HubSpot spart bei GenAI mit Fivetran 100.000 US-Dollar ein

„In unserem ersten Jahr mit Fivetran haben wir über 40 verschiedene Pipelines für fast 700 Tabellen erstellt, die jeden Monat fast 40 Millionen Datensätze verarbeiten. Die Entwicklung hat weniger als 40 Stunden gedauert, wodurch wir fast 1.000 Stunden und 100.000 Dollar in mehreren Abteilungen einsparen konnten, was uns einen ROI von 150 % beschert hat.“
– Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, HubSpot People Operations

HubSpot ist ein weltweit anerkanntes Unternehmen, dessen All-in-One-CRM-Plattform von über 205.000 Unternehmen eingesetzt wird, um ihr Geschäft voranzubringen. Seit seiner Gründung im Jahr 2006 ist das Unternehmen gewachsen und beschäftigt heute über 7.600 HubSpotter. Dank seines ausgereiften und proaktiven Umgangs mit Daten hat das Unternehmen über die Jahre erfolgreich die unvorhersehbaren Hochs und Tiefs der Marktbedingungen überstanden.

Nach der Pandemie im Jahr 2021 wollte das Führungsteam von HubSpot einen strategischeren Ansatz bei der Einstellung von Mitarbeitern verfolgen, woraus der Wunsch nach mehr Transparenz der Prozesse resultierte. Anfang 2022 wurde die Abteilung für Personalplanung eingerichtet, deren Aufgabe darin besteht, die strategische Personalplanung und die Berichterstattung über Personaldaten zu verantworten und durchzuführen. Diese Mission half dem Unternehmen, die Markteinbrüche nach der Pandemie zu bewältigen und daraus stärker denn je hervorzugehen.

Data Discovery und Modellierung – Quelle für Quelle

Um das Wachstum des Teams zu verstehen und zu steuern, brauchte man vor allem eines: Daten. HubSpot sammelte bereits alle Daten, die für wichtige Einblicke in das Recruiting benötigt wurden. Allerdings waren die Daten nicht einfach an einem zentralen Ort zugänglich, wo sie problemlos gemeldet und in Dashboards eingespeist werden konnten.

Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, und Eliza Geeslin, Data Analytics Manager, waren maßgeblich an der Strategie und Implementierung der Daten für die Personalplanung beteiligt. Der erste Schritt bestand darin, die wichtigsten Rekrutierungsdaten zu ermitteln und zu verstehen. Geeslin erinnert sich: „Alles, was wir benötigten, war über verschiedene Standorte verstreut, auch die Tabellenkalkulationen für die Finanzplanung und -analyse (FP&A). Wenn der CEO gefragt hätte, wo wir im Januar im Hinblick auf die Mitarbeiterzahl stehen würden, hätten wir darauf nicht schnell antworten können.“

Frattura unternahm alles Mögliche, um die benötigten Daten zu erfassen und zu zentralisieren. Beispiele:

• Automatisierung von Arbeitsabläufen für Tabellen
• Benutzerdefinierte Datenpipelines aus Greenhouse und Workday
• Zusammenarbeit mit dem internen BI-Team
• Manuelles Importieren von CSV-Dateien aus dem Human Resource Information System (HRIS)

Letztendlich entwickelte er einen monatlichen Aufnahmeprozess, damit die Finanzabteilung die benötigten Antworten in Tabellen erhalten konnte. Das reichte zwar aus, um Datenmodelle und erste Dashboards zu entwickeln, es war jedoch anfällig und nicht nachhaltig. Die Datenmodelle und täglichen Synchronisierungen der Tabellen reichten nicht aus, um Änderungen der Spalten oder Anpassungen der Daten nahtlos zu verarbeiten. Das Unternehmen benötigte eine robustere und automatisiertere Lösung.

Austausch selbst entwickelter Pipelines

Frattura wandte sich aufgrund der zuverlässigen und skalierbaren Datenintegrationsplattform an Fivetran. Es dauerte nicht lange, bis er neue Pipelines erstellt hatte, die die Daten der FP&A-Tabelle in Snowflake einspeisten und Datenverschiebungen umgehend verarbeiteten. „Jedes Mal, wenn die Aufnahme einer Tabelle mit unserer alten Methode scheiterte, dauerte es drei bis fünf Stunden, bis wir das behoben hatten“, erklärt Frattura. „Mit Fivetran dauerte die Einrichtung weniger als fünf Minuten und es gab keine Probleme mit Datenänderungen.

Motivated by his early success, he moved all spreadsheet ingestions to Fivetran and then focused on two major data sources: Workday and Greenhouse. To his surprise, he could ingest much more data from Greenhouse and Workday via Fivetran than the existing DIY pipelines. The Fivetran pipelines gave him expanded access to valuable vacation and leave data, which he could leverage for predictive analytics around capacity and productivity.

Mit Fivetran konnte Fratturas Team nun eigene Dateneingaben erstellen, statt auf das zentralisierte Dateneingabe-Team des Unternehmens zu warten, das häufig auf das Erstellen von Ingestions für andere Abteilungen wie Produkt, Technik, Marketing und Vertrieb konzentriert war. Innerhalb von zwei Wochen hatte er eine komplette Machbarkeitsstudie mit Fivetran erstellt, die auch das Ersetzen der gesamten Automatisierung des Tabellen-Workflows und der benutzerdefinierten Datenpipelines in Workday, Greenhouse und Survey Monkey umfasste. Dadurch erhielt er praktische Einblicke in die langfristigen Kosteneinsparungen dieser neuen Datenarchitektur.

„Die Flexibilität und die Kosteneinsparungen, die Fivetran ermöglicht, sind in zweierlei Hinsicht großartig. Das erste Laden ist kostenlos und jeder Konnektor kann 14 Tage lang gratis genutzt werden. Wir können mit Daten experimentieren, Geschäftsentscheidungen treffen und die Kosten empirisch prognostizieren. So können wir uns mit sehr geringem Risiko auf Analyseaufgaben mit hohem Mehrwert konzentrieren.“
– Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, HubSpot People Operations

Aufbau einer exakten Prognose für den Personalbedarf

Vor Fivetran war es für Geeslin sehr schwierig, die Produktivität von Recruitern vorherzusagen. „Wir hatten keinen Zugriff darauf, wer im Urlaub war“, merkt Geeslin an. „Wir waren auf die Personalverantwortlichen angewiesen, die uns im Nachhinein mitteilten, wenn jemand nicht verfügbar war.“

Mit Fivetran hat Geeslin Zugriff auf Urlaubsdaten aus Workday und kann proaktiv prognostizieren, wie viele Einstellungen in den kommenden 18 Monaten erfolgen werden. Vor der Bereitstellung der Daten durch Fivetran lag die Genauigkeit der Prognosen bei etwa 70 %. Heute bilden die Prognosen die Realität zu 90 bis 95 % ab. Dies verbessert unmittelbar das Endergebnis und die Geschäftsstrategie von HubSpot, da exaktere Prognosen eine präzisere Budgetierung im Hinblick auf Hiring und Recruiting ermöglichen. Die Vorteile gehen über das Einstellen von Bewerbern hinaus: Die Daten könnten sogar die Erfolgschancen eines neuen Mitarbeiters innerhalb der HubSpot-Kultur anhand von Verhaltensmerkmalen vorhersagen, die im Rahmen der Einstellungsprozesse ermittelt wurden.

„Dank Fivetran hat sich unser Fokus völlig auf das Wesentliche verlagert: Wir können tief in die Daten eintauchen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die uns helfen, Angebot und Nachfrage für Arbeitskräfte besser zu prognostizieren, Qualifikationslücken zu analysieren, künftige Bedürfnisse vorherzusagen und letztendlich zu verstehen, wie sich die strategische HR auf die verschiedenen Bereiche unseres Unternehmens auswirkt.“
– Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, HubSpot People Operations

Darüber hinaus hat HubSpot in den Bereich eNPS investiert, um die Gesamtleistung und die Mitarbeiterzufriedenheit zu verbessern. Das People Analytics-Team hat neue Datenmodelle erstellt, um die Managementkultur von HubSpot mit eNPS-Daten zu verbessern, die vierteljährlich erfasst und in Survey Monkey gespeichert werden. Frattura erkennt einen zunehmenden Hunger nach Einblicken. „Sobald die neuen eNPS-Analysepakete fertig sind, werden sie innerhalb von Minuten von Dutzenden Führungskräften angefordert“, erzählt Frattura. „Innerhalb von zwei Tagen haben 90 Prozent der Führungskräfte ihre personalisierten eNPS-Erkenntnisse abgerufen.“

Generative KI für strategische Einblicke in die Belegschaft

Als führender Anbieter von KI-gestützter Software sieht HubSpot eine große Zukunft für die Bereitstellung von geschäftsrelevanten Einblicken in intelligenten Dashboards und textbasierten Chatbots. Das Unternehmen kann sämtliche Leistungsdaten seiner Mitarbeiter vor und nach der Einstellung nutzen – einschließlich textbasierter Informationen, die noch vor einem Jahr nicht genutzt werden konnten. Und das ist erst der Anfang.

„Fivetran hat unseren Umgang mit Daten revolutioniert, indem es KI/ML- und GenAI-Initiativen im Hinblick auf die Mitarbeiterleistung ermöglicht und Managern schnellere Einblicke verschafft hat. Diese Fortschritte waren vor zwei Jahren noch unvorstellbar.“
– Sandro Frattura, Analytics Engineering Manager, HubSpot People Operations

HubSpot hat für 2024 viele spannende Projekte geplant, darunter:

• Bewerberpool: Ist die Öffnung des Bewerbertrichters ausreichend divers?  
• Leistungsbeurteilungen: Sind einige Abteilungen oder Manager bei der „Bewertung“ zu nachsichtig? Zu streng? Sind die Leistungsbeurteilungen gerecht? Wird unbeabsichtigt eine kodierte/ausgrenzende Sprache verwendet?
• Remote-/Hybrid-Verbundenheit: Was können wir aus anderen Datensätzen (Slack, Zoom, Ticketsysteme usw.) lernen, das uns hilft, den HubSpot-Mitarbeitern ein stärkeres Gefühl der Verbundenheit zu vermitteln?
• Vorstellungsgespräche: Führen wir faire Vorstellungsgespräche? Wie gut sind wir in der Lage, den Erfolg von Arbeitnehmern vorherzusagen, wenn wir Angebote machen?    

‍All diese Anwendungsfälle werden durch die Daten ermöglicht, die HubSpot dank Fivetran aufnehmen kann.

Laden Sie diesen IDC-Bericht herunter und erfahren Sie, wie Fivetran finanzielle Auswirkungen in Millionenhöhe und neue Geschäftsinitiativen für Unternehmen ermöglicht.