¿Cómo crear listas dinámicas en Hubspot basadas en los datos de LaGrowthMachine?

Un recordatorio de la integración nativa de LGM

Cuando la integración de Hubspot de LGM está habilitada, los contactos se crearán o actualizarán automáticamente si ya existen dentro de Hubspot. Al comienzo de cada campaña, LaGrowthMachine verificará automáticamente si el cliente potencial ya existe dentro de su CRM, haciendo coincidir usando

• correo electrónico identificado
• Nombre + Apellido + Nombre de la empresa
• Si el cliente potencial aún no existe, LaGrowthMachine lo creará automáticamente.

Todas las actividades se registrarán en la cronología de Hubspot del contacto

Cualquier acción realizada por LGM ahora se registrará en Hubspot:

• LGM agregó el prospecto en LinkedIn, ¡lo verás!
• LGM envió un mensaje directo en LinkedIn, lo verás, con una copia del mensaje en Hubspot
• ¿Recibiste una respuesta en LinkedIn? El mensaje aparecerá en la línea de tiempo del contacto.
  

Para obtener más información sobre cómo configurarlo, lea nuestra guía sobre cómo conectar Hubspot.

¿Todo listo ya? ¡Vamos a profundizar en cómo llevar la integración más lejos!

¿Qué son las listas dinámicas y cómo funcionan dentro de Hubspot?

Para comprender completamente el potencial de la integración de LGM con Hubspot, primero debemos explicar la característica de Lista dinámica de Hubspot.

Dentro de Hubspot, puede crear listas de clientes potenciales en función de todos los datos disponibles en Hubspot. Dirígete a la Sección de contacto > Lista para crear algunos

Al crear su primera lista, tendrá la posibilidad de elegir entre:

• Listas estáticas : para crear una lista de clientes potenciales que coincidan con sus criterios SOLO en el momento de la creación. ¡La lista NO se actualizará automáticamente!
• Listas activas : para crear una lista de clientes potenciales que actualmente coincidan con sus criterios, pero que también se actualizará automáticamente CADA VEZ que un cliente potencial coincida con estos criterios
  
  Esto último es lo que hace que las listas activas sean tan poderosas: podrá automatizar la segmentación de clientes potenciales para un conjunto determinado de criterios e impulsar una mayor automatización.
  

A continuación, llegará a la selección de criterios. Aquí es donde ocurre la magia. Podrás crear listas dinámicas basadas en Hubspot, así como en los datos de LGM

Y cuando decimos en base a los datos de LGM, lo decimos en serio. Como sincronizamos todo, podrá filtrar cosas como:

• Identificar a todas las personas de una campaña determinada
• Identifique cada cliente potencial que está conectado en LinkedIn con una determinada venta en su equipo
• Identifique a todas las personas que respondieron a un vendedor específico en LinkedIn (o correo electrónico) en un período de tiempo específico
• Identifique a todos los que hicieron clic en los correos electrónicos

¡Vamos a sumergirnos!

¿Cómo construir listas dinámicas basadas en datos de LGM?

Como se explicó anteriormente, la integración nativa de LGM sincronizará automáticamente cualquier actividad generada por LGM:

• ¡Cualquier correo electrónico abierto o en el que se haga clic se sincronizará!
• Cualquier solicitud de conexión enviada y luego aceptada, también se sincronizará
• Cualquier respuesta en cualquier canal
• …

Entiendes la idea. ¡Esos son todos los datos en los que puede hacer una segmentación basada en!

Para filtrar según los datos de LaGrowthMachine, seleccione "Agregar un filtro", desplácese hacia abajo para mostrar la sección "Filtros de integración" y seleccione LaGrowthMachine

A continuación, podrá ver todos los filtros existentes:

• Genérico: clientes potenciales que COMENZARON una campaña determinada
• Genérico: clientes potenciales que PAUSARON una campaña determinada
• Genérico: clientes potenciales que DETENIERON una campaña determinada
• Genérico: clientes potenciales que CONVERTIERON una campaña determinada
• Datos de correo electrónico: clientes potenciales que RECIBIERON un correo electrónico específico
• Datos de correo electrónico: clientes potenciales que hicieron CLIC en un correo electrónico específico
• Datos de correo electrónico: clientes potenciales que RESPONDIERON a un correo electrónico específico
• Datos de Linkedin – Leads cuyo perfil fue VISITADO
• Datos de Linkedin: clientes potenciales que RECIBIERON una solicitud de conexión
• Datos de Linkedin: clientes potenciales que ACEPTARON una solicitud de conexión
• Datos de Linkedin: clientes potenciales que RECIBIERON un mensaje directo específico
• Datos de Linkedin: clientes potenciales que RESPONDIERON a un mensaje directo específico
• Datos de Linkedin: clientes potenciales que RECIBIERON un mensaje de voz específico
• Datos de Linkedin: clientes potenciales que RESPONDIERON a un mensaje de voz específico
• Datos de Twitter : clientes potenciales que fueron SEGUIDOS
• Datos de Twitter : clientes potenciales que SEGUIRON DETRÁS
• Datos de Twitter : clientes potenciales que fueron RETWEETED
• Datos de Twitter : clientes potenciales cuyo tweet recibió ME GUSTA
• Datos de Twitter : clientes potenciales que RECIBIERON un mensaje directo

Después de elegir una acción específica realizada, podrá usar subfiltros para segmentar mejor en función de:

• Una campaña específica (Nombre de la campaña O URL de la campaña)
• La fecha en que dicha acción ocurrió (Ocurrió)
• El título del mensaje (Asunto del correo electrónico)
• La identidad que se utilizó para realizar la acción (Identity Fullname)

Al mezclarlos todos, podrá crear una segmentación realmente avanzada, como se muestra en el siguiente ejemplo:

Ahora que tiene una buena comprensión de todas las opciones, profundicemos en la utilización avanzada.

Utilización avanzada: identificación de oportunidades LGM perdidas con listas dinámicas

Cuando sus campañas son tan exitosas que tiene demasiadas respuestas para manejar, es muy fácil perder algunas oportunidades.

Como gerente de ventas, querrá configurar una Lista activa de todas las posibles oportunidades que no han sido calificadas, según:

1) Datos de conversión de LGM

2) Datos de calificación de Hubspot: aquí, esto variará en su organización:

Uso de la etapa Lifecycle : con LGM, puedes automatizar el cambio del Lifecycle de un lead en función de la acción. Un embudo clásico sería:
– Liderar cuando comience la automatización
– Oportunidad cuando el lead responde
– Actualización manual del cliente potencial calificado de ventas si es una respuesta positiva
– Actualización manual a Otro si no califica Los dos primeros podrían automatizarse con LGM como se muestra a continuación:

Para identificar cualquier oportunidad perdida, cree una lista de contactos que se han CONVERTIDO pero que todavía están en la "Oportunidad" del ciclo de vida. ¡Estas son todas sus oportunidades que aún no han sido calificadas!

Si su equipo de ventas está haciendo bien el trabajo de calificar todas las oportunidades, ¡esta lista activa siempre debe estar vacía!

Uso del estado de la oferta : si está creando ofertas cada vez que un cliente potencial inicia una campaña, puede verificar todos los clientes potenciales que han respondido pero que aún se encuentran en un estado de oferta específico o no calificados como perdidos.

En nuestro caso, se crea un acuerdo en las estadísticas del acuerdo "Nuevo acuerdo" cada vez que un cliente potencial ingresa a una campaña. Por lo tanto, filtraremos los clientes potenciales que se hayan convertido y cuya oferta siga siendo una "Oferta nueva" o no esté marcada como "Perdida".

Sea cual sea el enfoque que elija, recuerde una cosa: si su equipo de ventas está haciendo bien el trabajo de calificar todas las oportunidades, ¡estas listas activas siempre deben estar vacías!

Utilización avanzada: puntuación de clientes potenciales automáticamente en función de los datos de LaGrowthmachine

Lo entiendes: la integración es realmente profunda con las funcionalidades de Hubspot. ¡Estos datos se pueden usar para automatizar Lead Scoring en Hubspot en función de datos multicanal!

Para saber más, lea nuestra guía sobre ¿Cómo hacer una puntuación automática de clientes potenciales en Hubspot basada en los datos de LaGrowthMachine?