das beste dran, HubSpot ist das erste CRM, wasd die Datenanalyse so einfach macht. Aber der Reihe nach, wo ist derzeit genau das Problem? 

Das Problem: Datensilos und komplexe Workflows

In den meisten Unternehmen existiert eine Diskrepanz zwischen verfügbaren CRM-Daten und ihrer tatsächlichen Nutzung. Die Gründe sind vielfältig, aber meist intern oder liegen am Tool selber:

• Komplexe Datensilos: Informationen sind oft verteilt, schwer zugänglich und nur mit tiefem Reporting-Know-how nutzbar.
• Fehlende BI-Ressourcen: Nicht jedes Unternehmen verfügt über ein dediziertes Datenanalyse-Team.
• Langsame Entscheidungsprozesse: Fragen wie „Welche Leads haben die höchste Conversion-Rate?“ oder „Welche Deals sind nach Branche besonders profitabel?“ wurden bislang meist an Analyst:innen weitergereicht und blieben dadurch ein Bottleneck.

Diese Kluft wird besonders deutlich im Arbeitsalltag verschiedener Teams. Marketing würde gerne wissen, welche Lead-Quellen tatsächlich zu Abschlüssen führen, Vertrieb sucht nach Mustern in gefährdeten Deals, und Customer Success Teams merken zwar, wenn sich Anfragen häufen, können aber nur schwer systematisch Trends identifizieren.

Die Lösung: Natürliche Sprache trifft Datenanalyse

Hier setzt der neue HubSpot Connector für ChatGPT an. Die Idee ist einfach: Statt komplizierte Abfragen zu erstellen, stellt man einfach eine Frage - so wie man sie einem Kollegen stellen würde. Allerdings mit dem Unterschied, dass man direkt eine Antwort bekommt. 

Der Connector macht die Datenanalyse in HubSpot für alle Rollen zugänglich(er). Das war uns deshalb so wichtig, weil datenbasierte Entscheidungen unserer Meinung nach nicht länger ein Privileg einzelner Expertenteams sein dürfen. Sie gehören dorthin, wo sie den größten Unterschied machen: direkt in die Hände der Teams, die täglich mit Kundendaten arbeiten.

Marketing-Teams können Zielgruppen besser segmentieren und Kampagnen optimieren, Vertriebsmitarbeitende erhalten direkten Einblick in Umsatzpotenziale und Deal-Historien und Customer-Success- sowie Support-Teams können Trends bei Tickets und Kundenanfragen schneller erkennen. Selbst Führungskräfte profitieren, weil sie ohne Umwege Antworten auf strategische Fragen erhalten.

Wie funktioniert der HubSpot Connector in ChatGPT? 

Der HubSpot Connector bindet HubSpot direkt in ChatGPT ein. Seine zentralen Funktionen im Überblick:

• Der Connector bietet einen Lesezugriff auf alle relevanten CRM-Objekte wie Kontakte, Firmen, Deals und Tickets, die sich direkt in ChatGPT abfragen lassen. 
• Für die Nutzung der Integration ist kein zusätzliches Tool erforderlich, da sie direkt in ChatGPT über das integrierte Tool „Run Deep Research“ funktioniert.

• Abfragen erfolgen in natürlicher Sprache. Statt komplexer SQL-Befehle oder Filter reicht es, Ihre Fragen so zu formulieren, wie Sie es aus einem Chat gewohnt sind.

 Beispiele:

• „Zeige mir alle Deals, die im letzten Quartal gewonnen wurden und deren durchschnittlicher Deal-Wert.“
• „Analysiere die Konversionsrate von Leads aus dem E-Mail-Kanal.“
• „Welche Support-Tickets wurden in den letzten 30 Tagen am häufigsten geöffnet?“

Ein Wort zur Sicherheit und Datenkontrolle

Bevor Sie sich jetzt fragen, wie es um Ihre Daten steht: Der Connector hat ausschließlich Lesezugriff. Er kann keine Daten verändern oder löschen. Außerdem greift er nur auf Informationen zu, für die Sie als eingeloggte:r HubSpot-User:in berechtigt sind. Alle Abfragen laufen innerhalb der bestehenden Sicherheitsarchitektur von HubSpot und OpenAI und keine Ihrer Daten werden für das Training von KI-Modellen genutzt. So behalten Sie jederzeit die volle Kontrolle.

HubSpot x ChatGPT: Voraussetzungen für die Nutzung

Damit Sie den HubSpot Connector einsetzen können, sollten diese Bedingungen erfüllt sein:

• Sie benötigen einen kostenpflichtigen ChatGPT-Plan wie Pro, Team oder Enterprise (im EWR und UK sind Team, Enterprise oder Edu erforderlich).
• Sie müssen Super-Admin-Rechte in Ihrem HubSpot-Account haben, um die Integration aktivieren zu können.
• Die Verbindung wird über das integrierte Plugin „Run Deep Research“ in ChatGPT hergestellt, zusätzliche Software ist nicht erforderlich.
• Der Zugriff des Connectors richtet sich nach den bestehenden Rollen und Berechtigungen der eingeloggten HubSpot-User:innen und ist entsprechend eingeschränkt.
  
  

Quelle: ChatGPT

Praxisbeispiele aus verschiedenen Bereichen

Marketing

Marketing-Teams können direkt geschäftsrelevante Fragen stellen, ohne sich durch Report-Menüs zu kämpfen:

• Zielgruppensegmentierung: Erstellen Sie dynamische Listen nach Kriterien wie Region, Branche oder Engagement. Beispiel-Prompt: „Zeige mir alle Kontakte aus der DACH-Region, die in den letzten 30 Tagen ein Formular ausgefüllt haben.“
• Ideen für Nurture-Sequenzen: Fragen Sie ChatGPT nach datenbasierten Vorschlägen für neue E-Mail-Strecken. Beispiel-Prompt: „Schlage mir eine 4-teilige Nurture-Kampagne für Leads aus der SaaS-Branche vor, die seit 14 Tagen nicht mehr aktiv waren.“
• Conversion-Analyse: Ermitteln Sie, welche Kanäle die besten Leads liefern. Beispiel-Prompt: „Analysiere die Konversionsrate der letzten 90 Tage nach Kanal und gib mir die Top-3-Quellen aus.“

Besonders wertvoll wird es bei komplexeren Analysen, die mehrere Datenpunkte verknüpfen. Statt drei verschiedene Reports zu erstellen und manuell zu kombinieren, liefert eine einzige Frage das gewünschte Ergebnis und man kann eine Rückfrage stellen. 

Wie Sie den Connector im Marketing einsetzten, erklärt Ihnen Jeje aus der HubSpot Academy: 

Sales

Der Vertrieb profitiert von direktem Zugang zu Pipeline- und Deal-Analysen, ohne sich durch viele große Tickets und Stages klicken zu müssen: 

• Analyse abgeschlossener Deals: Erkennen Sie Muster bei erfolgreichen Abschlüssen. Beispiel-Prompt: „Analysiere alle gewonnenen Deals im letzten Quartal und zeige mir die häufigsten Gründe für den Erfolg.“
• Umsatzpotenziale nach Branche oder Techstack: Finden Sie die lukrativsten Segmente. Beispiel-Prompt: „Welche drei Branchen haben im letzten Halbjahr den höchsten Umsatz generiert?“
• Prognosen für die Pipeline: Identifizieren Sie frühzeitig Deals mit hohem Abschlussrisiko. Beispiel-Prompt: „Zeige mir alle Deals, die seit mehr als 45 Tagen stagnierten, und schätze deren Abschlusswahrscheinlichkeit.“

Diese Art der Analyse ermöglicht es Vertriebsmitarbeitern, proaktiv auf kritische Situationen zu reagieren, anstatt erst am Monatsende festzustellen, dass die Pipeline problematisch ist.

Jeje aus der HubSpot Academy hat noch weitere Tipps für Ihren Sales Prozess: 

Customer Success & Support

Customer Success Teams können Trends und Muster in der Kundenbetreuung schneller erkennen:

• Reaktivierung inaktiver Accounts: Lassen Sie sich Listen von Kontakten erstellen, die lange keinen Touchpoint hatten. Beispiel-Prompt: „Zeige mir alle Accounts, die in den letzten 90 Tagen keinen offenen Touchpoint hatten und priorisiere sie nach Umsatzpotenzial.“
• Ticketvolumen-Prognosen: Erkennen Sie saisonale Peaks und planen Sie Ressourcen. Beispiel-Prompt: „Erstelle eine Prognose für das Ticketvolumen der nächsten drei Monate basierend auf den letzten beiden Jahren.“
• Identifikation häufiger Support-Themen: Finden Sie wiederkehrende Probleme, um proaktiv Lösungen anzubieten. Beispiel-Prompt: „Analysiere die Support-Tickets der letzten 30 Tage und liste die fünf häufigsten Problemkategorien auf.“

Solche Analysen waren bisher oft nur mit aufwändigen Excel-Exporten und manueller Auswertung möglich.

Auswirkungen auf die Arbeitsweise

Die Integration verändert nicht nur die Art, wie Teams auf Daten zugreifen, sondern auch, welche Fragen sie stellen. Wenn Datenabfragen so einfach werden wie eine Chatunterhaltung, beginnen Menschen, experimenteller mit ihren Hypothesen umzugehen. Vermutungen können schnell validiert, neue Zusammenhänge entdeckt und Entscheidungen auf soliderer Datenbasis getroffen werden.

Demokratisierung von Daten-Insights

Der wichtigste Effekt ist die Demokratisierung komplexer Analysen. Teams müssen nicht mehr warten, bis jemand mit technischem Know-how Zeit hat, sondern können selbst ihre geschäftsrelevanten Fragen beantworten. Das führt zu:

• Schnelleren Entscheidungen auf allen Ebenen
• Mehr datengestützten Hypothesen in der täglichen Arbeit
• Weniger Abhängigkeit von zentralen Analytics-Teams
• Einheitlicher Datengrundlage für alle Abteilungen

Unterschied zu HubSpot Breeze

Während HubSpots eigene KI-Lösung HubSpot Breeze direkt in das CRM integriert ist und bei operativen Aufgaben wie Content-Erstellung und Workflow-Automatisierung hilft, erweitert der ChatGPT-Connector das Spektrum um analytische Fähigkeiten außerhalb der HubSpot-Oberfläche. Beide Ansätze ergänzen sich ideal: Breeze für operative Arbeit im CRM, der Connector für übergreifende Datenanalysen.

Fazit: Ein Schritt zur intelligenten Datennutzung

Die Integration von HubSpot und ChatGPT zeigt exemplarisch, wohin die Reise bei CRM-Systemen geht: Weg von starren Reporting-Strukturen, hin zu flexiblen, conversational interfaces, die sich an die natürliche Arbeitsweise der Nutzer anpassen.

Manchmal merkt man erst, was gefehlt hat, wenn es da ist. Genauso verhält es sich mit dem Deep Research Connector. Er macht Datenauswertungen so einfach wie Chatten und damit zugänglich für alle.

Für Unternehmen jeder Größe eröffnet das neue Möglichkeiten:

• Für KMUs: Endlich Zugang zu datengetriebenen Entscheidungen, ohne BI-Team oder externe Tools.
• Für Marketing und Sales: Schneller von der Hypothese zur validen Antwort.
• Für Customer Success und Support: Proaktive Betreuung auf Basis belastbarer Daten.

Langfristig wird der Connector die Demokratisierung von Daten weiter vorantreiben. Gut so, denn Insights dürfen kein Bottleneck mehr sein.