TL;DR
- Doppelte Datensätze verfälschen Kennzahlen wie Kundenzahl, neue Leads und offene Pipeline.
- Dubletten können Kennzahlen wie Conversion-Rate und Gewinnquote senken.
- Eine höhere Kundenzahl im CRM als in der Abrechnung kann auf Dubletten hinweisen.
- Vergleichen Sie vor der Weitergabe eines Berichts an die Führungsebene die Anzahl der Datensätze mit eindeutigen E-Mail-Adressen oder Domains.
- Dedupely zeigt, wie viele Duplikate hinter einem Bericht stecken, und führt sie zusammen, damit die Zahlen Bestand haben.
Ein Bericht landet vor der Geschäftsführung, und jemand fragt, warum die Kundenzahl nicht mit der der Finanzabteilung übereinstimmt. Niemand kann es auf Anhieb beantworten, und der Rest des Termins dreht sich um die Daten statt um das Geschäft.
Dubletten sind einer der häufigsten Gründe. Ein Kunde mit zwei Datensätzen wird doppelt gezählt, und der Fehler wirkt sich auf jede Summe, Quote und Grafik aus. Das Schwierige: Ein verzerrter Bericht sieht genauso aus wie ein korrekter.
In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Dubletten gängige Berichte verzerren und woran Sie sie erkennen. Außerdem erhalten Sie eine kurze Prüfung, die Sie vor jedem Berichtsversand durchführen können.
Wie Dubletten die Zahlen verzerren
Ein Duplikat fügt eine zweite Zeile für einen Kunden hinzu, den Sie bereits haben. Welche Auswirkung das auf einen Bericht hat, hängt davon ab, ob der Bericht Datensätze zählt oder vergleicht.
Die Zahlen steigen
Jeder Bericht, der Datensätze zählt, zählt auch Duplikate mit. Kundensummen, neue Kontakte, neue Leads und offene Deals wachsen mit jedem Duplikat, selbst wenn keine neue Person und kein neues Unternehmen hinzugekommen ist.
Die Quoten sinken oder stagnieren
Quoten teilen eine Zahl durch eine andere, und Dubletten fallen meist nur auf einer Seite ins Gewicht. Eine Person, die auf einem Datensatz konvertiert hat und auf einem anderen nicht, senkt die Konversionsrate. Ein doppelter offener Deal oder ein als verloren geschlossener Deal senkt die Gewinnquote.
Der Effekt wirkt nicht immer nach unten. Doppelte Deals, die beide als gewonnen abgeschlossen werden, können Umsatz und Gewinnquote gleichzeitig steigern. Deshalb ist die Verzerrung allein an der Zahl schwer zu erkennen.
Erfolg wird der falschen Person zugeschrieben
Berichte, die Ergebnisse zuordnen, etwa nach Quelle, Kampagne oder Eigentümer, teilen die Historie einer Person auf mehrere Datensätze auf. Die Conversion wird dem zugeschrieben, was der neuere Datensatz angibt, und die ursprüngliche Quelle verliert sie.
Gängige Berichte und wie Dubletten sie beeinflussen
| Bericht | Was ein Duplikat bewirkt | Ein Anzeichen, auf das Sie achten sollten |
|---|---|---|
| Anzahl der Kunden | Zählt einen Kunden doppelt | Höher als die Zahl in der Abrechnung oder der Finanzabteilung |
| Neue Kontakte oder Leads | Zählt wiederkehrende Personen als neu | Ein Sprung nach einem Import, Event oder einer neuen Integration |
| Konversionsrate | Legt nicht konvertierte Datensätze für bereits konvertierte Personen an | Die Quote sinkt, während die Vertriebsaktivität stabil bleibt |
| Gewinnquote | Fügt offene oder verlorene Deals hinzu, die einen gewonnenen wiederholen | Mehrere Deals mit demselben Unternehmen, Betrag und Abschlussdatum |
| Pipeline-Wert | Zählt eine Chance mehrfach | Die Pipeline wächst schneller als die Zahl aktiver Accounts |
| Quellen- oder Kampagnenzuordnung | Schreibt den Kanal gut, der jemanden zurückgebracht hat | Anrechnung als Neukontakt für Personen, die bereits Kunden waren |
| Umsatz pro Konto | Teilt den Umsatz eines Kontos auf mehrere Datensätze auf | Große Kunden erscheinen kleiner als erwartet |
Doppelte Deals verdienen einen eigenen Blick, weil sie auch Prognosen und Provisionen beeinflussen. Wir behandeln sie in wie doppelte Deals Ihre Pipeline aufblähen.
Anzeichen, dass ein Bericht durch Dubletten verzerrt ist
Keines dieser Anzeichen beweist allein Dubletten. Jedes ist ein Grund, genauer hinzusehen, bevor der Bericht hinausgeht.
Das CRM widerspricht einem anderen System
Buchhaltung, Finanzen oder eine Produktdatenbank kennen oft die Zahl Ihrer Kunden. Ist die Zahl im CRM höher, gehören Dubletten zu den ersten Ursachen, die man ausschließt. Kleine Abweichungen können andere Gründe haben, etwa den Zeitpunkt oder die Definition eines Kunden.
Zahlen springen nach einem Datenereignis
Importe, Migrationen, neue Integrationen und Eventlisten legen Datensätze in Schüben an. Wenn die Anzahl direkt danach springt, prüfen Sie, ob die neuen Datensätze neue Personen sind oder Personen, die Sie bereits hatten.
Die Raten ändern sich ohne geschäftlichen Grund
Wenn die Conversion-Rate sinkt, während Pipeline und Aktivität stabil bleiben, liegt das womöglich am Nenner. Prüfen Sie zuerst, was sich in den Datensätzen verändert hat, bevor Sie nach Veränderungen am Markt suchen.
Zwei Berichte widersprechen sich
Die Lead-Zahl von Marketing und die von Vertrieb stimmen selten exakt überein. Wenn die Abweichung wächst, zählt womöglich ein Bericht Datensätze und der andere Personen oder Unternehmen.
Derselbe Name taucht in einer Drill-down-Ansicht zweimal auf
Öffnen Sie die Datensätze hinter einer Zahl und sortieren Sie sie nach Name, E-Mail oder Unternehmen. Wiederholungen auf der ersten Seite sind ein schnelles, ehrliches Signal.
Ein kurzer Check, bevor ein Bericht an die Geschäftsführung geht
Sie brauchen keine vollständige Bereinigung, um zu wissen, ob ein Bericht verzerrt ist. Eine kurze Prüfung zeigt, ob die Zahl stimmt und wie weit sie ungefähr daneben liegt.
Datensätze gegen eindeutige Werte zählen
Nehmen Sie die Datensätze hinter dem Bericht und zählen Sie zwei Dinge. Zuerst die Zeilen, dann die eindeutigen Werte im Feld, das jeden Datensatz identifiziert, etwa E-Mail oder Domain. Die Differenz zwischen beiden ist eine erste Schätzung Ihrer Dubletten.
Diese Schätzung übersieht ähnliche Treffer, etwa einen Tippfehler in einer E-Mail oder zwei Domains für ein Unternehmen. Betrachten Sie sie als Untergrenze. Eine vollständigere Zählung finden Sie unter so finden Sie heraus, wie viele Duplikate Ihr CRM enthält.
Mit einem System außerhalb des CRM abgleichen
Wo ein anderes System dasselbe zählt, vergleichen Sie beide. Eine Kundenzahl, die mit der Abrechnung abgeglichen wird, ist der klarste Test, den Sie haben.
Prüfen Sie die Datensätze, die das Ergebnis beeinflussen
Für Konversionsraten und Pipeline sind die wichtigsten Datensätze die großen und neuen. Prüfen Sie zuerst die größten offenen Deals und die neuesten gewonnenen Konten auf Dubletten.
Legen Sie gemeinsam fest, was als Dublette gilt
Was als Duplikat gilt, hängt vom Einzelfall ab, und was ein Team als Duplikat betrachtet, sieht ein anderes vielleicht nicht so. Zwei Niederlassungen eines Unternehmens sind in manchen Berichten ein Kunde, in anderen zwei. Klären Sie das vor der Korrektur der Zahl, sonst wird auch die Korrektur diskutiert.
Erst die Datensätze korrigieren, dann den Bericht
Filter und Workarounds auf Berichtsebene können Duplikate in einem Bericht verbergen. Der nächste Bericht, der auf denselben Datensätzen basiert, erbt das Problem erneut.
Durch Zusammenführen werden alle Berichte auf einmal korrigiert. Beginnen Sie mit den offensichtlichen Duplikaten, etwa exakten Treffern bei E-Mail oder Domain. Legen Sie fest, welcher Wert in den Feldern gewinnt, die Ihre Berichte auswerten, etwa Quelle, Lebenszyklusphase, Verantwortlicher und Betrag.
Führen Sie nach der Zusammenführung den Bericht erneut aus und teilen Sie seinen Lesern mit, was sich geändert hat und warum. Ein Rückgang der Kundenzahl nach einer Bereinigung ist eine gute Nachricht, aber nur, wenn die Leute damit rechnen. Um den Trend über die Zeit zu verfolgen, nutzen Sie Ihre Duplikatquote und andere Kennzahlen zur CRM-Genauigkeit.
Warten macht das schwieriger, da jedes neue Duplikat die Lücke vergrößert. Welche Kosten das Aufschieben verursacht, wird behandelt in warum Sie die CRM-Dublettenbereinigung nicht auf später verschieben sollten.
So zeigt Dedupely die Duplikate hinter Ihren Berichten
Prüfen Sie außerdem andere Erklärungen für eine Lücke: getrennte Abrechnungseinheiten, inaktive Kunden und Berichte mit abweichenden Datums- oder Statusfiltern. Eine gemeinsame Domain oder eine niedrigere Anzahl allein beweist keine Dublette.
Jede Dublettensuche in Dedupely zeigt die Anzahl der Treffer und die betroffenen Datensätze, sodass Sie die Lücke früh einschätzen können. Sie bauen Dublettensuchen auf Feldern auf, die Ihre Berichte zählen, etwa E-Mail oder Domain, legen Regeln für den Gewinnerwert fest und prüfen jede Zusammenführung. Jede Zusammenführung wird in einem Verlauf protokolliert, den Sie exportieren können, sodass Sie nachvollziehen, was sich zwischen zwei Berichtsständen geändert hat.
Reports, auf die Sie sich verlassen können
Dubletten verzerren Berichte unbemerkt. Zahlen steigen, Quoten sinken, und Erfolge werden der falschen Quelle zugeordnet, obwohl der Bericht unverändert aussieht.
Einige Anzeichen verraten sie, etwa ein CRM, das der Abrechnung widerspricht, oder ein Sprung nach einem Import. Ein schneller Abgleich der Datensatzanzahl mit den eindeutigen Werten zeigt, wie groß die Lücke ist. Durch das Zusammenführen stimmt auch der nächste Bericht, was ein geflickter Bericht nicht leisten kann.
Häufige Fragen
Wie wirken sich doppelte Datensätze auf CRM-Berichte aus?
Sie zählen einen Kunden, Lead oder Deal mehrfach. Zahlen wie Kunden, neue Leads und Pipeline steigen, während Quoten wie Konversion und Gewinnrate meist sinken. Zuordnungsberichte können die falsche Quelle gutschreiben, weil sich die Historie einer Person auf zwei Datensätze verteilt.
Warum stimmt meine Kundenanzahl im CRM nicht mit der Abrechnung überein?
Duplikate sind ein häufiger Grund: Ein Kunde, der in zwei Unternehmensdatensätzen gespeichert ist, zählt im CRM zweimal und in der Abrechnung einmal. Weitere Ursachen sind Zeitpunkte, geschlossene Konten und unterschiedliche Definitionen eines Kunden. Zählen Sie eindeutige Domains in der CRM-Liste und vergleichen Sie sie mit der Abrechnung, um zu sehen, wie viel Duplikate erklären.
Wie prüfe ich einen Bericht schnell auf Duplikate?
Zählen Sie die Datensätze hinter dem Bericht und die eindeutigen Werte im Feld, das jeden Datensatz identifiziert, etwa E-Mail oder Domain. Die Differenz ist eine erste Schätzung der Dubletten. Vergleichen Sie dann mit einem externen System wie der Abrechnung und prüfen Sie die größten und neuesten Datensätze auf Wiederholungen.
Senken Duplikate die Conversion-Rate?
Das kann passieren: Eine Person, die auf einem Datensatz konvertiert wurde, steht auf einem anderen unkonvertiert. Das erhöht die Gesamtzahl, ohne eine Konvertierung hinzuzufügen. Die Konversionsrate wirkt dann niedriger, als sie ist. Das Zusammenführen bringt Konversion und Person wieder auf einen Datensatz.
Sollten Sie Duplikate im Bericht oder im CRM beheben?
Im CRM beheben Berichtsfilter und manuelle Anpassungen jeweils nur einen Bericht. Die Zusammenführung der Duplikate behebt alle auf diesen Datensätzen aufgebauten Berichte auf einmal. Informieren Sie die Leser, was sich geändert hat, damit ein niedrigerer Wert nicht als Verlust missverstanden wird.
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