Kundengeschichte

Wie eine Schaden- und Unfallkanzlei 6.000+ doppelte Salesforce-Datensätze von Dienstleistern, Kanzleien und Versicherern mit Dedupely zusammengeführt hat

  • Salesforce
  • Manuelle Eingabe durch das Team
  • Jahrelang angesammelte Altdaten
  • Recht
  • 6,000+ doppelte Einträge zusammengeführt
  • 3,100+ Übereinstimmungen zusammengeführt
  • 600,000+ 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

Derselbe Ort, unterschiedliche Namen

Die Firma speichert alle ihre Kontakte zu Fällen in Salesforce Accounts: Ärzte, Anwälte, Kanzleien und Versicherungsunternehmen sowie ihre Mandanten. Die Datenbank umfasst mehr als 600.000 Datensätze.

Das Team fand mehrere Gründe, warum das Unternehmen mehrfach auftauchte:

  • Kliniken mit geänderten Namen. Als eine Klinik umbenannt oder von einem größeren Netzwerk übernommen wurde, erschien ein neuer Datensatz mit dem neuen Namen unter der gleichen Adresse und Telefonnummer.
  • Datensätze, die nur mit Namen gespeichert wurden. Salesforce verlangte einen Namen, aber keine Adresse. Deshalb hatten manche Datensätze nur einen Namen und sonst nichts, neben einem kompletten Datensatz für dieselbe Firma.
Ein Anwaltsteam überprüft Akten

Schäden durch Duplikate

Den richtigen Datensatz in jedem Fall auswählen

Wenn Mitarbeiter einen Anbieter oder eine Kanzlei zu einem Fall hinzufügten, stießen sie auf zwei oder drei Datensätze desselben und mussten sich entscheiden.

Zu viele zum manuellen Überprüfen

Duplikate manuell zu prüfen hieß, jede Website und Adresse eines Anbieters einzeln nachzuschauen. Ein Reviewer schätzte, dass das Team höchstens etwa zehn pro Tag schaffte, bei einer Datenbank mit Hunderttausenden Datensätzen.

Ein Anbieter, viele Standorte

Die Kanzlei konnte auch nicht nur nach Namen abgleichen. Ein Anbieter kann mehrere Standorte haben, und jeder Standort ist ein eigener Datensatz. Eine Suche nur nach Namen würde alle als Duplikate kennzeichnen.

Wie Duplikate gelöst wurden

  1. 1. Nach Adresse, dann Name

    Mit Dedelupleys Kundenerfolgsteam lernte die Firma, dass jedes Feld in einer Suche übereinstimmen muss. Ihre erste Suche hatte nur noch 14 Treffer, während immer noch viele Duplikate in Salesforce existierten. Das Abgleichen nach ähnlichem Unternehmensnamen plus vollständiger Adresse ergab etwa 1.200 Treffer in einer Sitzung. Eine Suche nur nach der vollständigen Adresse fand die umbenannten Kliniken mit derselben Adresse unter neuem Namen.

  2. 2. Nutzen Sie Filter, um festzulegen, was verglichen wird

    Mandanten sollten nie zusammengeführt werden. Ein Filter begrenzt die Suchen auf Anwälte, Kanzleien, Ärzte und Versicherungen, sodass das Team nur gewünschte Datensätze überprüft. Ein zweiter Filter erfasst unvollständige Datensätze, wenn die Adresse nur bei einem vorhanden ist.

    Dedupely Advanced Filters mit Party Type auf Anwaltskanzlei, Anwalt und Versicherung

  3. 3. Felder der Reihe nach lockern

    Nachdem eine Liste fertig war, klonte das Team die Suche und änderte eine Variable für die nächste Charge: die Telefonnummer auf Ähnlich, damit die Formatierung kein Match blockiert, oder die Adresse bei den ersten Wörtern, da dieselbe Adresse als West oder W, Boulevard oder Blvd, mit oder ohne Hausnummer geschrieben sein kann. Faustregel eines Reviewers: Die exakt gleiche Adresse bedeutet fast immer ein Duplikat, und alles Fragwürdige wird abgelehnt.

  4. 4. Lassen Sie Dedupely die Entscheidungen speichern

    Paare, die keine echten Duplikate sind, werden abgelehnt, sodass sie nie wieder in einer Suche auftauchen. Auto Match prüft nach Plan auf neue Duplikate und sendet dem Team eine E-Mail, wenn sich genug ansammeln. Merge Rules Einfach halten: Der zuletzt aktualisierte Datensatz wird primär, seine Werte gelten, und die aktuellsten Informationen bleiben bei jeder Zusammenführung erhalten.

Das bewirkte die Deduplizierung

6.000+ doppelte Datensätze zusammengeführt

Das Unternehmen hat mehr als 3.100 Übereinstimmungen zusammengeführt und mindestens 6.000 doppelte Datensätze aus über 600.000 Salesforce-Datensätzen kombiniert.

Vom Gesundheitswesen bis überall

Früh sagte ein leitendes Mitglied des Teams, dass sie wussten, dass noch viele Duplikate übrig waren, und das Team war bereit, da sie das System beherrschten. Das Team behandelte zuerst die Gesundheitsanbieter, dann Anwälte, Kanzleien und Versicherungen.

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