# Como identificar todos os duplicados no seu CRM | Dedupely > Guia para identificar duplicados no CRM: escolher campos fiáveis, aplicar correspondência exata ou aproximada e testar a lógica antes de mesclar registros. - URL: https://dedupe.ly/pt/blog/insights-dedupely/mesclar-com-confianca - Section: blog - Published: 2025-09-17 - Site index: https://dedupe.ly/llms.txt - Any page: append `.md` to its URL for this plain-text form --- Avançar para o conteúdo [Novo Dedupely Intelligence Agora em todos os planos pagos, mensais ou anuais.](https://dedupe.ly/ai-deduplication) [Blog](https://dedupe.ly/blog) [Dedupely Insights](https://dedupe.ly/blog/dedupely-insights) ## Como identificar corretamente todos os duplicados no seu CRM Guia para identificar duplicados no CRM: escolher campos fiáveis, aplicar correspondência exata ou aproximada e testar a lógica antes de mesclar registros. Publicado 17 de setembro de 2025 # min de leitura A maioria dos usuários de CRM acha que os duplicados são fáceis de detectar: mesmo email, mesmo telefone, mesmo nome de empresa. Mas os duplicados raramente aparecem assim tão limpos; escondem-se atrás de variações de escrita, diferenças de formatação e campos em falta - e se não os apanhar bem na fase de correspondência, todas as mesclagens seguintes são arriscadas. Este guia mostra como identificar duplicados com confiança. Vai perceber a diferença entre duplicados óbvios e ocultos, que campos são mais fiáveis, como funcionam as opções de correspondência e como testar a sua configuração antes de automatizar. ### Qual é a diferença entre duplicados óbvios e duplicados escondidos? - **Duplicados óbvios** são simples: dois registros com o mesmo email, telefone ou domínio. Podem ser correspondidos com segurança e mesclados sem hesitação. - **Duplicados escondidos** são mais complicados: - “Chris Johnson” vs “Christopher Johnson” - “Brightline Technologies” vs “Bright Line Tech” - Um registro tem um email profissional, outro tem um número de celular, e ambos pertencem à mesma pessoa Os duplicados óbvios são raros. É nos duplicados escondidos que está a maior parte do trabalho de limpeza e onde a lógica de correspondência mais conta. ### Que campos são mais fiáveis para encontrar duplicados? Mesmo que alguns campos sejam identificadores fortes, recomendamos mesclar pelo menos dois campos. - **Forte quando combinado:** - Nome + Sobrenome + Email - Nome da empresa + Endereço + CEP - Nome + Sobrenome + Telefone - **Campos pouco fiáveis:** - Cargo - Notas - Campos de texto livre ### Que opções de correspondência são mais seguras para começar? Na Dedupely, escolhe **opções de correspondência** para cada campo em que se apoia, para poder decidir o que é um duplicado. As opções de correspondência disponíveis são: - **Exata** **correspondência:** Os campos têm que coincidir exatamente - **Correspondência semelhante:** Detecta pequenas diferenças na escrita. - **Fuzzy** **correspondência:** Detecta variações próximas, como “Chris” e “Christopher.” - **Correspondência Similar Words (qualquer ordem):** Encontra correspondências com as palavras trocadas de ordem (por exemplo, “Brightline Technologies” vs “Technologies Brightline”). - **Correspondência pela raiz do domínio:**Remove os subdomínios para corresponder ao domínio principal (por exemplo, “ mail.greenfield.io ” vs “ greenfield.io ”). Boa prática: - Comece com correspondência Exata em Nome + Sobrenome + E-mail - Adicione Similar/Fuzzy para nomes e nomes de empresas depois de testar o rigor. - Use a Raiz do Domínio nas empresas para apanhar diferenças de formato. Pode guardar estas Duplicate Searches para reutilizar. Assim, não reconstrói a lógica cada vez. ### Como testo a minha configuração de correspondência para evitar falsos positivos ou negativos? A lógica de correspondência tem que ser testada antes de poder confiar nela em escala. Eis um ciclo simples: - Execute uma análise com as opções de correspondência que escolheu. - Revise manualmente 5-10 pares correspondentes. - Marque quais são duplicados reais e quais são correspondências falsas. - Se surgirem correspondências falsas, aperte os limiares ou acrescente campos de apoio. - Repita a análise até os resultados serem sempre precisos. - Uma vez confiante, guarde a lógica como uma Duplicate Search para reutilização. Testar evita dois riscos comuns: mesclar pessoas diferentes por engano (falsos positivos) e não detectar duplicados (falsos negativos). ### Boas correspondências são a base de mesclagens seguras A desduplicação começa na correspondência e, sem uma lógica de correspondência sólida, as mesclagens são inseguras ou incompletas. Quando usa campos fiáveis, aplica as opções de correspondência corretas e testa a sua configuração, pode identificar duplicados verdadeiros consistentemente. Duplicate Searches permitem depois repetir o processo sem começar do zero. Por trás do artigo ### Gaby Salinas Assistente de Marketing na Dedupely Gaby Salinas chegou aos dados de CRM a partir do marketing e da publicidade, por isso analisa os duplicados de dois lados: a lógica de correspondência e mesclagem por trás deles e o que provocam nas pessoas que usam o CRM, como o vendedor que liga duas vezes para um cliente, o administrador que leva a culpa e a limpeza que ninguém quer começar. Como Assistente de Marketing na Dedupely, acompanha a forma como as equipes de RevOps, os usuários finais, os consultores e as equipes técnicas trabalham, na prática, com os seus dados: os registros em que deixam de confiar, as soluções alternativas que criam e o momento em que finalmente decidem fazer uma limpeza. O que descobre molda a maior parte do que a Dedupely publica. [Contate a Gaby no LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/gbyslns) ### Entre em contato Teremos todo o gosto em ajudar a configurar. #### Envie-nos uma mensagem É provável que já tenhamos a resposta à sua pergunta help@dedupe.ly Email copiado para a área de transferência! [Marcar um Zoom Quer esteja começando, quer esteja levando isto a sério. Fale conosco! 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