Reporting Automation: Metric Layer und SSOT für Revenue-Reporting
Kontext
Ops-Team eines SMB verbrachte 5+ Stunden pro Woche damit, HubSpot-Daten, Rechnungsdaten und Marketing-Metriken manuell in einem Google Sheet zusammenzuführen. Marketing- und Sales-Reports verwendeten unterschiedliche KPI-Definitionen. Fehler wurden oft erst nach Präsentationen entdeckt.
Intervention
Aufbau eines SSOT-Warehouses mit HubSpot als Datenquelle, dbt für einheitliche KPI-Definitionen und Metric Layer, automatisierte Narratives die wöchentlich per E-Mail versendet werden, Monitoring für Datenpipeline-Fehler und KPI-Anomalien.
Ergebnis
Wöchentliches Reporting läuft vollautomatisch. Time-to-Insight von mehreren Stunden auf unter 5 Minuten. KPI-Definitionen sind einheitlich und dokumentiert. Datenfehler werden vor dem Report erkannt.
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- HubSpot-Praxis in echten SMB-Teams — Sales Hub + Marketing Hub, nicht theoretisch
- Revenue-Hintergrund: 8+ Jahre B2B Sales (Head of Sales, CMO, AE) — ich kenne Pipeline-Probleme von innen
- Data Science + KI: Forecasting, Anomaly Detection, Reporting Automation — production-ready, nicht Demo
- Arbeitsweise: Architecture-First, SSOT, Quality Gates, Audit-Trails — kein Flickwerk