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TL;DR

  • A taxa de duplicação por objeto mostra a porcentagem de cada objeto do CRM que está duplicada.
  • Os novos duplicados por semana ou mês mostram se as origens ainda os criam.
  • Uma porcentagem 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 registros que cada pesquisa de duplicados encontra, e registra cada mesclagem.

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 registros, 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 ficando 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 equipe considera duplicado. Isso depende do caso: o que uma equipe considera duplicado pode não o ser para outra.

Dois contatos com o mesmo nome na mesma empresa são uma só pessoa para algumas equipes e duas para outras. Defina por escrito o que conta para cada objeto e mantenha isso fixo entre as 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 dos registros de um objeto que são registros extras em um conjunto de duplicados. Meça-a separadamente para contatos, empresas, leads e negócios, já que cada um se duplica por motivos 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.

Uma taxa única esconde que tipo de duplicados você tem. Separe-a pelas pesquisas que os encontraram: correspondências exatas de email, 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.

Registros sem o campo que os identifica

Um contato sem email ou uma empresa sem domínio é difícil de associar. Conte esses registros 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 limpando 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 registro 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

Mesclagens por período

Conte as mesclagens feitas em cada período, por objeto. Ao lado dos novos duplicados, mostra se o histórico pendente está diminuindo.

Guarde um registro de cada mesclagem com os valores originais. É assim que responde a "o que aconteceu a este registro?" meses depois.

Rejected matches

Uma correspondência rejeitada é uma de que você tem certeza que não é duplicado, como duas filiais da mesma empresa. Rejeite-a uma vez, e ela deixa de voltar.

Acompanhe a porcentagem de correspondências revisadas que são rejeitadas em cada pesquisa. Uma porcentagem alta pode indicar que os critérios são amplos demais. Uma porcentagem baixa diz pouco se a maioria das correspondências não tiver sido revisada. Antes de automatizar, revise uma amostra representativa, verifique as correspondências falsas e teste os registros resultantes.

Conjuntos a aguardar revisão

As correspondências incertas devem passar por revisão antes de alguém as mesclar. 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 registros 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 usuários do CRM

Os números dos dados mostram quantos duplicados existem. Sua equipe mostra quanto eles custam.

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
Registros 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
Mesclagens por período Se o histórico pendente está diminuindo 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 registros 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 porcentagem 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 mesclagens 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 registros nessas correspondências. Cada mesclagem fica registrada 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 padrão, tem os números de duplicados encontrados, mesclagens feitas e correspondências rejeitadas.

Meça os duplicados no seu CRM

Meça a tendência ao longo do tempo

Um CRM limpo é aquele em que os duplicados são encontrados, mesclados e impedidos de voltar, a um ritmo que a sua equipe controla. Um único número não o mostra. Alguns indicadores sim: a taxa por objeto, novos duplicados por origem, mesclagens, correspondências rejeitadas e o que aguarda revisão.

Compare-os com seus números anteriores, com uma definição de duplicado que se mantenha inalterada. Com o tempo, a tendência mostra se a limpeza funcionou e se as suas fontes estão controladas.

Perguntas frequentes

Como se calcula a taxa de duplicados num CRM?

Conte os registros extras em cada conjunto de duplicados, ou seja, os registros do conjunto menos o que sobrevive. Some-os para um objeto e divida pelo total de registros desse objeto. Meça cada objeto separadamente, já que contatos, 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 mesclagens realizadas, as correspondências rejeitadas e os conjuntos a aguardar revisão. Os registros sem o campo que os identifica, como email ou domínio, mostram o quão difícil será encontrar futuros duplicados. Sinais da equipe, 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 mesclagens feitas e os novos duplicados por mês. Acrescente as origens que mais criam novos duplicados, já que elas apontam para a próxima correção. Mantenha a mesma definição de duplicado entre os relatórios.

Com que frequência deve medir os duplicados do CRM?

Depende do número de registros que chegam: as equipes 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.