Studii de cazTransformare digitalăIntegrări CRM și servicii HubSpotDezvoltare softwareGamingData și Business Intelligence

INTRODUCERE

DE LA PLATFORMA DE TICKETING LA PROFILUL 360° AL FANILOR

Pentru un club sportiv, fiecare achiziție de bilet oferă informații despre meciul ales, tipul de bilet, participare și istoricul interacțiunilor cu fanii săi.

Platforma vivenu gestiona evenimentele, biletele și tranzacțiile, HubSpot gestiona contactele și comunicarea, iar sistemele interne ale unui club de baschet profesionist din Israel aveau nevoie de informații consolidate despre cumpărători și spectatori.

În 2025, OPTI a importat datele din vivenu în HubSpot prin obiecte și asocieri personalizate. În 2026, integrarea a fost extinsă pentru sincronizarea datelor consolidate din HubSpot către alte sisteme ale clubului.

De ce OPTI: proiectul a combinat două competențe esențiale - integrarea sistemelor custom și modelarea avansată a datelor în HubSpot. Sub coordonarea Glare Marketing, echipa OPTI a folosit custom objects, identificatori externi, asocieri personalizate și operații batch pentru a reda corect relațiile dintre fani, bilete, meciuri și sutele de mii de bilete gestionate.


HubSpot
vivenu
Integrare HubSpot pentru ticketing sportiv - vivenu și club de baschet profesionist

PROVOCĂRI

Datele din vivenu trebuiau să fie corecte, conectate și ușor de folosit în HubSpot, pentru un club cu sute de mii de bilete vândute.

  1. Date fragmentate și profiluri incomplete
    • Un contact din HubSpot nu avea informații despre biletele și participările sale la meciuri, în timp ce toate aceste date existau deja în vivenu. Scopul a fost reunirea informațiilor într-un singur sistem.
  2. Modelul standard HubSpot nu era suficient
    • Obiectele standard din HubSpot nu puteau reprezenta simplu specificul datelor de ticketing. Un „ticket” nu era un tichet de suport, ci un bilet la meci, cu altă structură.
  3. Relațiile erau la fel de importante ca datele
    • Un bilet trebuia legat de cumpărător, participant, meci și tranzacție, pentru contextul complet al fiecărui bilet, utilizabil de management și pregătit pentru agenți AI.
  4. Actualizări repetate, fără duplicate
    • Sistemul trebuia să recunoască datele existente și să decidă dacă le actualizează sau creează altele noi, printr-o logică de upsert.
Daniel Curculescu
„Un import mare în HubSpot este relativ simplu. Partea dificilă este idempotency: să poți relua sincronizarea fără duplicate și fără să pierzi relațiile dintre obiecte. De aceea am folosit identificatori externi, batch upsert și association labels. Și custom objects pentru logica de date specifică."
Daniel Curculescu, Software Engineer

SOLUȚIE

OPTI a construit integrarea în două etape:

Faza 1: importul datelor din vivenu în HubSpot.

Faza 2: sincronizarea datelor consolidate din HubSpot către sistemele interne ale clubului.

  1. Model de date HubSpot pentru sport și ticketing

    • A fost construit un model în jurul următoarelor entități:
    • Games: meciuri și evenimente sportive
    • Game Tickets: biletele individuale
    • Contacts: cumpărători și spectatori
    • Deals: tranzacțiile asociate
    • Activities: e-mailuri, apeluri, întâlniri, note
    Model de date HubSpot: Games conectat cu Contacts și Game Tickets
    Model de date HubSpot: conectarea Games cu Contacts și Game Tickets reflectă relația dintre un meci, spectatori și biletele emise.

  2. Import vivenu > HubSpot

    • Datele despre meciuri, bilete, cumpărători și tranzacții sunt extrase din vivenu, normalizate și mapate către obiectele HubSpot corespunzătoare. Integrarea creează înregistrările noi sau le actualizează pe cele deja existente.
    Integrare API: logica de batch upsert vivenu - HubSpot
    Integrare API: logica de batch upsert creează sau actualizează obiectele HubSpot și generează asocierile dintre bilete, contacte, deal-uri și meciuri.

  3. Asocieri personalizate pentru context real

    • Integrarea creează programatic relațiile dintre obiecte:
    Games > Contacts Game Tickets > Deals
    Games > Game Tickets Game Tickets > Games
    Game Tickets > Contacts Game Tickets > Activities
    Model de date extins: Game Tickets conectate la Contacts, Deals, Games și Activities
    Model de date extins: conectarea Game Tickets la Contacts, Deals, Games și Activities.

  4. Sincronizare HubSpot către sistemele clubului

    • În a doua etapă, HubSpot devine și sursă de date pentru alte aplicații ale clubului, prin noi integrări. Informațiile consolidate despre utilizatori, bilete și participare provin acum din HubSpot, fără ca vreun sistem să se conecteze separat la platforma de ticketing.

Acest studiu de caz arată că un CRM poate deveni un adevărat customer data hub sportiv atunci când modelarea datelor și asocierile personalizate reflectă corect relațiile reale dintre fani, bilete și meciuri, oferind context complet pentru fiecare bilet gestionat.

ARHITECTURĂ

Integrarea este organizată în jurul HubSpot, care devine customer data hub. vivenu rămâne sursa pentru ticketing, iar componenta dezvoltată de OPTI gestionează transformarea, validarea și sincronizarea datelor cu alte sisteme.

Faza 1: vivenu > Integration Layer > HubSpot > Business team

Arhitectură integrare vivenu cu HubSpot - Faza 1
Fluxul de date de la vivenu, prin stratul de integrare, către HubSpot și echipa de business.



Faza 2: HubSpot > Integration Layer > alte sisteme ale clubului.

REZULTATE

DOUĂ ETAPE, ÎN 3 LUNI DE LUCRU

Customer data hub pentru club

HubSpot a devenit customer data hub. Contactele, biletele, meciurile și tranzacțiile sunt disponibile într-un singur CRM.

100k+ Game Tickets vizibile în HubSpot

Fiecare Game Ticket este asociat cu un contact, un deal și un meci, oferind context pentru înregistrări.

Vedere 360° asupra fanilor

Echipa poate vedea istoricul biletelor și al participărilor, alături de celelalte date de contact.

100+ meciuri conectate cu spectatori

Pentru fiecare eveniment pot fi urmărite biletele emise, contactele asociate și participanții.

Bază pentru segmentări relevante

Datele pot fi folosite pentru grupuri precum participanți la un anumit meci, cumpărători recurenți, ticket holders.

Milioane de relații, 0 sync duplicates

Importurile automate și asocierile reduc exporturile Excel, verificările repetitive și actualizările manuale.


Te interesează?

O integrare HubSpot similară poate fi livrată în câteva luni de lucru. Hai să vorbim.

TEHNOLOGII ȘI METODOLOGIE

  • Servicii: integrare HubSpot, modelare date CRM, configurare custom objects, proprietăți, association labels, dezvoltare API, import incremental, batch upsert, deduplicare, sincronizare inversă și QA.
  • Tech: HubSpot CRM API, Custom Objects API, Associations API, Batch API, vivenu API, PHP, JSON, REST APIs.
  • Metodologii: Discovery & data mapping, modelarea datelor, tratare erori și retry, pregătire reverse sync.
  • Standarde: ISO 9001 (calitate), ISO 27001 (securitatea informației).

Referințe

Întrebări rapide

Ce este un customer data hub sportiv?

Este un HubSpot CRM extins cu obiecte custom (Games, Game Tickets) care centralizează datele despre meciuri, bilete, cumpărători și participare, provenite dintr-o platformă de ticketing precum vivenu.

De ce nu au fost suficiente obiectele standard din HubSpot?

Un 'bilet' la meci nu se comportă ca un tichet de suport standard - are altă structură și alte relații, de aceea au fost create obiecte custom (Games, Game Tickets) și asocieri personalizate.

Cum au fost evitate duplicatele la sincronizări repetate?

Prin identificatori externi și operații de batch upsert: sistemul recunoaște înregistrările existente și le actualizează, în loc să creeze duplicate.

Ce date au fost conectate în HubSpot?

Meciuri (Games), bilete individuale (Game Tickets), cumpărători și spectatori (Contacts), tranzacții (Deals) și activități precum e-mailuri sau apeluri.

A fost înlocuită platforma de ticketing vivenu?

Nu. vivenu a rămas sursa pentru ticketing, iar HubSpot a devenit customer data hub, cu o componentă custom care gestionează transformarea și sincronizarea datelor.

Ce rezultate măsurabile au fost obținute?

Peste 100.000 de Game Tickets vizibile în HubSpot, 100+ meciuri conectate cu spectatori și 0 duplicate la sincronizare, în doar 3 luni de lucru.

Ce se va sincroniza în etapa a doua a proiectului?

Datele consolidate din HubSpot vor fi sincronizate către alte sisteme interne ale clubului, HubSpot devenind sursă de date pentru integrări viitoare.

Care este concluzia (TLDR)?

Acest studiu de caz arată că un CRM poate deveni un adevărat customer data hub sportiv atunci când modelarea datelor și asocierile personalizate reflectă corect relațiile reale dintre fani, bilete și meciuri, oferind context complet pentru fiecare bilet gestionat.

Care sunt tehnologiile și metodologiile implicate?

Tehnologii: HubSpot CRM, HubSpot Custom Objects API, HubSpot Associations API, HubSpot Batch API, vivenu, vivenu API, PHP, REST API, JSON
Metodologii: Modelare date CRM, integrare API custom, batch upsert, asocieri personalizate, import incremental, sincronizare inversă, QA și testare

Cum pot afla mai multe?

Daniel Curculescu

Articol scris de

Daniel Curculescu

Data Engineer (Google Cloud Certified Professional). CRM Automation, AI, mobile.

Vezi profil LinkedIn →

Citește mai mult

Monitorizare prețuri și stocuri cu price intelligence
Cum am construit o aplicație de price intelligence pe Google Cloud pentru mii de produse.
Implementare schema.org / JSON-LD pentru GEO
Cum am construit grafuri semantice reutilizabile pentru B2B și eCommerce.
Modernizare modul de reeșalonări pentru raportare financiară
Cum am implementat un modul modern de reeșalonări în contabilitatea Baroului București.
Interesat?

Interesat?

→ Programează o demonstrație gratuită a produselor OPTI.

Hai să vorbim

Studii similare


Studiu de caz: Schema.org pentru GEO / AI Search în B2B și eCommerce
31.03.2026
Studiu de caz: Implementare schema.org / JSON-LD pentru GEO (căutare cu AI) în B2B și eCommerce
Studiu de caz: Cum am construit grafuri semantice reutilizabile pentru trei site-uri (B2B și e-commerce) cu schema.org / JSON-LD generat server-side, obținând indexare mai stabilă, creștere ~70% a clicurilor GSC și primele AI Overviews.
Studiu de caz: Analiză financiară de sentiment cu GenAI & Google Cloud
25.09.2025
Studiu de caz: Analiză financiară de sentiment cu GenAI & Google Cloud
Studiu de caz: Cum am transformat 4 ani de rapoarte financiare într-un scor de sentiment care este generat zilnic în 4 minute folosind Google Gemini și Vertex AI.
Studiu de caz: Sistem automatizat de distribuire sarcini
29.04.2023
Studiu de caz: Sistem automatizat de distribuire sarcini
Studiu de caz: Cum am dezvoltat un sistem automatizat și echitabil pentru distribuirea a zeci de mii de sarcini juridice către avocații din Baroul București.

Noutăți și ghiduri

Mai multe noutăți