Caso de sucesso

Como uma Fintech Deu à Sua Equipa de Vendas um Pipeline Confiável ao Limpar Mais de 4.000 Duplicatas com Dedupely

  • HubSpot
  • Anos de dados legados
  • Serviços financeiros
  • 2,158 correspondências de empresas fundidas em menos de 7 semanas
  • 1,852 correspondências de negócios fundidas em menos de 7 semanas
  • 12 buscas em Auto Merge

Uma correspondência é um conjunto de registos duplicados fundidos num único registo. Cada correspondência contém pelo menos dois registos, e muitas contêm três ou mais, portanto o número de registos fundidos é mais do que o dobro do número de correspondências.

De onde vieram os duplicados

Uma empresa, dois campos de website, e um negócio para cada duplicado

A empresa é um negócio fintech que executa o seu pipeline de vendas em HubSpot, com mais de 500.000 registos e alguns milhares de negócios. O gestor de RevOps tinha usado Dedupely alguns anos antes, afastou-se e voltou com o que descreveu como um grande problema de duplicados ao nível da empresa e do negócio. Já tinha construído buscas e regras de fusão próprias, e os duplicados ainda conseguiam passar.

Três coisas continuavam a criá-los:

  • O website existia em dois lugares. Alguns registos de empresas guardavam no campo domínio, outros num segundo campo de site. Uma busca num campo não encontrava os duplicados escondidos no outro.
  • Fusões de empresas criaram duplicatas de negócios. Quando duas empresas foram unificadas, cada uma trouxe o seu próprio negócio, então a empresa sobrevivente acabou com dois negócios no mesmo pipeline. Cada limpeza de empresa poderia deixar uma nova limpeza de negócio atrás.
  • Nem todos os registos devem corresponder. Empresas criadas a partir de domínios de e-mail pessoais, como Gmail ou Yahoo, e empresas subordinadas a uma empresa-mãe precisavam ficar de fora da mesclagem, senão os registos errados se combinariam.
Uma equipa de finanças no trabalho

O que os duplicados prejudicaram

Uma busca semanal de registos que deveriam ter sido fundidos

Quando voltou, disse que os duplicados estavam a causar caos. Quase todas as semanas encontrava registos que deveriam ter sido fundidos e não tinham sido, e interrogava-se por que razão havia ainda tantos duplicados.

No lado dos negócios, uma empresa fundida podia acabar com dois negócios para o mesmo cliente no mesmo pipeline, e alguém tinha de encontrá-los e fundi-los manualmente. A equipa já tinha decidido quais os estágios de negócio que deveriam sobreviver a uma fusão, com estágios como Perdido ou Lead mau definidos para perder.

Por que as regras vagas eram arriscadas

Fazer correspondências com muito pouco era arriscado nesta escala. No início, uma pesquisa automática de empresas fundiu duas empresas cujos domínios eram iguais exceto pelo final. Domain Root ignora www, .com e variantes de país por design, por isso a pesquisa fez exatamente o que foi configurada para fazer. Ele não se preocupava com esse par, mas pausou a pesquisa Auto Merge e adicionou uma segunda verificação, para que duas empresas que realmente são diferentes não pudessem ser unificadas da mesma forma.

Corresponder demasiadas coisas perdeu duplicados reais. Uma pesquisa que exigia tanto o domínio como o campo de website ignorava pares onde um registo deixava o website em branco, porque valores em branco não contam como uma correspondência.

Como os duplicados foram resolvidos

  1. 1. Adicione os campos de que as pesquisas precisam

    A primeira correção foi trazer os campos corretos. Com a equipa de sucesso de cliente Dedupely, adicionou o segundo campo de website às pesquisas de empresas e o nome e website da empresa associada às pesquisas de negócios, depois esperou pela ressincronização para que os novos campos surgissem nos resultados. Todas as fusões que Dedupely faz são também registadas no Merge History, que a equipa exportou como cópia de segurança CSV.

  2. 2. Corresponder empresas por domínio com proteções

    As pesquisas de empresas correspondem por Domain Root, que compara o domínio principal e ignora www, .com e variantes de país. Para manter empresas diferentes separadas, adicionou um segundo campo, país ou região, para que uma correspondência necessite do mesmo domínio e do mesmo país.

    Os filtros mantêm os registos errados fora antes de começar a correspondência. Um filtro remove empresas com domínios de email pessoais como Gmail, Yahoo e Proton. Outro mantém fora empresas que têm uma empresa-mãe. Mais campos de correspondência significam menos resultados, mas duplicados mais sólidos.

  3. 3. Atribua aos negócios buscas e regras próprias

    Negócios corresponda na empresa associada e no pipeline, para que duas transações apenas se mesclem quando pertencem ao mesmo cliente no mesmo pipeline. Isso apanha exatamente o par que uma mesclagem de empresa deixa para trás.

    Merge Rules decide o que sobrevive. Para negócios, o Primary Record é o negócio mais antigo, então uma unificação sempre mantém o negócio que foi criado primeiro. No stage do negócio, as Lose Rules fazem stages como Leads, Bad lead e Lost perdem, e Win Rules favorecem fases que mostram progresso real, como leads qualificadas, oportunidades e clientes integrados. Lose Rules sempre executam antes de Win Rules e campos em branco nunca substituem dados existentes.

    Ecrã Merge Rules Dedupely com Win e Lose Rules na fase do negócio

  4. 4. Automatizar num horário, depois manter olho nisto

    Quando uma busca apenas retornava duplicados reais, ligou o Auto Merge, que mescla novos duplicados num cronograma usando os critérios da busca e respetivas Merge Rules. Buscas de empresas que corriam a cada poucos minutos mudaram para um cronograma diário, e buscas de transações funcionam em dias definidos. Quando configurou Auto Merge numa nova busca de transação, planeava rever de perto os resultados antes de o deixar ativado.

    Rejeitar correspondências tornou isto mais seguro. Quando um par não é um duplicado real, ele rejeita-o, e ele sai das pesquisas atuais e futuras, para que nunca seja fundido por engano.

O que a desduplicação mudou

Buscas que se executam automaticamente

Nas primeiras semanas, estava a fazer tantas fusões que deixou de contar. Pouco depois, a sua busca principal automatizada de empresas funcionava como esperado, detetando a maioria dos duplicados e apenas ocasionalmente sinalizando um caso extremo, por isso deixou-a a executar. Uma busca mais antiga não retornava qualquer resultado, muito provavelmente porque os seus duplicados já tinham sido fusionados.

Os números confirmam-no. Em menos de 7 semanas, a equipa fusionou 2.158 correspondências de empresas e 1.852 correspondências de negócios, muitas delas com três ou mais registos numa única correspondência. Doze buscas executam-se agora em Auto Merge, por isso novos duplicados em empresas e negócios fusionam num horário em vez de esperar que alguém os detete.

Uma ferramenta que a equipa manteve a melhorar

Descreveu Dedupely como fazendo um excelente trabalho de deduplicação dos seus registos, e a equipa continuou a adicionar: pesquisas separadas para empresas e negócios, Merge Rules para cada objeto, e filtros que mantêm registos errados fora.

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