# Combien de doublons contient votre CRM ? | Dedupely

> Comptez les doublons par objet avant de nettoyer. Les décomptes natifs suivent des règles invisibles : créez vos propres recherches pour voir les vrais.

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Organisation du CRM

## Comment savoir combien de doublons contient votre CRM

Par
[Gaby Salinas](https://www.linkedin.com/in/gbyslns)
Mis à jour 29 octobre 2026
#
min de lecture
Résumé
- Comptez les fiches en double de chaque objet du CRM avant de nettoyer quoi que ce soit.
- Un comptage natif des doublons repose sur une correspondance invisible pour vous, et le chiffre peut être bas.
- Les recherches de doublons que vous créez montrent où les fiches se chevauchent dans vos propres données.
- Ce qui compte comme doublon varie selon les équipes, définissez-le donc avant de compter.
- Dedupely trouve les doublons dans les contacts, entreprises et leads sans configuration, pour que vous mesuriez d'abord.
Beaucoup d'équipes savent qu'elles ont des doublons bien avant de savoir combien. Un commercial trouve deux fiches pour un client, ou un rapport compte une entreprise deux fois. Parfois, une personne reçoit trois fois le même e-mail.
La question suivante, c'est l'ampleur. Certains CRM affichent un nombre de doublons, et il est tentant de s'arrêter là. Ce chiffre repose sur une correspondance que vous ne voyez pas, il peut donc ne pas refléter ce que votre équipe appelle un doublon.
Sans chiffre par objet, impossible de dimensionner le nettoyage, de l'expliquer ou de savoir s'il a marché. Dans cet article, vous verrez pourquoi le décompte de votre CRM peut être bas, comment mesurer les doublons vous-même et comment lire les résultats.

### Pourquoi mesurer les doublons avant de nettoyer

Mesurer d'abord vous dit l'ampleur du problème et où il se trouve. Fusionner sans cette vue revient souvent à corriger les doublons croisés par hasard et à rater le reste.

#### Mesurez chaque objet séparément

Les contacts, entreprises, leads et transactions se dupliquent pour des raisons et à des rythmes différents. Une base peut avoir des entreprises propres et des contacts en désordre, ou l'inverse.
Comptez les fiches en double par objet. Un total pour tout le CRM cache où se trouve le travail.

#### Sachez à quoi sert le chiffre

Un comptage vous donne un point de départ. Il vous dit si le nettoyage prend un après-midi ou s'il s'agit d'un projet, et [par quel objet commencer](https://dedupe.ly/blog/where-to-start-crm-deduplication). Plus tard, il montre si les doublons reviennent.

### Pourquoi le nombre de doublons de votre CRM peut sembler faible

Certains CRM affichent une liste ou un nombre de doublons possibles. C'est un signal utile, et il est tentant de le prendre pour la réponse.

#### Vous ne voyez pas comment il rapproche

Un comptage natif repose sur [l'algorithme de rapprochement propre au CRM](https://dedupe.ly/blog/the-limits-of-native-deduplication-in-crms). Vous ne voyez souvent pas quels champs il compare, ni à quel point deux valeurs doivent se ressembler pour correspondre.
Vous avez donc un nombre sans savoir ce qu'il mesure. Deux CRM avec les mêmes données pourraient afficher des comptages très différents.

#### La correspondance stricte rate les variantes

La correspondance native peut être stricte et rigide. Si elle exige un e-mail exact, elle ne comptera pas « Jon Smith » et « Jonathan Smith » de la même entreprise avec des e-mails différents.
Il en va de même pour « Acme Inc. » et « Acme » ou un numéro saisi dans deux formats. Pour beaucoup d'équipes, chacun est un doublon, et aucun n'apparaît dans un décompte strict.

#### Certains décomptes s'arrêtent à une limite

Certains outils natifs ne listent les doublons possibles que jusqu'à un certain nombre de paires, ou seulement pour les contacts et les entreprises. Chez d'autres, analyser toute la base à la recherche de doublons existants est réservé aux éditions supérieures.
Vérifiez ce que comprend le comptage de votre CRM avant de le prendre pour le total.

### Décidez de ce qui compte comme doublon dans votre CRM

Avant de compter, décidez de ce que vous comptez. Ce qui compte comme doublon dépend du cas : ce qu'une équipe considère comme un doublon, une autre peut ne pas le faire.
- Pour beaucoup d'équipes, deux contacts avec le même e-mail sont des doublons. Pour une entreprise où les familles partagent une boîte, il peut s'agir de deux personnes.
- Deux entreprises avec le même domaine sont un seul compte pour certaines équipes. Pour d'autres, les agences régionales d'un même domaine doivent rester séparées.
- Deux transactions pour le même client peuvent être un doublon, ou un renouvellement que votre équipe suit volontairement.
Commencez par comprendre ce qui fait d'une fiche un doublon dans vos données, et où les fiches se chevauchent. C'est ce qui décide des recherches à créer et de la souplesse ou de la rigueur de chaque champ.

### Créez vos propres recherches pour voir les vrais problèmes

Créer vous-même vos recherches de doublons montre exactement ce que signifie chaque décompte. Vous choisissez les champs et la rigueur de chaque correspondance, vous savez donc ce que vous regardez.

#### Commencez par les doublons évidents

Commencez par [des correspondances exactes sur les champs clés](https://dedupe.ly/blog/which-fields-to-match-on-crm-duplicates): e-mail pour les contacts et les leads, domaine du site pour les entreprises. Ce sont les doublons que les équipes contestent le moins, et ils vous donnent un premier comptage fiable.

#### Puis assouplir un champ à la fois

Essayez ensuite des combinaisons comme prénom et nom avec l'entreprise, ou nom avec pays. Puis autorisez les petites fautes, les surnoms ou [les suffixes d'entreprise](https://dedupe.ly/blog/company-name-suffixes-duplicates) sur un champ.
Changez une seule chose par recherche. Si le décompte bondit, vous savez quel changement en est la cause, et vous pouvez vérifier si les nouvelles correspondances sont réelles.

#### Lire un échantillon de chaque résultat

Un décompte ne vaut que par les correspondances qui le fondent. Ouvrez un échantillon de chaque recherche et vérifiez si vous fusionneriez ces fiches.
Si beaucoup semblent fausses, la recherche est trop large. Si vous trouvez sans cesse des doublons qu'elle n'a pas repérés, elle est trop stricte.
Conseil pratique
Tenez un court journal de chaque recherche : les champs, la rigueur de chaque correspondance et le nombre trouvé. Il devient votre référence pour le prochain audit.

### Comment lire le décompte

Une fois que vos recherches renvoient des résultats, transformez-les en chiffres que vous pouvez comparer et reproduire.

#### Comptez les fiches en trop dans chaque groupe

Un ensemble de doublons est un groupe de fiches qui vont ensemble. Un ensemble de trois fiches signifie deux fiches en trop, puisqu'une est conservée.
Les fiches en trop sont le nombre que le nettoyage supprimera. Le nombre d'ensembles vous indique combien de fusions vous ferez.

#### Transformez-le en part de chaque objet

Divisez les fiches en trop par le total des fiches de cet objet. Cette part est ce que vous comparez d'un audit à l'autre.
Il n'existe pas de taux sain universel auquel se comparer. La comparaison utile, c'est votre propre chiffre dans le temps, objet par objet.
| Étape | Ce que vous calculez | Exemple |
| --- | --- | --- |
| 1. Ensembles en double | Des groupes de fiches qui vont ensemble | 400 ensembles |
| 2. Fiches de ces ensembles | Chaque fiche de chaque groupe | 1 000 fiches |
| 3. Fiches en trop | Fiches dans les ensembles moins une par ensemble | 1 000 − 400 = 600 |
| 4. Part de l'objet | Fiches en trop ÷ total des fiches de l'objet | 600 ÷ 20 000 contacts = 3 % |

#### Notez d'où viennent les doublons

En lisant les résultats, regardez les dates de création, les sources et les propriétaires des fiches. Un groupe créé le même jour signale souvent un import. Un filet continu peut signaler un formulaire ou une intégration.
Connaître les sources vous dit quels doublons reviendront après le nettoyage.

### Comment Dedupely vous aide à mesurer vos doublons

La correspondance de Dedupely, conçue avec l'IA, analyse vos contacts, entreprises et leads sans configuration. Elle trouve des doublons que vous n'auriez peut-être jamais pensé chercher. Vous pouvez aussi créer des recherches de doublons champ par champ et voir chaque comptage, et l'analyse ne modifie jamais les données de votre CRM.
[Faites un diagnostic des doublons de votre CRM](https://v2.app.dedupe.ly/signup)

### Partir d'un chiffre fiable

Un diagnostic transforme « nous avons des doublons » en un comptage par objet, avec des correspondances que vous comprenez. Les comptages natifs sont un indice, mais reposent sur une correspondance que vous ne voyez pas, et peuvent être bas.
Vos propres recherches, en commençant par les correspondances exactes évidentes, montrent où les fiches se recoupent et ce que votre équipe considère comme un doublon. Ce chiffre dimensionne le nettoyage, et les mêmes recherches vous disent ensuite s'il a tenu.

### Questions fréquentes

#### Comment savoir combien de doublons contient mon CRM ?

Créez des recherches de doublons par objet et comptez les résultats. Commencez par les correspondances exactes sur l'email des contacts et le domaine des entreprises, puis assouplissez un champ à la fois. Vérifiez un échantillon de chaque résultat et comptez les fiches en trop par groupe, puisqu'une seule fiche par groupe survit à la fusion.

#### Puis-je me fier au nombre de doublons de mon CRM ?

Prenez-le comme un indice, et vérifiez ce qu'il couvre avant d'y voir le total. La correspondance native est souvent cachée et peut être stricte, et les correspondances approchées avec fautes ou surnoms restent dehors. Certains outils natifs s'arrêtent aussi à un nombre fixe de paires ou ne couvrent que certains objets.

#### Quel est un taux de doublons normal dans un CRM ?

Il n'existe pas de référence universelle, car ce qui compte comme doublon varie selon les équipes et les bases. La comparaison la plus utile est votre propre taux dans le temps. Divisez les fiches en trop par le total des fiches de chaque objet, et relancez les mêmes recherches à chaque audit.

#### Comment savoir si une recherche de doublons est trop large ?

Lisez un échantillon de ses résultats. Si beaucoup de correspondances sont des fiches que vous ne fusionneriez pas, comme des collègues d'une même entreprise, la recherche est trop large. Resserrez un champ à la fois et comparez le nombre, pour voir quel changement a fait la différence.

#### Faut-il mesurer les doublons par objet ou pour tout le CRM ?

Par objet, car les contacts, entreprises, leads et transactions se dupliquent pour des raisons et à des rythmes différents. Un total unique masque où se trouve le travail. Un comptage par objet vous dit par où commencer et quelles sources surveiller après le nettoyage.
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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