Probando la lógica detrás de combinar registros en archivos CSV

Muchos equipos de CRM prefieren limpiar registros antes de sincronizarlos. No porque desconfíen del CRM, sino porque quieren entender cómo se comporta la lógica de deduplicación con datos reales. Cuando los leads vienen de imports o integraciones, el riesgo de tener duplicados sube… incluso antes de que corra una sola automatización.

Un equipo que usa Pipedrive tenía una lista de mil registros y quería probar duplicados antes de sincronizarla. No querían activar combinaciones reales ni conectar su CRM todavía. Subieron su lista externa y una exportación del CRM a Dedupely. Funcionó. Así pudieron identificar coincidencias, probar combinaciones “fuzzy” y validar cómo se comportaban los campos, sin tocar ni un solo dato en vivo.

Este enfoque no solo es más seguro. Es más rápido. Pueden probar lógica desde el inicio, ajustar reglas y validar los resultados antes de que entren automatizaciones o flujos.

Cómo probar y limpiar datos antes de sincronizarlos con tu CRM

1. Exporta los registros actuales de tu CRM
Exporta una lista de leads o cuentas desde tu CRM para usarla como base.
Así pruebas contra datos reales, no suposiciones, y detectas duplicados existentes desde el inicio.

2. Conecta Dedupely con la opción de CSV y sube tus listas
En vez de conectar directamente tu CRM, elige CSV como fuente y sube la exportación del CRM y la lista externa.
Esto te permite aplicar lógica de deduplicación sin tocar registros en vivo. Ideal para pruebas, validaciones o limpiezas puntuales.

3. Ejecuta la deduplicación usando opciones de combinación en campos seleccionados
Usa combinaciones como “Palabras similares” y configuraciones tipo “2 primeras palabras” para detectar duplicados entre listas.
Estas opciones ayudan a encontrar coincidencias aunque los nombres estén mal escritos o con formatos distintos.

4. Revisa los resultados y ajusta la lógica de combinación
Usa las herramientas de revisión de Dedupely para definir cómo se comparan los registros: ignorar sufijos, permitir pequeños errores, ajustar sensibilidad, etc.
Así mejoras la lógica sin tener que tocar ni reacomodar tus datos originales.

Los equipos de CRM no siempre buscan automatizar de inmediato; primero quieren validar.
Cuando pueden probar sus propios datos con reglas reales, entienden mejor cómo va a comportarse el sistema al sincronizar, asignar o combinar. Esa visibilidad desde el inicio genera confianza y elimina frenos después.

Limpiar antes de importar no reemplaza la limpieza del CRM. La hace más fácil de ejecutar, más segura de escalar, y más rápida de implementar.