TL;DR
- A taxa de duplicação por objeto mostra a percentagem de cada objeto do CRM que está duplicada.
- Os novos duplicados por semana ou mês mostram se as origens ainda os criam.
- Uma percentagem elevada de correspondências rejeitadas pode indicar que a pesquisa de duplicados é demasiado ampla.
- Não existe uma taxa de duplicados saudável universal, por isso compare com os seus números anteriores.
- O Dedupely mostra o número de correspondências e registos que cada pesquisa de duplicados encontra, e regista cada fusão.
Depois de uma limpeza, alguém costuma perguntar se o CRM está agora limpo. É uma pergunta legítima, e difícil de responder com base numa sensação.
Manter um CRM limpo é um trabalho contínuo. Formulários, importações e integrações continuam a acrescentar registos, e alguns serão duplicados. O que pode medir é quantos duplicados tem, de onde surgem os novos e com que rapidez são tratados.
Neste artigo, verá que métricas mostram que o seu CRM está a ficar mais limpo, o que cada uma diz e quando verificar. Os números servem para um projeto de limpeza, para uma auditoria regular e para um relatório à direção.
Defina primeiro o que vai medir
Todas as métricas deste artigo dependem do que a sua equipa considera duplicado. Isso depende do caso: o que uma equipa considera duplicado pode não o ser para outra.
Dois contactos com o mesmo nome na mesma empresa são uma só pessoa para algumas equipas e duas para outras. Defina por escrito o que conta para cada objeto e mantenha-o fixo entre medições. Se a definição mudar, os números antes e depois não são comparáveis.
Métricas do número de duplicados existentes
Taxa de duplicados por objeto
A taxa de duplicação é a proporção de registos de um objeto que são registos extra num conjunto de duplicados. Meça-a separadamente para contactos, empresas, leads e negócios, uma vez que cada um se duplica por razões diferentes.
O nosso guia sobre como descobrir quantos duplicados existem no seu CRM explica o cálculo com um exemplo. Assim que tiver um primeiro valor, este passa a ser a sua base de referência.
Duplicados por pesquisa
Uma taxa única esconde que tipo de duplicados tem. Desagregue-a pelas pesquisas que os encontraram: correspondências exatas de e-mail, correspondências de nome e empresa, correspondências no domínio principal de uma empresa.
Os duplicados óbvios, como correspondências exatas de email ou domínio, devem ser tratados primeiro. Se não forem, a limpeza ainda não cobriu o essencial.
Registos sem o campo que os identifica
Um contacto sem email ou uma empresa sem domínio é difícil de associar. Conte esses registos por objeto. Um número crescente significa que os futuros duplicados serão mais difíceis de encontrar, mesmo que a taxa de hoje pareça aceitável.
Métricas sobre a origem dos duplicados
Novos duplicados por período
Conte os duplicados criados desde a última verificação, por semana ou por mês. É esta métrica que indica se as fontes estão controladas.
Uma fila de pendentes em descida, com um fluxo constante de novos duplicados, significa que está a limpar mais depressa do que o CRM se enche. Não quer dizer que o problema esteja resolvido.
Novos duplicados por origem
Agrupe os novos duplicados por data de criação, origem do registo ou integração que os criou. Um aglomerado num só dia costuma apontar para uma importação. Um fluxo constante pode apontar para um formulário ou uma sincronização.
Cada origem com um padrão recorrente é candidata à união automática, se tiver certeza das correspondências. As origens que disparam após uma alteração precisam de uma verificação extra.
Indicadores de tratamento dos duplicados
Fusões por período
Conte as fusões feitas em cada período, por objeto. Ao lado dos novos duplicados, mostra se o histórico pendente está a diminuir.
Guarde um registo de cada fusão com os valores originais. É assim que responde a "o que aconteceu a este registo?" meses depois.
Rejected matches
Uma correspondência rejeitada é uma que tem a certeza de não ser duplicado, como duas filiais da mesma empresa. Rejeite-a uma vez e deixa de voltar.
Acompanhe a percentagem de correspondências revistas que são rejeitadas em cada pesquisa. Uma percentagem alta pode indicar critérios demasiado flexíveis. Uma percentagem baixa diz pouco se a maioria das correspondências não tiver sido revista. Antes de automatizar, reveja uma amostra representativa, verifique falsas correspondências e teste os registos resultantes.
Conjuntos a aguardar revisão
As correspondências incertas devem passar por revisão antes de alguém as fundir. Conte quantos conjuntos estão à espera e há quanto tempo está o mais antigo. Uma lista de revisão que só cresce indica muitas vezes que ninguém é responsável por ela.
Correspondências de risco retidas
Alguns resultados são arriscados por natureza, como conjuntos muito grandes ou registos com dados de preenchimento, como test@test.com. Conte quantos ficam retidos. Um aumento súbito pode indicar uma nova origem a preencher campos com valores de exemplo.
Sinais dos utilizadores do CRM
Os números dos dados dizem-lhe quantos duplicados existem. A sua equipa diz-lhe quanto custam.
- Relatórios que contam duas vezes o mesmo cliente.
- Disputas entre comerciais sobre quem é o responsável por uma conta.
- Contactos que recebem o mesmo email mais do que uma vez.
- A Fatura do CRM que cresce com os registos duplicados.
A principal consequência de tudo isto é a perda de confiança no CRM. Quando os comerciais deixam de confiar nos dados, mantêm listas próprias, e essas listas criam mais duplicados.
Métricas de duplicados no CRM, num relance
| Métrica | O que indica | Quando verificar |
|---|---|---|
| Taxa de duplicados por objeto | Quanto de cada objeto está duplicado | Antes de uma limpeza, e depois em cada auditoria |
| Duplicados por pesquisa | Que tipos de duplicados permanecem | Durante uma limpeza |
| Registos sem o campo de identificação | Quão difícil será encontrar futuros duplicados | A cada auditoria |
| Novos duplicados por período | Se as fontes ainda criam duplicados | Semanal ou mensal |
| Novos duplicados por origem | Que formulário, importação ou sincronização corrigir | Semanal ou mensal, e após uma nova integração |
| Fusões por período | Se o histórico pendente está a diminuir | Semanal ou mensal |
| Rejected matches | Quando uma pesquisa é demasiado abrangente | Quando altera uma pesquisa |
| Conjuntos a aguardar revisão | Se as correspondências pouco claras têm um responsável | Semanal |
| Correspondências de risco retidas | Se entram dados de substituição | A cada auditoria |
A frequência de verificação depende do número de registos que chegam. O nosso artigo sobre com que frequência deduplicar o seu CRM aborda a escolha da periodicidade.
Como ler os números
Não existe uma taxa de duplicados saudável universal para comparar. A comparação útil é o seu próprio número ao longo do tempo, objeto a objeto.
Leia as métricas em conjunto. Uma taxa de duplicados em queda com novos duplicados estáveis significa que a limpeza funciona, mas uma origem ainda precisa de correção. Uma percentagem crescente de correspondências rejeitadas após uma alteração à pesquisa indica muitas vezes que os novos critérios são demasiado amplos.
Ao reportar à direção, bastam alguns números: a taxa antes e depois, as fusões feitas e os novos duplicados por mês. O nosso guia para como justificar a limpeza de um CRM mostra como os transformar num argumento.
Como o Dedupely ajuda a medir um CRM limpo
Cada pesquisa de duplicados no Dedupely mostra o número de correspondências e o número de registos nessas correspondências. Cada fusão fica registada num histórico que pode filtrar por objeto e data, e as correspondências rejeitadas e excluídas ficam nas suas próprias listas. Com um relatório de duplicados semanal por defeito, tem os números de duplicados encontrados, fusões feitas e correspondências rejeitadas.
Meça a tendência ao longo do tempo
Um CRM limpo é aquele em que os duplicados são encontrados, fundidos e impedidos de voltar, a um ritmo que a sua equipa controla. Um único número não o mostra. Alguns indicadores sim: a taxa por objeto, novos duplicados por origem, fusões, correspondências rejeitadas e o que aguarda revisão.
Compare-os com os seus números anteriores, com uma definição de duplicado que se mantenha inalterada. Com o tempo, a tendência mostra se a limpeza resultou e se as suas fontes estão controladas.
Perguntas frequentes
Como se calcula a taxa de duplicados num CRM?
Conte os registos extra em cada conjunto de duplicados, ou seja, os registos do conjunto menos o que sobrevive. Some-os para um objeto e divida pelo total de registos desse objeto. Meça cada objeto separadamente, já que contactos, empresas, leads e negócios se duplicam por razões diferentes.
Que métricas indicam a precisão do CRM?
Para os duplicados, acompanhe a taxa de duplicação por objeto, os novos duplicados por período e por origem, as fusões realizadas, as correspondências rejeitadas e os conjuntos a aguardar revisão. Os registos sem o campo que os identifica, como email ou domínio, mostram o quão difícil será encontrar futuros duplicados. Sinais da equipa, como relatórios com contagens duplas, completam o quadro.
Que métricas de exatidão do CRM deve reportar à direção?
Reporte alguns números que mostrem a evolução ao longo do tempo: a taxa de duplicados antes e depois da limpeza, as fusões feitas e os novos duplicados por mês. Acrescente as fontes que mais criam novos duplicados, pois apontam para a próxima correção. Mantenha a mesma definição de duplicado entre relatórios.
Com que frequência deve medir os duplicados do CRM?
Depende do número de registos que chegam: as equipas com fontes estáveis, como formulários ou integrações, verificam novos duplicados semanal ou mensalmente. Meça a taxa de duplicados antes de uma limpeza, depois dela e em cada auditoria. Acrescente uma verificação após uma nova integração ou uma importação grande, porque ambas podem alterar os números rapidamente.
Ou registe-se com o Google
Pipedrive Marketplace 
