Réponses Certification HubSpot Reporting

Quel type de données est utilisé pour l’analyse du parcours client ?

• Données propriétaires
• Données secondaires
• Données tierces
• Données non propriétaires

Explication:

La réponse correcte est : Données propriétaires. L’analyse du parcours client implique l’utilisation de données propriétaires, qui sont des données collectées et détenues directement par une entreprise sur ses propres clients et prospects. Ces données incluent généralement des informations telles que les interactions des clients avec le site web, les interactions avec les emails marketing, les achats précédents, les interactions avec le service client, etc. Les données propriétaires offrent un aperçu précieux du comportement et des préférences des clients tout au long de leur parcours avec l’entreprise, ce qui permet de comprendre et d’optimiser chaque étape de ce parcours. Contrairement aux autres options telles que les données secondaires, tierces ou non propriétaires, qui se réfèrent à des sources de données externes à l’entreprise, les données propriétaires sont essentielles pour une analyse approfondie du parcours client car elles fournissent une vision directe et spécifique des interactions et des comportements des clients avec l’entreprise. Ainsi, en utilisant des données propriétaires pour l’analyse du parcours client, les entreprises peuvent mieux comprendre les besoins et les préférences de leurs clients, et adapter leurs stratégies marketing et commerciales pour améliorer l’expérience client et maximiser la fidélité et la rétention des clients.

Quel risque augmente si l’on utilise différents logiciels qui ne s’appuient pas toutes sur la même base de données ?

• De marketing automation
• D’ intelligence artificielle
• Des données exactes
• Des données désorganisées

Explication:

La réponse correcte est Des données désorganisées. Lorsque différents logiciels utilisent des bases de données distinctes et ne sont pas synchronisés entre eux, cela crée un risque majeur de désorganisation des données. Les informations sont dispersées dans plusieurs systèmes, ce qui rend difficile leur gestion cohérente et leur mise à jour. Les incohérences et les redondances dans les données peuvent survenir, ce qui compromet leur intégrité et leur fiabilité. Par exemple, si une entreprise utilise un logiciel de gestion de la relation client (CRM) qui stocke les données clients dans une base de données et un logiciel de marketing automation avec sa propre base de données, les informations sur les clients pourraient être différentes dans chaque système. Cela peut entraîner des erreurs dans les communications avec les clients, des décisions commerciales basées sur des données incorrectes et une expérience client médiocre. Ainsi, l’utilisation de différents logiciels qui ne partagent pas la même base de données augmente considérablement le risque de données désorganisées, ce qui peut nuire à l’efficacité opérationnelle et à la prise de décision stratégique de l’entreprise.

Quel outil vous permet de visualiser vos objets et leurs relations dans HubSpot ?

• Générateur de rapports personnalisés
• Jeux de données
• Analytics de trafic
• Modèle de données

Explication:

La réponse correcte est ‘Modèle de données’. Le modèle de données est l’outil qui vous permet de visualiser vos objets et leurs relations dans HubSpot. Il offre une représentation visuelle de la structure de vos données, montrant les différents objets (comme les contacts, les entreprises et les transactions) et comment ils sont liés les uns aux autres. Cela permet aux utilisateurs de mieux comprendre la manière dont les données sont organisées et interconnectées dans leur compte HubSpot. En examinant le modèle de données, les utilisateurs peuvent identifier les relations clés entre les objets et concevoir des processus et des stratégies en fonction de cette compréhension. En comprenant la structure des données à travers le modèle de données, les utilisateurs peuvent optimiser leur utilisation de HubSpot et tirer le meilleur parti de la plateforme pour leurs besoins spécifiques en matière de marketing, de vente et de service client.

Quel est l’inconvénient de stocker vos informations dans un seul type de champ ?

• Dans les rapports ou les filtres, des fiches d’informations peuvent apparaître à plusieurs emplacements.
• Dans les rapports ou les filtres, vous pouvez rechercher uniquement des correspondances exactes.
• C’est une question piège. Vous ne pouvez pas utiliser des propriétés de type de champ unique dans les rapports ou comme filtre.
• Dans les rapports ou les filtres, les types de champs uniques ne peuvent être visualisés qu’à l’aide de visualisations sous forme de graphique circulaire.

Explication:

La réponse correcte est : Dans les rapports ou les filtres, vous pouvez rechercher uniquement des correspondances exactes. L’utilisation d’un seul type de champ pour stocker des informations limite la flexibilité lors de la recherche et de l’analyse des données. Les champs uniques permettent de stocker des valeurs spécifiques, mais ils ne prennent généralement pas en charge la recherche par des critères plus larges ou la recherche de correspondances partielles. Par exemple, si vous stockez des données textuelles telles que des noms ou des adresses dans un champ de texte sur une seule ligne, les utilisateurs peuvent uniquement rechercher des correspondances exactes pour ces valeurs. Cela peut poser problème lorsque vous avez besoin de rechercher des variations ou des parties de texte. En revanche, si vous utilisez des types de champs plus flexibles comme les menus déroulants ou les cases à cocher multiples, vous avez la possibilité de rechercher des valeurs spécifiques parmi plusieurs options, ce qui rend la recherche et l’analyse des données plus efficaces et plus précises. Ainsi, le principal inconvénient de stocker vos informations dans un seul type de champ est que vous êtes limité à des recherches de correspondances exactes, ce qui peut restreindre la capacité à extraire des informations précises et à effectuer des analyses approfondies sur vos données.

Quel est l’avantage à utiliser des exemples de rapports dans le générateur de rapports personnalisés de HubSpot ?

• Bien que les exemples de rapports ne puissent pas être personnalisés, ils créent un environnement sous contrôle et isolé dans lequel vous pouvez tester et faire des expériences avec différents indicateurs et dimensions de données.
• Une fois un exemple de rapport à créer sélectionné, HubSpot préconfigurera vos dimensions et indicateurs dans le générateur, et vous pourrez ensuite les personnaliser.
• Lors de leur création, les exemples de rapports sont automatiquement envoyés par e-mail à votre administrateur HubSpot, vous n’avez donc pas à vous soucier d’effectuer un suivi fastidieux.
• Les exemples de rapports utilisent l’intelligence artificielle pour présélectionner des dimensions et des indicateurs, mais aussi, en fonction des informations de votre compte, pour créer des filtres personnalisés très pertinents.

Explication: La réponse correcte est Une fois un exemple de rapport à créer sélectionné, HubSpot préconfigurera vos dimensions et indicateurs dans le générateur, et vous pourrez ensuite les personnaliser. L’utilisation d’exemples de rapports dans le générateur de rapports personnalisés de HubSpot présente l’avantage de fournir un point de départ préconfiguré pour la création de rapports personnalisés. En sélectionnant un exemple de rapport, HubSpot préconfigure automatiquement les dimensions et les indicateurs dans le générateur de rapports, ce qui vous permet de gagner du temps et de commencer avec une base solide. Vous pouvez ensuite personnaliser ces dimensions et indicateurs en fonction de vos besoins spécifiques et des données que vous souhaitez analyser. Cela facilite grandement le processus de création de rapports personnalisés, en vous offrant une structure initiale sur laquelle vous pouvez construire en fonction de vos besoins métier particuliers, tout en vous assurant que les données pertinentes sont prises en compte dans vos analyses.

Quel est l’avantage à passer votre axe Y en échelle logarithmique ?

• Vous pouvez visualiser efficacement des ensembles de données complexes à l’aide d’une large plage de valeurs.
• Vous pouvez facilement interpréter le graphique, car les valeurs sur l’axe Y sont régulièrement espacées et s’incrémentent à un rythme constant.
• Vous pouvez visuellement exagérer ou minimiser certaines tendances ou modèles au sein des données.
• Vous pouvez augmenter l’engagement envers votre stratégie de reporting, car de nombreuses personnes sont plus habituées aux échelles linéaires.

Explication: La réponse correcte est : Vous pouvez visualiser efficacement des ensembles de données complexes à l’aide d’une large plage de valeurs. Passer votre axe Y en échelle logarithmique présente l’avantage de permettre une visualisation efficace des ensembles de données complexes, car cela étend la plage de valeurs qui peuvent être représentées sur le graphique. Les échelles logarithmiques sont particulièrement utiles lorsque les données varient sur plusieurs ordres de grandeur. En utilisant une échelle logarithmique, les valeurs sont proportionnellement réparties sur l’axe Y, ce qui permet de mieux visualiser les tendances ou les variations dans les données, en particulier lorsque certaines valeurs sont très éloignées les unes des autres. Cela peut être crucial pour l’analyse de données telles que les performances financières, les données scientifiques ou les données de croissance exponentielle, où les valeurs peuvent varier considérablement. Contrairement aux autres options telles que l’interprétation facile des graphiques ou l’engagement envers la stratégie de reporting, qui ne sont pas spécifiquement liées à l’utilisation de l’échelle logarithmique, l’avantage principal de passer à une échelle logarithmique est d’améliorer la visualisation des ensembles de données complexes avec une large plage de valeurs, ce qui en fait la réponse correcte.