Caso de sucesso

Como uma Empresa SaaS Fundiu Mais de 58.000 Registos Duplicados do Pipedrive Criados Pela Sua Migração do HubSpot, com Dedupely

  • Pipedrive
  • Após uma migração CRM
  • Após uma importação de lista
  • SaaS
  • 58,000+ registos duplicados mesclados
  • 29,000+ duplicados unificados
  • 2.5x quanto maior ficou a lista de Organizações após a migração

Uma correspondência é um conjunto de registos duplicados fundidos num único registo. Cada correspondência contém pelo menos dois registos, por isso o número de registos fundidos é pelo menos o dobro do número de correspondências.

De onde vieram os duplicados

Uma lista de prospects, importada mais de uma vez

A empresa é SaaS na Ásia-Pacífico, desenvolvendo uma plataforma de aprendizagem para empregadores. O seu fundador e CEO configurava o pipeline de vendas e migrava de HubSpot para Pipedrive. O plano era simples: trazer uma lista de prospectos de cerca de 26 mil empresas e começar a vender.

A migração levou mais de uma tentativa:

  • A primeira importação não funcionou como esperado. A lista foi exportada como uma folha de cálculo e importada para o Pipedrive, e quando os dados não chegaram da forma desejada, foi importada novamente.
  • Uma ferramenta de migração mudou tudo novamente. Depois disso, a conta completa foi transferida com uma ferramenta de migração, e foi aí que os duplicados surgiram.
  • Cada duplicata continha dados diferentes. O registo do CRM antigo tinha o endereço completo, página LinkedIn, número de colaboradores e descrição. Outros tinham apenas país, escrito em formatos diferentes.

O resultado foi aproximadamente 64.000 Organizações onde deveria ter havido cerca de 26.000, duas vezes e meia o número real.

Uma equipa a planear um pipeline de vendas

O que os duplicados prejudicaram

Uma base de dados ilegível

Com 64.000 Organizações no ecrã, não havia forma de saber quais os registos reais. Os dados de uma única empresa estavam divididos em dois, três, quatro e às vezes cinco registos, cada um contendo uma parte diferente. A verificação de duplicados do Pipedrive sinalizou cerca de 9.000, o que não correspondia a todos eles.

Os melhores dados tinham de sobreviver

A limpeza tinha de manter os dados mais ricos do CRM antigo. Um merge do registo errado eliminaria precisamente o que a importação deveria trazer. Essa preocupação manteve o CRM intacto: depois de ver mais duplicados aparecerem, a última coisa que o fundador queria era criar mais problemas antes de ter uma visão clara dos dados.

Como os duplicados foram resolvidos

  1. 1. Corresponda no nome, refine com o endereço

    Com a equipa de sucesso de cliente de Dedupely, o fundador começou com uma pesquisa por nome de organização. Sozinho, o nome retornou cerca de 26 mil correspondências, demasiado amplo para confiar, pois duas empresas diferentes podem partilhar um nome. Adicionar o endereço com Exact matching reduziu para 4.211 correspondências. Mudar o endereço para Similar Words nas primeiras três palavras, para que pequenas diferenças na escrita do endereço não bloqueiem a correspondência, aumentou para 4.868.

  2. 2. Manter o registo com mais dados

    Merge Rules decidiu o que sobrevive. A regra Primary Record foi definida para Most Field Data, então cada unificação dobra os duplicados no registo com a maioria das informações. A pré-visualização de unificação mostra os valores vencedores em negrito antes de nada acontecer, e valores em branco nunca sobrescrevem dados existentes.

    Uma mesclagem teste de dois registos verificada no Pipedrive confirmou: a página LinkedIn, número de colaboradores e descrição do CRM antigo continuavam. Depois, as correspondências foram mescladas em massa, em ondas, em segundo plano.

    Merge Rules do Dedupely com o Registo Primário em Mais Dados de Campo

  3. 3. Quando ainda há duplicados, altere os campos de correspondência

    Após os primeiros milhares de fusões, a pesquisa estava quase vazia, mas muitos duplicados continuavam visíveis no Pipedrive. O endereço era o motivo. Muitos duplicados tinham um endereço diferente ou nenhum, e valores em branco não contam como correspondência, por isso a pesquisa ignorou-os.

    A solução foi parar de corresponder no endereço e corresponder em nome e telefone, com Telefone definido como Similar para que códigos de país, espaços e hífens não interfiram. Uma mesclagem teste de uma empresa com quatro registos deixou exatamente um no Pipedrive. A partir daí, o plano era uma série de mesclagens em massa, cada uma capturando um grupo que a anterior perdeu: nome e telefone, nome e endereço novamente, depois as primeiras duas palavras do nome.

    Busca de Organizações do Dedupely com correspondência em Nome e Telefone

O que a desduplicação mudou

58.000+ registos duplicados unificados

A empresa fusionou mais de 29.000 correspondências, combinando pelo menos 58.000 registos duplicados. Hoje a conta sincroniza 26.551 registos.

De nenhuma ideia para os dados que queria

No início, o fundador disse que não tinha ideia do que estava a ver. Ao ver a primeira unificação manter a página LinkedIn, contagem de funcionários e descrição do CRM antigo, disse que era exatamente o que tinha estado a tentar fazer. Depois da segunda ronda, disse que tinha estado a abordar isto da forma errada, e que a sessão tinha ajudado.

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