Si alguna vez has abierto el generador de informes personalizados en HubSpot y has sentido esa mezcla de emoción y frustración, no estás solo.

Sobre el papel, todo está ahí. Tu CRM contiene contactos, empresas, oportunidades, actividades y, cada vez más datos procedentes de múltiples integraciones. La promesa es clara: una visión completa de tu negocio.

Pero en la práctica, responder incluso a una simple pregunta puede resultar más difícil de lo que debería.

Esa es la paradoja a la que se enfrentan la mayoría de los equipos hoy en día. No se trata de falta de datos, sino de demasiados, estructurados de un modo que sólo unos pocos comprenden realmente.

Y ese es exactamente el problema que HubSpot Datasets (conjunto de datos) está diseñado para resolver.

Cuando los informes se convierten en un cuello de botella

Uno de los patrones más consistentes que vemos en los equipos en crecimiento es el siguiente: la generación de informes comienza siendo sencilla, y luego se convierte gradualmente en un cuello de botella.

Al principio, basta con un puñado de propiedades y un par de filtros. Los informes son fáciles de crear, fáciles de confiar. Pero a medida que la empresa evoluciona, también lo hace el CRM. Se añaden nuevos objetos, nuevas propiedades, los flujos de trabajo enriquecen los datos, las integraciones aportan señales externas y los distintos equipos empiezan a confiar en el sistema de formas diferentes.

Con el tiempo, la complejidad no explota, sino que se acumula.

Hasta que un día, elaborar un informe ya no consiste en responder a una pregunta. Se convierte en un ejercicio de comprensión del modelo de datos y de dónde viven los datos.

Esto es algo de lo que hablamos explícitamente durante el Super Admin Bootcamp: el generador de informes personalizados es potente, pero requiere un profundo conocimiento de las propiedades, las relaciones y la lógica.

Y ahí es donde la mayoría de los equipos se ralentizan.

Qué cambian realmente los conjuntos de datos (Datasets)

Los conjuntos de datos introducen una forma diferente de concebir los informes.

En lugar de pedir a cada usuario que navegue por toda la complejidad de tu CRM, te permiten definir una versión estructurada y curada de tus datos, diseñada específicamente para el análisis.

En términos sencillos, los conjuntos de datos se sitúan entre el CRM en bruto y los informes. O, en términos más sencillos, es un sub conjunto (más pequeño) de todos tus datos.

Te permiten decidir, por adelantado, qué datos deben estar disponibles, cómo deben conectarse y qué debe omitirse. El resultado no es sólo informes más limpios, sino una experiencia completamente distinta a la hora de elaborarlos.

Esa simplificación no es cosmética. Cambia quién y cómo puede trabajar con los datos en la organización.

De la complejidad del CRM a la claridad

La mayoría de los portales de HubSpot no se diseñan, evolucionan.

Lo que comienza como una estructura limpia se convierte en capas con el tiempo. Marketing añade lógica de segmentación, ventas introduce nuevas propiedades de negocios, operaciones crea flujos de trabajo y herramientas externas enriquecen los registros. Cada decisión tiene sentido por separado, pero juntas crean un sistema rico pero difícil de navegar.

Los conjuntos de datos permiten dar un paso atrás y rediseñar la presentación de los datos.

En lugar de exponer cada propiedad y cada relación, se crea una versión de los datos que refleja cómo debe analizarse la empresa. No cómo se construyó, sino cómo debe entenderse.

Se trata de un cambio sutil pero importante. Se pasa de gestionar los datos a dar forma a cómo se interpretan.

Es el mismo cambio más amplio que estamos viendo en el marketing y el crecimiento: a medida que los sistemas se vuelven más potentes, la estructura se vuelve más importante que nunca.

Cómo se ve esto en la práctica: marketing, ventas y éxito del cliente

La forma más sencilla de comprender el valor de los conjuntos de datos no es a través de sus características, sino a través de cómo los utilizan realmente los distintos equipos.

Porque cada equipo no tiene problemas con los datos en general, sino con su versión específica de los mismos.

Y los conjuntos de datos le permiten conocer a cada equipo exactamente donde se encuentra.

Los equipos de marketing, por ejemplo, a menudo intentan responder a una pregunta engañosamente sencilla: qué esfuerzos están generando realmente ingresos. Para ello, necesitan conectar campañas, etapas del ciclo de vida, negocios y datos de compromiso/engagement. Sin estructura, esto se convierte en un proceso manual y propenso a errores cada vez que se elabora un informe.

Con un conjunto de datos, esa lógica ya está definida. La relación entre contactos y negocios está clara, sólo se exponen las propiedades relevantes y el conjunto de datos refleja cómo debe medirse el rendimiento. Lo que cambia no es sólo la velocidad, sino la confianza.
La conversación pasa de elaborar informes a actuar en función de ellos.

Para los equipos de ventas, la necesidad es diferente. No se centran en la atribución, sino en la ejecución. Necesitan conocer el estado de la cartera, la progresión de los negocios y saber dónde deben concentrar su tiempo. Pero en muchos portales, incluso la identificación de negocios estancados requiere navegar por múltiples propiedades y vistas.

Un conjunto de datos diseñado para el análisis del pipeline elimina esa fricción. Reúne las fases de las negociaciones, los datos de actividad y las señales de cualificación clave en una única vista coherente. Esto permite a los líderes de ventas identificar rápidamente los cuellos de botella, comprender el rendimiento por segmento y alinear al equipo en torno a una versión compartida de la realidad. También sirve para realizar cálculos de ciclos, porcentuales de conversión, clasificación en segmentos, entre otras cosas.

Los equipos de éxito del cliente operan en un entorno aún más complejo. La salud del cliente rara vez se captura en un único lugar. Está distribuido entre tickets, historial de compromisos, fechas de renovación y, a veces, datos externos del producto. Sin una estructura, es fácil pasar por alto las primeras señales de riesgo.

Los conjuntos de datos permiten unificar estas señales. Al combinar la actividad de soporte, el compromiso y el contexto de renovación en una vista estructurada, los equipos pueden pasar de la generación de informes reactivos a la gestión proactiva. En lugar de preguntarse qué ha pasado, pueden empezar a identificar dónde actuar antes de que sea demasiado tarde.

Lo importante aquí es que los tres equipos trabajan a partir del mismo CRM. La diferencia no son los datos, sino cómo se estructuran y presentan.

La evolución del papel del superadministrador

Para los superadministradores, esto cambia la naturaleza de su función.

Con los conjuntos de datos, el superadministrador define lo que es visible, lo que es relevante y lo que se convierte en la fuente de verdad para la elaboración de informes. Ya no te limitas a apoyar a los equipos, sino que determinas cómo se toman las decisiones en toda la organización.

Se trata de un nivel de responsabilidad muy diferente.
👉Un caso de uso real es cuando trabajamos en un portal que tiene mucho historial, es normal que existan viejas propiedades u objetos en desuso, con los dataset podemos obviarlos para que no sean considerados por los equipos al crear reportes. De esta forma evitamos confusiones.

Reconocer el momento en que se necesitan los conjuntos de datos

No todas las empresas necesitan conjuntos de datos desde el primer día. Pero suele haber un momento en el que su ausencia se hace evidente.

A menudo aparece de forma sutil. Los informes empiezan a diferir en función de quién los elabora. Los equipos dependen de unas pocas personas clave para extraer información. Las preguntas sencillas tardan más en responderse. La confianza en los datos empieza a erosionarse, incluso si los propios datos son técnicamente correctos.

Esa es la señal.

No es un problema de herramientas. Es un problema de estructura.

Y es entonces cuando los conjuntos de datos dejan de ser una función avanzada y se convierten en una infraestructura necesaria.

*Data Studio / los conjuntos de datos están disponibles en Professional y Enterprise, incluidas Professional Customer Platform, Enterprise Customer Platform, Data Hub Professional y Data Hub Enterprise.

Herramientas prácticas de los conjuntos de datos

Llegados a este punto, ya hemos establecido por qué son importantes los conjuntos de datos y cuándo empezar a utilizarlos. Pero, ¿qué más podemos obtener de ellos?

Fórmulas avanzadas: Esta ha sido una actualización reciente de los informes, pero la realidad es que las fórmulas de los conjuntos de datos son más avanzadas. Tienes más opciones del tipo de cálculos (e incluso personalizados) que puedes hacer a partir de tus datos.

Añade nueva información sin propiedades: cualquier cálculo que estés haciendo puedes añadirlo fácilmente en una nueva columna de tu dataset sin necesidad de crear una nueva propiedad para almacenarlo (a menos que quieras).

Utiliza conjuntos de datos como activador de flujos de trabajo: Después de crear un conjunto de datos, puede utilizarlo como activador para inscribir todos los objetos del conjunto de datos en un workflow. Este es un superpoder que tienen los conjuntos de datos y que puede simplificar sus inscripciones complejas que no pueden resolverse con segmentos.

Fórmulas a nivel de fila: podemos ejecutar operaciones a nivel de fila y realizar cálculos a través de un único registro. El resultado de la fórmula muestra un valor por fila, y todo el contexto para el cálculo existe a nivel de fila.

Fórmulas de resumen: podemos ejecutar operaciones con datos de varias filas y calcular métricas en varios registros. El resultado de la fórmula muestra un valor por fila, pero el contexto para el cálculo puede contener más de una fila de datos.

Utilizar data join en conjuntos de datos: Utiliza data join (Data Hub) para combinar diferentes fuentes de datos (fuera de HubSpot), crear nueva información, enriquecer tu conjunto de datos y personalizar informes utilizando potentes vistas de datos. (Hablaremos de esto en nuestra próxima entrada del blog).

Enriquece los datos de tu conjunto de datos: Una vez que haya construido su conjunto de datos, puede optar por enriquecer los datos de contacto o empresa directamente para esos registros específicos. Esto ha hecho que el enriquecimiento sea mucho más fácil y preciso en torno a los registros más importantes sobre los que necesitamos informar.

¿Quieres ponerte manos a la obra con Datasets?

Datasets te ayudará a preparar tus datos para utilizarlos de una forma más significativa. Combina tus fuentes de datos más importantes para crear informes personalizados.

Pero eso no es lo único que puedes hacer con Data Hub. Si tienes curiosidad al respecto o quieres discutir su uso potencial, ponte en contacto con nosotros y te guiaremos encantados.