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Duplikate

Platzhalterwerte, die Datensätze wie Dubletten aussehen lassen

7
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Many different people linked to the placeholder number 000 000 0000

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TL;DR

  • Platzhalterwerte sind Ersatzeingaben, wenn der echte Wert unbekannt ist, etwa test@test.com.
  • Datensätze mit einem Platzhalter können wie Dubletten aussehen, selbst wenn sie nichts miteinander zu tun haben.
  • Eine sehr große Dublettengruppe deutet oft darauf hin, dass ein Platzhalterwert den Treffer ausgelöst hat.
  • Platzhalter sollten vom Abgleich ausgeschlossen werden und nie eine Zusammenführung gewinnen.
  • Dedupely hält Treffer, die auf schlechten oder Beispieldaten beruhen, standardmäßig vom Zusammenführen zurück.

Sie starten eine Duplicate Search auf Telefonnummern, und eine Gruppe enthält 400 Kontakte. Sie haben unterschiedliche Namen, Firmen und E-Mail-Adressen. Gemeinsam haben sie nur die Telefonnummer 0000000000.

Diese Nummer ist ein Platzhalter: etwas, das eine Person oder ein Tool eingegeben hat, weil das Feld einen Wert brauchte. Einzeln sind Platzhalter harmlos. Bei der Duplicate Search ziehen sie unzusammengehörige Datensätze in eine Gruppe, und beim Zusammenführen können sie echte Daten überschreiben.

In diesem Beitrag erfahren Sie, welche gängigen Platzhalterwerte es gibt, woher sie stammen und warum sie falsche Treffer verursachen. Außerdem zeigen wir, wie Sie sie erkennen, vom Abgleich ausschließen und verhindern, dass sie bei einer Zusammenführung gewinnen.

So sehen Platzhalterwerte aus

Ein Platzhalter ist jeder Wert, der für fehlende Informationen steht. Manche sind offensichtlich, andere wirken wie echte Daten, bis Sie sehen, wie oft sie sich wiederholen.

Feld Übliche Platzhalterwerte
E-Mail test@test.com, noemail@company.com, none@none.com, eine aus einer Telefonnummer gebildete Adresse
Telefon 0000000000, 1234567890, 12345678910, 5555555555, die Hauptnummer des Unternehmens
Name John Doe, Test Test, Unbekannt, N/A, "-", ein einzelner Buchstabe
Unternehmen k. A., Keine, Einzelperson, Selbstständig, „Marketing-Team“
Verantwortlicher Ein Integrationsnutzer, ein ehemaliger Mitarbeiter, ein gemeinsamer Nutzer „Vertrieb“

Manche davon sind kontextabhängig. "Selbstständig" kann eine echte Angabe sein, und die Hauptnummer eines Unternehmens ist eine echte Nummer. Zu Platzhaltern werden sie, weil sie nichts darüber aussagen, wer der Datensatz betrifft.

Woher Platzhalter stammen

Die Ursachen variieren je nach Team und System. Diese treten häufig auf.

Pflichtfelder

Wenn ein Formular oder CRM-Layout Telefon oder E-Mail verlangt, geben Menschen irgendetwas ein, um weiterzukommen. Im Telefonat oder im Laden mit einem Laufkunden tippt das Personal womöglich einen Dummy-Wert ein, statt zu fragen.

Integrationen füllen Lücken

Manche verbundenen Tools füllen leere Felder mit einem Ersatzwert. Telefon-Apps nennen einen unbekannten Anrufer möglicherweise "Nicht verfügbar" oder bilden eine E-Mail aus der Nummer. Importe können leere Zellen in "k. A." oder "0" verwandeln.

Testdatensätze

Wer ein Formular, einen Workflow oder eine Integration einrichtet, legt Testdatensätze an. Viele verwenden jedes Mal dieselben Werte, sodass sich über die Jahre Dutzende Kontakte mit dem Namen "Test Test" ansammeln können.

Echte gemeinsame Werte

Eine Zentralnummer, ein allgemeines Postfach oder ein Teamname wie „Marketing Team“ ist echt, wird aber von vielen Personen genutzt. Beim Abgleich wirkt er wie ein Platzhalter.

Warum Platzhalter falsche Treffer verursachen

Der Abgleich sucht Datensätze, die Werte teilen. Ein Platzhalter ist ein Wert, den viele Datensätze ohne Grund gemeinsam haben. Ein exakter Treffer darauf gruppiert Datensätze, die sonst nichts gemeinsam haben.

Die Wirkung wächst mit jedem Datensatz, der sie trägt. Eine Platzhalter-Telefonnummer kann einen einzigen Satz mit Hunderten Datensätzen bilden. Wird dieser Satz zusammengeführt, werden Hunderte Personen zu einem Datensatz, und eine solche Zusammenführung lässt sich in vielen CRMs nicht rückgängig machen.

Platzhalter verbergen auch echte Dubletten. Zwei Datensätze derselben Person, einer mit echter Telefonnummer und einer mit 0000000000, treffen über die Telefonnummer gar nicht zusammen. Wie der Abgleich mit solchen Werten umgeht, behandelt unser Beitrag zu wie der Duplikatabgleich funktioniert.

Was als Dublette gilt, hängt vom Einzelfall ab. Zwei Datensätze mit "Marketing Team" können ein gemeinsamer Kontakt für ein Team sein oder zwei verschiedene Firmen. Entscheiden Sie das, bevor Sie etwas zusammenführen, das diesen Wert teilt.

So erkennen Sie Platzhalterwerte

Sehen Sie sich die Größe jedes Duplikatsatzes an

Echte Duplikate treten oft paarweise oder zu dritt auf. Eine Gruppe mit Dutzenden oder Hunderten Datensätzen ist ein Warnsignal. Öffnen Sie sie und prüfen Sie, welchen Wert die Datensätze gemeinsam haben.

Zählen Sie, wie oft jeder Wert vorkommt

Sortieren oder gruppieren Sie ein Feld und zählen Sie jeden Wert. Eine Telefonnummer auf 300 Datensätzen oder ein Name auf 80 ist selten eine Person. Unser Beitrag zu so finden Sie heraus, wie viele Duplikate Ihr CRM enthält erklärt, warum eine Stichprobe jedes Ergebnisses wichtig ist.

Auf Muster achten

Wiederholte Ziffern, Folgen wie 123456, das Wort "test," und sehr kurze Werte wie ein einzelner Buchstabe sind typische Platzhalter. Ebenso E-Mail-Adressen Ihrer eigenen Domain für Personen, die dort nicht arbeiten.

Umgang mit Platzhaltern bei der Deduplizierung

Vom Abgleich ausschließen

Führen Sie eine Liste der gefundenen Platzhalterwerte und schließen Sie Datensätze mit diesen Werten bei der Suche in diesem Feld aus. Sie können weiterhin über andere Felder treffen, etwa Name plus Unternehmen.

Über ein zweites Feld abgleichen

Ein Telefontreffer ist sicherer, wenn auch Nachname oder Firma übereinstimmen. Ein Platzhalter wiederholt sich selten in zwei Feldern bei unabhängigen Datensätzen. Unser Leitfaden zu auf welchen Feldern abgeglichen wird zeigt, wie Sie sie kombinieren.

Verhindern Sie, dass sie eine Zusammenführung gewinnen

Wenn echte Duplikate zusammengeführt werden, kann ein Platzhalter einen echten Wert überschreiben. Eine Regel, die den neuesten Wert behält, kann „Unbekannt“ statt eines echten Namens wählen, wenn der Platzhalter-Datensatz neuer ist. Legen Sie Regeln fest, nach denen bekannte Platzhalter immer verlieren, und prüfen Sie vorab einige Zusammenführungen.

Löschen Sie reine Testdaten

Zu Testzwecken angelegte Datensätze ohne echte Verknüpfungen müssen nicht zusammengeführt werden. Prüfen Sie, dass nichts mit ihnen verknüpft ist, und löschen Sie sie dann.

An der Quelle reduzieren

Machen Sie Felder optional, wenn ein Scheinwert schlechter ist als ein leeres Feld. Sagen Sie dem Team, dass ein leeres Feld in Ordnung ist, und prüfen Sie, wie jede Integration leere Felder befüllt.

Platzhalter sind nicht der einzige Grund, warum nicht zusammengehörende Datensätze übereinstimmen. Tochtergesellschaften, Niederlassungen und geteilte Postfächer sind echte verwandte Datensätze, beschrieben in verwandte Datensätze, die wie Duplikate aussehen.

So verhindert Dedupely, dass Platzhalterwerte in Ihre Zusammenführungen gelangen

Standardmäßig hält Dedupely Gruppen mit mehr als 20 Datensätzen sowie Treffer mit schlechten oder Beispieldaten zurück, etwa test@test.com oder John Doe. Sie können bekannte Platzhalterwerte aus einer Duplicate Search herausfiltern und Regeln festlegen, welcher Wert gewinnt, damit Platzhalter nie echte Daten überschreiben. Zurückgehaltene Gruppen können weiterhin von Hand zusammengeführt, abgelehnt oder zur Prüfung geschickt werden.

Platzhalter-Treffer in Ihrem CRM finden

Ein gemeinsamer Wert bedeutet nicht immer dieselbe Person

Platzhalterwerte entstehen, weil Menschen und Tools ein Feld füllen müssen. Bei einer Duplikatsuche lassen sie nicht zusammengehörige Datensätze ähnlich wirken. Beim Zusammenführen können sie echte Daten ersetzen oder Hunderte Personen zu einer einzigen machen.

Sie erkennen sie an ungewöhnlich großen Gruppen und Werten, die zu oft vorkommen. Wenn Sie diese vom Abgleich ausschließen, jeden Treffer mit einem zweiten Feld kombinieren und verhindern, dass Platzhalter gewinnen, betreffen Ihre Zusammenführungen nur echte Duplikate.

Häufige Fragen

Warum gruppiert meine Dublettensuche nicht zusammengehörende Datensätze?

Oft, weil sie einen Platzhalterwert teilen, etwa eine Dummy-Telefonnummer oder test@test.com. Eine exakte Übereinstimmung bei diesem Wert gruppiert Datensätze, die sonst nichts gemeinsam haben. Prüfen Sie, welchen Wert die Datensätze einer großen Gruppe teilen, und nehmen Sie bekannte Platzhalter vom Abgleich aus.

Was sind Platzhalterwerte im CRM?

Es sind Platzhalter, die eingetragen werden, wenn der echte Wert fehlt, etwa 1234567890 für eine Telefonnummer, John Doe für einen Namen oder test@test.com für eine E-Mail-Adresse. Sie stammen aus Pflichtfeldern, Testdatensätzen und Integrationen, die Lücken füllen. Sie sagen nichts darüber aus, zu wem der Datensatz gehört.

Wie finde ich gefälschte Telefonnummern in meinem CRM?

Zählen Sie, wie oft jede Telefonnummer vorkommt. Eine Nummer auf Dutzenden oder Hunderten Datensätzen ist wahrscheinlich ein Platzhalter oder eine gemeinsame Hauptnummer. Achten Sie außerdem auf wiederholte Ziffern, Folgen wie 123456 und Nummern, die zu kurz sind, um echt zu sein.

Soll ich Datensätze mit test@test.com zusammenführen?

Meist nicht als Duplikate voneinander. Datensätze mit derselben Test-E-Mail-Adresse gehören oft zu unverbundenen Personen oder sind Testdatensätze. Löschen Sie reine Testdatensätze, nachdem Sie geprüft haben, dass nichts mit ihnen verknüpft ist, und gleichen Sie den Rest über andere Felder ab, etwa Name und Firma.

Wie verhindere ich, dass Platzhalterwerte echte Daten überschreiben?

Legen Sie Regeln fest, damit bekannte Platzhalterwerte bei einer Zusammenführung immer verlieren, unabhängig vom Datum. Eine Regel, die den neuesten Wert behält, kann einen Platzhalter wählen, wenn dieser Datensatz neuer ist. Prüfen Sie einige Zusammenführungen vorab, bevor Sie den Rest ausführen, um sicherzustellen, dass echte Werte erhalten bleiben.

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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