Résumé
- Les valeurs fictives sont des valeurs de remplacement saisies quand la vraie valeur est inconnue, comme test@test.com.
- Des fiches qui partagent une valeur factice peuvent sembler être des doublons alors qu'elles n'ont aucun lien.
- Un ensemble de doublons très volumineux signale souvent qu'un contenu fictif a provoqué la correspondance.
- Les valeurs de remplacement doivent être exclues de la correspondance et ne jamais l'emporter lors d'une fusion.
- Par défaut, Dedupely retient les correspondances fondées sur des données médiocres ou d'exemple et les exclut de la fusion.
Une recherche de doublons sur les numéros de téléphone fait apparaître un ensemble de 400 contacts. Ils ont des noms, des entreprises et des e-mails différents. Leur seul point commun est le numéro 0000000000.
Ce numéro est un espace réservé : une valeur saisie par une personne ou un outil parce que le champ l'exigeait. Pris isolément, ces valeurs sont sans danger. Lors d'une recherche de doublons, elles rassemblent des fiches sans rapport dans un même lot, et lors d'une fusion elles peuvent écraser des données réelles.
Cet article présente les valeurs de remplissage courantes, d'où elles viennent et pourquoi elles créent de faux doublons. Vous saurez les repérer, les exclure du rapprochement et les empêcher de l'emporter lors d'une fusion.
À quoi ressemblent les valeurs factices
Une valeur de remplissage est une donnée qui tient lieu d'information manquante. Certaines sont évidentes, d'autres ressemblent à de vraies données jusqu'à ce qu'on remarque leur répétition.
| Champ | Valeurs de remplacement courantes |
|---|---|
| test@test.com, noemail@company.com, none@none.com, une adresse construite à partir d'un numéro de téléphone | |
| Téléphone | 0000000000, 1234567890, 12345678910, 5555555555, le numéro principal de l'entreprise |
| Nom | John Doe, Test Test, Inconnu, N/A, "-", une seule lettre |
| Entreprise | N/A, Aucun, Particulier, Indépendant, "Équipe marketing" |
| Propriétaire | Un utilisateur d'intégration, un ancien salarié, un utilisateur « Sales » partagé |
Certaines de ces valeurs dépendent du contexte. « Indépendant » peut être une vraie réponse, et le standard d'une entreprise est un vrai numéro. Ce qui en fait des marqueurs, c'est qu'ils ne disent rien sur la personne ou l'entreprise concernée.
D'où viennent les données fictives
Les causes varient selon l'équipe et le système. Voici les plus fréquentes.
Champs obligatoires
Lorsqu'un formulaire ou une mise en page du CRM exige un téléphone ou un e-mail, les gens saisissent n'importe quoi pour passer l'étape. Un commercial au téléphone ou un employé de magasin face à un client de passage peut saisir une valeur factice au lieu de demander.
Intégrations qui comblent les lacunes
Certains outils connectés remplissent les champs vides avec une valeur de remplacement. Les applications téléphoniques peuvent afficher "Indisponible" pour un appelant inconnu ou créer une adresse e-mail à partir du numéro. Les imports peuvent transformer les cellules vides en "N/A" ou "0."
Fiches de test
Toute personne qui configure un formulaire, un workflow ou une intégration crée des fiches de test. Beaucoup utilisent les mêmes valeurs à chaque fois, si bien que des dizaines de contacts « Test Test » peuvent s'accumuler au fil des années.
Valeurs partagées et réelles
Un numéro d'accueil, une boîte générique ou un nom d'équipe comme « Équipe Marketing » est réel, mais partagé par de nombreuses personnes. Lors de la correspondance, il se comporte comme un espace réservé.
Pourquoi les valeurs par défaut provoquent de fausses correspondances
La correspondance cherche des fiches qui partagent des valeurs. Une valeur factice est une valeur que de nombreuses fiches partagent sans raison. Une correspondance exacte sur celle-ci regroupe des fiches qui n'ont rien d'autre en commun.
L'effet croît avec chaque enregistrement qui le porte. Un numéro de téléphone fictif peut créer un seul ensemble de doublons regroupant des centaines d'enregistrements. Si cet ensemble est fusionné, des centaines de personnes deviennent un seul enregistrement, et ce type de fusion ne peut pas être annulé dans de nombreux CRM.
Les valeurs factices masquent aussi de vrais doublons. Deux fiches pour une même personne, l'une avec un vrai téléphone et l'autre avec 0000000000, ne correspondront pas du tout sur le téléphone. La façon dont la correspondance traite ces valeurs est expliquée dans notre article sur fonctionnement de la correspondance des doublons.
Ce qui compte comme doublon dépend de chaque cas. Deux fiches portant « Équipe Marketing » peuvent être un seul contact partagé pour une équipe, ou deux entreprises différentes. Décidez-en avant de fusionner des fiches qui partagent ce nom.
Comment repérer les valeurs provisoires
Regardez la taille de chaque ensemble de doublons
Les vrais doublons vont souvent par deux ou par trois. Un groupe de dizaines ou de centaines de fiches est un signal d'alerte. Ouvrez-le et regardez quelle valeur les fiches ont en commun.
Comptez la fréquence de chaque valeur
Triez ou regroupez un champ et comptez chaque valeur. Un numéro de téléphone présent sur 300 fiches, ou un nom sur 80, correspond rarement à une seule personne. Notre article sur comment savoir combien de doublons votre CRM contient explique pourquoi un échantillon de chaque résultat compte.
Repérez les schémas
Les chiffres répétés, les suites comme 123456, le mot « test » et les valeurs très courtes, comme une seule lettre, sont des valeurs fictives courantes. Il en va de même des e-mails sur votre propre domaine pour des personnes qui n'y travaillent pas.
Comment gérer les espaces réservés dans la déduplication
Les exclure de la correspondance
Tenez une liste des valeurs factices repérées et excluez de la recherche sur ce champ les fiches qui les contiennent. Elles peuvent tout de même correspondre sur d'autres champs, comme nom plus entreprise.
Faire correspondre sur un second champ
Une correspondance téléphonique est plus sûre quand le nom de famille ou la société correspond aussi. Un espace réservé se répète rarement dans deux champs pour des fiches sans rapport. Notre guide sur sur quels champs effectuer le rapprochement explique comment les combiner.
Empêchez-les de l'emporter lors d'une fusion
Lors de la fusion de vrais doublons, un marqueur peut écraser une vraie valeur. Une règle qui conserve la valeur la plus récente peut retenir « Inconnu » plutôt qu'un vrai nom si le dossier marqueur est plus récent. Paramétrez les règles pour que les marqueurs connus perdent toujours, et prévisualisez quelques fusions d'abord.
Supprimez ce qui ne sont que des données de test
Les fiches créées pour des tests, sans donnée réelle rattachée, n'ont pas besoin d'être fusionnées. Vérifiez qu'aucun élément n'y est lié, puis supprimez-les.
Réduisez-les à la source
Rendez les champs facultatifs lorsqu'une fausse valeur est pire qu'un champ vide. Indiquez à vos équipes qu'un champ vide convient, et vérifiez comment chaque intégration renseigne les champs vides.
Les valeurs de substitution ne sont pas la seule raison de rapprochements non pertinents. Filiales, succursales et boîtes partagées sont de vraies fiches liées, traitées dans fiches liées qui ressemblent à des doublons.
Comment Dedupely empêche les valeurs de substitution de s'inviter dans vos fusions
Par défaut, Dedupely met de côté les ensembles de plus de 20 fiches et les correspondances aux données insuffisantes ou fictives, comme test@test.com ou John Doe. Vous pouvez exclure ces valeurs types d'une duplicate search et définir des règles de priorité, afin que les valeurs de substitution n'écrasent jamais les données réelles. Les ensembles mis de côté peuvent encore être fusionnés manuellement, rejetés ou envoyés en revue.
Repérez les correspondances d'espaces réservés dans votre CRM
Une valeur partagée ne désigne pas toujours une même personne
Les valeurs fictives existent parce que les personnes et les outils doivent remplir un champ. Lors d'une recherche de doublons, elles font paraître semblables des fiches sans rapport. Lors d'une fusion, elles peuvent remplacer les données réelles ou regrouper des centaines de personnes en une seule.
Pour les repérer, commencez par les ensembles anormalement volumineux et les valeurs qui se répètent trop souvent. Les exclure de la correspondance, associer chaque correspondance à un second champ et empêcher les valeurs par défaut de l'emporter permet de ne fusionner que de vrais doublons.
Questions fréquentes
Pourquoi ma recherche de doublons regroupe-t-elle des fiches sans rapport ?
Souvent parce qu'ils partagent une valeur factice, comme un faux numéro de téléphone ou test@test.com. Une correspondance exacte sur cette valeur regroupe des fiches qui n'ont rien d'autre en commun. Vérifiez quelle valeur les fiches d'un grand ensemble partagent, et excluez les valeurs factices connues de la correspondance.
Que sont les valeurs factices dans un CRM ?
Ce sont des valeurs de remplacement saisies quand la vraie valeur manque, comme 1234567890 pour un téléphone, John Doe pour un nom ou test@test.com pour un e-mail. Elles proviennent de champs obligatoires, de fiches de test et d'intégrations qui comblent les vides. Elles ne disent rien de la personne concernée par la fiche.
Comment repérer les faux numéros de téléphone dans mon CRM ?
Comptez la fréquence de chaque numéro de téléphone. Un numéro présent sur des dizaines ou des centaines de fiches est probablement une valeur fictive ou un standard partagé. Recherchez aussi les chiffres répétés, les suites comme 123456 et les numéros trop courts pour être réels.
Faut-il fusionner les fiches qui partagent test@test.com ?
Généralement pas comme doublons entre eux. Les fiches partageant une adresse e-mail de test sont souvent des personnes sans rapport ou des fiches de test. Supprimez les fiches de test pures après avoir vérifié qu'aucun élément ne leur est lié, et rapprochez le reste sur d'autres champs, comme le nom et l'entreprise.
Comment empêcher les valeurs fictives d'écraser les données réelles ?
Configurez des règles pour que les valeurs factices connues perdent toujours lors d'une fusion, quelle que soit leur date. Une règle qui conserve la valeur la plus récente peut retenir une valeur factice si cet enregistrement est plus récent. Prévisualisez quelques fusions avant de lancer le reste pour vérifier que les vraies valeurs sont conservées.
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