Duplikate aus Events, Webinaren und Meetings

Verhindern Sie, dass Eventlisten, Webinar-Anmeldungen und Terminbuchungen zweite Kopien Ihrer Kontakte anlegen.

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Events bringen Hunderte Personen auf einmal, und viele sind schon in Ihrem CRM. Webinar- und Meeting-Tools bringen mehr: Eine Anmeldung mit privater E-Mail oder eine Buchung unter neuer Adresse wird zu einem neuen Kontakt. In Dedupely lösen Sie das auf zwei Arten: Sie deduplizieren Eventlisten vor dem Import und führen Suchen aus, die neue Duplikate aus Ihren Webinar- und Meeting-Tools kurz nach ihrer Ankunft in Dedupely zusammenführen.

Woher kommen Event-Duplikate?

Quelle Was passiert
Event- und Messelisten Die Liste wird importiert, und Personen, die schon in Ihrem CRM sind, werden erneut hinzugefügt.
Webinar-Anmeldungen Personen melden sich mit einer privaten E-Mail oder der eines Kollegen an.
Terminplaner Eine Buchung unter einer neuen Adresse legt einen neuen Kontakt an.
Badge-Scans Namen und Firmen werden anders geschrieben oder abgekürzt.

Vor dem Event: die Liste deduplizieren

Laden Sie die Liste als Tabelle in Dedupely hoch und führen Sie ihre doppelten Zeilen zusammen, bevor Sie sie importieren. Mehrere Listen mit denselben Spaltentiteln lassen sich zusammen hochladen und wie eine deduplizieren. Eine Tabelle lässt sich nicht mit Ihrem CRM abgleichen, also finden nach dem Import Ihre Suchen im CRM die Personen, die Sie schon hatten. Tabellen-Uploads sind unbegrenzt und zählen nicht zu Ihrem Datensatzlimit. Siehe Eine Liste vor dem Import deduplizieren.

Nach dem Event: erfassen, was die Tools hinzufügen

Bauen Sie eine Suche für neue Kontakte aus Events und konzentrieren Sie sie auf aktuelle Datensätze:

  • Felder: First Name: Similar Words (Any Order) mit Match nicknames · Last Name: Exact · Company: Similar Words (Any Order), mit Ignored terms Inc., LLC, Ltd.
  • Keine Firma bei den Anmeldungen? Nutzen Sie Phone Number: Similar statt Company. Leere Werte treffen nie, daher fallen Datensätze ohne Firma aus einer Suche, die darauf abgleicht.
  • Filter: Create Date is within the past 14 Tage, Applies to einem oder mehreren Datensätze im Treffer. So sehen Sie Treffer, bei denen mindestens ein Datensatz neu ist.
  • Visible Fields: Email, Phone Number und Create Date, damit Sie vergleichen können.

Behalten Sie auch eine exakte Suche (First Name, Last Name und Email auf Exact) für Personen, die sich zweimal mit derselben E-Mail registriert haben. In HubSpot werden Kontakte mit exakt derselben E-Mail meist von HubSpot selbst erkannt, daher findet diese Suche in anderen CRMs am meisten.

Welcher Datensatz sollte bleiben?

  • Primary Record: Oldest Record. Der Kontakt, den Ihr Team schon hatte, bleibt, mit seiner Historie.
  • Telefon: Bringen Teilnehmer neuere Nummern mit, behalten Sie die neueste mit einer Win Rule auf Create Date.

Leere Werte überschreiben nie vorhandene Daten, eine kurze Anmeldung löscht also keinen vollständigen Kontakt. Siehe Merge Rules.

So bleibt es in Betrieb

  1. Testen Sie jede Suche von Hand. Führen Sie 1–2 Treffer zusammen, prüfen Sie sie in Ihrem CRM und führen Sie dann 1–2 Seiten per Bulk-Merge zusammen.
  2. Auto Merge einschalten auf der exakten Suche, mit der Schnellstmöglich als Zeitplan, sobald sie ohne falsche Treffer gelaufen ist, damit Anmeldungen mit wiederholter E-Mail kurz nach ihrer Ankunft in Dedupely zusammengeführt werden. Siehe Auto Merge.
  3. Auto Match einschalten auf der namensbasierten Suche, damit jemand sie nach jedem Event prüft. Siehe Auto Match.

Beispiel-Einrichtung

Ein Marketingteam veranstaltet ein monatliches Webinar und zwei Messen im Jahr, mit HubSpot.

  1. Vor jedem Messe-Import: deduplizieren Sie die Badge-Scan-Liste als Tabelle.
  2. Contacts · Events · Keine Firma: First Name (Similar Words, Match nicknames), Last Name (Exact), Phone Number (Similar), für Webinar-Anmeldungen ohne Firma. Auto Match.
  3. Contacts · Events · Neue Personen: First Name (Similar Words, Match nicknames), Last Name (Exact), Company (Similar Words, Ignored terms), gefiltert auf Datensätze der letzten 14 Tage. Auto Match, geprüft am Montag nach jedem Event.
  4. Merge Rules: Primary Record auf Oldest Record gesetzt.

Häufige Fehler

  • Die Liste importieren, wie sie kommt. Deduplizieren Sie sie zuerst, damit Duplikate nie in Ihr CRM gelangen.
  • Event-Kontakte in den neuesten Datensatz zusammenführen. Der neueste ist meist der dünnste. Behalten Sie den ältesten.
  • Auto Merge auf der namensbasierten Suche. Event-Daten sind unordentlich. Prüfen Sie sie zuerst.
  • Nur nach den großen Ereignissen prüfen. Webinare und Meeting-Tools bringen jede Woche Duplikate.

FAQ zu Event- und Webinar-Duplikaten

  • Warum erzeugen Webinare doppelte Kontakte? Personen melden sich mit einer anderen E-Mail an als der in Ihrem CRM, also legt das CRM einen neuen Kontakt an.
  • Sollte ich eine Eventliste vor oder nach dem Import deduplizieren? Beides. Deduplizieren Sie die Liste als Tabelle vor dem Import, und lassen Sie dann Ihre Suchen im CRM die Personen finden, die Sie schon hatten.
  • Zählen Tabellen-Uploads zu meinem Plan? Nein. Sie sind unbegrenzt und zählen nicht zu Ihrem Datensatzlimit.
  • Kann Dedupely verhindern, dass Meeting-Tools Kontakte anlegen? Nein. Es führt neue Duplikate kurz nach ihrer Ankunft in Dedupely zusammen, mit Auto Merge im Zeitplan „As soon as possible“.

Als Nächstes

Auto Merge Führen Sie neue Duplikate aus Ihren Event- und Meeting-Tools kurz nach dem Eintreffen zusammen.

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Porträt von Gaby Salinas

Hinter dem Artikel

Gaby Salinas

Marketing-Assistentin bei Dedupely

Gaby Salinas kam aus dem Marketing und der Werbung zu CRM-Daten. Deshalb betrachtet sie Dubletten von zwei Seiten: die Abgleichs- und Zusammenführungslogik dahinter und die Auswirkungen auf die Menschen, die mit dem CRM arbeiten, etwa den Vertriebsmitarbeiter, der einen Kunden zweimal anruft, den Administrator, dem die Schuld gegeben wird, und die Bereinigung, mit der niemand anfangen will.

Als Marketing-Assistentin bei Dedupely verfolgt sie, wie RevOps-Teams, Endnutzer, Berater und technische Teams tatsächlich mit ihren Daten arbeiten: die Datensätze, denen sie nicht mehr vertrauen, die Workarounds, die sie entwickeln, und den Moment, in dem sie sich schließlich zur Bereinigung entschließen. Was sie dabei herausfindet, prägt einen Großteil dessen, was Dedupely veröffentlicht.

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