Kundengeschichte

Wie eine Wellness-App Verkaufsvertreter davon abhielt, dieselbe Person anzurufen, durch die Zusammenführung von 3.000+ doppelten Pipedrive-Datensätzen mit Dedupely

  • 3,000+ doppelte Einträge zusammengeführt
  • 1,500+ Übereinstimmungen zusammengeführt
  • 52,929 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

Dieselben Interessenten in jeder neuen Liste

Das Unternehmen verkauft eine Employee-Vitality-App an Arbeitgeber, und sein Vertriebsteam ruft HR-Teams aus Pipedrive an. Interessenten stammen aus Lead-Listen, die von Datenanbietern gekauft wurden, in Chargen nach Branche importiert werden, wobei jede Charge sein eigenes Label erhält. Jeder Vertreter arbeitet an einer anderen Liste.

Dieses Setup erstellte immer wieder Duplikate:

  • Sich überschneidende Listen. Firmen derselben Branche kamen in späteren Listen erneut auf, sodass dieselbe Firma und dieselbe Person als neu ankamen Leads erneut.
  • Zwei Anbieter, zwei Versionen einer Person. Das Unternehmen wechselte Datenanbieter, und jeder lieferte unterschiedliche Details für dieselbe Prospect.
  • Kleine Unterschiede. Ein fehlender Buchstabe im Namen, ein Unternehmen mit und ohne Punkt oder Länderkennung, oder eine Person einmal mit und einmal ohne Mittelnamen.

Pipedrive enthielt etwa 7.500 Leads, und das Team schätzte, dass etwa ein Drittel Duplikate waren.

Ein Vertriebsteam bei der Arbeit, ein Vertreter telefoniert

Schäden durch Duplikate

Mehrere Vertreter rufen die gleiche Person an

Da jeder Vertreter eine andere Liste verwaltete, wurden Interessenten mehrfach angerufen. Ein Interessent konnte einen Vertreter bitten zurückzurufen, aber ein anderer, der die Notiz nicht sah, rief erneut an. Das Team war besorgt, dass mehrfache Anrufe unprofessionell wirken und Vertrauen beschädigen.

Keine zusammenfassende Übersicht des Unternehmens

Das Team wollte ein Unternehmen pro Firma mit sämtlichen HR Personen und Leads darunter. Stattdessen befanden sich dieselben Unternehmen in Pipedrive als mehrere Organisationen und mehrere Leads. Pipedrives eigene Duplikat-Prüfung zeigte nur 80 und fand nur Paare, während das Team auch die versteckten finden musste, und das Zusammenführen jeweils eines Paares hätte viel zu lange gedauert.

Wie Duplikate gelöst wurden

  1. 1. Organisationen zuerst zusammenführen

    Mit Dedupelis Kundenerfolgsteam änderte das Team die Bereinigungsreihenfolge: Organisationen zunächst Organisationen, dann Leads, dann Personen. Das Zusammenführen doppelter Organisationen fasst die Leads derselben Firma unter einer Organisation zusammen und offenbart versteckte Duplikate. Die erste Organisationssuche basierte auf ähnlichen Namen und demselben Eigentümer – diese Treffer wurden im Bulk zusammengeführt.

  2. 2. Leads nach Titel, Person und Label abgleichen

    Lead-Suchen basierten auf Titel, Person und Label mit Ähnlichkeit für den Firmennamen. Ein Filter hielt Leads mit dem Label Do Not Contact zurück, und das Team überprüfte jede Seite vor dem Merge. Nach einem Test-Merge wurden 673 Leads in Bulk gemergt.

  3. 3. Widersprüchliche Beschriftungen manuell handhaben

    In Pipedrive behält ein zusammengeführter Lead alle Labels aus jedem Datensatz, weshalb er in mehreren Vertreterlisten auftauchen kann. Das Team öffnete Leads mit konkurrierenden Labels in View Match Details, wählte das Label, das erhalten bleiben sollte, z. B. Do Not Contact, und führte sie zusammen.

  4. 4. Erfassen Sie Personen, die einfache Suchen übersehen

    Bei Personen fand eine Suche auf Vorname, Nachname und E-Mail die klaren Duplikate. Eine zweite Suche auf ähnlicher E-Mail und ähnlichem Unternehmen entdeckte eine Person, dreimal unter verschiedenen Varianten ihres Namens gespeichert.

Das bewirkte die Deduplizierung

3.000+ doppelte Datensätze zusammengeführt

Das Unternehmen hat über 1.500 Treffer zusammengeführt und mindestens 3.000 doppelte Datensätze kombiniert. Bei der letzten Zählung enthielt das Konto 52.929 Datensätze.

Ein Unternehmen, ein Überblick

Nach der ersten großen Runde stellte sich ein zuvor auf mehrere Datensätze verteiltes Unternehmen als einzelne Organisation dar, mit konsolidierten HR-Kontakten und einheitlicher Kennzeichnung: genau das, was der Sales Lead, der die Bereinigung leitete, sich wünschte. Er sagte, dass sie das Potenzial von Dedupely erkannten.

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