Cas client

Comment une entreprise de réponse téléphonique IA a arrêté la vérification manuelle de Pipedrive et fusionné 20 000+ doublons avec Dedupely

  • Pipedrive
  • Entrée manuelle par l'équipe
  • Soumissions de formulaires et inscriptions
  • SaaS
  • 20,000+ enregistrements en doublons fusionnés
  • 10,000+ Correspondances Personnes et Organizations fusionnées
  • 0 personnes en double dans la détection de doublons de Pipedrive

Une correspondance est un ensemble d'enregistrements en double fusionnés en un seul enregistrement. Chaque correspondance contient au moins deux enregistrements, donc le nombre d'enregistrements fusionnés est au moins le double du nombre de correspondances.

D'où venaient les doublons

La même société, écrite différemment

L'entreprise vend un logiciel de réponse téléphonique par IA aux entrepreneurs en services à domicile et gère son marketing et ses ventes dans Pipedrive. Les fiches arrivaient par entrée manuelle de l'équipe et par soumission de formulaires, donc un même entrepreneur ou contact pouvait se retrouver dans Pipedrive plusieurs fois. Quand le nettoyage a commencé, le compte contenait environ 22 000 organisations et 19 000 Personnes.

Pipedrive ne signalait pas les doublons qui étaient évidents pour une personne :

  • Variantes de nom. Un entrepreneur pouvait être noté sous le seul nom commercial, ou avec Inc., ou avec un service supplémentaire, par exemple HVAC seul ou HVAC et Plomberie.
  • Enregistrements incomplètement remplis. Parfois le site web manquait, parfois le numéro de téléphone ou l'adresse, et parfois une fiche n'avait que le nom de l'entreprise.
  • Des personnes saisies différemment. Certains prénoms incluaient un deuxième prénom, et la même personne pouvait être Steven sur un enregistrement et Steve sur un autre.

Certains qui se ressemblaient devaient rester

Beaucoup de leurs clients sont des groupes ayant plusieurs filiales. Dans Pipedrive, ces filiales sont liées à une entreprise mère, et certaines partagent le même site web. Elles ressemblent à des doublons mais ne le sont pas, et les liens entre elles devaient rester exactement comme ils étaient.

Un technicien en intervention

Problèmes causés par les doublons

Examiner, fusionner, répéter

Sans moyen de dédoublonner en masse, la directrice principale du marketing trouvait elle-même les doublons, les examinait et les fusionnait un par un. Elle a dit que cela prenait une éternité. Plus tôt le même jour, elle avait fusionné quatre organisations en doublon manuellement.

Croissance sur de mauvaises données

L'entreprise développait son équipe et son activité, et elle a dit qu'elle ne pouvait pas continuer avec de mauvaises données. Rien ne signalait non plus les nouveaux doublons, donc le travail manuel continuait à revenir.

Comment les doublons ont été résolus

  1. 1. Protégez les sociétés mères avant toute fusion

    Avec l'équipe de succès client de Dedupely, ils ont synchronisé Organisations et intégré le champ entreprise parent de Pipedrive à la recherche. Un filtre, Entreprise parent est vide, exclut toute succursale ayant un parent défini, donc une succursale ne peut pas être fusionnée dans son parent ou dans une autre succursale. Cela a laissé la plupart de la base de données dans la recherche. Les quelques dizaines de succursales sont vérifiées manuellement.

    Dedupely Organizations search avec le filtre Parent company est vide

  2. 2. Faire correspondre les organisations par nom et ville

    La correspondance sur le nom seul a trouvé environ 7 000 correspondances, trop larges pour être fiables : deux entreprises de plomberie au nom presque identique, l'une avec une ville ajoutée, peuvent être deux entreprises différentes. Ajouter la ville a restreint à des correspondances en lesquelles elle pouvait avoir confiance. Le nom utilise la correspondance Similar, qui détecte les fautes de frappe et les petites différences, et elle a vérifié un résultat dans Pipedrive avant la fusion. Le nom avec site web et le nom avec téléphone étaient prévus comme prochains passages.

  3. 3. Nettoyez les Personnes par passes, chacune détectant un nouveau groupe

    Ils ont commencé par une correspondance d'email exacte, puis une fusion en masse. Pour trouver les doublons restants, ils ont essayé de nouvelles paires de champs :

    • Nom de famille et email, qu'elle a dit n'avoir jamais envisagé d'essayer.
    • Nom de famille et téléphone, qui a trouvé les Steven et Steve.
    • Prénom et téléphone, avec Prénom défini sur Similar Words sur le premier mot seulement, afin qu'un deuxième prénom ne bloque pas la correspondance.

    Les correspondances restantes sont examinées une par une, car un couple partageant un numéro de téléphone peut être deux personnes différentes.

    Recherche Dedupely de personnes avec Similar Words sur le prénom

Ce que la déduplication a changé

Aucun doublon parmi les personnes, confirmé par Pipedrive

L'entreprise a fusionné plus de 10 000 correspondances dans Personnes et Organisations, combinant au moins 20 000 enregistrements en double. Après les derniers passages, la vérification des doublons de Pipedrive n'a montré aucune Personne en double et deux Organisations.

Nouvelles façons de découper les données

Elle a dit que ces passages lui ont montré des façons de regarder les données qu'elle n'avait pas envisagées. Elle prévoit de continuer à vérifier avec de nouvelles combinaisons pour s'assurer que rien n'échappe.

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