Dublettenquote und weitere Kennzahlen für ein sauberes CRM

Nach einer Bereinigung fragt meist jemand, ob das CRM jetzt sauber ist. Das ist berechtigt, und mit einem Bauchgefühl lässt es sich schwer beantworten.

Ein sauberes CRM erfordert laufende Arbeit. Formulare, Importe und Integrationen legen immer neue Datensätze an, und einige davon sind Duplikate. Messbar ist, wie viele Duplikate Sie haben, woher neue stammen und wie schnell sie bearbeitet werden.

In diesem Beitrag erfahren Sie, welche Kennzahlen zeigen, dass Ihr CRM sauberer wird, was jede aussagt und wann Sie hinsehen sollten. Die Zahlen eignen sich für ein Bereinigungsprojekt, für eine regelmäßige Prüfung und für einen Bericht an die Leitung.

Legen Sie zuerst fest, was Sie messen

Jede Kennzahl in diesem Beitrag hängt davon ab, was Ihr Team als Duplikat zählt. Das ist von Fall zu Fall verschieden: Was ein Team als Duplikat betrachtet, sieht ein anderes vielleicht nicht so.

Zwei Kontakte mit demselben Namen bei derselben Firma gelten für manche Teams als eine Person, für andere als zwei. Halten Sie Ihre Definition pro Objekt schriftlich fest und behalten Sie sie zwischen den Messungen bei. Ändert sich die Definition, sind die Werte davor und danach nicht vergleichbar.

Kennzahlen zur Anzahl Ihrer Duplikate

Dublettenquote pro Objekt

Die Dublettenquote ist der Anteil der Datensätze eines Objekts, die zusätzliche Einträge in einem Dublettensatz sind. Messen Sie sie getrennt für Kontakte, Unternehmen, Leads und Deals, da jede Kategorie aus anderen Gründen doppelt entsteht.

Unser Leitfaden zu so finden Sie heraus, wie viele Duplikate Ihr CRM enthält führt anhand eines Beispiels durch die Berechnung. Sobald Sie einen ersten Wert haben, wird er zu Ihrer Ausgangsbasis.

Duplikate pro Suche

Eine Gesamtquote verbirgt, um welche Art von Dubletten es sich handelt. Schlüsseln Sie sie nach der Suche auf, die sie gefunden hat: exakte E-Mail-Treffer, Treffer über Name und Firma, Treffer auf der Haupt-Domain eines Unternehmens.

Die offensichtlichen Duplikate, etwa exakte Treffer bei E-Mail oder Domain, sollten zuerst fallen. Tun sie das nicht, hat die Bereinigung die Grundlagen noch nicht abgedeckt.

Datensätze ohne das identifizierende Feld

Ein Kontakt ohne E-Mail oder eine Firma ohne Domain lässt sich schwer abgleichen. Zählen Sie diese Datensätze je Objekt. Eine steigende Zahl bedeutet, dass künftige Duplikate schwerer zu finden sind, auch wenn die heutige Quote gut aussieht.

Kennzahlen zur Herkunft von Dubletten

Neue Duplikate pro Zeitraum

Zählen Sie die seit Ihrer letzten Prüfung entstandenen Dubletten, pro Woche oder pro Monat. Diese Kennzahl zeigt, ob die Quellen unter Kontrolle sind.

Ein sinkender Rückstand bei stetigem Zufluss neuer Dubletten bedeutet, dass Sie schneller bereinigen, als das CRM sich füllt. Das Problem ist damit nicht gelöst.

Neue Dubletten nach Quelle

Gruppieren Sie neue Duplikate nach Anlagedatum, Quelle des Datensatzes oder der Integration, die sie angelegt hat. Eine Häufung an einem Tag deutet oft auf einen Import hin. Ein stetiger Zufluss kann auf ein Formular oder eine Synchronisierung hindeuten.

Jede Quelle mit wiederkehrendem Muster kommt für das automatische Zusammenführen infrage, sofern Sie sich bei den Treffern sicher sind. Quellen, die nach einer Änderung sprunghaft ansteigen, brauchen eine zusätzliche Prüfung.

Kennzahlen zum Umgang mit Dubletten

Zusammenführungen pro Zeitraum

Zählen Sie die Zusammenführungen je Zeitraum und Objekt. Neben neuen Duplikaten zeigt das, ob der Rückstau abnimmt.

Halten Sie jede Zusammenführung mit den ursprünglichen Werten fest. So beantworten Sie Monate später die Frage: „Was ist mit diesem Datensatz passiert?“

Abgelehnte Treffer

Eine abgelehnte Übereinstimmung ist eine, bei der Sie sicher sind, dass es keine Dublette ist, etwa zwei Filialen desselben Unternehmens. Lehnen Sie sie einmal ab, und sie taucht nicht wieder auf.

Verfolgen Sie den Anteil geprüfter Treffer, die in jeder Suche abgelehnt werden. Ein hoher Anteil kann bedeuten, dass die Kriterien zu locker sind. Ein niedriger Anteil sagt wenig, wenn die meisten Treffer ungeprüft bleiben. Prüfen Sie vor der Automatisierung eine repräsentative Stichprobe, suchen Sie nach falschen Treffern und testen Sie die entstehenden Datensätze.

Sets, die auf Prüfung warten

Unklare Treffer gehören vor dem Zusammenführen in die Prüfung. Zählen Sie, wie viele Gruppen warten und wie lange die älteste schon liegt. Eine Prüfliste, die nur wächst, bedeutet oft, dass sich niemand dafür zuständig fühlt.

Riskante Treffer zurückgehalten

Manche Übereinstimmungen sind von Natur aus riskant, etwa sehr große Gruppen oder Datensätze mit Platzhalterdaten wie test@test.com. Zählen Sie, wie viele zurückgehalten werden. Ein plötzlicher Anstieg kann auf eine neue Quelle hindeuten, die Felder mit Beispielwerten füllt.

Signale von den Personen, die das CRM nutzen

Zahlen aus den Daten zeigen, wie viele Dubletten es gibt. Ihr Team sagt Ihnen, was sie kosten.

• Berichte, die denselben Kunden zweimal zählen.
• Streitigkeiten zwischen Vertriebsmitarbeitern darüber, wem ein Konto gehört.
• Kontakte, die dieselbe E-Mail mehrfach erhalten.
• A CRM-Rechnung, die mit Duplikaten wächst.

Die Hauptfolge all dieser Punkte ist verlorenes Vertrauen in das CRM. Wenn Vertriebsmitarbeitende den Daten nicht mehr trauen, führen sie eigene Listen, und diese erzeugen wiederum neue Dubletten.

CRM-Duplikatskennzahlen auf einen Blick

Wie oft Sie prüfen, hängt davon ab, wie viele Datensätze eingehen. Unser Beitrag zu wie oft Sie Ihr CRM deduplizieren sollten behandelt die Wahl eines Rhythmus.

So lesen Sie die Zahlen

Es gibt keine allgemeingültige gesunde Duplikatquote als Vergleichswert. Hilfreich ist der Vergleich Ihrer eigenen Zahl über die Zeit, Objekt für Objekt.

Werten Sie die Kennzahlen gemeinsam aus. Sinkt die Dublettenquote, während neue Dubletten ausbleiben, wirkt die Bereinigung, eine Quelle muss aber noch korrigiert werden. Steigt der Anteil abgelehnter Treffer nach einer Suchänderung, sind die neuen Kriterien oft zu weit gefasst.

Wenn Sie der Geschäftsführung berichten, reichen wenige Zahlen: die Quote vorher und nachher, die Zusammenführungen und neue Duplikate pro Monat. Unser Leitfaden zu Die Notwendigkeit einer CRM-Bereinigung begründen zeigt, wie Sie daraus eine Begründung machen.

Entwicklung über die Zeit messen

Ein sauberes CRM ist eines, in dem Duplikate in einem Tempo gefunden, zusammengeführt und ferngehalten werden, das Ihr Team steuert. Eine einzelne Zahl zeigt das nicht. Einige Kennzahlen schon: die Quote je Objekt, neue Duplikate nach Quelle, Zusammenführungen, abgelehnte Treffer und was in der Prüfung wartet.

Messen Sie sie an Ihren früheren Werten, mit einer gleichbleibenden Definition eines Duplikats. Mit der Zeit zeigt der Trend, ob die Bereinigung gewirkt hat und ob Ihre Quellen unter Kontrolle sind.

Häufige Fragen