Comment choisir les champs de correspondance des doublons dans Pipedrive

Choisir les champs sur lesquels rapprocher les doublons dans Pipedrive commence par définir ce qui fait vraiment que deux enregistrements désignent la même entité dans votre instance Pipedrive. L’e-mail suffit parfois. Ailleurs, l’identité dépend d’une combinaison de nom, d’entreprise, de domaine ou d’autres champs.

Choisissez le type d’enregistrement Pipedrive à fusionner avant de configurer les champs de détection : contacts en double, organisations en double, transactions en double.

La détection des doublons gagne en précision quand le choix des champs reflète la structure de vos données. C'est ce choix qui rend les correspondances rigoureuses, permissives ou incohérentes.

Comment configurer la détection des doublons dans Pipedrive

1. Choisissez l’objet

   Ouvrez Pipedrive dans Dedupely et sélectionnez People ou Organizations.

2. Choisissez les champs visibles :

   Sélectionnez les identifiants clés que Dedupely doit comparer : E-mail, Prénom ou Téléphone.

3. Ajustez les options de correspondance champ par champ :

   Choisissez le niveau de rigueur de la correspondance. Cliquez sur la flèche sous le nom de chaque champ pour passer de Exact à Similar, Fuzzy, Similar Words ou Domain Root.

4. Ajouter des filtres (facultatif) :

   Affinez vos résultats pour n'analyser que les segments pertinents de vos données.

5. Lancez une analyse :

   Analysez votre base pour regrouper les enregistrements correspondants.

6. Ajustez la Duplicate Search :

   Ajustez vos types de correspondance ou changez de champs pour cibler exactement les doublons recherchés.

Pourquoi Pipedrive limite les champs utilisables pour détecter les doublons

La détection de doublons native de Pipedrive repose sur une logique de comparaison prédéfinie. Impossible de vraiment décider quels champs définissent un doublon, ni comment ils sont comparés.

Concrètement :

• Le choix des champs dépend du comportement du système
• La rigueur de correspondance ne se règle pas champ par champ
• Impossible de traiter séparément les différents cas de doublons
• Toutes les correspondances suivent la même structure de comparaison

Quand le contrôle des champs est limité, les résultats regroupent des fiches qui devraient rester distinctes, ou passent à côté de fiches manifestement identiques. Le reporting et la segmentation dépendent de la définition des doublons : le choix des champs conditionne directement la clarté des données.

Pour contrôler entièrement quels champs définissent les doublons et comment ils sont évalués, une configuration de correspondance supplémentaire est nécessaire.

Comment les Duplicate Searches fonctionnent dans Dedupely

Dans Dedupely, la détection des doublons s'effectue via les Duplicate Searches. Une Duplicate Search est une recherche enregistrée où vous choisissez :

• L'objet dans Pipedrive
• Les champs qui définissent un doublon
• L'option de rapprochement de chaque champ

Chaque Duplicate Search s'exécute indépendamment et analyse l'objet synchronisé dans son intégralité.

Dans une Duplicate Search, vous ajoutez plusieurs champs. Tous les champs sélectionnés doivent satisfaire leur condition de correspondance configurée pour que les enregistrements soient regroupés.

Par exemple :

• Duplicate Search : identité email et organisation.
• E-mail en correspondance exacte
• Organisation définie sur la correspondance par domaine racine

Les deux conditions doivent être remplies pour que les enregistrements apparaissent comme doublons.

Astuce : l’option "Do not match" s’applique à un champ pendant vos tests de configuration. Elle montre comment les résultats évoluent sans inclure ce champ dans la comparaison finale.

Les options de correspondance dans Dedupely

Chaque champ d'une Duplicate Search peut utiliser une option de correspondance différente. Cela détermine comment les valeurs sont comparées.

Options disponibles :

• Correspondance exacte : Les valeurs doivent être identiques caractère par caractère
• Correspondance similaire : Tolère les petites variations d’orthographe ou de format
• Correspondance approximative : Applique une logique de similarité plus large pour détecter les variantes proches
• Mots similaires dans n'importe quel ordre : Rapproche les valeurs contenant les mêmes mots, quel que soit leur ordre
• Correspondance sur le domaine racine : Compare uniquement le domaine principal, pas l’URL complète ni le sous-domaine

Vous trouverez ici une explication complète du fonctionnement de chaque option de correspondance :)

L’option de correspondance choisie pour chaque champ détermine si la recherche est stricte ou permissive. Les champs d’identité fiables, comme l’e-mail principal, fonctionnent mieux avec Exact ou Domain root. Les champs qui varient naturellement, comme les noms d’entreprise, demandent plutôt Similar ou Fuzzy.

Comment le choix des champs et les options de correspondance se combinent

Le choix des champs et les options de correspondance définissent la façon dont l'identité est évaluée dans votre instance Pipedrive.

Lorsque plusieurs champs sont ajoutés à une Duplicate Search :

• Tous les champs sélectionnés doivent correspondre
• Ajouter des champs fiables augmente la précision
• Réduire le nombre de champs rend la recherche plus permissive
• Modifier les options de correspondance change la rigueur de la comparaison

Une recherche approfondie peut inclure :

• E-mail en correspondance exacte
• Organisation avec correspondance sur la racine du domaine

Une recherche plus souple peut inclure :

• Prénom avec correspondance Similar Words
• Organisation avec correspondance approximative

Ces configurations ont des rôles différents : les recherches strictes isolent les doublons certains, les recherches souples couvrent les cas limites où l’identité est proche sans être identique.

Comment créer plusieurs Duplicate Searches pour différents scénarios de doublons.

Dans Dedupely, vous n'êtes pas limité à une seule logique. Créez plusieurs Duplicate Searches, chacune ciblant un type spécifique de doublon que vous identifiez dans votre instance Pipedrive.

Par exemple :

• Une Duplicate Search pour les doublons email identiques
• Une Duplicate Search pour les doublons de noms d'entreprises similaires
• Une Duplicate Search pour les doublons d'organisations basées sur le domaine

Chaque Duplicate Search :

• Utilise sa propre combinaison de champs
• Utilise ses propres options de correspondance
• Fonctionne de façon autonome
• Peuvent être enregistrées, dupliquées et modifiées

Vous traitez ainsi la détection des doublons par scénario plutôt qu’avec une seule règle générale.

Conseil : créez une Duplicate Search dédiée pour chaque modèle de doublon que vous rencontrez régulièrement. Cela crée une structure de gouvernance reproductible. Certaines peuvent être automatisées plus tard, mais c'est un sujet différent.

Comment le choix des bons champs réduit les faux positifs

Les faux positifs viennent le plus souvent d'un choix de champs trop permissif ou d'un mode de comparaison inadapté.

Si la sélection est trop exhaustive :

• Des doublons réels risquent de ne pas être regroupés
• Les enregistrements restent fragmentés

Si la sélection est trop permissive :

• Des entités différentes risquent d’être regroupées
• Les corrections manuelles augmentent

La précision s’améliore quand :

• Les champs d’identité fiables sont prioritaires
• Les options de correspondance reflètent la variabilité des données
• Les recherches approfondies et indulgentes sont séparées en Duplicate Searches différentes.

Choisir les champs avec soin garantit que la détection des doublons reflète la réalité des identités dans votre instance Pipedrive.

FAQ : choisir les champs de rapprochement des doublons dans Pipedrive

Puis-je choisir les champs qui définissent les doublons dans Pipedrive ?

La détection native de Pipedrive suit une logique prédéfinie. Avec Dedupely, vous choisissez les champs qui définissent un doublon dans chaque objet et vous configurez la façon dont chaque champ est comparé.

Combien d'options de correspondance propose Dedupely ?

Dedupely propose plusieurs options de correspondance : Exacte, Similaire, Approximative, Mots similaires (ordre indifférent) et Racine de domaine. Le détail complet est disponible ici.

Puis-je lancer plusieurs recherches de doublons avec des champs différents ?

Oui. Dedupely vous permet de créer plusieurs Duplicate Searches indépendantes, chacune avec différentes combinaisons de champs et options de correspondance.

Le rapprochement des doublons analyse-t-il tout l'objet Pipedrive ?

Oui. Une fois un objet synchronisé, chaque Duplicate Search analyse l'ensemble complet des données pour cet objet.

Les champs qui définissent un doublon déterminent la structure de l'identité dans votre instance Pipedrive. Le choix des champs et des options de correspondance influence directement la clarté du reporting, la précision de la segmentation et la cohérence globale des données.

Pour voir le rapprochement par champs en conditions réelles, passez-le en revue en direct avec notre équipe customer success. Vous pouvez réserver une session Zoom pour parcourir la configuration de Duplicate Search et les options de correspondance étape par étape.