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Por qué no coinciden los duplicados de HubSpot y los de Dedupely

Por qué HubSpot y Dedupely cuentan los duplicados de forma distinta, y cómo la lógica de coincidencia determina lo que encuentra cada herramienta.

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Two stacks of layers either side of a not-equal sign

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El número de duplicados no cuadra: estos son los motivos

Si ves menos duplicados en Dedupely que en HubSpot, tranquilo: no es un fallo, es una cuestión de alcance. Dedupely sigue tus reglas al pie de la letra y HubSpot usa una lógica interna que no se ve ni se configura. Si tu lógica de coincidencia y tus Merge Rules no imitan esa lógica, los resultados no van a coincidir.

El número de coincidencias depende de cómo definas un duplicado, no de cómo lo marque otra herramienta. Para resolver la diferencia, empieza revisando tu lógica de coincidencia, no el estado de sincronización.

Qué mira Dedupely en realidad

Dedupely verifica exactamente lo que le indiques. Puedes definir esto usando Duplicate Searches con opciones de coincidencia específicas por campo, que incluyen:

  • Campos a comparar: nombre, apellidos, email, nombre de empresa y campos personalizados
  • Una opción de coincidencia para cada campo: exacta, similar, aproximada, Similar Words (en cualquier orden) o raíz del dominio

Si un duplicado no coincide exactamente según tu Duplicate Search, se excluye, pues no hay lógica parcial. Esto significa que la calidad de tus resultados depende enteramente de qué campos incluyas y cómo los emparejes. No confíes en configuraciones predeterminadas; revisa cada campo y opción de coincidencia.

Más información sobre Duplicate Searches aquí.
Aprende a construir un sistema de Duplicate Searches para encontrar todos tus duplicados con esta guía.

Las condiciones de coincidencia exacta pueden limitar lo que aparece

Emparejar números de teléfono o nombres con coincidencia exacta suele bloquear duplicados válidos, y basta una diferencia de formato para romper la coincidencia. Por ejemplo:

  • “+1 555-123-4567” y “5551234567” no se emparejan con coincidencia exacta
  • “Horizon Labs Inc.” y “Horizon Labs Incorporated” no coincidirán, aunque sean la misma entidad

Si quieres una detección más precisa, usa la coincidencia Similar cuando haya variaciones de formato: teléfonos, nombres y, en algunos casos, emails.

Consejo: En Dedupely, prueba opciones de coincidencia clonando una Duplicate Search, cambia un campo de Exacta a cualquier otra y ejecuta el análisis nuevamente. La diferencia suele ser inmediata.

Cómo evaluar los resultados de coincidencia tras un cambio

Tras ejecutar un escaneo con la lógica de coincidencia actualizada, revisa qué tipo de registros se están emparejando

Busca patrones en las nuevas coincidencias:

  • ¿Son duplicados reales o solo registros parecidos?
  • ¿Hay valores que generan ruido (nombres de empresa incompletos o correos reutilizados)?
  • ¿Los campos vacíos debilitan las coincidencias?

Usa esta revisión para decidir si mantienes el cambio, ajustas las opciones de coincidencia o añades otro campo para equilibrar. Iterar va de la calidad de los duplicados detectados.

Solo puedes confiar en lo que controlas

La fuerza de Dedupely está en reflejar con precisión tu lógica de coincidencia.

Si quieres más coincidencias, sé flexible con las opciones de coincidencia. Si quieres un control estricto, afínalas. En cualquier caso, tú defines qué es un duplicado. Esa claridad te da resultados que puedes explicar, depurar y mejorar sin adivinar.

Retrato de Gaby Salinas

Detrás del artículo

Gaby Salinas

Asistente de marketing en Dedupely

Gaby Salinas llegó a los datos de CRM desde el marketing y la publicidad, por lo que analiza los duplicados desde dos perspectivas: la lógica de coincidencia y fusión que hay detrás de ellos, y lo que provocan en las personas que usan el CRM, como el comercial que llama dos veces a un cliente, el administrador al que se culpa y la limpieza que nadie quiere empezar.

Como asistente de marketing en Dedupely, observa cómo los equipos de RevOps, los usuarios finales, los consultores y los equipos técnicos trabajan realmente con sus datos: los registros en los que dejan de confiar, las soluciones alternativas que crean y el momento en que finalmente deciden limpiar. Lo que descubre determina gran parte de lo que publica Dedupely.

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