Cómo identificar correctamente todos los duplicados en tu CRM

La mayoría de los usuarios de CRM creen que los duplicados son fáciles de detectar: mismo email, mismo teléfono, mismo nombre de empresa. Pero los duplicados no siempre son tan obvios; muchas veces se esconden detrás de errores de escritura, variaciones, diferencias sutiles y campos faltantes, y si no logras identificarlos con confianza en la lógica de asociación, cada merge después es un riesgo.

Esta guía te muestra cómo identificar duplicados con confianza. Vas a aprender la diferencia entre duplicados obvios y ocultos, qué campos son más confiables, qué opciones de asociación usar y cómo probar tu configuración antes de automatizar.

¿Cuál es la diferencia entre duplicados obvios y ocultos?

• Duplicados obvios: son directos. Dos registros con el mismo correo, teléfono, dominio o empresa. Estos se pueden asociar y combinar de inmediato, sin duda.
• Duplicados ocultos son más complicados:
  • “Chris Johnson” vs “Christopher Johnson”
  • “Brightline Technologies” vs “Bright Line Tech”
  • Un registro tiene un email laboral, otro solo un número de celular, pero ambos son de la misma persona

Los duplicados obvios son raros. Los ocultos son donde ocurre la mayor parte del trabajo de limpieza, y donde la lógica de asociación importa más.

¿Qué campos son más confiables para encontrar duplicados?

Aunque algunos campos sean fuertes por sí solos, lo recomendable es usar al menos dos campos combinados.

Fuertes cuando se combinan:

• Primer nombre + Apellido + Email
• Nombre de empresa + Dirección + Código postal
• Primer nombre + Apellido + Teléfono

No confiables:

• Puesto de trabajo
• Notas
• Campos de texto libre

¿Qué opciones de asociación son más seguras para empezar?

En Dedupely eliges opciones de asociación para cada campo del que quieras depender, así puedes decidir qué define a un duplicado. Opciones disponibles incluyen:

• Exact match: los campos deben coincidir exactamente
• Similar match: detecta diferencias pequeñas en la escritura
• Fuzzy match: detecta variaciones cercanas, como “Chris” vs “Christopher”
• Similar word (any order) match: encuentra coincidencias cuando las palabras se reorganizan (ej. “Brightline Technologies” vs “Technologies Brightline”)
• Domain rootmatch: elimina subdominios para asociar en el dominio raíz (ej. “mail.greenfield.io” vs “greenfield.io”)

Mejor práctica:

• Empieza con Exact match en Primer nombre + Apellido + Email
• Agrega Similar/Fuzzy para nombres y empresas cuando ya probaste la precisión
• Usa Domain Root para empresas y atrapar diferencias de formato
• Guarda esta lógica en pads de búsqueda para poder reutilizarla y no reinventar las reglas cada vez

¿Cómo pruebo mi configuración para evitar falsos positivos o negativos?

La lógica de asociación necesita pruebas antes de confiar en ella a escala. Aquí un ciclo simple:

1. Corre un escaneo con las opciones que definiste
2. Revisa 5–10 pares de duplicados detectados manualmente
3. Marca cuáles fueron correctos y cuáles falsos
4. Si hubo errores, ajusta umbrales o agrega campos de apoyo
5. Corre de nuevo hasta que los resultados sean consistentes
6. Cuando ya estés seguro, guarda la lógica como un Search Pad para uso repetido

Esto previene dos riesgos comunes:

• Falsos positivos: combinar personas distintas por error
• Falsos negativos: dejar duplicados ocultos sin resolver

Las buenas asociaciones son la base de combinaciones seguras

La deduplicación empieza con asociaciones confiables. Sin una lógica de asociación fuerte, los merges son inseguros o incompletos.

Cuando aplicas campos confiables, eliges las opciones correctas y validas tu configuración, puedes detectar duplicados de manera consistente. Los pads de búsqueda luego te permiten repetir el proceso sin empezar de cero.