HubSpot treibt GenAI voran und spart 100.000 US-Dollar mit Fivetran

„In unserem ersten Jahr mit Fivetran haben wir mehr als 40 verschiedene Pipelines für nahezu 700 Tabellen aufgebaut, die jeden Monat fast 40 Millionen Datensätze verarbeiten. Der gesamte Aufbau dauerte weniger als 40 Stunden und sparte uns über mehrere Abteilungen hinweg nahezu 1.000 Stunden und 100.000 US-Dollar — bei einem ROI von 150 %.“ 
— Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, HubSpot People Operations

HubSpot ist ein weltweit anerkanntes Unternehmen: Mehr als 205.000 Unternehmen nutzen seine All-in-one-CRM-Plattform, um ihr Geschäft auszubauen. Seit seiner Gründung im Jahr 2006 ist die Organisation auf mehr als 7.600 HubSpotter angewachsen. Ihr ausgereifter und proaktiver Umgang mit Daten über die Jahre hat es ihnen ermöglicht, die unvorhersehbaren Höhen und Tiefen der Marktbedingungen erfolgreich zu meistern.

Als die Pandemie 2021 abklang, wollte das Führungsteam von HubSpot bei der Personalgewinnung strategischer vorgehen, was den Wunsch nach mehr Transparenz über die eigenen Prozesse verstärkte. Anfang 2022 gründeten sie die Abteilung Workforce Planning mit dem Auftrag, die strategische Personalplanung und das Reporting von Personaldaten zu leiten und umzusetzen. Genau dieser Auftrag sollte ihnen helfen, die Marktabschwünge nach der Pandemie zu bewältigen und gestärkt daraus hervorzugehen.

Datenermittlung und -modellierung, Quelle für Quelle

Das Verständnis und die Steuerung des Teamwachstums liefen auf eine Sache hinaus: Daten. HubSpot erfasste bereits alle Daten, die es für wichtige Recruiting-Erkenntnisse benötigte. Diese Daten waren jedoch nicht ohne Weiteres an einem zentralen Ort verfügbar, an dem sie sich leicht auswerten und in Dashboards einspeisen ließen.

Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, und Eliza Geeslin, Data Analytics Manager, waren die zentralen Verantwortlichen für die Datenstrategie und -umsetzung im Workforce Planning. Der erste Schritt bestand darin, die wichtigsten Recruiting-Daten zu lokalisieren und zu verstehen. Geeslin erinnert sich: „Alles, was wir brauchten, war über verschiedene Orte verstreut, darunter Tabellen aus der Finanzplanung und -analyse (FP&A). Wenn der CEO fragte, wo wir im Januar beim Personalbestand stehen würden, konnten wir nicht schnell antworten.“

Frattura versuchte alles, um die benötigten Daten zu erfassen und zu zentralisieren, darunter: 

• Aufbau von Workflow-Automatisierung für Tabellen
• Individuelle Datenpipelines aus Greenhouse und Workday
• Zusammenarbeit mit dem internen BI-Team
• Manueller Import von CSV-Dateien aus seinem Human Resource Information System (HRIS) 

Letztlich entwarf er einen monatlichen Erfassungsprozess, mit dem die Finanzabteilung die benötigten Antworten in Tabellen erhielt. Das reichte aus, um Datenmodelle und erste Dashboards zu erstellen, war jedoch fragil und nicht nachhaltig. Die Datenmodelle und die täglichen Tabellen-Syncs konnten Spaltenänderungen oder Datenanpassungen nicht nahtlos verarbeiten. Das Unternehmen benötigte eine robustere und automatisierte Lösung.

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Ablösung von DIY-Pipelines 

Frattura entschied sich für Fivetran und dessen zuverlässige und skalierbare Datenintegrationsplattform. Es dauerte nicht lange, bis er neue Pipelines aufgebaut hatte, die die FP&A-Tabellendaten in Snowflake luden und Datenänderungen sofort bewältigten. „Jedes Mal, wenn eine Tabellenerfassung mit unserer alten Methode fehlschlug, dauerte die Behebung drei bis fünf Stunden“, merkt Frattura an. „Mit Fivetran dauerte die Einrichtung weniger als fünf Minuten, und es gab keinerlei Probleme mit Datenänderungen.

Angespornt durch seine ersten Erfolge verlagerte er alle Tabellenerfassungen auf Fivetran und konzentrierte sich anschließend auf zwei wichtige Datenquellen: Workday und Greenhouse. Zu seiner Überraschung konnte er über Fivetran deutlich mehr Daten aus Greenhouse und Workday erfassen als über die bestehenden DIY-Pipelines. Die Fivetran-Pipelines verschafften ihm einen erweiterten Zugriff auf wertvolle Urlaubs- und Abwesenheitsdaten, die er für prädiktive Analysen rund um Kapazität und Produktivität nutzen konnte.

Mit Fivetran ausgestattet, konnte Fratturas Team nun eigene Datenerfassungen erstellen, anstatt beim zentralen Datenerfassungsteam des Unternehmens „eine Nummer zu ziehen“, das häufig mit dem Aufbau von Erfassungen für andere Abteilungen wie Product, Engineering, Marketing und Sales beschäftigt ist. Innerhalb von zwei Wochen hatte er mit Fivetran einen vollständigen Proof of Concept aufgebaut, der die Ablösung sämtlicher Tabellen-Workflow-Automatisierungen und individueller Datenpipelines zu Workday, Greenhouse und Survey Monkey umfasste. Das verschaffte ihm praxisnahe Einblicke in die langfristigen Kosteneinsparungen dieser neuen Datenarchitektur.

„An der Flexibilität und den Kosteneinsparungen von Fivetran sind zwei Dinge großartig. Das anfängliche Laden ist kostenlos, und jeder Konnektor lässt sich 14 Tage lang kostenlos nutzen. Wir können mit Daten experimentieren, geschäftliche Entscheidungen treffen und Kosten empirisch prognostizieren, sodass wir uns bei sehr geringem Risiko auf hochwertige Analyseaufgaben konzentrieren können.“
 — Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, HubSpot People Operations

Eine präzise Prognose für den Einstellungsbedarf erstellen

Vor Fivetran fiel es Geeslin sehr schwer, die Produktivität der Recruiter vorherzusagen. „Wir hatten keinen Zugriff darauf, wer im Urlaub war“, merkt Geeslin an. „Wir verließen uns auf die Recruiting-Manager, und die teilten uns erst im Nachhinein mit, dass jemand abwesend war.“

Da Fivetran Zugriff auf die Abwesenheitsdaten aus Workday bietet, kann Geeslin proaktiv prognostizieren, wie viele Einstellungen in den kommenden 18 Monaten erfolgen werden. Vor den von Fivetran bereitgestellten Daten waren die Prognosen zu etwa 70 % genau. Heute treffen die Prognosen zu 90–95 % auf das tatsächliche Geschehen zu. Das verbessert unmittelbar das Ergebnis und die Geschäftsstrategie von HubSpot, denn genauere Prognosen ermöglichen eine präzisere Budgetierung von Einstellungen und Recruiting. Die Vorteile gehen über die Einstellung von Bewerbern hinaus: Anhand von Verhaltensmerkmalen, die in den Recruiting-Prozessen erfasst werden, ließen sich mit den Daten sogar die Erfolgschancen neuer Mitarbeitender in der HubSpot-Kultur vorhersagen. 

„Dank Fivetran hat sich unser Fokus vollständig auf das verlagert, worauf es wirklich ankommt: tief in die Daten einzutauchen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die uns helfen, Angebot und Nachfrage an Arbeitskräften besser zu prognostizieren, Kompetenzlücken zu analysieren, künftige Bedarfe vorherzusagen und letztlich zu verstehen, wie sich strategisches HR auf verschiedene Bereiche unseres Geschäfts auswirkt.“
 — Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, HubSpot People Operations

Darüber hinaus war eNPS ein bedeutender Investitionsbereich bei HubSpot, um die Gesamtleistung und die Mitarbeiterzufriedenheit zu verbessern. Das People-Analytics-Team entwickelte neue Datenmodelle, um die Führungskultur von HubSpot mit eNPS-Daten zu verbessern, die vierteljährlich erhoben und in Survey Monkey gespeichert werden. Frattura verweist auf den wachsenden Hunger nach Erkenntnissen. „Sobald die neuen eNPS-Analysepakete fertig sind, fordern Dutzende von Managern sie innerhalb von Minuten an“, sagt Frattura. „Innerhalb von zwei Tagen haben 90 Prozent der Manager ihre personalisierten eNPS-Erkenntnisse abgerufen.“

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Generative KI für strategische Personalerkenntnisse

Als führender Anbieter KI-gestützter Software sieht HubSpot eine vielversprechende Zukunft darin, geschäftsrelevante Erkenntnisse in intelligenten Dashboards und textbasierten Chatbots bereitzustellen. Das Unternehmen kann sämtliche Leistungsdaten seiner Mitarbeitenden vor und nach der Einstellung nutzen — einschließlich textbasierter Informationen, die vor einem Jahr noch unbrauchbar waren. Und das ist erst der Anfang.

„Fivetran hat unseren Umgang mit Daten revolutioniert: Es ermöglicht KI-/ML- und GenAI-Initiativen zur Mitarbeiterleistung und liefert Führungskräften schnellere Erkenntnisse. Diese Fortschritte waren vor gerade einmal zwei Jahren noch unvorstellbar.“
— Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, HubSpot People Operations

HubSpot hat für 2024 zahlreiche spannende Projekte geplant, darunter: 

• Kandidatenpool: Ist der obere Bereich des Kandidaten-Funnels vielfältig genug?  
• Leistungsbeurteilungen: Bewerten manche Abteilungen oder Führungskräfte zu nachsichtig? Zu streng? Sind die Leistungsbeurteilungen fair? Wird unbeabsichtigt codierte/ausgrenzende Sprache verwendet? 
• Verbundenheit bei Remote-/Hybridarbeit: Was können wir aus anderen Datensätzen (Slack, Zoom, Ticketsystemen usw.) lernen, um HubSpot-Mitarbeitende sich stärker eingebunden fühlen zu lassen?
• Vorstellungsgespräche: Führen wir faire Gespräche? Wie gut sagen wir den Erfolg von Mitarbeitenden bei der Angebotserstellung voraus?    

‍All diese Anwendungsfälle werden durch die Daten möglich, die dank Fivetran erfasst werden können.

Laden Sie diesen IDC-Report herunter und erfahren Sie, wie Fivetran Millionen an finanziellem Mehrwert schafft und neue Geschäftsinitiativen für Unternehmen ermöglicht.