Medimos la mejora comparando el rendimiento de cada cliente en el mes 12 con el del mes 7 tras la compra. En lugar de promediar los resultados individuales, sumamos los valores de todos los clientes en un segmento y calculamos la diferencia.
Para las métricas que son ratios — como la tasa de cierre de negocios — calculamos la tasa a partir de los datos sin procesar en lugar de promediar las tasas directamente.
Base de cada métrica de Marketing Hub + Content Hub:
- Vistas de blog — total de páginas vistas en contenido de blog rastreado a través de HubSpot
- CTR de correo electrónico — total de clics en correos electrónicos dividido por el total de correos electrónicos enviados
- Leads de marketing de contenidos — total de formularios enviados generados a través de contenido rastreado en HubSpot
- Tasa de cierre de negocios — negocios cerrados divididos por negocios creados en HubSpot CRM
Para ser incluido en el benchmark de una métrica, un portal de cliente debe cumplir los umbrales mínimos de actividad correspondientes: al menos 1 clic en un correo electrónico por mes para las métricas basadas en correos electrónicos, y al menos un negocio cerrado en el mes 12 para los cálculos de tasa de éxito.
Para garantizar la precisión de estos benchmarks, también aplicamos los siguientes controles antes de analizar los datos:
- Limitación de valores atípicos — limitamos los valores inusualmente altos al percentil 95 por portal, para que un pequeño número de resultados extremos no distorsione los benchmarks
- Límites de variación — para evitar distorsiones de clientes que cambiaron drásticamente su uso de HubSpot, limitamos cuánto puede variar una métrica de volumen en cualquier dirección: los valores no pueden más que triplicarse respecto a la referencia (límite de crecimiento 3×) y no pueden caer por debajo de un tercio de la referencia (límite de caída 3×). Las métricas de tasa están limitadas a una caída máxima del 50 %.
- Medianas para datos sesgados — cuando los datos están distribuidos de forma desigual, utilizamos valores medianos en lugar de promedios