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Organização do CRM

O que é um duplicado?

Como definir o que é um duplicado a partir dos campos, da utilização e da lógica do seu CRM, antes de mesclar qualquer registro.

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min de leitura
Two overlapping contact records with field icons radiating out from them

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A desduplicação começa muitas vezes pela pergunta errada. Dizem às equipes para "limpar os dados" antes de alguém definir o que isso significa. Este guia não é sobre desduplicação no seu todo; foca-se na primeira decisão que tem que tomar: o que conta como duplicado.

O Dedupely ajuda você a agir rápido, mas a lógica é sua. Antes de sincronizar, varrer ou mesclar, você precisa definir a única coisa que nenhuma ferramenta pode responder por você: o que deve e o que não deve existir no seu CRM.

O que é, de fato, um duplicado

Não existe uma regra universal que diga a um CRM o que deve manter. Um registro que parece errado num contexto pode ser essencial noutro. O seu CRM é moldado pela forma como as equipes o usam e, às vezes, há duplicados porque o sistema suporta várias entidades com sincronizações próprias e integrações de terceiros, o que significa que tem que definir quando esses registros estão demasiado próximos para manter os dois.

Um duplicado é tudo aquilo que a estrutura do seu CRM, o uso dos campos e a lógica de segmentação não suportam duas vezes.

Por que a definição vem primeiro

Um passo em falso numa mesclagem pode substituir ou eliminar informação válida, quebrar a propriedade dos registros ou alterar as análises sem aviso. As mesclagens não são simples arrumações, são alterações estruturais. Cada decisão aqui afeta as vistas de pipeline, os passos de automação, a lógica de atribuição e a propriedade das tarefas.

Uma definição clara protege você e sua equipe contra esses problemas e ajuda a evitar erros que só aparecem quando já é tarde.

Como escolher as opções de correspondência

Precisa de uma lógica adequada ao seu caso. Comece pelos identificadores mais fiáveis:

  • Primeiro Nome do Contato
  • Sobrenome do Contato
  • Email de contato
  • Nome da empresa
  • Número de Telefone da Empresa
  • Endereço da empresa

Depois decida quão rigorosa ou permissiva deve ser cada comparação. “Global Tech Solutions” é o mesmo que “GlobalTech Solutions LLC”? Um número de telefone diferente basta para manter os dois registros? E uma diferença de uma letra ou um domínio desatualizado?

Veja como estruturar a sua lógica:

  • Escolha os campos base para a correspondência
  • Para cada um, decida se a correspondência deve ser mais permissiva ou mais rigorosa (Exact, Similar, Fuzzy, Similar Words, Domain Root)
  • Execute uma varredura e revise os duplicados encontrados para verificar o resultado
  • Mantenha um registro dos casos-limite para garantir consistência

O Dedupely permite aplicar opções de correspondência campo a campo, e cada uma influencia que registros ficam agrupados. Antes de agir sobre as correspondências, fale com as equipes de vendas, marketing e operações sobre se mesclagens anteriores causaram confusão e que campos costumam criar risco.

Como lidar com casos limite

Os casos-limite não seguem padrões, e é provavelmente por isso que não aparecem nas primeiras análises. Estes registros podem não parecer duplicados à primeira vista, e a configuração de correspondência tem que refletir isso. Alguns exemplos:

  • Mesma empresa, mas equipes ou departamentos diferentes
  • Domínios compartilhados, mas organizações diferentes
  • Endereços idênticos, mas unidades de negócio distintas
  • Um registro está mais completo, o outro mais recente

Para encontrar todos os duplicados, mesmo os mais complicados, as suas opções de correspondência têm que contemplar estas sobreposições. Os casos-limite exigem normalmente uma mistura de combinações de correspondência avançadas e filtros.

Dica: se você não sabe como lidar com casos extremos de duplicados, nossa equipe de Customer Success pode ajudar a identificá-los e defini-los antes que causem problemas.

Como validar a sua lógica de correspondência

No Dedupely, você pode rodar várias varreduras usando as opções de correspondência que definiu, depois revisar com atenção os registros duplicados encontrados e identificar padrões, surpresas ou correspondências não intencionais. Ajuste as opções de correspondência até que os resultados coincidam com o que a sua equipe considera um duplicado.

Use este ponto de controle:

  • Os duplicados agrupados são claramente redundantes?
  • Falta algo que devesse ter correspondência?
  • Alguma correspondência levanta dúvidas?

É aqui que confirma que a sua lógica de correspondência funciona. Em caso de dúvida, teste com mais alguns casos.

Lembre-se: nenhuma ferramenta sabe o que é uma má mesclagem. Você sabe.

O que uma boa desduplicação produz

Dados melhores estão alinhados com a forma como as equipes trabalham.

  • Propriedade correta: As equipes sabem a quem pertence cada registro
  • Automação fiável: A lógica funciona corretamente, com menos exceções
  • Resolução mais rápida: Menos conflitos, histórico de atividade mais claro
  • Segmentação consistente: Listas, campanhas e triggers funcionam como esperado
  • Relatórios mais limpos: Os dashboards refletem o pipeline real

Domine a lógica antes de agir

O Dedupely não define por si o que é um duplicado; segue aquilo que definir como duplicado. Quanto mais pensar a sua lógica de correspondência, menos limpeza terá que fazer depois.

Marque aqui um Zoom com a nossa equipe para definir o que é um duplicado no seu CRM. Ajudamos a configurar a Dedupely para encontrar e mesclar todos os duplicados, com base na sua estrutura, na sua lógica e nos seus dados.

Retrato de Gaby Salinas

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.

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