STACK · FÜNF LAYER
I — V

Der Stack.

HubSpot, n8n, Claude, BigQuery und Measurement — jeder Layer mit eigener Seite, Setup und Beispiel-Workflow.

  1. I
    01

    HubSpot

    HubSpot läuft bei mir als Pipeline-Engine. Lifecycle-Wechsel, Lead-Routing und Task-Erstellung passieren in Workflows, die ich so anlege und dokumentiere, dass dein Team sie später selbst anfassen kann.

    WorkflowsListsPropertiesSequences
    Layer-Detail
  2. II
    02

    n8n

    n8n self-hosted auf einer Hetzner-VM. Multi-Step-Sequences, Webhook-Trigger und jeder HTTP-Call, den ein Tool eben braucht. Die Instanz gehört dir — samt Daten und Update-Zeitpunkt.

    Webhook TriggersHubSpot NodeHTTP RequestSlack Node
    Layer-Detail
  3. III
    03

    Claude

    Claude hängt über MCP direkt am HubSpot-Record. Die Prompts sind pro Use-Case gebaut und batch-fähig, und jeder Token landet als Log in BigQuery — da kannst du mitschauen.

    Anthropic APIMCP ServerVercel AI SDKPrompts-as-Code
    Layer-Detail
  4. IV
    04

    BigQuery

    Sink für HubSpot, GA4 und LinkedIn-Ads, dahinter eine joined Fact-Table. Looker Studio oder Metabase als Frontend — C-Level bekommt eine URL und klickt selbst.

    BigQueryAirbyteLooker StudioMetabase
    Layer-Detail
  5. V
    05

    Measurement

    Seit iOS-Updates und Cookie-Bannern zeigt dir Client-Tracking nur noch einen Ausschnitt deiner Conversions. Statistical MMM rechnet deshalb auf Aggregat-Daten, ganz ohne PII oder Cookies, und macht Channel-Contribution samt Saturation-Kurven trotzdem messbar.

    PyMC-MarketingBigQueryAirbyteCloud Run
    Layer-Detail

Jeder Layer funktioniert auch einzeln. Interessant wird's, wenn alle fünf aneinanderhängen.

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