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Dados desorganizados no HubSpot custam mais do que você imagina. Saiba como a limpeza de propriedades corrige valores inconsistentes e como automatizar esse processo com o Thalox Normalizer.
Se os seus dados do HubSpot não se comportam da maneira que parecem, a causa provável são valores de propriedades inconsistentes. A solução é mais simples do que parece: padronize o que é inserido em cada propriedade e automatize o processo para que tudo continue assim.
As propriedades do HubSpot são os campos que armazenam informações sobre seus contatos, empresas, negócios e tickets.
Cada dado em seu CRM está armazenado em uma propriedade: país, cargo, setor, estágio do ciclo de vida, fonte do lead.
Elas são a base de como você organiza, segmenta e gera relatórios sobre seu banco de dados. Quando as propriedades estão bem estruturadas e preenchidas de forma consistente, tudo o que é construído a partir delas funciona. Quando não estão, nada funciona direito.
O HubSpot fornece a estrutura. Ele não controla o que as pessoas inserem nela.
À medida que sua equipe cresce e mais dados são inseridos — por meio de formulários, importações, integrações e entradas manuais —, os valores das propriedades começam a divergir. A mesma informação é armazenada de maneiras diferentes por pessoas diferentes, em momentos diferentes e por meio de fontes diferentes.
O resultado é um banco de dados que parece completo, mas se comporta como se não estivesse. Os filtros não capturam tudo o que deveriam. Os segmentos deixam de incluir alguns contatos. Os relatórios mostram números que não batem.
E quando você tenta executar uma campanha com base em um imóvel específico, percebe que precisa primeiro limpar os dados, o que significa que alguém gasta tempo fazendo isso em vez de realmente executar a campanha.
Alguns exemplos comuns de como isso se apresenta:
Campos de país: “Alemanha”, “DE”, “deutschland”, “Alemanha (DACH)” — quatro valores, um único país.
Cargos: “Gerente de Marketing”, “gerente, marketing”, “Diretor de Marketing” — funções que se sobrepõem e tornam a segmentação baseada em nível hierárquico pouco confiável.
Valores de setor: campos de texto livre preenchidos por pessoas diferentes de maneiras distintas, tornando qualquer relatório baseado em setor, na melhor das hipóteses, uma estimativa aproximada.
Estágios do ciclo de vida: às vezes, trata-se de um problema de entrada de dados; outras vezes, é uma integração que grava valores em um formato que não corresponde ao que a equipe usa internamente.
Nenhum desses fatores prejudica o funcionamento do seu portal HubSpot. Eles apenas tornam cada vez mais difícil confiar no que está nele.
Valores de propriedades inconsistentes não são apenas uma questão de boa prática. Eles têm um impacto direto em áreas nas quais a maioria dos usuários do HubSpot confia diariamente.
Exemplos:
Segmentação: as listas criadas com base em filtros de propriedades capturam apenas os contatos cujos valores correspondam exatamente. Se você filtrar por “Alemanha” e metade dos seus contatos alemães estiverem armazenados como “DE”, esse segmento já estará incompleto antes mesmo de você usá-lo.
Relatórios: Painéis e relatórios personalizados agrupam dados por valores de propriedade. Valores inconsistentes fazem com que a mesma categoria apareça dividida em várias linhas, e os totais que deveriam ser um único número se tornam vários números menores que não apresentam um quadro coerente.
Campanhas: critérios de inscrição, tokens de personalização e conteúdo dinâmico dependem de dados de propriedades limpos e consistentes. Quando os valores estão fragmentados, as campanhas ou não atingem seu público-alvo ou entregam a mensagem errada às pessoas erradas.
Quanto mais tempo os dados inconsistentes permanecem em um CRM, mais o problema se agrava. O que começa como um pequeno incômodo se torna um problema estrutural que afeta todas as equipes que utilizam o HubSpot.
A reação instintiva diante de dados desorganizados é uma maratona de limpeza:
Exportar os dados
Identificar as inconsistências
Padronizar os valores
Reimportar.
Isso funciona, uma vez. Mas não impede que o problema volte a ocorrer. Novos dados chegam pelos mesmos canais, com a mesma variação, e em questão de semanas ou meses o problema reaparece.
A limpeza manual também consome tempo, proporcionalmente ao tamanho do banco de dados. Para um pequeno portal com alguns milhares de contatos, isso é administrável. Para bancos de dados maiores, com dezenas de propriedades e múltiplas fontes de dados, torna-se um custo recorrente em tempo e atenção que a maioria das equipes não consegue sustentar.
Há também a questão de quem é o responsável por isso. A limpeza de dados tende a recair sobre quem perceber o problema primeiro, o que não é um processo sustentável.
A única solução, por enquanto, é o Thalox Normalizer.
Trata-se de um recurso do Thalox Suite desenvolvido especificamente para resolver esse problema. Em vez de limpar os dados manualmente e torcer para que eles permaneçam limpos, esse recurso permite que você defina regras de normalização para qualquer propriedade do HubSpot e, em seguida, as aplique automaticamente.
Veja como funciona:
Esse último ponto é importante. A propriedade original permanece inalterada.
O que você obtém é uma versão normalizada que pode ser usada com confiança para segmentação, relatórios e campanhas, mantendo um registro do que foi capturado originalmente.
Veja o exemplo do campo “país”. Antes da normalização, um segmento criado com base em “País = Alemanha” poderia capturar apenas 60% dos contatos que deveria, pois o restante está armazenado como “DE”, “deutschland” ou alguma outra variante.
Após configurar uma regra de normalização com o Thalox Normalizer, todos esses valores são mapeados para um único resultado padronizado. O segmento agora captura 100% dos contatos relevantes, sem qualquer intervenção manual.
A mesma lógica se aplica a qualquer propriedade em que a variação seja um problema: setor, cargo, estágio do ciclo de vida, fonte do lead, região...
Sempre que houver desvio em seus dados, a normalização os traz de volta ao alinhamento.
Assista a este episódio do AWL, no qual Lisa mostra exatamente como isso funciona:
Se você estiver usando o Thalox Suite, o Normalizador já está disponível para você.
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