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Produktivität

CRM-Deduplizierung für Admins, die sie im Alltag betreiben

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An admin at a desk with a screen of scheduled tasks while a colleague asks a question

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TL;DR

  • Meist verantwortet der CRM-Admin die Deduplizierung, während andere Teams die unklaren Fälle entscheiden.
  • Duplikatsuchen funktionieren am besten pro Objekt eingerichtet, auf zwei bis vier starken Feldern.
  • Merge Rules bestimmen den verbleibenden Datensatz und welcher Wert in jedem Feld gewinnt.
  • Automatisierung passt zu Suchen, die mit Merges von Hand getestet wurden und stabil bleiben.
  • Dedupely gibt Admins Suchen, Merge-Regeln, Sicherheitseinstellungen, Automatisierung, Prüfwarteschlangen und Merge-Protokolle.

In vielen Firmen kümmert sich am Ende eine Person um die Deduplizierung. Das ist der CRM-Admin oder jemand aus RevOps oder Marketing Ops, der das CRM am besten kennt. Vertrieb und Marketing spüren die Duplikate, aber der Admin findet sie, führt sie zusammen und steht für jeden Merge gerade.

Dieser Leitfaden ist für diese Person. Er geht davon aus, dass Sie Dedupely täglich nutzen oder bald nutzen und eine Einrichtung wollen, die hält, ohne Ihre Woche zu füllen.

Sie sehen, wie Sie die Arbeit aufteilen, Suchen für jedes Objekt einrichten, festlegen, was ein zusammengeführter Datensatz behält, und riskante Treffer heraushalten. Sie sehen auch, wann Sie automatisieren, wie Sie Fälle an Kollegen geben und welche Aufzeichnungen Sie aufbewahren.

Arbeiten Sie allein? Unser Beitrag zur Deduplizierung als einziger Admin erklärt, wie es in die Zeit einer einzigen Person passt.

Was der Admin verantwortet und was andere entscheiden

Deduplizierung läuft mit einem Verantwortlichen besser. Der Admin baut die Suchen, legt die Regeln fest, führt die Merges aus oder plant sie und hält fest, was sich geändert hat.

Die Antworten haben andere Teams. Der Vertrieb weiß, welche zwei Accounts ein Kunde sind, und die Finanzabteilung, welche Firmen getrennt bleiben müssen. Was als Duplikat gilt, ist Einzelfallsache, und sie kennen den Einzelfall.

Viele Teams halten Vertriebler auch ganz aus dem Zusammenführen heraus. Vertriebler schicken Fragen an den Admin, statt selbst zusammenzuführen, was sie finden.

Duplikatsuchen für jedes Objekt einrichten

In Duplicate Searches legen Sie fest, was als Duplikat zählt. Jedes synchronisierte Objekt kommt beim ersten Login mit voreingestellten Suchen, und ein Konto kann bis zu 50 enthalten.

  • Eine Suche je Muster: Halten Sie „same email“ und „same name and company“ als getrennte Suchen, damit jede ihre eigene Prüfung und Automatisierung haben kann.
  • Zwei bis vier starke Felder: ein Feld beweist selten, dass zwei Datensätze gleich sind, und mehrere übereinstimmende ergeben einen sichereren Treffer.
  • Die richtige Abgleichsoption für jedes Feld: Exact für E-Mail, Similar für Tippfehler und Fuzzy für ähnlich klingende Namen. Domain Root passt zu Firmendomains, und None lässt Felder weg, denen Sie nicht trauen.
  • Klone zum Testen: klonen Sie eine Suche, um neue Kriterien zu testen, ohne die anzufassen, auf die Sie sich verlassen.

Jede Suche zeigt die Zahl ihrer Treffer und die Datensätze darin. Eine Zahl weit über Ihrer Erwartung bedeutet meist zu lockere Kriterien. Für Contacts, Companies und Leads findet Dedupely Intelligence außerdem komplexe Duplikatmuster mit KI-gestütztem Abgleich, ohne Abgleichseinstellungen.

Festlegen, was jeder zusammengeführte Datensatz behält

Merge Rules entscheiden das Ergebnis. Ohne sie nutzt Dedupely die eigene Merge-Logik Ihres CRMs, was für eine erste Gruppe exakter Treffer reicht. Wollen Sie ein bestimmtes Ergebnis, legen Sie es einmal fest, und jeder Merge folgt ihm.

Regel Optionen Worauf zu achten ist
Primary Record Oldest, Newest, Last Updated, Most Field Data oder Custom Auf welchen Datensatz Ihre Integrationen und Berichte zeigen
Regeln pro Feld Primary, Only Primary, Append (mehrwertige Felder) oder Custom Owner, Lifecycle-Phase, E-Mail und Telefon brauchen meist eine eigene Regel
Win- und Lose-Rules Eigene Bedingungen; zuerst Lose Rules, dann Win Rules von oben nach unten Ein inaktiver Owner sollte zum Beispiel nie gewinnen

Leere Felder überschreiben nie bestehende Daten, und für Felder, die in Ihrem CRM schreibgeschützt sind, lassen sich keine Regeln festlegen. Sehen Sie sich nach jeder Regeländerung ein paar Merges in der Vorschau an, denn die Inline-Vorschau zeigt die gewinnenden Werte fett.

Lassen Sie Sicherheitseinstellungen riskante Treffer zurückhalten

Safety Settings sind für jedes Objekt standardmäßig aktiv. Sie halten Treffer mit mehr als 20 Datensätzen zurück. Ebenso Treffer, die auf Beispieldaten beruhen, etwa test@test.com, John Doe oder Platzhalter-Telefonnummern.

Zurückgehaltene Treffer landen im Tab Excluded, wo Sie sie von Hand zusammenführen, ablehnen oder in Manual Review schicken können. Jedes Objekt hat eigene Schwellenwerte, und eine Änderung greift beim nächsten Scan. In HubSpot legen Sie außerdem fest, was passiert, wenn ein Merge HubSpots Grenzen für Zuordnungen oder Merge-Anzahl überschreiten würde.

Sehen Sie ab und zu in den Tab Excluded. Eine große ausgeschlossene Gruppe ist oft ein gemeinsames Postfach oder ein Platzhalterwert, der sich an der Quelle beheben lässt.

In zwei Schritten automatisieren

Dedupely hat zwei Arten von Automatisierung, und Admins nutzen sie meist nacheinander.

  • Auto Match prüft eine Suche nach Zeitplan und sendet eine E-Mail, wenn ihre Treffer die von Ihnen festgelegte Zahl erreichen. Es führt nie zusammen und ist daher ein sicherer erster Schritt für jede Suche.
  • Auto Merge führt neue Duplikate einer Suche automatisch nach Zeitplan zusammen, mit ihren Feldern, Filtern und Merge Rules. Im kostenlosen Test zählen ihre Merges zu den 20 kostenlosen Merges.

Eine Suche ist nach einigen Merges von Hand und einer gesammelten Seite bereit für Auto Merge. Fehltreffer sollten abgelehnt sein und die Ergebnisse stabil bleiben.

Auto Merge führt nie ausgeschlossene, abgelehnte oder in Manual Review befindliche Treffer zusammen. Sie können es in seinem Dashboard pausieren, deaktivieren oder einen laufenden Merge abbrechen.

Unklare Gruppen an die richtige Person geben

Manual Review ist eine Warteschlange, die Sie von Hand füllen. Sie schicken jede Duplikatgruppe aus jeder Suche dorthin, und sie bleibt, bis jemand sie zusammenführt oder entfernt. Treffer lassen sich nicht einer Person zuweisen, also stimmen Sie ab, wer die Warteschlange wie oft prüft.

Kollegen kommen als Users dazu. Sie können prüfen, zusammenführen, Merge Rules ändern und Auto Merge einschalten, während nur Admins Personen einladen, Rollen ändern und Firmeneinstellungen verwalten. Jeder Plan enthält unbegrenzte Nutzer ohne Gebühren pro Nutzer, sodass die Person, die die Accounts kennt, knappe Fälle ohne eigene Lizenz entscheiden kann.

Behalten Sie die Admin-Rolle ein oder zwei Personen vor, die Nutzer, Sicherheit und Abrechnung verwalten. Unser Leitfaden zu Teamarbeit in Dedupely erklärt, wie andere Teams die Arbeit aufteilen.

Die Datensätze behalten, nach denen man Sie fragen wird

Früher oder später fragt jemand, warum zwei Datensätze zusammengeführt wurden. Hier sollten Sie nachsehen.

Datensatz Was er enthält
Merge History Jeder Merge, mit den Originaldatensätzen, den gewinnenden Werten und einem Link zum zusammengeführten Datensatz in Ihrem CRM. Als CSV exportierbar, mit Originaldaten und Datensatz-IDs
Audit Log Merges, Scans, Suchänderungen, Einladungen, Rollenänderungen und Logins, mit Nutzer und Zeitpunkt. Nur für Admins, unbegrenzt aufbewahrt
Duplicate Report Eine E-Mail zu Ihren Duplikaten, standardmäßig wöchentlich, monatlich oder aus, pro Person einstellbar
Benachrichtigungen zu neuen Dubletten Eine E-Mail, wenn eine Suche mit Auto Match ihren Schwellenwert erreicht, standardmäßig für jeden Nutzer aktiv, höchstens eine pro Tag

Die meisten Merges lassen sich 30 Tage lang über Merge History rückgängig machen, aber behandeln Sie jeden Merge als endgültig. Wenn ein Merge schiefgeht, machen Sie ihn dort rückgängig oder stellen Sie Werte aus der CSV von Merge History wieder her. Unser Playbook zu was zu tun ist, wenn Sie die falschen Datensätze zusammengeführt haben erläutert das Schritt für Schritt.

Mehr als ein CRM betreiben

Verbinden Sie mehrere CRMs oder mehrere Konten desselben CRM, ist jedes unabhängig. Jedes hat eigene Suchen, Merge Rules, Safety Settings, Merge History, Nutzer, Security Policy und Audit Log. Dedupely gleicht nie Datensätze zwischen zwei CRMs ab.

Datensatzlimit und Abrechnung gelten für alle gemeinsam. Keine E-Mail warnt vor Erreichen des Limits, und wenn Sie es überschreiten, können Sie 10 Tage lang mit bis zu 10 % mehr Datensätzen weiterarbeiten. Danach wird das Konto schreibgeschützt, bis Sie upgraden oder wieder unter dem Limit liegen. Suchen, Scans und Auto Match laufen weiter, behalten Sie die Nutzung also vor großen Importen im Blick.

So bereiten Sie Ihr Dedupely-Setup als Admin vor

Beginnen Sie mit den voreingestellten Suchen auf Ihrem aktivsten Objekt, führen Sie dann einige Gruppen von Hand zusammen und legen Sie Merge Rules nach dem fest, was Sie sehen. Bleibt eine Suche stabil, stellen Sie sie auf Auto Match, dann auf Auto Merge, und holen Sie Kollegen für die Gruppen in Manual Review dazu. Unser Seite für CRM-Admins zeigt, was Dedupely sonst noch für Ihre Rolle tut.

Richten Sie Ihre erste Duplikatsuche ein

Eine Einrichtung, die läuft, ohne dass Sie zusehen

Gute Deduplizierung läuft auf ein paar einmal getroffene Entscheidungen hinaus. Legen Sie pro Objekt fest, was als Duplikat zählt, was ein zusammengeführter Datensatz behält und welche Treffer zu riskant sind.

Steht das, wird die tägliche Arbeit klein. Getestete Suchen führen automatisch nach Zeitplan zusammen, Kollegen entscheiden die Grenzfälle, und jeder Merge hinterlässt einen nachvollziehbaren Eintrag.

Häufige Fragen

Wer sollte für die CRM-Deduplizierung verantwortlich sein?

Meist der CRM-Admin oder jemand aus RevOps oder Marketing Ops, der das CRM gut kennt. Ein Verantwortlicher baut die Suchen, legt Merge-Regeln fest und führt die Merges aus. Andere Teams entscheiden unklare Fälle, weil sie wissen, welche Datensätze ein Kunde sind und welche getrennt bleiben müssen.

Über wie viele Felder sollte eine Duplikatsuche abgleichen?

Zwei bis vier starke Felder sind ein guter Bereich. Ein einzelnes Feld beweist selten, dass zwei Datensätze gleich sind, mehrere übereinstimmende Felder ergeben einen sichereren Treffer. Beginnen Sie mit dem Feld, das jeden Datensatz identifiziert, etwa E-Mail oder Domain, und ergänzen Sie bestätigende Felder wie Name oder Firma.

Wann ist es sicher, das Zusammenführen von Duplikaten zu automatisieren?

Wenn die Suche getestet ist. Führen Sie einige Gruppen von Hand und ein bis zwei Seiten gesammelt zusammen, lehnen Sie falsche Treffer ab und prüfen Sie, ob die Ergebnisse stabil bleiben. Beginnen Sie mit Duplikaten, die Sie ungesehen zusammenführen würden, etwa exakten E-Mail-Treffern, und lassen Sie unsicherere Muster in der Prüfung.

Wie finde ich heraus, wer zwei Datensätze zusammengeführt hat?

Prüfen Sie zuerst Ihr Merge-Protokoll mit Original-Datensätzen, Gewinnerwerten und zusammengeführtem Datensatz. Ein Audit-Log zeigt, wer den Merge wann ausgeführt hat. Bewahren Sie beides auf, denn Merges sind im CRM meist endgültig und Fragen kommen oft Monate später.

Sollten Vertriebler Duplikate selbst zusammenführen?

Viele Teams möchten das lieber nicht. Wenn Vertriebler zusammenführen, was sie finden, führt das zu uneinheitlichen Ergebnissen und kaum Protokollen. In einem gängigen Aufbau schicken Vertriebler Fragen an den Admin, der nach vereinbarten Regeln zusammenführt und bei unklaren Gruppen den Owner fragt.

Porträt von Gaby Salinas

Hinter dem Artikel

Gaby Salinas

Marketing-Assistentin bei Dedupely

Gaby Salinas kam aus dem Marketing und der Werbung zu CRM-Daten. Deshalb betrachtet sie Dubletten von zwei Seiten: die Abgleichs- und Zusammenführungslogik dahinter und die Auswirkungen auf die Menschen, die mit dem CRM arbeiten, etwa den Vertriebsmitarbeiter, der einen Kunden zweimal anruft, den Administrator, dem die Schuld gegeben wird, und die Bereinigung, mit der niemand anfangen will.

Als Marketing-Assistentin bei Dedupely verfolgt sie, wie RevOps-Teams, Endnutzer, Berater und technische Teams tatsächlich mit ihren Daten arbeiten: die Datensätze, denen sie nicht mehr vertrauen, die Workarounds, die sie entwickeln, und den Moment, in dem sie sich schließlich zur Bereinigung entschließen. Was sie dabei herausfindet, prägt einen Großteil dessen, was Dedupely veröffentlicht.

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