HubSpot impulsa GenAI y ahorra $100,000 con Fivetran

«En nuestro primer año con Fivetran, construimos más de 40 pipelines distintos para casi 700 tablas, que manejan cerca de 40 millones de registros al mes. Todo eso nos tomó menos de 40 horas, lo que nos ahorró casi 1,000 horas y $100,000 en múltiples departamentos, logrando un ROI del 150%.»
— Sandro Frattura, Gerente de Ingeniería de Analytics, HubSpot People Operations

HubSpot es una empresa reconocida a nivel mundial, con más de 205,000 empresas que usan su plataforma CRM todo en uno para hacer crecer sus negocios. Desde su fundación en 2006, la organización ha crecido hasta emplear a más de 7,600 HubSpotters. Su uso maduro y proactivo de los datos a lo largo de los años les ha permitido sortear con éxito los altibajos impredecibles de las condiciones del mercado.

Al salir de la pandemia en 2021, el equipo directivo de HubSpot quiso adoptar un enfoque más estratégico para la contratación, lo que generó un deseo más profundo de visibilidad sobre sus procesos. A principios de 2022, formaron el Departamento de Planificación de la Fuerza Laboral con la misión de liderar y ejecutar la planificación estratégica de headcount y los reportes de datos de personas. Esta misión los ayudaría a gestionar las caídas del mercado post-pandemia y a salir más fuertes que nunca.

Descubrimiento y modelado de datos, fuente por fuente

Entender y gestionar el crecimiento del equipo dependía de una sola cosa: los datos. HubSpot ya recopilaba todos los datos que necesitaba para obtener insights clave de reclutamiento. Sin embargo, los datos no eran fácilmente accesibles en un lugar centralizado donde pudieran reportarse y alimentar los dashboards.

Sandro Frattura, Gerente de Ingeniería de Analytics, y Eliza Geeslin, Gerente de Analytics de Datos, fueron líderes clave para la estrategia e implementación de datos de Workforce Planning. El primer paso fue localizar y comprender los datos de reclutamiento más críticos. Geeslin recuerda: «Todo lo que necesitábamos estaba disperso en distintas ubicaciones, incluyendo hojas de cálculo de planificación financiera y análisis (FP&A). Si el CEO preguntaba cuánto headcount tendríamos en enero, no podíamos responder rápidamente.»

Frattura intentó todo lo posible para ingerir y centralizar los datos necesarios, incluyendo:

• Crear automatización de flujos de trabajo para hojas de cálculo
• Pipelines de datos personalizados desde Greenhouse y Workday
• Trabajar en conjunto con el equipo interno de BI
• Importar manualmente archivos CSV desde su Sistema de Información de RR.HH. (HRIS)

Lo que terminó diseñando fue un proceso de ingesta mensual que le permitía al equipo de Finanzas obtener las respuestas que necesitaba en hojas de cálculo. Era suficiente para construir modelos de datos y dashboards iniciales, pero era frágil e insostenible. Los modelos de datos y las sincronizaciones diarias de hojas de cálculo no podían manejar sin problemas los cambios de columnas ni los ajustes de datos. El negocio necesitaba una solución más robusta y automatizada.

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Reemplazando los pipelines propios

Frattura recurrió a Fivetran por su plataforma de integración de datos confiable y escalable. No tardó mucho en construir nuevos pipelines que ingerían los datos de las hojas de cálculo FP&A en Snowflake y manejaban los cambios en los datos de inmediato. «Cada vez que se rompía una ingesta de hojas de cálculo con nuestro método anterior, tardábamos entre tres y cinco horas en solucionarlo», señala Frattura. «Con Fivetran, la configuración tomó menos de cinco minutos y no hubo problemas con los cambios de datos.»

Motivado por su éxito inicial, migró todas las ingestas de hojas de cálculo a Fivetran y luego se enfocó en dos fuentes de datos principales: Workday y Greenhouse. Para su sorpresa, pudo ingerir mucho más datos de Greenhouse y Workday a través de Fivetran que con los pipelines propios existentes. Los pipelines de Fivetran le dieron acceso ampliado a valiosos datos de vacaciones y permisos, que podía aprovechar para analítica predictiva sobre capacidad y productividad.

Con Fivetran en mano, el equipo de Frattura podía ahora crear sus propias ingestas de datos en lugar de «pedir turno» al equipo centralizado de ingesta de datos corporativa, que generalmente se enfoca en crear ingestas para otros departamentos como Producto, Ingeniería, Marketing y Ventas. En dos semanas, había construido una prueba de concepto completa con Fivetran que incluía reemplazar toda la automatización de flujos de trabajo en hojas de cálculo y los pipelines de datos personalizados a Workday, Greenhouse y Survey Monkey. Esto le dio insights del mundo real sobre el ahorro de costos a largo plazo de esta nueva arquitectura de datos.

«Hay dos aspectos excelentes de la flexibilidad y el ahorro de costos de Fivetran. La carga inicial es gratuita y cada conector es gratuito por 14 días. Podemos experimentar con datos, tomar decisiones de negocio y proyectar costos de forma empírica, lo que nos permite enfocarnos en tareas de análisis de alto valor con muy bajo riesgo.»
— Sandro Frattura, Gerente de Ingeniería de Analytics, HubSpot People Operations

Creando un pronóstico preciso para la demanda de contratación

Antes de Fivetran, a Geeslin le resultaba muy difícil predecir la productividad de los reclutadores. «No teníamos acceso a quién estaba de vacaciones», señala Geeslin. «Dependíamos de los gerentes de reclutamiento y nos avisaban después de que alguien se había ausentado.»

Con Fivetran proporcionando acceso a los datos de permisos de Workday, Geeslin puede pronosticar de forma proactiva cuántas contrataciones se realizarán en los próximos 18 meses. Antes de los datos que proporciona Fivetran, los pronósticos eran aproximadamente 70% precisos. Ahora, los pronósticos son 90-95% precisos respecto a lo que sucede. Esto mejora directamente los resultados financieros de HubSpot y su estrategia de negocio, ya que los pronósticos más precisos permiten una presupuestación más precisa en torno a la contratación y el reclutamiento. Los beneficios van más allá de la contratación de candidatos: los datos incluso pueden predecir las probabilidades de éxito de un nuevo empleado en la cultura de HubSpot, usando características conductuales medidas en los procesos de reclutamiento.

«Gracias a Fivetran, nuestro enfoque se ha desplazado completamente hacia donde realmente importa: profundizar en los datos y descubrir insights valiosos que nos ayuden a pronosticar mejor la oferta y demanda laboral, analizar brechas de habilidades, predecir necesidades futuras y, en última instancia, entender cómo los RR.HH. estratégicos afectan distintas áreas de nuestro negocio.»
— Sandro Frattura, Gerente de Ingeniería de Analytics, HubSpot People Operations

Además, el eNPS ha sido un área importante de inversión en HubSpot para mejorar el rendimiento general y la satisfacción de los empleados. El equipo de People Analytics construyó nuevos modelos de datos para mejorar la cultura de gestión de HubSpot con datos de eNPS, que se recopilan trimestralmente y se almacenan en Survey Monkey. Frattura señala el creciente apetito por los insights. «En cuanto los nuevos paquetes de análisis de eNPS están listos, docenas de gerentes los solicitan en minutos», dice Frattura. «En dos días, el 90% de los gerentes ya consultaron sus insights personalizados de eNPS.»

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IA generativa para insights estratégicos sobre la fuerza laboral

Como líder en software impulsado por IA, HubSpot ve un futuro prometedor para ofrecer insights con impacto de negocio en dashboards inteligentes y chatbots basados en texto. Pueden usar todos sus datos de desempeño de empleados previos y posteriores a la contratación, incluyendo información en texto que era inutilizable hace tan solo un año. Y apenas están comenzando.

«Fivetran ha revolucionado nuestra forma de trabajar con los datos, habilitando iniciativas de AI/ML y GenAI sobre el desempeño de los empleados y proporcionando a los gerentes insights más rápidos. Estos avances eran inimaginables hace apenas dos años.»
— Sandro Frattura, Gerente de Ingeniería de Analytics, HubSpot People Operations

HubSpot tiene muchos proyectos prometedores planeados para 2024, entre ellos:

• Grupo de candidatos: ¿Es suficientemente diverso el tope del embudo de candidatos?
• Evaluaciones de desempeño: ¿Algunos departamentos o gerentes califican con demasiada leniencia o demasiada rigidez? ¿Son equitativas las evaluaciones de desempeño? ¿Se está usando lenguaje codificado o excluyente de forma no intencional?
• Conexión remota/híbrida: ¿Qué podemos aprender de otros conjuntos de datos (Slack, Zoom, sistemas de tickets, etc.) que nos ayude a hacer que los empleados de HubSpot se sientan más conectados?
• Entrevistas: ¿Estamos entrevistando de manera justa? ¿Qué tan buenos somos para predecir el éxito de los empleados al hacer una oferta?

Todos estos casos de uso son posibles gracias a los datos que pueden ingerir con Fivetran.

Descarga este reporte de IDC para conocer cómo Fivetran genera millones en impacto financiero y habilita nuevas iniciativas de negocio para empresas.