Kundengeschichte

Wie ein Renovierungsunternehmen 1.600+ doppelte HubSpot-Datensätze einer Call-Tracking-Integration mit Dedupely zusammengeführt hat

  • HubSpot
  • Integration oder Synchronisierung
  • Jahrelang angesammelte Altdaten
  • Immobilien
  • 1,600+ doppelte Einträge zusammengeführt
  • 800 Übereinstimmungen zusammengeführt
  • 26,162 zu Dedupely synchronisierte Datensätze

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

Ein neuer Kontakt für jeden Anruf

Das Unternehmen renoviert die Außenseiten von Häusern: Dächer, Wände und Fenster. Es verkauft von Tür zu Tür und übers Telefon und lässt alles durch HubSpot laufen, einschließlich eines benutzerdefinierten Deal-Objekts. Der Leiter Marketing und Kommunikation verwaltet HubSpot.

Duplikate kamen von mehreren Stellen:

  • Eine Call-Tracking-Integration. Von einer externen Agentur eingerichtet, wurde bei jedem eingehenden Anruf ein neuer Kontakt erstellt, unabhängig davon, ob der Anrufer bereits in HubSpot vorhanden war. Tausende von Kontakten endeten mit dem Namen Nicht verfügbar oder N/A.
  • Wiederbesuche gehören zum System. Vertreter können Jahre später an die gleiche Tür klopfen. Mit jedem Besuch wird der Haushalt erneut erfasst.
  • Jahrelange Historie. Das Team hatte HubSpot früh nach eigenem Konzept aufgesetzt, und ältere Einträge hatten oft keine Telefonnummer.

Um die Daten zu schützen, ließ der Manager etwa ein Jahr lang niemanden mergen. Die Duplikate häuften sich an.

Ein Verkaufs- und Bestätigungsteam mit Headsets im Büro

Schäden durch Duplikate

Eine tägliche Tabellenprüfung vor jedem Anruf

Bevor das Bestätigungsteam einen neuen eingehenden Kontakt anrief, überprüfte es, ob die Person bereits in Kontakt gewesen war. Dazu exportierte es HubSpot täglich in eine Tabellenkalkulation und suchte dort nach Personen. Der Manager wollte eine schnelle Möglichkeit, einen möglichen Treffer zu sehen, ohne die Arbeit zu unterbrechen.

Platzhalternamen siegen bei Zusammenführungen

Standardmäßig behält ein Merge den aktuellsten Wert, sodass ein Platzhalter wie ‚Nicht verfügbar' den echten Vornamen ersetzen könnte. Der Manager behob dies manuell, indem er den Platzhaltertext löschte, und sagte, das sei nicht die beabsichtigte Funktionsweise. Die Platzhalter-Kontakte konnte er auch nicht einfach löschen, da sie Anrufe und Notizen enthalten konnten.

Wie Duplikate gelöst wurden

  1. 1. Mit den einfachen Duplikaten anfangen

    Sie startete mit sicheren Übereinstimmungen und führte exakte Treffer Suche für Suche zusammen. Mit dem Dedupely Customer Success Team erstellte sie dann eine gefilterte Suche für Datensätze mit Telefonnummer, um die reinen Anruf-Tracking-Kontakte zu isolieren.

  2. 2. Platzhalternamen verlieren

    Lose Rules bewirken, dass Namen mit Platzhaltern beim Zusammenführen verlieren und der echte Name erhalten bleibt. Der älteste Datensatz ist der Primärdatensatz. Ein Filter erfasst Übereinstimmungen, bei denen nur ein Datensatz den Platzhalter enthält.

    Dedupely Merge Rules mit einer First Name Lose Rule für Unavailable und 0

  3. 3. Bei unterschiedlichen Telefonnummern nach Adresse abgleichen

    Ein echtes Duplikat tauchte in Telefon-Suchen nicht auf, weil die Nummern unterschiedlich waren. Eine Adress-Suche fand es: Nachname (Similar), Hausnummer, erste zwei Straßen-Wörter, Postleitzahl.

  4. 4. Sichere Duplikate automatisieren, andere überprüfen

    Diese Adresssuche läuft jetzt mit der hinzugefügten Telefonnummer auf Auto Merge, Suche und Zusammenführung in einer Schleife. Ein nur teilweise ausgefüllter Kontakt wird nicht zusammengeführt, es sei denn, alle fünf Felder stimmen überein. Wenn diese Option aktiviert wurde, führte sie sofort die ersten Treffer zusammen. Eine separate Suche bleibt manuell, und das Bestätigungsteam prüft jetzt vor Anrufen auf mögliche Treffer, statt die tägliche Tabelle zu nutzen.

Das bewirkte die Deduplizierung

1.600+ doppelte Datensätze zusammengeführt

Das Unternehmen hat 800 Duplikate zusammengeführt und dabei mindestens 1.600 Datensätze kombiniert. Heute synchronisiert Dedupely 26.162 Datensätze für das Unternehmen.

Schluss mit dem täglichen Spreadsheet

Das Bestätigungsteam prüft Duplikate jetzt in Dedupely statt in einer täglich neu aufgebauten Tabelle. Nach einem Jahr ohne Zusammenführungen lässt die Managerin das Team wieder arbeiten und trainiert die manuelle und automatische Suche. Bei Auto Merge Ergebnissen zweifelt sie nicht daran, dass sie zusammengeführt werden sollten.

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