# Duplicados Pipedrive Após Migração HubSpot | Dedupely > A Pipedrive de uma empresa SaaS cresceu 2,5x após migração de HubSpot. Com Dedupely, mesclou 58.000+ registros duplicados e manteve os dados mais ricos. - URL: https://dedupe.ly/pt/estudos-de-caso/saas-pipedrive-migracao-duplicados - Section: case-studies - Published: 2026-10-14 - 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) [Estudos de caso](https://dedupe.ly/case-studies) Pipedrive Caso de sucesso ## Como uma Empresa SaaS Mesclou Mais de 58.000 Registros Duplicados do Pipedrive Criados Pela Sua Migração do HubSpot, com Dedupely - [Pipedrive](https://dedupe.ly/integrations/pipedrive) - Após uma migração CRM - Após uma importação de lista - SaaS - 58,000+ registros duplicados mesclados - 29,000+ duplicados unificados - 2.5x quanto maior ficou a lista de Organizações após a migração 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. TL;DR Uma empresa SaaS migrou de HubSpot para Pipedrive, e importações repetidas aumentaram as suas Organizações de cerca de 26 mil para 64 mil. Com Dedupely, o seu fundador fez correspondências por nome, depois endereço e telefone, manteve o registro com mais dados e fez merge de mais de 58 mil registros duplicados. Nesta página - 01 De onde vieram os duplicados - 02 O que os duplicados prejudicaram - 03 Como os duplicados foram resolvidos - 04 O que a desduplicação mudou ### 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 planilha 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 registro 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](https://dedupe.ly/integrations/pipedrive/duplicate-organizations) onde deveria ter havido cerca de 26.000, duas vezes e meia o número real. ### O que os duplicados prejudicaram #### Uma base de dados ilegível Com 64.000 Organizações na tela, não havia como saber quais registros eram reais. Os dados de uma única empresa estavam divididos em dois, três, quatro e às vezes cinco registros, cada um com uma parte diferente. A verificação de duplicados do Pipedrive sinalizou cerca de 9.000, o que não dava conta de todos eles. #### Os melhores dados tinham de sobreviver A limpeza tinha de manter os dados mais ricos do CRM antigo. Um merge do registro 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. Corresponda no nome, refine com o endereço Com a equipe 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 compartilhar 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. Manter o registro com mais dados [Merge Rules](https://dedupe.ly/product/duplicate-merging) decidiu o que sobrevive. A regra Primary Record foi definida como Most Field Data, então cada mesclagem reúne os duplicados no registro que tem mais informações. A prévia da mesclagem mostra os valores vencedores em negrito antes de qualquer coisa acontecer, e valores em branco nunca sobrescrevem dados existentes. Uma mesclagem teste de dois registros 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. - #### 3. Quando ainda há duplicados, altere os campos de correspondência Depois dos primeiros milhares de mesclagens, 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, então a pesquisa os ignorava. 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 registros 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. ### O que a desduplicação mudou #### 58.000+ registros duplicados unificados A empresa mesclou mais de 29.000 correspondências, combinando pelo menos 58.000 registros duplicados. Hoje a conta sincroniza 26.551 registros. #### De nenhuma ideia para os dados que queria No começo, o fundador disse que não fazia ideia do que estava vendo. Ao ver a primeira mesclagem manter a página do LinkedIn, o número de funcionários e a descrição do CRM antigo, ele disse que era exatamente o que estava tentando fazer. Depois da segunda rodada, disse que estava fazendo tudo do jeito errado e que a sessão tinha ajudado. Conclusão Quando passa para um novo CRM, importe os dados uma vez e compare a contagem de registros com o sistema antigo. Se o número aumentar, limpe os duplicados antes que a sua equipe comece a adicionar notas e negócios aos registros errados. ### Relacionadas - [Opções de Correspondência](https://dedupe.ly/knowledge-base/match-options) - [Merge Rules](https://dedupe.ly/knowledge-base/merge-rules) - [Mesclar duplicados](https://dedupe.ly/knowledge-base/how-to-merge-duplicates) - [Caso de sucesso 3,000+ registros duplicados mesclados Pipedrive SaaS Como um Aplicativo de Bem-estar Impediu que Vendedores Ligassem para o Mesmo Prospect ao Mesclar mais de 3.000 Registros Duplicados do Pipedrive com o Dedupely Ler a história](https://dedupe.ly/case-studies/wellness-app-pipedrive-lead-list-duplicates) - [Caso de sucesso 2,000+ registros duplicados mesclados Pipedrive Imóveis Como uma Empresa de Mudanças Deixou de Limpar Manualmente Leads Duplicados Pipedrive Todos os Dias, com Dedupely Ler a história](https://dedupe.ly/case-studies/moving-company-pipedrive-lead-duplicates) - [Caso de sucesso 9,092 correspondências de pessoas mescladas Pipedrive Recrutamento Como uma Empresa de Recrutamento Executivo Reduziu a Sua Lista de Pessoas do Pipedrive em Um Terço Após uma Importação Duplicar Quase Todos, com Dedupely Ler a história](https://dedupe.ly/case-studies/recruiting-pipedrive-import-duplicates) ### Limpe as suas Pipedrive Organizations hoje [Experimente grátis](https://v2.app.dedupe.ly/signup) [Fale com vendas](https://meetings.dedupe.ly/meetings/gaby-salinas/talk-to-sales)