Frei forklarer

Reverse ETL (Snowflake, BigQuery) | Frei forklarer

Skrevet av Frei | 09.sep.2025 13:11:47

Reverse ETL lar deg bruke innsiktene fra ditt data warehouse til å forbedre kundeopplevelsen i HubSpot. Du kan flytte avanserte analyser og prediksjoner fra Snowflake eller BigQuery direkte til salgsteamet og markedsføring for bedre beslutninger.

Hvorfor trenger du Reverse ETL?

Tradisjonell ETL (Extract, Transform, Load) flytter data fra operative systemer til data warehouse for analyse. Reverse ETL gjør det motsatte – den tar de bearbeidede innsiktene og flytter dem tilbake til systemer som HubSpot hvor de kan brukes direkte. Dette er nyttig når du har avanserte datamodeller, maskinlæringsalgoritmer eller komplekse beregninger som produserer verdifulle innsikter om kundeatferd, salgsanslag eller markedsføringsprestasjon. I stedet for at disse innsiktene forblir låst inne i data warehouse, kan Reverse ETL gjøre dem tilgjengelige som tilpassede felter i HubSpot. Salgsteamet kan se kundens predikerte livstidsverdi, markedsføring kan bruke avanserte segmenter, og kundeservice får tilgang til atferdsmønstre og preferanser. Dette lukker gapet mellom datavitenskap og daglig drift.

Hvordan implementerer du Reverse ETL med HubSpot?

Reverse ETL krever at du har et etablert data warehouse som Snowflake eller BigQuery med prosesserte data og analyser klare for eksport. Verktøy som Census, Hightouch eller Rudderstack kan automatisere dataflyt fra warehouse til HubSpot. Du konfigurerer disse verktøyene til å kjøre på bestemte intervaller, hente oppdaterte data fra warehouse og synkronisere dem med riktige felter og objekter i HubSpot. Start med enkle bruksområder som kundescore eller segmentklassifisering før du går videre til mer komplekse data. Sørg for god datakvalitet og konsistens mellom systemene, og implementer overvåking for å oppdage eventuelle synkroniseringsproblemer raskt. Husk at dette krever både teknisk kompetanse og godt samarbeid mellom data- og markedsføringsteamene.

Eksempel:

Tenk deg et norsk SaaS-selskap som bruker maskinlæring i BigQuery til å beregne hver kundes sannsynlighet for å avbryte abonnementet. Med Reverse ETL sender de denne "churn score" tilbake til HubSpot som et tilpasset felt. Salgsteamet ser umiddelbart hvilke kunder som har høy risiko og kan proaktivt ta kontakt, mens markedsføring kan sende målrettede kampanjer for å øke engasjement.