Die Anzahl der Duplikate stimmt nicht – hier ist der Grund
Wenn Dedupely weniger Duplikate zeigt als HubSpot: kein Fehler, sondern eine Frage des Umfangs. Dedupely folgt exakt Ihren Regeln, HubSpot nutzt eine interne Logik, die weder sichtbar noch konfigurierbar ist. Solange Ihre Match-Logik und Ihre Merge Rules diese Logik nicht nachbilden, stimmen die Ergebnisse nicht überein.
Wie viele Treffer entstehen, hängt davon ab, wie Sie eine Dublette definieren, nicht davon, wie ein anderes Tool sie markiert. Prüfen Sie deshalb zuerst Ihre Abgleichlogik, nicht den Sync-Status.
Worauf Dedupely tatsächlich achtet
Dedupely prüft genau das, was Sie vorgeben. Definieren Sie dies mit Duplicate Searches mit feldspezifischen Abgleichoptionen, die folgende umfassen:
- Felder zum Vergleichen, etwa Vorname, Nachname, E-Mail, Firmenname und benutzerdefinierte Felder
- Eine Match-Option pro Feld, etwa Exact match, Similar match, Fuzzy match, Similar Words (Any Order) match oder Domain Root match
Wenn ein Duplikat nicht exakt Ihrer Duplicate Search entspricht, wird es ausgeschlossen, da es keine Teillogik gibt. Die Qualität Ihrer Match-Ergebnisse hängt vollständig davon ab, welche Felder Sie einbeziehen und wie Sie diese abgleichen. Verlassen Sie sich nicht auf Standard-Einstellungen; überprüfen Sie jedes verwendete Feld und jede Match-Option.
Weitere Informationen zu Duplicate Searches hier.
Erfahren Sie, wie Sie ein Duplicate Search-System aufbauen, um alle Ihre Duplikate zu finden mit diesem Leitfaden.
Bedingungen mit exakter Übereinstimmung können die Ergebnisse einschränken
Der Abgleich von Telefonnummern oder Vornamen per Exaktem Abgleich blockiert oft gültige Dubletten - schon Formatunterschiede allein können den Treffer verhindern. Zum Beispiel:
- „+1 555-123-4567“ und „5551234567“ ergeben bei exakter Übereinstimmung keinen Treffer
- „Horizon Labs Inc.“ und „Horizon Labs Incorporated“ stimmen nicht überein, auch wenn dasselbe Unternehmen gemeint ist
Für genauere Erkennung nutzen Sie Similar match, wo Formatierung oder kleine Abweichungen zu erwarten sind: Telefonnummern, Namen und teils auch E-Mail-Adressen.
Tipp: In Dedupely können Sie Abgleichoptionen testen, indem Sie eine Duplicate Search klonen, ein Feld von Exact auf einen anderen Abgleich ändern und den Scan erneut ausführen. Der Unterschied bei den Ergebnissen ist normalerweise sofort sichtbar.
Match-Ergebnisse nach einer Änderung bewerten
Prüfen Sie nach einem Scan mit angepasster Match-Logik, welche Art von Datensätzen als Treffer erkannt wird
Achten Sie auf Muster in den neuen Treffern:
- Sind die Duplikate echt oder nur ähnlich?
- Erzeugen bestimmte Werte Rauschen (etwa unvollständige Firmennamen oder mehrfach genutzte E-Mail-Adressen)?
- Führen leere Felder zu schwächeren Treffern als gewollt?
Anhand dieser Prüfung entscheiden Sie, ob Sie die Änderung behalten, die Match-Optionen anpassen oder ein weiteres Feld zum Ausgleich ergänzen. Beim Iterieren geht es um die Qualität der gefundenen Dubletten.
Worüber Sie bestimmen, dem können Sie vertrauen
Die Stärke von Dedupely liegt darin, Ihre Match-Logik exakt abzubilden.
Wenn Sie mehr Treffer wollen, halten Sie Ihre Match-Optionen locker. Wenn Sie genaue Kontrolle wollen, verschärfen Sie sie. So oder so legen Sie fest, was als Dublette gilt. Diese Klarheit liefert Ergebnisse, die Sie erklären, prüfen und verbessern können, ohne zu raten.
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