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Costruisci un sistema di Duplicate Search per trovare tutti i tuoi duplicati

Come costruire un sistema di Duplicate Search che adatta la logica di corrispondenza per campo e trova tutti i tuoi duplicati.

4
min di lettura
Three rows of match criteria, each row a different combination of fields

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Molti team CRM provano a risolvere tutti i tipi di duplicati con un'unica ricerca. Di solito il risultato è scansioni lente, esiti imprevedibili e unioni incoerenti. Il problema non è la logica di match, ma la struttura che c'è dietro. Le ricerche funzionano meglio quando sono mirate: ognuna dovrebbe gestire un solo tipo di duplicato.

Questa guida parte da quanto già trattato in Guida completa per Duplicate Searches in Dedupely. Quel post spiega campi, tipi di corrispondenza e filtri in dettaglio. Lo scopo di questo articolo è mostrare come organizzare e usare più Duplicate Searches per risultati accurati e ripetibili.

Capire i limiti di una Duplicate Search

Quando un Duplicate Search combina diverse opzioni di corrispondenza, la logica diventa incoerente. Le corrispondenze esatte competono con quelle indulgenti e i risultati si espandono disomogeneamente, riducendo l'affidabilità.

Ogni oggetto del CRM ha i suoi schemi di dati: i lead dipendono spesso da nomi ed email, gli account da domini o ragioni sociali. Un unico set di opzioni di corrispondenza non riesce a coprire tutti questi schemi.

Una singola Duplicate Search non dovrebbe mai trovare tutto; dovrebbe solo confermare un modello di duplicazione, come "email identiche" o "nomi aziendali simili".

Crea Duplicate Searches separate in Dedupely per pattern di duplicati distinti

Il modo più efficace per mantenere il controllo è dividere il rilevamento dei duplicati in più Duplicate Searches. Ciascuno rappresenta uno scenario di corrispondenza chiaro.

Usa queste distinzioni come guida:

  • Per tipo di oggetto: Contatti, Account, Persone e oggetti personalizzati (a seconda del tuo CRM) spesso hanno bisogno di proprie Duplicate Searches
  • Per fonte dati: Import, invii di form e integrazioni portano di solito un'accuratezza dei campi diversa
  • Per obiettivo di corrispondenza: Alcuni duplicati si basano sull'email, altri sul dominio o sul telefono

Esempi:

  • Contatti: Nome + Email = corrispondenza esatta
  • Account: Azienda: corrispondenza esatta + Email: corrispondenza Domain Root + Telefono: corrispondenza simile
  • Import storici: Nome + Cognome = match esatto + Indirizzo = match simile

Ogni Duplicate Search dovrebbe rispondere a una domanda: «Quali duplicati corrispondono esattamente a questo modello?»

Mantieni coerenti nomi e documentazione

Le Duplicate Searches si moltiplicano rapidamente quando il team inizia a raffinare la logica. Una denominazione coerente previene confusioni e aiuta chiunque a comprendere cosa fa ogni ricerca.

Mantienilo breve e strutturato:

  • Formatta i nomi come [Field] + [Field] + [Logic] come First Name + Last Name + Exact Match oppure Company Name + Address + First 2 words
  • Aggiungi brevi note nel campo descrizione su opzioni di corrispondenza e filtri
  • Evita nomi generici come “Principale” o “Tutti i record”, che non chiariscono nulla
  • Organizza i Duplicate Searches (Attivi, Test, Archiviati).

Nomi chiari e note rendono i Duplicate Searches riutilizzabili e facili da rivedere mesi dopo.

Se vuoi saperne di più sulle opzioni di corrispondenza, leggi questo articolo.

Testa la logica di corrispondenza clonando

Quando devi testare una nuova logica, clona una Duplicate Search invece di modificarla direttamente. La clonazione preserva la configurazione collaudata e consente una rapida sperimentazione.

Per testare:

  1. Clona il Duplicate Search originale
  2. Modifica un parametro di abbinamento alla volta, ad esempio passando un campo da corrispondenza esatta a simile
  3. Avvia una scansione per confrontare le differenze nei risultati
  4. Mantieni l'originale come riferimento e rinomina il test search in modo chiaro, ad esempio, First Name + Last Name + Phone Number + Exact + Test1

Questo processo aiuta ad affinare la logica di corrispondenza senza interrompere il lavoro in corso né perdere una configurazione affidabile.

Esamina e mantieni Duplicate Searches regolarmente

Le Duplicate Searches richiedono la stessa manutenzione di altri processi CRM. Le strutture dei campi cambiano, le fonti di dati evolvono e l'attenzione dei team si sposta.

Rivedili con una cadenza fissa:

  • Rimuovi le Duplicate Searches che duplicano la logica o non hanno usi recenti
  • Verifica che i filtri corrispondano ancora alle strutture attuali del tuo CRM
  • Aggiorna le opzioni di corrispondenza se sono stati aggiunti o rinominati dei campi
  • Mantieni una nota su chi ha creato o aggiornato ogni Duplicate Search.

Una revisione trimestrale basta a mantenere la logica di corrispondenza pulita e allineata ai dati reali.

Applica Duplicate Searches strutturate per risultati misurabili

Un sistema ben strutturato di Duplicate Searches garantisce scansioni più veloci e maggiore precisione. Facilita inoltre il controllo e la condivisione delle fusioni tra i team. I team che organizzano le Duplicate Searches per logica riscontrano meno falsi positivi e possono delegare le scansioni in tutta sicurezza. Ogni ricerca diventa un'unità ripetibile che altri possono comprendere e riutilizzare.

La precisione nella deduplicazione deriva dalla struttura: piccole Duplicate Searches mirate offrono più controllo rispetto a un'unica configurazione grande e complessa.

Per i dettagli di configurazione su campi, tipi di corrispondenza e filtri, consulta Guida completa per Duplicate Searches in Dedupely.
Ritratto di Gaby Salinas

Dietro l'articolo

Gaby Salinas

Marketing Assistant presso Dedupely

Gaby Salinas è arrivata ai dati CRM dal marketing e dalla pubblicità, quindi osserva i duplicati da due lati: la logica di corrispondenza e unione che li sta alla base e ciò che provocano alle persone che usano il CRM, come il commerciale che chiama due volte lo stesso cliente, l'amministratore su cui ricade la colpa e la pulizia che nessuno vuole iniziare.

In qualità di Marketing Assistant presso Dedupely, segue il modo in cui i team RevOps, gli utenti finali, i consulenti e i team tecnici lavorano realmente con i propri dati: i record di cui smettono di fidarsi, le soluzioni alternative che costruiscono e il momento in cui finalmente decidono di fare pulizia. Ciò che scopre orienta gran parte di ciò che Dedupely pubblica.

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Amministratore Delegato, Legal CPD

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