Forecasting: Pipeline-Governance und SSOT in HubSpot
Kontext
Ein SMB-Sales-Team mit 6 Reps nutzte HubSpot Sales Hub, aber Forecast-Zahlen wurden wöchentlich manuell in Excel zusammengezogen. Deal-Stages waren undefiniert — jeder Rep interpretierte sie anders. Forecast-Reviews dauerten 90 Minuten und endeten ohne klares Ergebnis.
Intervention
Einführung klarer Stage-Definitions mit Ein-/Austrittskriterien, Weighted Pipeline als SSOT direkt in HubSpot, Anomaly Detection für unplausible Stage-Bewegungen (Python + HubSpot API), automatische Szenario-Runbooks (Plan A/B/C) für wöchentliche Forecast-Calls.
Ergebnis
Forecast-Reviews auf 20 Minuten reduziert. Einheitliche Stage-Nutzung messbar gestiegen. Manuelle Excel-Prozesse eliminiert. Team trifft Forecast-Entscheidungen auf Basis einer einzigen Quelle.
RevOps System Review — 90 Minuten, konkrete Diagnose.
Wo brücheln Forecasting, Lead-to-Cash oder Reporting? Ich analysiere dein HubSpot-Setup und liefere einen priorisierten Blueprint — kein generisches Audit, sondern echte Handlungsgrundlage.
- 90 Minuten — konkrete Diagnose, kein Sales-Pitch
- Blueprint: wo Daten fehlen, was zuerst zu fixen ist
- HubSpot-Setup, Forecasting und Reporting im Fokus
- Terminvorschlag innerhalb von 1–2 Werktagen
Sie suchen jemanden, der RevOps versteht. Nicht nur beschreibt.
Revenue-Probleme sind System-Design-Probleme. Ich bringe beides mit: GTM-Realität aus 8+ Jahren in B2B Sales und die technische Tiefe, um RevOps mit Data Science und KI dauerhaft zu skalieren.
- 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