TL;DR
- Zählen Sie die doppelten Datensätze in jedem CRM-Objekt, bevor Sie irgendetwas bereinigen.
- Eine native Duplikatzahl beruht auf einem Abgleich, den Sie nicht sehen, daher kann die Zahl niedrig ausfallen.
- Selbst gebaute Duplikatsuchen zeigen, wo sich Datensätze in Ihren eigenen Daten überschneiden.
- Was als Duplikat gilt, unterscheidet sich von Team zu Team, also definieren Sie es, bevor Sie zählen.
- Dedupely findet ohne Einrichtung Duplikate in Kontakten, Firmen und Leads, damit Sie zuerst messen können.
Viele Teams wissen lange, dass sie Duplikate haben, bevor sie wissen, wie viele. Ein Vertriebler findet zwei Datensätze für einen Kunden, oder ein Bericht zählt eine Firma doppelt. Manchmal bekommt eine Person dieselbe E-Mail dreimal.
Die nächste Frage ist, wie schlimm es ist. Manche CRMs zeigen eine Duplikatzahl, und es ist verlockend, dort aufzuhören. Diese Zahl beruht auf einem Abgleich, den Sie nicht sehen, und passt daher vielleicht nicht zu dem, was Ihr Team als Duplikat bezeichnet.
Ohne Zahl je Objekt können Sie die Bereinigung weder dimensionieren noch erklären oder ihren Erfolg prüfen. In diesem Beitrag sehen Sie, warum die Zählung Ihres CRM zu niedrig sein kann, wie Sie Duplikate selbst messen und wie Sie die Ergebnisse lesen.
Warum Sie Duplikate vor der Bereinigung messen sollten
Erst messen zeigt, wie groß das Problem ist und wo es sitzt. Ohne dieses Bild zu mergen heißt oft, die zufällig gesehenen Duplikate zu reparieren und den Rest zu übersehen.
Jedes Objekt für sich messen
Kontakte, Firmen, Leads und Deals werden aus unterschiedlichen Gründen und unterschiedlich schnell doppelt. Eine Datenbank kann saubere Firmen und unordentliche Kontakte haben, oder umgekehrt.
Zählen Sie doppelte Datensätze pro Objekt. Eine Gesamtzahl für das ganze CRM verdeckt, wo die Arbeit liegt.
Wissen, wofür die Zahl da ist
Eine Zählung gibt Ihnen einen Ausgangspunkt. Sie sagt Ihnen, ob die Bereinigung ein Nachmittag oder ein Projekt ist, und mit welchem Objekt Sie beginnen. Später zeigt es, ob Duplikate zurückkommen.
Warum die Duplikatzahl Ihres CRM niedrig wirken kann
Manche CRMs zeigen eine Liste oder Anzahl möglicher Duplikate. Das ist ein nützliches Signal, und es ist verlockend, es für die Antwort zu halten.
Sie sehen nicht, wie es abgleicht
Eine native Zählung beruht auf dem eigenen Abgleichsalgorithmus des CRMs. Oft sehen Sie nicht, welche Felder es vergleicht oder wie nah sich zwei Werte sein müssen, um als Treffer zu gelten.
Sie haben also eine Zahl, ohne zu wissen, was sie misst. Zwei CRMs mit denselben Daten könnten sehr unterschiedliche Zahlen zeigen.
Strenger Abgleich übersieht Varianten
Nativer Abgleich kann eng und starr sein. Verlangt er eine exakte E-Mail, zählt er „Jon Smith“ und „Jonathan Smith“ in derselben Firma mit verschiedenen E-Mails nicht.
Dasselbe gilt für „Acme Inc.“ und „Acme“ oder eine in zwei Formaten eingetippte Telefonnummer. Für viele Teams ist jedes davon ein Duplikat, und keines taucht in einer strengen Zählung auf.
Manche Zählungen enden an einem Limit
Manche nativen Tools listen mögliche Duplikate nur bis zu einer festen Zahl von Paaren oder nur für Kontakte und Firmen. Bei anderen ist das Scannen der ganzen Datenbank nach bestehenden Duplikaten höheren Editionen vorbehalten.
Prüfen Sie, was die Zählung Ihres CRMs umfasst, bevor Sie sie als Gesamtzahl nehmen.
Legen Sie fest, was in Ihrem CRM als Duplikat zählt
Legen Sie vor dem Zählen fest, was Sie zählen. Was als Duplikat gilt, ist Einzelfallsache: Was ein Team als Duplikat sieht, sieht ein anderes vielleicht nicht so.
- Zwei Kontakte mit derselben E-Mail sind für viele Teams Duplikate. Für ein Unternehmen, bei dem Familien ein Postfach teilen, können es zwei Personen sein.
- Zwei Firmen mit derselben Domain sind für manche Teams ein Account. Für andere müssen regionale Niederlassungen auf einer Domain getrennt bleiben.
- Zwei Deals für denselben Kunden können ein Duplikat sein oder eine Verlängerung, die Ihr Team absichtlich erfasst.
Verstehen Sie zuerst, was einen Datensatz in Ihren Daten zum Duplikat macht und wo sich Datensätze überschneiden. Das entscheidet, welche Suchen Sie bauen und wie locker oder streng jedes Feld sein sollte.
Bauen Sie eigene Suchen, um die echten Probleme zu sehen
Wer Duplikatsuchen selbst baut, sieht genau, was jede Zahl bedeutet. Sie wählen die Felder und wie streng jedes abgleicht, und wissen so, was Sie vor sich haben.
Mit den offensichtlichen Dubletten beginnen
Beginnen Sie mit exakten Treffern auf den Schlüsselfeldern: E-Mail für Kontakte und Leads, Website-Domain für Firmen. Über diese Duplikate diskutieren Teams am wenigsten, und sie liefern Ihnen eine erste verlässliche Zählung.
Dann ein Feld nach dem anderen lockern
Probieren Sie danach Kombinationen wie Vor- und Nachname mit Firma oder Name mit Land. Lassen Sie dann kleine Tippfehler, Spitznamen oder Firmenzusätze auf einem Feld.
Ändern Sie pro Suche nur eine Sache. Springt die Zahl, wissen Sie, welche Änderung es war, und können prüfen, ob die neuen Treffer echt sind.
Eine Stichprobe jedes Ergebnisses lesen
Eine Zahl ist nur so gut wie die Treffer dahinter. Öffnen Sie eine Stichprobe jeder Suche und prüfen Sie, ob Sie diese Datensätze zusammenführen würden.
Wirken viele falsch, ist die Suche zu locker. Finden Sie immer wieder Duplikate, die die Suche nicht erkannt hat, ist sie zu streng.
So lesen Sie die Zahl
Sobald Ihre Suchen Ergebnisse liefern, machen Sie daraus Zahlen, die Sie vergleichen und wiederholen können.
Zählen Sie die überzähligen Datensätze in jeder Gruppe
Eine Duplikatgruppe ist eine Gruppe zusammengehöriger Datensätze. Eine Gruppe aus drei Datensätzen bedeutet zwei überzählige, da einer den Merge übersteht.
Die überzähligen Datensätze sind die Zahl, die die Bereinigung entfernt. Die Zahl der Gruppen sagt Ihnen, wie viele Merges Sie durchführen.
Machen Sie daraus einen Anteil pro Objekt
Teilen Sie die überzähligen Datensätze durch die Gesamtzahl der Datensätze in diesem Objekt. Diesen Anteil vergleichen Sie von einem Audit zum nächsten.
Es gibt keine allgemeingültige gesunde Quote zum Vergleich. Sinnvoll ist der Vergleich Ihrer eigenen Zahl über die Zeit, Objekt für Objekt.
| Schritt | Was Sie berechnen | Beispiel |
|---|---|---|
| 1. Duplikatgruppen | Gruppen von Datensätzen, die zusammengehören | 400 Gruppen |
| 2. Datensätze in diesen Gruppen | Jeder Datensatz in jeder Gruppe | 1.000 Datensätze |
| 3. Überzählige Datensätze | Datensätze in Gruppen minus einer pro Gruppe | 1.000 − 400 = 600 |
| 4. Anteil am Objekt | Überzählige Datensätze ÷ Gesamtzahl der Datensätze im Objekt | 600 ÷ 20.000 Kontakte = 3 % |
Notieren Sie, woher die Duplikate kommen
Achten Sie beim Lesen der Ergebnisse auf Erstelldaten, Datensatzquellen und Owner. Eine Häufung an einem Tag deutet oft auf einen Import. Ein stetiges Tröpfeln kann auf ein Formular oder eine Integration deuten.
Wer die Quellen kennt, weiß, welche Duplikate nach der Bereinigung zurückkommen.
Wie Dedupely Ihnen hilft, Ihre Duplikate zu messen
Der mit KI entwickelte Abgleich von Dedupely scannt Ihre Kontakte, Firmen und Leads ohne Einrichtung. Er findet Duplikate, nach denen Sie vielleicht nie gesucht hätten. Sie können auch Feld für Feld Duplikatsuchen bauen und jede Zahl sehen, und Scannen ändert nie Ihre CRM-Daten.
Beginnen Sie mit einer Zahl, der Sie vertrauen
Eine Diagnose macht aus „wir haben Duplikate“ eine Zahl pro Objekt, mit Treffern, die Sie verstehen. Native Zählungen sind ein Signal, beruhen aber auf einem Abgleich, den Sie nicht sehen, und können daher zu niedrig sein.
Ihre eigenen Suchen, beginnend mit den offensichtlichen exakten Treffern, zeigen, wo sich Datensätze überschneiden und was Ihr Team als Duplikat betrachtet. Diese Zahl bemisst die Bereinigung, und dieselben Suchen sagen Ihnen später, ob sie gehalten hat.
Häufige Fragen
Wie finde ich heraus, wie viele Duplikate mein CRM hat?
Bauen Sie Duplikatsuchen für jedes Objekt und zählen Sie die Ergebnisse. Beginnen Sie mit exakten Treffern auf E-Mail bei Kontakten und Domain bei Firmen, dann lockern Sie Feld für Feld. Prüfen Sie Stichproben jedes Ergebnisses und zählen Sie die überzähligen Datensätze je Gruppe, da pro Gruppe ein Datensatz den Merge überlebt.
Kann ich der Duplikatzahl meines CRMs trauen?
Nutzen Sie sie als Signal und prüfen Sie, was sie abdeckt, bevor Sie sie als Gesamtzahl nehmen. Nativer Abgleich ist oft verborgen und kann streng sein, sodass ungefähre Treffer mit Tippfehlern oder Spitznamen herausfallen. Manche nativen Tools stoppen außerdem bei einer festen Zahl von Paaren oder decken nur einige Objekte ab.
Was ist eine normale Duplikatrate in einem CRM?
Es gibt keinen allgemeinen Richtwert, denn was als Duplikat gilt, unterscheidet sich zwischen Teams und Datenbanken. Der nützlichste Vergleich ist Ihre eigene Quote im Zeitverlauf. Teilen Sie die überzähligen Datensätze durch die Gesamtzahl in jedem Objekt und wiederholen Sie bei jedem Audit dieselben Suchen.
Woran erkenne ich, dass eine Duplikatsuche zu locker ist?
Lesen Sie eine Stichprobe der Ergebnisse. Sind viele Treffer Datensätze, die Sie nicht zusammenführen würden, etwa Kollegen einer Firma, ist die Suche zu locker. Verschärfen Sie ein Feld nach dem anderen und vergleichen Sie die Zahl, um zu sehen, welche Änderung den Unterschied macht.
Sollte ich Duplikate pro Objekt oder für das ganze CRM messen?
Pro Objekt, denn Kontakte, Firmen, Leads und Deals duplizieren sich aus verschiedenen Gründen und unterschiedlich schnell. Eine einzige Summe verbirgt, wo die Arbeit liegt. Eine Zahl pro Objekt zeigt Ihnen, wo Sie anfangen und welche Quellen Sie nach der Bereinigung beobachten sollten.
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