TL;DR
- Was als Duplikat zählt, ist Einzelfallsache, und Teams antworten oft unterschiedlich.
- Vertrieb, Marketing und Support verlassen sich auf unterschiedliche Felder desselben Datensatzes.
- Einigung kommt schneller, wenn Teams echte Datensatzgruppen entscheiden, eine nach der anderen.
- Eine schriftliche Definition pro Objekt sollte auch sagen, welche Werte in jedem Feld gewinnen.
- Dedupely macht aus der vereinbarten Definition eines Teams Duplikatsuchen und Regeln, welcher Wert gewinnt.
Fragen Sie drei Teams, ob zwei Datensätze Duplikate sind, und Sie bekommen womöglich drei Antworten. Der Vertrieb sieht einen Account, das Marketing zwei Kontakte mit unterschiedlichen Abos. Der Support sieht die Person, die letzte Woche das Ticket eröffnet hat.
Keines liegt falsch. Jedes Team nutzt den Datensatz für eine andere Aufgabe, daher fallen jedem andere Dinge auf, wenn aus zwei Datensätzen einer wird.
In diesem Beitrag sehen Sie, warum Teams sich uneinig sind und wie Sie das klärende Gespräch führen. Außerdem, wie Sie die Definition festhalten, einschließlich der Gewinnerwerte je Feld, damit jeder Merge ihr folgt.
Warum Teams bei Duplikaten uneins sind
Was als Duplikat zählt, ist Einzelfallsache. Was ein Team für ein Duplikat hält, sieht ein anderes vielleicht nicht so, und beide können gute Gründe haben.
Die Uneinigkeit kommt meist daher, was jedes Team mit dem Datensatz macht:
| Team | Worauf es sich stützt | Was es an einem Merge nervös macht |
|---|---|---|
| Vertrieb | Owner, Account, offene Deals, Phase | Einen Account an einen anderen Vertriebler zu verlieren oder dass ein Kunde wieder zum Lead wird |
| Marketing | E-Mail, Abostatus, ursprüngliche Quelle, Listenzugehörigkeit | Eine verlorene Abmeldung oder eine Kampagne, die die Zuordnung eines Leads verliert |
| Support | Tickets, Unterhaltungen, der Kontakt hinter jedem Fall | Eine Ticket-Historie, die über Datensätze verteilt ist oder an der falschen Person hängt |
Ein Merge kann einem Team helfen und einem anderen schaden. Deshalb hat die Definition zwei Hälften: welche Datensätze gleich sind und was der zusammengeführte Datensatz behält.
Die Fälle, bei denen sich Teams uneinig sind
Die meisten Datensätze sind einfach. Zwei Kontakte mit gleicher E-Mail und gleichem Namen sind für alle eine Person. Diskussionen entstehen in wenigen wiederkehrenden Fällen.
- Geschäftliche und private E-Mail: Der Vertrieb will einen Kontakt, während das Marketing zwei Adressen als zwei Zielgruppen behandeln kann.
- Ein Kunde, der auch als Lead existiert: Vertrieb und Support wollen einen Datensatz, damit niemand einen zahlenden Kunden akquiriert.
- Niederlassungen und Tochtergesellschaften: die Finanzabteilung rechnet sie vielleicht getrennt ab, während der Vertrieb sie als einen Account behandelt.
- Gemeinsame Postfächer und Haushalte: Eine E-Mail oder Telefonnummer kann mehreren Personen gehören.
- Eine Firma in mehreren Beziehungen: Ein Kunde einer Marke kann Interessent einer anderen oder auch Partner sein.
Für Personen mit mehreren Rollen gleichzeitig siehe ist eine Person mit mehreren Rollen ein doppelter Datensatz?
Das Gespräch mit echten Datensätzen führen
Abstrakte Fragen bekommen abstrakte Antworten. „Ist ein Duplikat dieselbe Person?“ klingt geklärt, bis sich zwei Personen ein Postfach teilen.
Nehmen Sie stattdessen echte Datensätze. Ziehen Sie zehn bis fünfzehn Paare aus Ihrem CRM, die die obigen Fälle abdecken, und zeigen Sie jedem Team die Felder, die ihm wichtig sind.
- Zeigen Sie jede Gruppe und fragen Sie: dieselbe Person oder Firma, ja oder nein?
- Wo Teams sich einig sind, schreiben Sie die Antwort auf und machen weiter.
- Wo sie sich uneinig sind, fragen Sie, was für jedes Team kaputtginge, wenn die Datensätze zusammengeführt würden.
- Legen Sie für jedes Objekt fest, wer das letzte Wort hat, damit offene Fragen die Bereinigung nicht aufhalten.
Halten Sie das Meeting kurz und die Gruppen konkret. Eine Sitzung pro Objekt reicht meist, und die genutzten Gruppen werden später zu Testfällen für Ihre Suchen.
Mit den Duplikaten beginnen, über die niemand streitet
Sie brauchen keine Einigung zu jedem Fall, um anzufangen. Beginnen Sie mit den offensichtlichen Duplikaten, etwa exakten E-Mail-Treffern bei Kontakten oder Domain-Treffern bei Firmen.
Bei diesen Merges ist man sich am schnellsten einig, und sie zeigen jedem Team, was ein Merge mit den Datensätzen macht, die es nutzt. Das schafft Vertrauen für die schwierigeren Fälle.
Die strittigen Fälle können in einer Prüfliste warten. Eine Person entscheidet sie später, Gruppe für Gruppe, während die klaren weiterlaufen.
Gewinnende Werte Feld für Feld festlegen
Sich zu einigen, dass zwei Datensätze gleich sind, ist die halbe Arbeit. Die andere Hälfte ist, festzulegen, was der zusammengeführte Datensatz behält, und genau dort schützt jedes Team seine eigenen Felder.
Geben Sie jedem wichtigen Feld einen Verantwortlichen: Das Team, das darüber berichtet, entscheidet seine Regel.
| Feld | Team, das entscheidet | Eine gängige Regel |
|---|---|---|
| Datensatz-Owner | Vertrieb | Der Owner des aktiven Accounts, nie ein Ex-Mitarbeiter |
| Lifecycle- oder Lead-Phase | Vertrieb und Marketing | Die am weitesten fortgeschrittene Phase, damit ein Kunde nie wieder zum Lead wird |
| E-Mail-Abostatus | Marketing | Eine Abmeldung behalten, wenn ein Datensatz eine hat |
| Ursprüngliche Quelle | Marketing | Der Wert aus dem ältesten Datensatz |
| Primäre E-Mail | Vertrieb und Support | Der neueste, der andere bleibt erhalten, wo das CRM es erlaubt |
| Deal- oder Kundenstatus | Vertrieb und Customer Success | Kunde schlägt Interessent, sodass die Person aus dem Prospecting fällt; gewonnen schlägt offen, und offen schlägt verloren |
Leere Werte sollten nie ausgefüllte überschreiben. Zur Funktionsweise jeder Wahl siehe CRM-Datensätze zusammenführen, ohne Daten zu verlieren.
Halten Sie die Definition schriftlich fest
Eine Vereinbarung, die nur im Meeting existiert, überlebt die nächste Einstellung nicht. Schreiben Sie für jedes Objekt eine kurze Definition in einfachen Worten auf, wo jedes Team sie findet.
- Was als Duplikat zählt: die Felder, die übereinstimmen müssen, etwa E-Mail oder Name plus Firma plus Telefon.
- Was nicht: die bekannten Ausnahmen, etwa Niederlassungen mit eigener Abrechnung oder gemeinsame Postfächer.
- Was der zusammengeführte Datensatz behält: der verbleibende Datensatz und die Regel für jedes wichtige Feld.
- Wer offene Fälle entscheidet: ein Name pro Objekt.
- Testgruppen: die Datensatzgruppen aus Ihrem Meeting, mit der vereinbarten Antwort für jede.
Unser Beitrag zu was ein Duplikat ist behandelt die allgemeinen Definitionen. Ihre schriftliche Fassung ist die, die für Ihr CRM gilt.
Überprüfen Sie sie, wenn sich das Geschäft ändert
Eine neue Marke, ein neuer Markt oder ein neues Tool kann ändern, was ein Duplikat bedeutet. Ebenso ein Team, das ein Feld zu nutzen beginnt, das die anderen ignorieren.
Überprüfen Sie die Definition, wenn so etwas passiert und wenn ein Merge jemanden überrascht. Eine Überraschung bedeutet meist einen Fall, den die Definition noch nicht abdeckte.
Wie Dedupely eine gemeinsame Definition umsetzt
In Dedupely bauen Sie Duplikatsuchen, die Ihrer schriftlichen Definition für jedes Objekt folgen, und testen sie an den Gruppen, auf die sich Ihre Teams geeinigt haben. Sie legen Feld für Feld fest, welcher Wert gewinnt, auch bei Owner-Feldern, und sehen jeden Merge vorab. Treffer, die Ihre Teams nicht als Duplikate sehen, lassen sich ablehnen, und strittige Gruppen können zur Prüfung gehen, wie unser Seite für RevOps-Teams beschreibt.
Eine Definition, alle Teams dahinter
Teams sind sich bei Duplikaten uneinig, weil sie dieselben Datensätze für verschiedene Aufgaben nutzen. Die Lösung ist, echte Fälle gemeinsam zu entscheiden und die Antworten aufzuschreiben.
Eine gute Definition sagt, welche Datensätze gleich sind und was der zusammengeführte Datensatz behält, Feld für Feld. Haben alle Teams sie mitgestaltet, ist ein Merge kein Risiko mehr für die Arbeit anderer, sondern Routine.
Häufige Fragen
Was zählt als doppelter Datensatz in einem CRM?
Das hängt vom Geschäft ab. Zwei Datensätze sind meist Duplikate, wenn sie dieselbe Person oder Firma beschreiben, oft erkennbar an gleicher E-Mail oder Domain. Gemeinsame Postfächer, Haushalte und Filialen lassen Datensätze gleich aussehen, obwohl sie es nicht sind, daher braucht jedes Unternehmen eine eigene schriftliche Definition je Objekt.
Warum sind sich Vertrieb und Marketing bei Duplikaten uneinig?
Sie nutzen unterschiedliche Felder: Vertrieb achtet auf Owner, Account und Phase, Marketing auf E-Mail, Abo-Status und Quelle. Ein Merge, der den richtigen Owner behält, kann trotzdem eine Kampagnenzuordnung oder eine Abmeldung verlieren. Jedes Team beurteilt einen Merge nach seinen eigenen Feldern.
Wie erstellen Sie eine Duplikatdefinition für Ihr CRM?
Ziehen Sie echte Datensatzgruppen, die Ihre kniffligen Fälle abdecken, und entscheiden Sie jede mit allen Teams, die die Datensätze nutzen. Halten Sie die Felder fest, die übereinstimmen müssen, die bekannten Ausnahmen, welche Werte in jedem Feld gewinnen und wer offene Fälle entscheidet. Bewahren Sie die Gruppen als Testfälle auf.
Wer entscheidet, welcher Wert gewinnt, wenn Datensätze zusammengeführt werden?
Das Team, das über jedes Feld berichtet. Der Vertrieb entscheidet meist Owner und Phase, das Marketing Abostatus und Quelle, und der Support redet beim Kontakt hinter den Tickets mit. Eine Person pro Objekt sollte das letzte Wort haben, damit umstrittene Merges nicht endlos warten.
Sollten Kunden mit Leads zusammengeführt werden?
Oft ja, wenn es dieselbe Person ist, damit niemand einen zahlenden Kunden akquiriert. Der zusammengeführte Datensatz sollte den Kundenstatus und die am weitesten fortgeschrittene Phase behalten. Manche Teams lassen aktive Kunden bei der ersten Bereinigung außen vor und führen sie zusammen, sobald ihre Regeln getestet sind.
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