Håll din data i toppskick

Frilansare och egenföretagare växlar mellan personlig och arbetsemail, och Salesforce behandlar varje adress som en annan person.

Varje utskicksverktyg formaterar prospekter annorlunda, så ett målprospekt multipliceras till tre eller fyra separata CRM-poster.

Matchning på domänrot, regler för primär post och förhandsgranskning fält för fält, så att en sammanslagning av många företag i HubSpot behåller den data du behöver.

Tre nivåer av kontroll för poster du inte har råd att göra fel på: bevakning i bakgrunden, minne för avvisade matchningar och förhandsgranskning före sammanslagning.

Att rensa filen först stoppar dubbla rader och utlösta arbetsflöden. Att rensa i CRM efteråt kopplar nya poster till de konton du redan har.

Slå ihop leadlistor från alla källor till en rad per kontakt, behåll alla unika fält och ladda upp filen en gång.

Rörig CRM-data är ett processproblem, inte en dålig import. Det här missar snabblösningarna, och det här håller databasen ren av sig själv.

En sammanslagning i HubSpot rör inte motsvarande poster i Salesforce. Vad nästa synk gör med kontot som blir kvar, och hur du städar båda sidorna på rätt sätt.

Vilka fält du väljer avgör vilka dubbletter som hittas i Pipedrive. Guiden visar hur du ställer in matchningslogik per fält med hjälp av en sökning i Dedupely.

Merge Rules på fältnivå styr hur varje värde behålls eller ersätts vid en sammanslagning i ditt CRM. Mer träffsäkra sammanslagningar och färre granskningar.

Varför CRM:ets inbyggda dubblettrensning missar riktiga dubbletter, och hur du löser det med egen matchning i Dedupely.

CRM-migreringar blir snabbt röriga när dubbletterna följer med. Rensa tidigt, då håller rapporterna sig rena, automatiseringarna fungerar och supportärendena hålls nere.

Inled varje CRM-uppsättning med deduplicering och håll den igång för att slippa omtag, trasig logik och splittrad data.

Varför HubSpot och Dedupely räknar dubbletter olika, och hur matchningslogiken avgör vad varje verktyg hittar.

Skala CRM-dubblettrensning över kunder med matchningslogik i stället för manuell granskning, en sökning i taget.

Bygg matchningslogik som speglar kundens CRM-uppsättning.

Så bygger du ett Search Pad-system som anpassar matchningslogiken per fält och hittar alla dina dubbletter.

Så driver byråer engångsprojekt för dubblettrensning med Dedupelys partnerprogram.

Varje sammanslagning i HubSpot skapar ett nytt post-ID i stället för att återanvända något av originalen. Vad det påverkar och vad som följer med.

Byråer ser dubbletterna men avgränsar sällan arbetet. Så definierar du matchningslogik per kund, visar vad en sammanslagning behåller och upprepar det i flera CRM.

Samla dubblettrensningen för alla kunder i Dedupelys partnerprogram.

Styr vilka fält som överlever en sammanslagning i Pipedrive med Dedupelys Merge Rules.

Så rensar konsulter och byråer dubbletter i kundernas CRM utan att förlora viktiga data.

Så definierar du vad en dubblett är utifrån ditt CRM:s fält, användning och logik, innan du slår ihop något.

Integrationer skickar tillbaka samma personer om och om igen under olika fält. Läs av mönstret, anpassa matchningen efter det och automatisera sedan rensningen.

Så slår du ihop CRM-poster säkert: behåll sammanhanget, använd regler på fältnivå, kontrollera resultatet före automatisering och luta dig mot historiken.

Det räcker med en liten start för att hitta dubbletter, få fart och återfå förtroendet för dina data.

Guiden visar hur du hittar dubbletter i CRM:et med tillförlitliga fält, matchningsalternativ som exakt eller fuzzy, och hur du testar logiken för att undvika fel.

Ställ in egna matchningsalternativ, slå samman dubbletter i Salesforce i stor skala och låt ägarskap och delningsregler fungera som Salesforce förväntar sig.

En styrningsplan för Salesforce: förebygg dubbletter, rensa det som finns och håll orgen ren.

En plan i steg för en organisation du inte byggt själv: se vad du ärvt, lyft fram de uppenbara dubbletterna, sätt matchlogik som passar och gör det upprepbart.

Lär dig matcha Salesforce-dubbletter på fälten du väljer och slå ihop dem till en ren post.

När Auto Merge passar Salesforce, vad du bör ha på plats först och hur du ställer in matchningsalternativ och filter så att den kör utan att du granskar varje grupp.

Kom igång med Dedupely och kör din första Salesforce-sammanslagning på 45 minuter, från anslutning till Merge History.

Salesforce inbyggda sammanslagning hanterar ett par i taget. Med sammanslagning i bulk rensar du hundratals matchade grupper med ett klick, efter granskning.

Hitta alla dina Salesforce-dubbletter, även de dolda, med Dedupelys Domain Root-matchning.

I Search Pads definierar du vad en dubblett är i Dedupely: fält, matchningsalternativ och filter.

Primärposten överlever en sammanslagning, får ett nytt ID och tar upp resten. Så väljer HubSpot den, vad du kan ändra i Dedupely och vad som följer med.

Guiden visar hur du använder Dedupely i Pipedrive för att matcha, granska och slå ihop dubbletter med kontroll över fälten, tidpunkten och vad som behålls.

Översta raden i varje matchgrupp vinner. Dedupely ger dig full kontroll att testa logiken, tillämpa regler och rensa data före import, utan CRM-koppling.

Sammanslagningar behåller äldsta ID men tar de nyaste fältvärdena. Dedupely följer den logiken och låter dig sätta regler, köra i bulk och förhandsgranska utfallet.

Dedupely följer din befintliga Salesforce-konfiguration, inklusive dubblettregler och fältlogik, och slår ihop i stor skala utan att köra över din uppsättning.

Dedupely följer HubSpots logik: äldsta ID vinner, skrivskyddade fält förblir låsta och redigerbara fält följer dina regler. Kontroll utan att något går sönder.

Testa din sammanslagningslogik med CSV-uppladdning i Dedupely innan du synkar. Jämför poster, finjustera matchningen och validera resultatet utan risk.

Från förebyggande till automatisering: hur dubbletter hamnar i HubSpot, vad HubSpot klarar själv och hur du rensar resten.

Var Salesforce-dubbletter kommer ifrån, vad de kostar och hur du rensar en org som redan har dem.

Tyngs du ner av dubbletter? Ta reda på varför de uppstår, vad de kostar och hur du håller ordning på dina data!