Ein praktischer Leitfaden zu HubSpot KI-Datenquellen

Das Rennen, KI in jedes Geschäftstool zu integrieren, ist offiziell eröffnet, und CRM-Plattformen stehen mitten im Geschehen. HubSpot hat mit seiner „Breeze“-Suite von KI-Tools definitiv für Aufsehen gesorgt, die verspricht, Marketing-, Vertriebs- und Serviceteams einen ernsthaften Schub zu geben. Aber hier ist die einfache Wahrheit, die wir alle kennen: Eine KI ist nur so schlau wie die Daten, aus denen sie lernen kann.

Wenn Sie herausfinden möchten, was die KI von HubSpot tatsächlich antreibt, sind Sie hier genau richtig. Wir werden die verschiedenen Datenquellen der HubSpot-KI aufschlüsseln, was sie für Ihre Teams bedeuten und einige der realen Einschränkungen, die Sie kennen sollten.

Obwohl HubSpot ein beeindruckendes, in sich geschlossenes System aufgebaut hat, besteht die größte Hürde für die meisten Unternehmen darin, Wissen aus Quellen außerhalb des CRM zu erhalten. Wir werden untersuchen, warum das so oft Kopfzerbrechen bereitet, und Ihnen einen flexibleren, unkomplizierteren Weg zeigen, Ihrer KI das Gesamtbild zu vermitteln.

Was genau ist die HubSpot-KI?

Die KI von HubSpot, die sie Breeze nennen, ist kein einzelnes Produkt. Es ist eher eine Sammlung von KI-gestützten Funktionen, die direkt in die Plattform eingewoben sind, die Sie bereits verwenden.

Sie besteht aus einigen wichtigen Teilen:

• Breeze Assistant: Stellen Sie sich diesen als Ihren KI-Sidekick vor, der in der App lebt. Er hilft Ihnen bei Dingen wie dem Schreiben von Inhalten, der Analyse von Daten und anderen Aufgaben, ohne dass Sie HubSpot verlassen müssen.

• Breeze Agents: Das sind KI-„Teamkollegen“, die bestimmte Aufgaben selbstständig erledigen können. Zum Beispiel gibt es einen Prospecting Agent, der neue Leads recherchieren kann, und einen Customer Agent, der auf Kundenfragen antworten kann.

• Breeze Intelligence: Dieser Teil arbeitet im Hintergrund, reichert Ihr CRM mit Daten aus anderen Quellen an und hebt Erkenntnisse hervor, die Sie sonst vielleicht übersehen hätten.

Breeze ist darauf ausgelegt, reibungslos innerhalb der HubSpot-Welt zu funktionieren. Es nutzt die riesige Datenmenge, die auf der Plattform gespeichert ist, um Arbeit zu automatisieren und Ihren Teams kontextbezogene Vorschläge zu machen.

Ein Screenshot der HubSpot KI-Agent-Oberfläche, der eine der Kernkomponenten der Breeze KI-Suite darstellt.

Die primären Datenquellen der HubSpot-KI verstehen

Die KI von HubSpot greift auf verschiedene Datenschichten zurück, um ihre Arbeit zu erledigen. Um wirklich zu verstehen, was sie kann und was nicht, müssen Sie wissen, woher sie ihre Informationen bezieht. Gehen wir jede Quelle durch.

Die Grundlage: Ihr CRM und nutzergenerierte Daten

Die absolute Kerndatenquelle für die HubSpot-KI ist das Smart CRM selbst. Hier hat HubSpot einen klaren Heimvorteil. Die KI hat direkten, nativen Zugriff auf alle strukturierten Informationen, die Ihr Team täglich eingibt.

Dazu gehören Dinge wie:

• Kontakt-, Unternehmens- und Deal-Datensätze: Die Grundlagen, wie Namen, Branchen, Lebenszyklusphasen und Deal-Größen, sind das A und O für die KI. Sie nutzt diese, um herauszufinden, wer Ihre Kunden sind und wo sie sich auf ihrer Kaufreise befinden.

• Ticket-Informationen: Für Support-Teams sind Daten aus dem Service Hub entscheidend. Die KI betrachtet den Ticket-Status, die Priorität, die Lösungszeiten und die Kategorien, um zu verstehen, welche Kundenprobleme auftreten.

• Marketing-Engagement: Jede geöffnete E-Mail, jeder Klick auf einen Link, jede Formularübermittlung und jeder Seitenaufruf ist ein Signal. Die KI nutzt diese Daten, um Zielgruppen zu segmentieren, Kampagnenideen vorzuschlagen und E-Mails zu personalisieren.

Diese tiefe Integration ist die größte Stärke von HubSpot. Die KI hat ein reichhaltiges, integriertes Verständnis Ihrer Customer Journey, aber es gibt einen Haken: Sie sieht nur die Teile dieser Reise, die innerhalb von HubSpot stattfinden. Wenn wichtige Kundeninformationen, Teamwissen oder Support-Dokumente in anderen Tools gespeichert sind, tappt die KI völlig im Dunkeln.

Ein Bild, das die Kontakt-Timeline in HubSpot zeigt, ein Schlüsselbeispiel für die CRM-Datenquellen, die seine KI antreiben.

Konversationsdatenquellen: Unstrukturiertes Wissen erschließen

HubSpot ist auch ziemlich gut darin geworden, unstrukturierte Daten zu analysieren, was nur eine schickere Umschreibung dafür ist, dass es die Worte in Ihren Unterhaltungen verstehen kann. Seine „Conversational and Intent Enrichment“-Funktionen ermöglichen es der KI, Erkenntnisse aus Quellen zu ziehen, die früher totale Daten-Black-Holes waren.

Einige Beispiele dafür sind:

• Anruf-Transkripte

• E-Mail-Verläufe zwischen Vertriebsmitarbeitern und Kunden

• Besprechungsnotizen, die im CRM protokolliert werden

• Support-Chat-Unterhaltungen

Das ist eine große Sache, denn es ermöglicht der KI, Kundenstimmungen zu verstehen, lange Gespräche zusammenzufassen und Schlüsselthemen zu erkennen, ohne dass jemand manuell etwas verschlagworten muss. Der Vorteil liegt auf der Hand: weniger Fleißarbeit und ein viel reichhaltigeres Kundenprofil.

Aber dieselbe Einschränkung gilt auch hier. Das ist unglaublich nützlich für Gespräche, die innerhalb von HubSpot protokolliert und gespeichert werden. Was ist mit all dem internen Brainstorming, der Problemlösung und dem Wissensaustausch, der in Slack oder Microsoft Teams stattfindet? Dieser wertvolle Kontext ist für das CRM oft unsichtbar.

Externe Datenquellen: Die Rolle von Data Hub und Breeze Intelligence

HubSpot weiß, dass Ihre Geschäftsdaten nicht alle an einem Ort liegen. Es versucht, dies mit zwei Hauptfunktionen zu bewältigen: Breeze Intelligence und dem neuen Data Hub.

Breeze Intelligence ist HubSpots Werkzeug, um fehlende Informationen automatisch zu Ihren Datensätzen hinzuzufügen. Es zieht Daten von Drittanbietern und öffentlichen Quellen, um Lücken wie die Größe, Branche oder den Standort eines Unternehmens zu füllen. Es ist eine praktische Funktion, um Ihre Datenbank sauber zu halten.

Der Data Hub ist HubSpots robustere Option zur Verbindung externer Daten. Er ist darauf ausgelegt, Informationen aus Quellen wie Data Warehouses, Datenbanken und Tabellenkalkulationen direkt mit HubSpot zu synchronisieren.

Aber hier ist der Haken: Data Hub ist eine ernstzunehmende Funktion auf Unternehmensebene, die dazu dient, externe Daten in das HubSpot-System zu ziehen. Es ist kein einfacher Ein-Klick-Weg, um die verstreuten Wissensdatenbanken Ihres Unternehmens zu verbinden. Die Einrichtung kann kniffliges Daten-Mapping beinhalten und erfordert in der Regel die Hilfe einer technischen Person und ein Abonnement einer höheren Stufe. Es ist ein großartiges Werkzeug für Datenteams, aber es ist nicht dafür konzipiert, schnell Wissen aus alltäglichen Tools wie Confluence oder Google Docs zu verbinden.

Darüber hinaus können die Preise von HubSpot für fortgeschrittene KI ein ziemliches Labyrinth sein. Der Zugang zu vielen dieser Funktionen ist an Premium-Pläne wie Professional (ab 800 $/Monat) oder Enterprise (3.600 $/Monat) gebunden und verwendet oft ein „HubSpot Credits“-System. Zum Beispiel kostet die Verwendung des Data Agent zur Anreicherung eines Datensatzes 10 Credits. Dieses kreditbasierte Modell kann Ihre monatliche Rechnung unvorhersehbar machen, da sie mit der Nutzung skaliert.

Ein Screenshot der Preisstufen von HubSpot, der verdeutlicht, wie komplex der Zugang zu fortgeschrittenen KI-Funktionen und Datenquellen sein kann.

Integration mit externer KI: HubSpots Konnektoren

Bisher haben wir über die Daten gesprochen, die HubSpots eigene KI verwendet. Aber HubSpot ermöglicht es Ihnen auch, seine Daten mit anderen KI-Plattformen zu teilen, was einige neue Möglichkeiten eröffnet.

HubSpot-Daten in ChatGPT und Claude verwenden

HubSpot hat Konnektoren für OpenAIs ChatGPT und Anthropics Claude veröffentlicht. Diese Tools ermöglichen es Ihnen, Ihr HubSpot-Konto direkt mit den Chat-Schnittstellen zu verbinden, die Ihr Team möglicherweise bereits verwendet.

Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Ihnen zu ermöglichen, Fragen zu stellen und Live-Daten aus Ihrem HubSpot-Portal abzurufen, ohne sich anmelden und einen Bericht erstellen zu müssen. Zum Beispiel könnte ein Vertriebsleiter Claude öffnen und fragen: „Fasse meine aktiven Deals zusammen, die in diesem Quartal abgeschlossen werden, gruppiert nach Vertriebsmitarbeiter“ und eine sofortige, organisierte Antwort erhalten. Das ist eine enorme Zeitersparnis für schnelle Überprüfungen und Berichte.

Die entscheidende Einschränkung von KI-Konnektoren

Hier muss eine wirklich wichtige Unterscheidung getroffen werden. Diese Konnektoren sind fantastisch für einen Menschen, um Daten abzurufen und zu analysieren. Sie sind nicht dafür gebaut, einen autonomen KI-Agenten anzutreiben.

Hier ist der Unterschied: Sie können Ihre HubSpot-Daten abfragen, aber Sie können diese Konnektoren nicht verwenden, um den Customer Agent von HubSpot intelligenter zu machen. Sie können ihm kein Wissen aus Ihrem Confluence-Wiki oder einem Ordner mit Google Docs füttern, um ihm zu helfen, Support-Tickets genauer zu beantworten.

Der Datenfluss ist ziemlich einseitig und dient nur der Analyse. Dies löst nicht das Kernproblem, eine einzige Quelle der Wahrheit für eine KI zu schaffen, die eine Aufgabe für Sie erledigen soll, wie zum Beispiel die korrekte Beantwortung einer Kundenfrage.

Die Herausforderung: Verstreutes Wissen vereinheitlichen

Das bringt uns zur größten Hürde für jedes Unternehmen, das versucht, KI effektiv einzusetzen. Ihre KI benötigt Zugriff auf all Ihr Wissen, nicht nur auf die Teile, die ordentlich in Ihrem CRM organisiert sind.

Warum die wahre Wissensdatenbank Ihres Unternehmens mehr als ein CRM ist

Seien wir ehrlich, so funktioniert fast jedes Unternehmen. Ihr wichtigstes Wissen ist fragmentiert und befindet sich an allen möglichen Orten:

• Technische Dokumentationen und Anleitungen befinden sich in Confluence.

• Interne Prozesse und Unternehmensrichtlinien sind in Google Docs oder SharePoint.

• Schnelle Antworten, Tipps zur Fehlerbehebung und tägliche Gespräche finden in Slack oder Teams statt.

• Bewährte Lösungen aus vergangenen Kundenproblemen sind in Helpdesks wie Zendesk oder Freshdesk vergraben.

HubSpots Data Hub ist ein Versuch, dies zu beheben, erfordert aber eine Menge Schwerstarbeit. Er verlangt im Grunde, dass Sie all diese Daten nach HubSpot verschieben, was ein riesiges Projekt sein kann. Für Teams, die ihre spezialisierten Tools mögen und nicht alles migrieren wollen, stellt dies eine riesige Hürde dar.

Ein besserer Weg: Wissen ohne den Aufwand vereinheitlichen

Deshalb kann ein anderer Ansatz viel sinnvoller sein. Anstatt Sie zu zwingen, Ihre Daten zu verschieben, fungiert ein Tool wie eesel AI als eine intelligente Schicht, die sich mit all Ihren Wissensquellen verbindet, genau dort, wo sie sich befinden.

Das macht diesen Ansatz anders und, ehrlich gesagt, für die meisten Teams praktischer:

• In Minuten startklar, nicht in Monaten: Vergessen Sie lange Einrichtungszeiten und obligatorische Verkaufsdemos. Mit eesel AI können Sie Ihre Wissensquellen verbinden und einen voll funktionsfähigen KI-Agenten selbst starten, oft ohne jemals mit einem Vertriebsmitarbeiter zu sprechen. Es ist wirklich Self-Service.

• Sofortige Vereinheitlichung: Mit über 100 Ein-Klick-Integrationen müssen Sie nichts verschieben. Ihr Confluence-Wiki bleibt in Confluence. Ihre Google Docs bleiben genau dort, wo sie sind. eesel AI lernt von ihnen an ihren nativen Orten.

• Auf vergangenen Tickets trainieren: Dies ist eine einzigartig leistungsstarke Datenquelle. eesel AI kann Tausende Ihrer vergangenen Support-Gespräche aus Helpdesks wie Zendesk analysieren und vom ersten Tag an Ihre Markenstimme, häufige Probleme und erfolgreiche Lösungen lernen.

Der Unterschied im Ansatz ist ziemlich deutlich.

Eine Infografik, die erklärt, wie eesel AI sich mit verschiedenen externen Wissensquellen verbindet, um eine einheitliche Datenschicht für KI-Agenten zu schaffen.

Funktion	HubSpot KI (mit Data Hub)	eesel AI
Einrichtungszeit	Wochen bis Monate; erfordert oft einen Entwickler.	Minuten; vollständig Self-Service.
Kernansatz	Zieht externe Daten in das HubSpot-System.	Verbindet sich mit Ihrem vorhandenen Wissen, wo es sich befindet.
Wichtige Integrationen	Datenbanken, Warehouses, Tabellenkalkulationen.	Confluence, Google Docs, Slack, Zendesk, etc.
Datenmigration	Oft erforderlich, um alles für die KI zu zentralisieren.	Nicht erforderlich. Ihr Wissen bleibt, wo es ist.
Preismodell	Komplex; an Premium-Pläne und Credits gebunden.	Transparent und vorhersehbar; keine Gebühren pro Antwort.

Abschließende Gedanken

Die KI von HubSpot ist leistungsstark, besonders wenn Ihre Daten und Arbeitsabläufe vollständig innerhalb der Plattform leben. Sie ist großartig darin, CRM-Datensätze und protokollierte Gespräche zu nutzen, um nützliche Automatisierungen und Einblicke zu bieten.

Aber für die meisten Unternehmen ist das Wissen auf ein Dutzend verschiedener Tools verstreut. Der Versuch, diese externen Quellen mit den Datenquellen Ihrer HubSpot-KI mithilfe der nativen Tools von HubSpot zu vereinheitlichen, kann ein komplexes, teures und langwieriges Projekt sein.

Ein agilerer und praktischerer Ansatz ist die Verwendung eines Tools, das sich mit Ihrem Wissen dort verbindet, wo es bereits existiert, ohne Ihrem Team ein massives Datenmigrationsprojekt aufzuzwingen. Eine KI sollte sich an Ihren Arbeitsablauf anpassen, nicht umgekehrt.

Geben Sie Ihrer KI eine vollständige Ausbildung

HubSpot ist ein fantastisches CRM, aber Ihr KI-Agent benötigt mehr als nur CRM-Daten, um wirklich hilfreich zu sein. Er benötigt Zugriff auf das kollektive Gehirn Ihres Teams.

eesel AI verbindet sich in Minuten mit HubSpot, Ihrem Helpdesk, Ihrem Wiki und all Ihren anderen Dokumenten und schafft so einen KI-Support-Agenten, der tatsächlich das Gesamtbild hat.

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