Falsche Treffer vermeiden

Ein Fehltreffer ist eine Gruppe von Datensätzen, die wie Dubletten aussehen, aber verschiedene Personen oder Firmen beschreiben: zwei Kollegen, die info@acme.com teilen, oder jeder Kontakt mit der Telefonnummer 000-000-0000. In Dedupely vermeiden Sie Fehltreffer, indem Sie über mindestens drei Felder abgleichen, für jedes den passenden Abgleichtyp wählen, Filter und Sicherheitseinstellungen nutzen, um schwache Daten fernzuhalten, und die Fehltreffer zurückweisen, die trotzdem auftauchen. Behandeln Sie jeden Merge als endgültig und klären Sie das vor einem Massenmerge oder dem Einschalten von Auto Merge.

Wie sehen falsche Treffer meist aus?

Auf wie vielen Feldern sollte eine Suche abgleichen?

Mindestens drei. Ein oder zwei Felder erzeugen viele falsche Treffer, weil zwei Personen einen Namen und eine Firma eine E-Mail-Domain teilen können. Zum Beispiel:

• Zu locker: Last Name (Exact) + Email (Domain Root). Erfasst jeden Kollegen mit demselben Nachnamen.
• Besser: First Name (Exact) + Last Name (Exact) + Email (Exact).

Wenn eine Suche über weniger Felder abgleichen muss, nutzen Sie mehr Visible Fields, damit Sie andere Angaben (etwa Phone, Company oder Created Date) vor dem Zusammenführen vergleichen können. Siehe Duplicate Searches.

Welche Abgleichsoption ist für welches Feld zu locker?

• Fuzzy paart Namen, die gleich klingen („Sean“ und „Shawn“). Nutzen Sie es bei Namen, nicht bei E-Mails oder IDs.
• Ähnlich erkennt Tippfehler. Bei Telefonnummern vergleicht es die sieben Kernziffern, kombinieren Sie es also mit einem weiteren Feld.
• Domain-Root gruppiert alle mit derselben Domain. Nutzen Sie es für Firmen, nicht allein zum Abgleich einzelner Personen.
• Similar Words (Any Order) kann nicht verwandte Namen paaren, die gängige Wörter teilen. Nehmen Sie diese Wörter auf in Ignored terms.
• Exakt ist am sichersten für E-Mails, IDs und alles, wobei Sie sich keinen Fehler leisten können.

Siehe Match-Optionen.

Wie helfen Safety Settings?

Safety Settings stellen riskante Treffer in den Tab Excluded zurück, sodass sie von der Bulk-Auswahl und von Auto Merge ausgenommen sind:

• Datensätze pro Treffer (standardmäßig 20): Ein sehr großer Treffer bedeutet meist, dass die Suche zu weit gefasst ist.
• Schlechte oder Beispieldaten (standardmäßig an): Platzhalter- und Testdaten.
• Sehr kurze Werte (standardmäßig aus): Schalten Sie es ein, wenn Ihre Daten Initialen oder Einzelzeichen enthalten.

Änderungen gelten nach Ihrem nächsten Scan. Siehe Sichere Merges.

So filtern Sie generische Daten heraus

Schließen Sie mit einem Filter Werte aus, von denen Sie wissen, dass sie geteilt werden. Zum Beispiel, um gemeinsame Postfächer zu überspringen:

• Feld: E-Mail · Gilt für: alle · Operator: beginnt nicht mit · Begriffe: info@, sales@, support@, hello@, admin@ · Alle

Sie können bis zu 25 Begriffe pro Filter hinzufügen. Bei einem negativen Operator wie diesem stellen Sie die Begriffseinstellung neben dem Operator auf Alle, damit ein Datensatz jeden Begriff vermeiden muss. Siehe Filter.

Was Sie mit falschen Treffern tun, die trotzdem auftauchen

• Ablehnen Treffer, bei denen Sie sicher sind, dass es keine Duplikate sind. Sie verlassen jede Suche für dieses Objekt, auch Auto Match und Auto Merge. Abgelehnte Treffer werden gespeichert und erscheinen daher nie wieder.
• Send to Manual Review die Treffer, bei denen Sie unsicher sind, damit die richtige Person entscheidet.
• Die Suche korrigieren wenn Sie immer wieder dieselbe Art von Treffer ablehnen. Ein Muster falscher Treffer bedeutet, dass ein Feld oder eine Abgleichsoption geändert werden muss.

Beispiel-Einrichtung

Ein Team findet immer wieder Kollegen, die zu einem Kontakt zusammengeführt wurden, weil viele Leads über gemeinsame Postfächer kommen.

1. Suche: First Name: Exact · Last Name: Exact · Email: Exact, statt Last Name + E-Mail-Domain.
2. Filter: E-Mail beginnt nicht mit info@, sales@, support@, office@ (Begriffseinstellung Alle), Gilt für alle.
3. Safety Settings: Datensätze pro Treffer 10, Schlechte oder Beispieldaten an, Sehr kurze Werte an.
4. Visible Fields: Phone Number, Company und Create Date, zum Vergleich vor dem Zusammenführen.
5. Prüfung: lehnen Sie Fehltreffer ab, sobald sie auftauchen, und schicken Sie unklare in Manual Review.
6. Automatisieren erst nach einigen Scans ohne neue falsche Treffer: zuerst Auto Match, dann Auto Merge.

Häufige Fehler

• Über ein oder zwei Felder abgleichen. Das ist die häufigste Ursache für falsche Treffer.
• Erwarten, dass leere Felder übereinstimmen. Zwei leere Werte stimmen nie überein, können also keinen falschen Treffer verursachen, aber Datensätze mit Lücken in einem abgeglichenen Feld erscheinen nicht in dieser Suche.
• Fuzzy bei E-Mails oder Domain Root allein zum Abgleich von Personen verwenden. Fuzzy ist für Namen gedacht. Domain Root auf der E-Mail gruppiert alle aus derselben Firma, kombinieren Sie es also mit Namensfeldern.
• Poor or example data abschalten. Platzhalterwerte gruppieren dann Tausende fremder Datensätze.
• Große Treffer zusammenführen, ohne sie zu öffnen. Prüfen Sie den Tab Excluded und öffnen Sie zuerst Treffer mit vielen Datensätzen.
• Treffer einzeln ablehnen, ohne die Suche zu korrigieren. Taucht dieselbe Art falscher Treffer immer wieder auf, ändern Sie die Suche.

FAQ zu falschen Treffern

• Was ist ein False Positive bei der Deduplizierung? Ein Treffer aus Datensätzen, die wie Duplikate aussehen, aber keine sind, etwa zwei Personen mit einem gemeinsamen Postfach.
• Kann ich verhindern, dass ein falscher Treffer wiederkommt? Ja. Lehnen Sie ihn ab, und er bleibt aus jeder Suche für dieses Objekt heraus.
• Kann ich einen abgelehnten Treffer wiederherstellen? Ja. Öffnen Sie den Tab Abgelehnte Treffer , wählen Sie ihn aus und klicken Sie auf Remove from Rejected.
• Führt Auto Merge ausgeschlossene oder abgelehnte Treffer zusammen? Nein. Beide werden übersprungen.
• Was, wenn ein falscher Treffer schon zusammengeführt wurde? Machen Sie es innerhalb von 30 Tagen über Merge History rückgängig. Siehe Einen Merge rückgängig machen. Für ältere Merges siehe Ich habe die falschen Datensätze zusammengeführt: Was jetzt?