Kundengeschichte

Wie ein Healthcare-Softwareunternehmen mit Dedupely doppelte Bereinigung von Duplikaten in HubSpot und Salesforce vermied

  • Salesforce
  • Jahrelang angesammelte Altdaten
  • Integration oder Synchronisierung
  • Gesundheitswesen
  • 140,000+ doppelte Einträge zusammengeführt
  • 60,000+ Übereinstimmungen vom neuen Team zusammengeführt
  • 500,000+ Salesforce-Datensätze mit Dedupely synchronisiert

Eine Übereinstimmung ist ein Satz doppelter Datensätze, die in einem einzelnen Datensatz gemergt werden. Jede Übereinstimmung enthält mindestens zwei Datensätze, daher ist die Anzahl der gemergten Datensätze mindestens doppelt so hoch wie die Anzahl der Übereinstimmungen.

Woher die Duplikate kamen

Zehn Jahre Daten, zwei Systeme

Das Unternehmen entwickelt Medikamentenverwaltungssoftware und ist 15 bis 20 Jahre tätig. Marketing führt HubSpot, Vertrieb und RevOps führen Salesforce, und HubSpot synchronisiert sich in Salesforce, wo HubSpot-Kontakte als Salesforce Leads.

Dem Team war klar, dass es keine einzelne Ursache gab. Zwei Dinge fielen auf:

  • Jahrelange Datenhistorie. Datensätze gingen mindestens fünf bis zehn Jahre zurück, und die gleiche Person konnte auf einem Datensatz eine persönliche E-Mail und auf einem anderen eine Arbeits-E-Mail haben.
  • Eine große Synchronisierung statt eines Imports. Bei der Salesforce-Einrichtung wurden hunderttausende Leads aus HubSpot per Synchronisation statt durch einen sauberen Import übertragen. Das führte zu Duplikaten in beiden Systemen.
Ein Gesundheitstechnologie-Team bei der Arbeit

Schäden durch Duplikate

Jede Entscheidung, zweimal getroffen

Mit zwei verbundenen Systemen bedeutete jedes Duplikat doppelte Arbeit. Ein Datensatz in einem System zu ändern erforderte die gleiche Änderung im anderen. RevOps war deutlich: Das Team wollte nicht alle Merges in einem System durchführen und das dann woanders wiederholen.

Eine Bereinigung ohne Eigentümer

Die Bereinigung war unter jemandem aus dem Marketing-Team begonnen worden, der das Unternehmen später verließ, und das Projekt verlor seinen Eigentümer. Der Marketing-Manager und sein Team übernahmen es als größeres Projekt zur Zusammenführung von doppelten HubSpot-Kontakten und Salesforce-Leads und -Kontakten, mit einem Praktikanten zur Unterstützung. Bevor sie die vorhandene Einrichtung fanden, hatte der Praktikant schon manuell eine Duplikatliste zusammengestellt.

Nicht jede Übereinstimmung ist ein Duplikat

Das Team war gleichermaßen besorgt über das Zusammenführen falscher Datensätze. Eine Person, die bei zwei verschiedenen Unternehmen gearbeitet hat, sollte kein einzelner Datensatz werden. Das Team wollte keine zweite E-Mail-Adresse bei einem Merge verlieren, und Datensätze mit verschiedenen Verantwortlichen sollten nicht zusammengeführt werden.

Wie Duplikate gelöst wurden

  1. 1. Einmal mergen, in beiden Systemen.

    Mit dem Customer Success Team von Dedupely arbeiteten sie mit aktivierter HubSpot- und Salesforce-Integration. So landen alle Merges gleichzeitig in beiden Systemen, und jede Entscheidung muss nur einmal getroffen werden.

  2. 2. Mit den offensichtlichen Matches anfangen

    Die ersten Suchen zielten auf die leichten Siege: Übereinstimmungen nach Vorname, Nachname, Telefon und Unternehmensname, mit Contact Owner auf Exact. Derselbe Owner zu verlangen bedeutete, dass diese Matches nie jemanden brauchten zu entscheiden. Nachname wurde auf Similar gesetzt, um Tippfehler zu erfassen. Telefon auf Similar, damit Klammern, Pluszeichen und Punkte einen Match nicht blockieren.

  3. 3. Halten Sie Datensätze mit verschiedenen Eigentümern getrennt

    Bei Einträgen ohne Besitzer klonten sie die Suche, stellten Kontaktbesitzer auf Keine ein und fügten einen Filter für Kontaktbesitzer ist leer hinzu. Zusammen würden die beiden Suchen niemals zwei Einträge mit verschiedenen Besitzern in denselben Treffer legen, daher werden diese Fälle dem Team zur Entscheidung überlassen.

  4. 4. Einigen Sie sich auf die Regeln, dann schreiben Sie sie in Merge Rules

    Der Praktikant sammelte die Entscheidungen des Teams in einem Dokument, und diese wurden eingerichtet als Merge Rules:

    • Primärer Datensatz: der älteste Datensatz gewinnt.
    • E-Mail: Eine Lose Rule bestimmt, dass die E-Mail des zuletzt erstellten Datensatzes verliert, aber Dedupely behält sie als zweite E-Mail, sodass keine Adresse verloren geht.
    • Lead-Status: Fünf Win Rules, überprüft von oben nach unten, entscheiden, welcher Status überlebt: Unqualified zuerst, dann Qualified, Nurturing, Working und New.

    Leere Werte überschreiben niemals vorhandene Daten.

    Dedupely Merge Rules mit einer Email Lose Rule für Create Date und Win Rules für Lead Status

  5. 5. Testen, überprüfen, dann Bulk Merge

    Der Ansatz für die übrigen Matches: Einige Übereinstimmungen einzeln zusammenfassen, dann jedes Ergebnis im Eigenschaftsverlauf des Kontakts überprüfen. Dedupely-Merges sind dort gekennzeichnet. Eine Handvoll zur Verwaltung zeigen, Genehmigung einholen, dann Bulk Merge. Jede Zusammenfassung wird in Merge History gespeichert und kann als CSV exportiert werden.

Das bewirkte die Deduplizierung

60.000+ Übereinstimmungen durch das neue Team zusammengeführt

Als das neue Team übernahm, zeigte Merge History knapp über 9.000 Zusammenführungen. Seither hat das Team mehr als 60.000 Treffer zusammengeführt und damit die Gesamtzahl auf über 70.000 Treffer und mindestens 140.000 Duplikate erhöht, verteilt auf mehr als 500.000 Salesforce-Datensätze. Mit der Integration können alle Zusammenführungen in beiden Systemen durchgeführt werden.

Ein Setup für die nächste Person

Nach der Einrichtung sagte der Marketingleiter, dass Dedupely die benötigte Funktionalität bietet und sich einfach bedienen lässt. Mit den dokumentierten Regeln, eingerichtet in Dedupely, kann die nächste Person die Bereinigung fortsetzen, wo sie unterbrochen wurde.

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