Caso di studio

Come uno studio di executive search ha ridotto il suo elenco di persone in Pipedrive di un terzo dopo che un'importazione ha duplicato quasi tutti, con Dedupely

  • Pipedrive
  • Dopo l'importazione di un elenco
  • Immissione manuale da parte del team
  • Reclutamento
  • 9,092 corrispondenze di persone fuse
  • 5,667 corrispondenze di organizzazioni unite
  • 31% meno record di persone dopo l'unione

Una corrispondenza è un set di record duplicati uniti in un singolo record. Queste corrispondenze contenevano circa due record ciascuna, quindi il numero di record uniti è all'incirca il doppio del numero di corrispondenze.

Da dove provengono i duplicati

Una pulizia che ha duplicato tutti

Il partner gestionale dello studio fa quasi tutto il lavoro in Pipedrive. Nel corso di un paio di anni, le persone si sono unite e se ne sono andate, ognuno ha inserito i propri dati e il CRM è diventato disordinato.

Per risolverlo, ha seguito il consiglio ricevuto: esportare le persone, pulirle in un foglio di calcolo e un servizio di convalida email, quindi reimportarle. L'importazione ha aggiunto nuovi record accanto a quelli esistenti. Secondo lui, le persone sono arrivate senza un'organizzazione corrispondente, quindi Pipedrive ha creato nuove persone e nuove organizzazioni per accompagnarle.

  • Persone: circa 29,000 record, quando si aspettava circa 11,000 dei suoi e 18,000 dell'intera azienda.
  • Organizzazioni: circa 21.000, dove ha stimato il numero reale tra 8.000 e 10.000. Circa 8.800 di loro non avevano alcun indirizzo.
Un piccolo team che lavora a una scrivania

Cosa hanno rotto i duplicati

Conteggi inaffidabili dei record

Con migliaia di record in più di quanti avrebbe dovuto avere, i conteggi in Pipedrive non significavano nulla. Il controllo duplicati di Pipedrive ha trovato solo poche centinaia di contatti e organizzazioni, una piccola porzione dei migliaia di record extra, il che lo preoccupava ancora di più. Anche il collegamento dei contatti all'organizzazione giusta era difficile, perché le aziende con cui lavora hanno uffici in diverse città.

Perché eliminare o unire manualmente non era un'opzione

Non poteva semplicemente eliminare un record da ogni coppia, perché i record portano la loro cronologia delle attività e eliminare quello sbagliato la farebbe perdere. L'unione in Pipedrive significava aprire un'anteprima e unire le coppie una alla volta, e aveva già speso circa due settimane cercando di ripulire le cose.

Come sono stati risolti i duplicati

  1. 1. Unisci le persone prima per email

    Ha iniziato dal preset Duplicate Searches che Dedupely crea per ogni account. Il primo passaggio sulle persone ha richiesto un'email esatta, con il telefono impostato su Similar perché le differenze di formattazione non contassero, e lui ha fusionato in blocco quelli lui stesso. Il team di customer success di Dedupely ha consigliato di iniziare con corrispondenze esatte e controllare le prime pagine prima di fondere in blocco.

  2. 2. Unisci organizzazioni per nome

    Successivamente ha unito le organizzazioni con lo stesso nome. Dopo l'elaborazione dei contatti, il controllo duplicati ha riportato 49 contatti rimasti, e dopo l'elaborazione delle organizzazioni, nessuno. In Pipedrive, un'unione sposta attività, note, opportunità e organizzazioni collegate al record sopravvissuto.

    Dedupely Duplicate Search - Abbina organizzazioni per nome

  3. 3. Amplia la ricerca di persone

    Una seconda ricerca di persone ha combinato nome, cognome, email e un'organizzazione simile, trovando 1.937 match. Per le organizzazioni, altre due ricerche hanno controllato i rimanenti: sito web su Domain Root con un nome simile non ha trovato nulla (erano già uniti), mentre sito web su Domain Root con le prime tre parole del nome ha trovato 45 match da revisionare. Lezione imparata: dopo aver modificato una ricerca, fai clic su Scan per aggiornare i risultati.

  4. 4. Gestisci quelli difficili, poi automatizza

    Durante una chiamata di follow-up, il team di customer success di Dedupely ha controllato l'account. La ricerca di duplicati ovvi (nome, cognome, email e proprietario esatti) non ha trovato altre corrispondenze. Molte delle corrispondenze rimanenti erano falsi positivi: persone diverse con lo stesso nome o persone che condividevano il numero di telefono principale dell'ufficio. Per quelli, hanno creato una ricerca per persone con lo stesso nome dove un record non ha email, e lui ha esaminato le 14 corrispondenze una per una, selezionando i valori vincenti manualmente dove necessario. Organizzazioni con diverse sedi rimaste fuori anche dalle unioni in blocco, perché ogni sede è un record separato che deve mantenere.

    Infine, hanno attivato Auto Merge per la ricerca nome, cognome ed email, imposta per l'esecuzione il prima possibile, così i nuovi duplicati di quel tipo si uniscono automaticamente. È ancora in esecuzione.

Cosa è cambiato con la deduplicazione

Un CRM pulito, mantenuto pulito

In totale, ha unito 9.092 corrispondenze di persone e 5.667 corrispondenze organizzative, circa due record ciascuna. Questo ha ridotto l'elenco di persone da circa 29.000 record a meno di 20.000 e le organizzazioni da circa 20.500 a meno di 15.000. I duplicati ovvi sono scomparsi, il controllo dei duplicati di Pipedrive non mostra organizzazioni duplicate e una ricerca continua a unire automaticamente i nuovi duplicati esatti.

Nuove regole al varco

L'esperienza ha cambiato anche il flusso di dati in Pipedrive. Con troppi utenti che aggiungono i propri record, è diventato il controllore: gli upload passano attraverso di lui. Un rapporto settimanale da Dedupely gli mostra quanti possibili match rimangono da revisionare.

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