Kundengeschichte

Wie ein Einzelhandelshändler sein Vertriebsteam mit Dedupely von Vermutungen über das richtige Salesforce-Konto befreite

  • Salesforce
  • Manuelle Eingabe durch das Team
  • Nach Listenimport
  • Einzelhandel
  • 200+ Kontenübereinstimmungen pro Monat, durchschnittlich gemergt
  • 75+ Kontaktübereinstimmungen durchschnittlich pro Monat fusioniert
  • 280,000+ Konten und Kontakte unter Kontrolle gehalten

Eine Übereinstimmung ist ein Satz doppelter Datensätze, zusammengefasst zu einem Datensatz. Jede Konten-Übereinstimmung enthielt zwei bis fünf Datensätze, jede Kontakt-Übereinstimmung zwei. Die Gesamtzahl der zusammengefassten Datensätze ist mindestens doppelt so hoch wie die Anzahl der Übereinstimmungen.

Woher die Duplikate kamen

Hunderte Schulen mit gleichem Namen

Das Unternehmen ist ein Einzelhandelsbetrieb, der an Schulbezirke und einzelne Schulen in den USA verkauft und seinen Vertrieb in Salesforce verwaltet. Das größte Datenproblem liegt in der Marktstruktur selbst: Hunderte verschiedener Schulen teilen ähnliche Namen, daher wirken viele Konten wie Duplikate, obwohl sie separate Schulen sind. Ein Schulbezirk und eine seiner Schulen können auch als zwei separate Konten erscheinen, gehören aber zusammen.

Der Vertriebsleiter, der Salesforce betreute, führte die echten Duplikate auf zwei Quellen zurück:

  • Konten wurden ohne Überprüfung erstellt. Mehrere Mitarbeiter erstellten neue Accounts, ohne zu überprüfen, ob die Schule bereits existierte. Erst etwa ein Jahr später erkannte man das Problem.
  • Ein Import, den niemand überprüft hat. Der erste Upload brachte eine große bestehende Datenbank zu Salesforce-Daten hinzu, und niemand prüfte auf Duplikate.
Ein Schulgebäude

Schäden durch Duplikate

Vertriebsmitarbeiter fragen, welches Konto zu verwenden ist

Das Problem wurde offensichtlich, als das ganze Team in Salesforce arbeitete. Seine Verkäufer fragten ihn ständig, welches Konto sie für eine Schule verwenden sollten. Ein dupliziertes Konto hat keine Transaktionshistorie, sodass auf einem Datensatz protokollierte Bestellungen vom anderen unsichtbar waren. Und bei Schulen ist diese Historie geschäftskritisch.

Warum die manuelle Behebung ins Stocken geriet

Personen hatten die Duplikate zeitweise manuell durchgearbeitet, nur nach Name gemergt, und es dauerte zu lange. Jedes Paar musste geöffnet und auf die Historie überprüft werden, bevor es gemergt wurde, und er hatte immer noch etwa 10.000 Konten zu durchlaufen, danach Kontakte. Die Bereinigung verzögerte zwei andere Projekte, einschließlich der nächsten Integration, die er starten musste.

Wie Duplikate gelöst wurden

  1. 1. Testen Sie das naheliegendste Feld zuerst

    Mit Dedupleys Customer Success Team begann er mit der Konten-Zuordnung nach der landesweiten Schul-ID. Die Suche fand nichts, teilweise weil viele Konten nie die Nummer erhielten. Allein der Name war auch nicht sicher, da viele Schulen einen Namen teilen. Sie brauchten ein zweites Abgleichfeld.

  2. 2. Website als zweites Feld hinzufügen

    Die Website war ein guter Kandidat, aber sie war noch nicht in Dedupely. Das Customer Success Team hat sie über den Extra Fields Manager hinzugefügt, und sobald sie synchronisiert war, hat die Suche Konten nach Name und Website gefunden.

  3. 3. Beginnen Sie mit Konten ohne Bestellungen

    Um die ersten Zusammenführungen sicher zu machen, fügten sie einen Filter hinzu, sodass die Suche nur Konten ohne Bestellungen anzeigte. Ein Duplikat ohne Bestellungen hat keine Bestellhistorie zu verlieren. Die Suche nach Name, Website und ohne Bestellungen fand 2.319 Übereinstimmungen, etwa 5.000 Einträge, und er war sich fast jedes Mal einig, dass es dieselben Konten waren. Er exportierte die Ergebnisse vor der Zusammenführung als CSV-Sicherung, um immer überprüfen zu können, was sich geändert hatte.

    Dedupely Duplicate Search mit einem Filter für Konten ohne Bestellungen

  4. 4. Beispiel überprüfen, Sicherung erstellen, Bulk-Merge durchführen

    Eine zweite Suche stimmte nur beim Namen überein, wiederum für Konten ohne Bestellungen, und fand 7.046 Übereinstimmungen, manche mit fünf oder sechs Datensätzen. Der Customer Success empfahl, zuerst fünf oder sechs zu fusionieren, um das Ergebnis zu überprüfen. Er exportierte ein weiteres Backup, filterte nach Kontoeigentümer, um sich auf die Datensätze zu konzentrieren, an denen er und zwei Kollegen arbeiteten, und startete den Bulk-Merge im Hintergrund. Er entschied sich gegen Auto Merge bis er die Ergebnisse überprüft hatte.

    Ein Muster erfordert Vorsicht: Schulen im selben Schulbezirk teilen oft eine Website. Für diese reichen Name und Website nicht aus, daher bleiben sie von Massen-Merges ausgeschlossen und werden manuell geprüft.

Das bewirkte die Deduplizierung

Von manuellen Prüfungen zu Massen-Merges

Die zeitaufwändige Arbeit, Konto für Konto, wurde zu wenigen Suchen und Bulk-Merges im Hintergrund. Salesforces Merge verarbeitet maximal drei Datensätze gleichzeitig, während Dedupely Tausende in einer Aktion zusammenführt. Das Team fusioniert jetzt durchschnittlich über 200 Konto- und 75 Kontakt-Übereinstimmungen pro Monat, mit CSV-Sicherung für jeden Bulk-Merge.

Ein klarerer Überblick, woher Duplikate stammen

Die Durchsicht der Suchen zeigte ihm auch, woher die Duplikate stammten: Accounts, die ohne Lookup erstellt wurden, und ein Import, den niemand überprüft hatte. Die Kenntnis der Ursachen gab ihm einen Ausgangspunkt, um neue Duplikate zu verhindern, nicht nur die alten zu bereinigen.

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