Cómo el contexto del CRM de tu cliente define la lógica de deduplicación

Usa combinaciones de campos, no de uno solo

Los matches de un solo campo pueden generar errores al detectar duplicados, incluso si los datos parecen coincidir. Si el formato no es consistente (por ejemplo, nombres abreviados o direcciones escritas de forma distinta), los resultados serán poco confiables.

La deduplicación debe basarse en combinaciones de campos que juntos indiquen un nivel de confianza más alto.

Antes de definir tu lógica, revisa cómo tu cliente usa sus campos dentro del CRM.

Por ejemplo, si Phone Number no está presente en la mayoría de los registros, no lo incluyas en la lógica de match. Si Email varía o se repite, prioriza otros campos como Company Name o Activity Date.

Combinaciones efectivas pueden incluir:

• First Name + Last Name + Phone Number
• First Name + Last Name + Email + Company
• Company Name + Address + Postal Code

Tip: Usa solo los campos que estén correctamente completados y mantenidos por procesos confiables.

Basa las reglas de merge en el comportamiento de los campos, no solo en su contenido

Los valores de los campos deben interpretarse según cómo se actualizan y qué representan, no solo por lo que contienen.

Por ejemplo, los dominios de correo reflejan identidad empresarial, pero no siempre. Las Activity Dates muestran interacción, pero solo si se registran de forma consistente.

Enfócate en campos con relevancia general comprobada:

• Email domain: puede diferenciar identidades personales y corporativas.
• Última fecha de actividad: indica con qué contacto hubo interacción reciente.
• Estatus o etapa del ciclo de vida: cuando se automatiza, puede reflejar el estado del pipeline.
• Asociación con empresa: útil si se mantiene de forma constante y alineada con procesos de negocio.

Evita depender del campo Create date, ya que muestra cuándo se creó el registro, pero no siempre indica si sigue siendo relevante. Evalúa si los campos se actualizan mediante formularios, integraciones o manualmente, y cómo eso afecta la lógica de merge.

No uses la cantidad de campos completos como referencia de calidad

Tener más campos llenos no garantiza un mejor registro. Un contacto con muchos campos podría venir de una importación antigua, mientras que uno con menos información puede estar actualizado y correctamente asociado.

Construye la lógica de match en torno a lo que los campos significan, no solo si están llenos.

Si valoras la actividad reciente, puedes establecer que, entre dos registros similares, se conserve el que tenga interacción reciente o datos verificados.

Más ejemplos:

• Si ambos registros pertenecen a la misma persona pero con distintos propietarios, conserva el que tenga más actividad reciente.
• Si una empresa aparece en un solo registro y está mantenida por un proceso automatizado o verificado, usa ese como prioridad.

Evita asumir que un registro con más datos es mejor. Revisa el comportamiento y la actualización del campo, no solo el volumen de información.

Confirma la lógica de match con un proceso de revisión definido

Cada regla de merge debe probarse antes de aplicarse de forma amplia. El proceso de revisión ayuda a detectar falsos positivos y a decidir mejor qué registros conservar.

Proceso recomendado:

1. Ejecuta un escaneo con tu lógica de match propuesta. Empieza con 10–20 pares de duplicados.
2. Exporta los resultados y revisa una muestra manualmente. Busca errores de nombre, conflictos de empresa o asociaciones mal asignadas.
3. Identifica registros con poca actividad comercial (sin tratos abiertos, sin propietario o sin actividad reciente). Úsalos como casos de prueba.
4. Después del merge, revisa qué campos, valores y asociaciones se conservaron en el CRM.
5. Ajusta tu lógica de match basándote en cómo se comportan los resultados, no solo en la intención original.

Repite este proceso cada vez que hagas cambios significativos en tu lógica de merge.

Crea lógica específica para cada instancia de CRM

Cada CRM tiene distintos patrones de actualización de datos, uso de campos y automatizaciones.

Incluso si la plataforma es la misma, la lógica de match no siempre puede reutilizarse entre cuentas.

Usa este enfoque estructurado por CRM:

1. Audita los campos clave para determinar consistencia y calidad de datos.
2. Identifica qué campos se actualizan de forma automatizada, manual o por integración.
3. Diseña combinaciones de campos basadas en datos verificables y actualizados.
4. Define reglas de merge alineadas con la función de cada campo dentro del proceso de negocio.
5. Prueba en un conjunto limitado, revisa resultados y ajusta según sea necesario.

No copies configuraciones entre CRMs. En su lugar, estandariza el método, no la lógica. Esto permite escalar sin perder precisión.

Dedupely ayuda a los partners a construir, probar y ejecutar lógica de match específica que respeta cómo cada CRM maneja sus datos. Comienza aquí.

Si estás por iniciar un nuevo proyecto de deduplicación, consulta también nuestra guía: La forma más rápida para que las agencias realicen deduplicación a corto plazo