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Construire un système de dédoublonnage pour la RevOps

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A duplicate count that falls after a cleanup, then climbs again

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Résumé

  • Un système de dédoublonnage continue de fonctionner quand personne ne mène de projet de nettoyage.
  • Une recherche de doublons par source ou scénario rend chaque recherche plus facile à tester et plus fiable.
  • Un seul jeu de règles partagé décide quelle valeur l'emporte à chaque fusion.
  • Les alertes d'abord, puis la fusion automatique planifiée une fois une recherche éprouvée.
  • Dedupely est un système de dédoublonnage avec des recherches, des règles de fusion, des fusions planifiées, de la revue et un historique.

Beaucoup d'équipes RevOps ont mené un grand nettoyage du CRM. Il prend des semaines, le nombre de doublons baisse, et quelques mois plus tard les mêmes problèmes reviennent.

Le nettoyage a marché. Ce qui manquait, c'était un système autour. De nouvelles fiches arrivent sans cesse des formulaires, des synchronisations, des outils d'enrichissement et des imports, et un projet ponctuel ne peut pas suivre des sources qui ne s'arrêtent jamais.

Dans cet article, vous verrez les éléments d'un système de dédoublonnage et comment ils s'articulent. Cela couvre les recherches, les règles sur la valeur gagnante, les alertes, la fusion planifiée, la revue par propriétaire, le reporting et une trace de chaque fusion.

Ce qui fait du dédoublonnage un système

Un projet a une date de fin. Un système a des entrées, des règles et des sorties, et il continue de tourner pendant que les gens font autre chose.

Pour les RevOps, chaque partie de la déduplication a un rôle clair. Les recherches trouvent les doublons, les règles décident du résultat, l'automatisation gère ce qui est certain, les personnes ce qui ne l'est pas, et les rapports montrent si cela fonctionne.

Qui possède le système est une autre question. Notre article sur Dédoublonnage CRM pour les équipes RevOps traite de la responsabilité et de la façon de savoir ce dont chaque équipe a besoin. Cet article porte sur la façon dont le système est construit.

Les éléments d'un système de dédoublonnage

Partie Son rôle Ce qu'il attend de vous
Carte des sources Liste chaque outil et processus qui crée des fiches Un responsable pour chaque source
Recherches de doublons Trouver les doublons, une source ou un scénario à la fois Des critères testés sur des ensembles connus
Règles déterminant la valeur conservée Décider de l'issue de chaque fusion de la même façon L'accord des équipes qui utilisent chaque champ
Alertes Vous prévenir quand de nouvelles correspondances s'accumulent Un seuil par recherche
Fusion planifiée Fusionne les doublons dont vous êtes sûr Une recherche qui a fait ses preuves
Revue Envoie les ensembles flous à une personne Une règle sur qui examine quoi
Rapport et journal des fusions Montrer ce qui a été trouvé et ce qui a changé Quelqu'un qui les lit

Commencez par une carte de vos sources

Chaque doublon vient de quelque part. Dans un stack RevOps, c'est en général un mélange de formulaires, d'outils d'enrichissement, d'applications d'appel, de synchronisations du helpdesk, d'imports et d'autres CRM.

Listez chaque source avec trois informations : ce qu'elle crée, le champ qu'elle utilise pour décider qu'une fiche existe déjà et qui en est responsable. Cette liste devient le plan de vos recherches.

Les sources changent aussi. Ajoutez une ligne à la carte chaque fois qu'un nouvel outil se connecte au CRM, avant sa première synchronisation.

Créer une recherche par source ou scénario

Une recherche unique qui tente d'attraper tous les doublons est difficile à tester. Quand elle apparie les mauvaises fiches, impossible de savoir quelle partie des critères en est la cause.

Les petites recherches inspirent plus facilement confiance. Donnez à chaque source ou scénario sa propre recherche, avec des critères adaptés aux données qu'il produit.

  • Par source : un outil d'enrichissement qui crée des contacts avec un nom et un domaine d'entreprise a une recherche sur ces champs.
  • Par scénario : les contacts au même e-mail, les entreprises au même domaine ou les leads qui correspondent au téléphone d'un contact existant.
  • Par certitude : une recherche stricte pour les correspondances exactes, et une plus souple pour les correspondances proches à relire.

Les filtres gardent chaque recherche ciblée, par exemple sur les fiches créées après une date ou sur une source de leads. Ce qui compte comme doublon reste au cas par cas : testez chaque recherche sur des groupes que vous connaissez déjà.

Écrire une fois les règles de valeur gagnante

Les recherches peuvent être nombreuses, mais le résultat d'une fusion doit suivre un seul jeu de règles. Sinon, le même client se retrouve avec un propriétaire différent selon la recherche qui l'a trouvé.

Décidez quelle fiche survit, puis avancez champ par champ. Le propriétaire, l'étape du cycle de vie, la source du lead et les préférences e-mail demandent le plus d'attention, car différentes équipes font leurs rapports dessus.

Gardez les règles au même endroit et modifiez-les délibérément. Un changement de règle n'affecte que les fusions futures, alors notez la date quand vous en changez une.

D'abord des alertes, puis une fusion planifiée

Les nouvelles recherches ne devraient rien fusionner seules. Lancez chacune en alertes seules : vous êtes prévenu quand les correspondances atteignent le nombre choisi, et vous fusionnez à la main.

Cette période vous montre comment la recherche se comporte sur de nouvelles données. Fusionnez un ensemble, puis une page d'ensembles, et rejetez toute correspondance qui s'avère être deux fiches différentes.

Une fois les résultats stables, vous pouvez fusionner automatiquement, selon une planification, les nouveaux doublons dont vous êtes sûr, comme les correspondances exactes d'e-mail. Les recherches plus larges restent en alerte, avec une personne qui décide.

Les avantages et inconvénients de repérer les doublons à la saisie ou selon une planification sont traités dans notre article sur le repérage des doublons CRM à la saisie ou selon une planification.

Répartissez la revue par propriétaire de fiche

L'automatisation couvre les doublons dont vous êtes sûr. Le reste demande une personne, et le système doit dire laquelle.

Deux schémas reviennent souvent. Dans le premier, une personne pilote le nettoyage et les commerciaux restent à l'écart, le CRM change donc de façon prévisible. Dans le second, les ensembles sont répartis par propriétaire.

  • Même propriétaire sur chaque fiche : la fusion ne change pas le propriétaire du client, ces ensembles sont donc de bons candidats à la fusion en masse ou planifiée.
  • Propriétaires différents : la fusion décide qui garde le compte, et ces ensembles partent en revue.

Quand les propriétaires diffèrent, le propriétaire de la fiche conservée ou son manager doit confirmer le résultat. Notez qui décide, pour qu'un compte disputé n'attende pas des semaines.

Rendre compte du système, pas seulement du nettoyage

Un système a besoin d'un signal qu'il fonctionne. Un court rapport à un rythme régulier, hebdomadaire ou mensuel, suffit à la plupart des équipes.

Regardez les nouveaux doublons par recherche et par source, les ensembles fusionnés, ceux en attente de revue et les correspondances rejetées. Une recherche qui trouve soudain beaucoup plus de correspondances signale souvent une source qui a changé. Pour les chiffres à suivre, voir le taux de doublons et les autres indicateurs d'un CRM propre.

Conservez une trace de chaque fusion

Un registre de chaque fusion, avec les valeurs d'origine et les valeurs qui ont gagné, est ce qui vous permet de répondre aux questions plus tard.

Elle explique à un commercial pourquoi son compte a changé et montre à un manager quelle recherche a fusionné quoi. Si une fusion était erronée, elle contient les valeurs à restaurer. Plus d'informations dans pourquoi il vous faut une trace de chaque fusion.

Comment Dedupely fait tourner un système de dédoublonnage pour RevOps

Dedupely est un système de dédoublonnage avec une brique pour chaque tâche. Vous créez une Duplicate Search par source, définissez les Merge Rules une fois et activez Auto Match pour les alertes. Une fois une recherche testée, Auto Merge fusionne automatiquement ses correspondances sûres selon une planification.

Les groupes incertains vont dans Manual Review, et Merge History enregistre chaque fusion.

Pour répartir la revue par propriétaire, ajoutez le champ propriétaire à une recherche. Clonez-la, essayez l'autre option de correspondance sur ce champ et comparez les deux résultats. Notre page pour les équipes RevOps montre toute la configuration.

Créer votre première recherche par source

Un système survit au nettoyage

Un gros nettoyage répare le passé. Les sources qui ont créé ces doublons continuent de tourner, et la correction ne dure donc que si quelque chose tourne aussi.

Cartographiez les sources, donnez à chacune une recherche, décidez des résultats une fois et laissez l'automatisation ne traiter que ce qui est sûr. Les personnes examinent le reste, et un rapport et un journal des fusions montrent à toute l'équipe que le CRM est suivi.

Questions fréquentes

Qu'est-ce qu'un système de dédoublonnage CRM ?

C'est un ensemble de recherches, de règles et de routines qui trouvent et fusionnent les doublons en continu. Les recherches trouvent les doublons par source, les règles décident des valeurs gagnantes, les alertes et les fusions planifiées traitent les nouvelles fiches, et des personnes examinent les ensembles flous. Un rapport et un journal des fusions montrent si cela fonctionne.

Une seule recherche de doublons doit-elle couvrir tout le CRM ?

En général non, car une seule recherche qui tente de tout attraper est difficile à tester et ses fausses correspondances difficiles à retracer. Des recherches séparées par source ou scénario sont plus faciles à vérifier, ajuster et automatiser une par une. Les correspondances exactes d'e-mail ou les fiches d'un outil d'enrichissement en sont de bons exemples.

Quand peut-on fusionner les doublons automatiquement sans risque ?

Quand une recherche a fait ses preuves sur de nouvelles données. Démarrez-la en alerte seulement, fusionnez un ensemble puis une page à la main, et rejetez les fausses correspondances. Une fois les résultats stables, fusionnez automatiquement selon une planification les correspondances dont vous êtes sûr, comme les e-mails identiques.

Qui doit examiner les correspondances de doublons incertaines ?

Souvent une personne responsable du nettoyage, pour que le CRM change de façon prévisible, et beaucoup d'équipes répartissent aussi par propriétaire de fiche. Les ensembles avec le même propriétaire peuvent être fusionnés en masse. Ceux qui ont des propriétaires différents partent en revue, où le propriétaire ou son manager valide le résultat.

Comment savoir si un processus de dédoublonnage fonctionne ?

Suivez les nouveaux doublons par recherche et par source, les ensembles fusionnés, ceux en attente de revue et les correspondances rejetées. Si les nouveaux doublons baissent ou restent stables alors que les sources tournent, le système fonctionne. Un bond soudain dans une recherche signifie en général qu'une source a changé et qu'il faut y regarder.

Portrait de Gaby Salinas

Derrière l'article

Gaby Salinas

Assistante marketing chez Dedupely

Gaby Salinas est arrivée aux données CRM depuis le marketing et la publicité, si bien qu'elle aborde les doublons sous deux angles : la logique de correspondance et de fusion qui les sous-tend, et ce qu'ils provoquent chez les personnes qui utilisent le CRM, comme le commercial qui appelle un client deux fois, l'administrateur à qui l'on reproche la situation et le nettoyage que personne ne veut entreprendre.

En tant qu'assistante marketing chez Dedupely, elle suit la manière dont les équipes RevOps, les utilisateurs finaux, les consultants et les équipes techniques travaillent réellement avec leurs données : les enregistrements auxquels ils cessent de faire confiance, les solutions de contournement qu'ils mettent en place et le moment où ils décident enfin de procéder au nettoyage. Ce qu'elle découvre façonne l'essentiel de ce que Dedupely publie.

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Directeur général, Legal CPD

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