Utiliser les filtres dans Dedupely

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Les filtres servent à restreindre et à contrôler la façon dont les doublons sont identifiés et affichés dans Dedupely. Nettoyage après un import, travail sur des pipelines précis, tri par propriétaire : ils vous donnent la précision nécessaire pour dédoublonner sans risque et sans perte de temps.

Pourquoi utiliser des filtres ?

Les filtres vous permettent de :

  • Ciblez les doublons par propriétaire, région ou étape du pipeline.
  • Nettoyez les imports récents ou les lots de migration en filtrant sur la date de création.
  • Ciblez le dédoublonnage sur un segment précis de vos données CRM.
  • Affinez les résultats pour réduire les faux positifs et gagner en précision.

Filtrer par champs natifs et personnalisés

Dedupely permet de filtrer sur :

  • Champs natifs (par ex. e-mail, propriétaire, phase du cycle de vie, pipeline, date de création).
  • Champs personnalisés propres à votre configuration CRM.

Vous adaptez ainsi le traitement des doublons à la structure de données propre à votre activité.

Types de filtres dans Dedupely

Dedupely propose deux options de filtrage distinctes dans vos Duplicate Searches. Savoir quand et comment utiliser chacun d’eux améliore vos résultats et sécurise vos fusions.

1. Filtrer les enregistrements à comparer (Ajouter un filtre)

C’est la première option de filtrage que vous rencontrez en créant ou en modifiant un Duplicate Search. Elle détermine quels enregistrements sont éligibles au rapprochement dès le départ.

Exemple : Vous voulez rapprocher uniquement les Contacts dont le Ville = Detroit. Ce filtre garantit que Dedupely ne recherche des doublons que parmi les enregistrements situés à Detroit.

Ce filtre restreint l’ensemble des enregistrements analysés pour la recherche de correspondances.

2. Filtrer les enregistrements dans chaque groupe de correspondances

Une fois les correspondances trouvées, ces filtres vous permettent de définir quels groupes de correspondances s’affichent à partir des données qu’ils contiennent.

Vous les trouverez dans le « Filtrer les correspondances » section et vous pouvez choisir parmi :

  • Un seul enregistrement de la correspondance passe : Au moins un enregistrement du groupe de correspondances doit remplir la condition. Exemple : rapprochez sur Nom + E-mail, mais n'affichez que les correspondances où un enregistrement a Ville = Detroit.
  • Tous les enregistrements de la correspondance : Tous les enregistrements du groupe de correspondance doivent remplir la condition. Exemple : n’afficher que les correspondances où chaque enregistrement a Lifecycle Stage = Customer.
  • Les champs suivants sont uniques pour tous les enregistrements d’une correspondance : N'afficher que les groupes de correspondances où un champ précis a des valeurs différentes dans tous les enregistrements. Exemple : tous les enregistrements du groupe ont un numéro de téléphone unique.

Ces options affinent les correspondances qui méritent un examen ou une fusion, surtout sur de gros volumes de données.

Comment appliquer des filtres

  1. Ouvrez un Duplicate Search ou créez-en un nouveau.
  2. Dans Ajouter un filtre, appliquez un premier filtre pour limiter les enregistrements analysés.
  3. Vous pouvez aussi aller dans Filtrer les correspondances pour choisir les groupes de correspondances affichés.
  4. Utiliser Logique ET/OU pour combiner plusieurs filtres : ET: toutes les conditions doivent être remplies. OU : au moins une condition doit être remplie.

Vous pouvez combiner les deux types de filtres pour des recherches de doublons sur mesure.

Filtrer les cas d'usage par CRM

  • HubSpot: Filtrez par phase du cycle de vie, propriétaire du contact ou statut d’abonnement e-mail.
  • Salesforce : filtrez par type d’enregistrement, statut du lead ou champs géographiques personnalisés.
  • Pipedrive : affinez les rapprochements par pipeline, phase d’affaire ou étiquettes personnalisées.

Que se passe-t-il après le filtrage ?

Une fois vos filtres en place :

  • Les résultats se mettent à jour selon vos conditions.
  • Vous pouvez lancer une analyse pour ne chercher les doublons que dans le jeu de données filtré.
  • Vous pouvez ensuite fusionner les résultats un par un, en masse, ou selon une planification avec Auto Merge.

Pour en savoir plus sur la fusion, consultez :

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