Caso de sucesso
Como uma Empresa com IA de Resposta Automática por Telefone Deixou de Verificar Manualmente Pipedrive e Mesclou Mais de 20 Mil Registros Duplicados com Dedupely
- Pipedrive
- Entrada manual pela equipe
- Preenchimentos de formulários e inscrições
- SaaS
- 20,000+ registros duplicados mesclados
- 10,000+ Correspondências de Pessoas e Organizações mescladas
- 0 pessoas duplicadas na verificação de duplicatas do Pipedrive
Uma correspondência é um conjunto de registros duplicados mesclados num único registro. Cada correspondência contém pelo menos dois registros, por isso o número de registros mesclados é pelo menos o dobro do número de correspondências.
De onde vieram os duplicados
Mesma empresa, escrita de formas diferentes
A empresa vende software de resposta de chamadas com IA a contratantes de serviços residenciais e executa tanto o marketing como as vendas a partir do Pipedrive. Os registros chegavam através de entrada manual pela equipe e através de preenchimentos de formulários, pelo que o mesmo contratante ou contato poderia chegar ao Pipedrive mais de uma vez. Quando a limpeza começou, a conta continha aproximadamente 22.000 Organizações e 19.000 Pessoas.
Pipedrive não estava marcando duplicatas que eram óbvias para uma pessoa:
- Variantes de nome. Um contratante poderia aparecer como apenas o nome do negócio, com Inc. adicionado, ou com um serviço extra no nome, como HVAC num registro e HVAC e Encanamento noutro.
- Registros parcialmente preenchidos. Às vezes faltava o website, às vezes o número de telefone ou o endereço, e às vezes um registro tinha apenas o nome da empresa.
- Pessoas registradas de formas diferentes. Alguns nomes incluíam um segundo nome, e a mesma pessoa podia ser Steven num registro e Steve noutro.
Alguns parecidos tiveram de ficar
Muitos dos seus clientes são grupos com várias filiais. No Pipedrive, essas filiais são vinculadas a uma empresa-mãe, e algumas compartilham o mesmo site. Elas parecem duplicadas, mas não são, e os vínculos entre elas precisavam continuar exatamente como estavam.
O que os duplicados prejudicaram
Revisar, mesclar, repetir
Sem uma forma de deduplicar em massa, a diretora sênior de marketing encontrava os duplicados sozinha, revisava-os e mesclava um de cada vez. Ela disse que levava uma eternidade. Mais cedo naquele mesmo dia, ela tinha mesclado quatro organizações duplicadas à mão.
Crescimento com dados ruins
A empresa estava expandindo a sua equipe e o seu negócio, e ela disse que não conseguia continuar com dados ruins. Nada estava sinalizando novos duplicados, por isso o trabalho manual continuava a surgir.
Como os duplicados foram resolvidos
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1. Proteja as empresas-mãe antes de qualquer unificação
Com a equipe de sucesso de cliente Dedupely, sincronizaram Organizações e trouxe o campo da empresa-mãe do Pipedrive para a pesquisa. Um filtro, Empresa-mãe está em branco, mantém todos os ramos que têm uma empresa-mãe definida fora da pesquisa, para que um ramo não possa ser mesclado na sua empresa-mãe ou noutro ramo. Isso deixou a maioria da base de dados na pesquisa. Os poucos ramos são verificados manualmente.
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2. Correspondência de organizações por nome e cidade
A correspondência apenas pelo nome encontrou cerca de 7.000 correspondências, demasiado amplas para confiar: duas empresas de canalização com nomes quase iguais, uma com uma cidade acrescentada, podem ser dois negócios diferentes. Adicionar a cidade estreitou as correspondências em que ela confiava. O nome usa correspondência Similar, que detecta erros de digitação e pequenas diferenças, e ela verificou um resultado no Pipedrive antes de mesclar. Nome com website e nome com telefone foram planejados como as próximas passagens.
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3. Limpe Pessoas em fases, cada uma apanhando um novo grupo
As pessoas começaram com uma correspondência exata de email, depois uma mesclagem em massa. Para encontrar os duplicados que restavam, experimentaram novos pares de campos:
- Apelido e email, que disse nunca ter pensado em experimentar.
- Sobrenome e telefone, que apanhou pessoas como Steven e Steve.
- Nome e telefone, com Nome Próprio definido como Similar Words apenas na primeira palavra, para que um nome do meio não bloqueie uma correspondência.
As correspondências restantes são revisadas uma a uma, porque um casal que compartilha um número de telefone pode ser duas pessoas diferentes.
O que a desduplicação mudou
Zero Pessoas duplicadas, confirmadas pelo Pipedrive
A empresa mesclou mais de 10.000 correspondências em Pessoas e Organizações, combinando pelo menos 20.000 registros duplicados. Após as últimas fases, a verificação de duplicados própria do Pipedrive não mostrou Pessoas duplicadas e duas Organizações.
Novas formas de segmentar os dados
Ela disse que as varreduras mostraram formas de olhar para os dados que ela não tinha pensado, e planeja continuar verificando com novas combinações para ter certeza de que nada passa despercebido.
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