Automatisera CRM-deduplering utan dataförlust

Automatisering av deduplering stöter på en rädsla: att förstöra historiken i din CRM. Inbyggda verktyg erbjuder viss bakgrundsdeduplicering, men de är begränsade i omfattning, kräver anpassad kod eller låser dig i stela regler såsom att den äldsta posten alltid vinner.

Resultatet följer ett mönster. Team märker att deras CRM missar uppenbara dubletter, ett problem 58% rapporterar. För att undvika att slå samman orelaterade konton återgår de till manuellt arbete. Arbetsbelastningen och rädslan för dataförlust vinner, och 64% av team slutar deduplera helt.

Att bryta mönstret innebär att inte längre välja mellan manuell granskning av varje post och blind automation.

Sortera matchningar efter konfidens

Börja med hur säker du är på varje match. Det är inte en branschregel, men genom att sortera matchningar i konfidensnivåer kan du tillämpa rätt grad av automation på var och en.

• Höga konfidensmatchningar: Exakta matchningar, såsom en delad e-postadress, går direkt till Auto Merge och slås samman i bakgrunden utan att någon behöver gripa in.
• Medel konfidens: Matchningar byggda från en kombination av matchalternativ per fält behöver en medelväg. Auto Match hittar dem i bakgrunden och mejlar dig när de når tröskeln du angett. Du granskar varje uppsättning och bestämmer om du vill slå samman.
• Låg konfidens: Poster som delar mycket lite går till Manual Review för en närmare granskning, eller avvisas för att förhindra en felaktig sammanslagning.
• Högt säkra icke-matcher: Poster som är helt olika personer eller företag hamnar i Rejected Matches och matchas aldrig igen.

Bestäm vilka värden som överlevar varje sammanslagning

Bakgrundsautomation är bara säker när varje sammanslagning slutar som du förväntar dig. Skapandatum och regeln att den äldsta posten alltid vinner kan inte garantera det. Explicita regler kan.

Merge Rules bestämmer fält för fält vilket värde som vinner. Behåll det senaste värdet, det längsta, eller alltid värdet från det fält som ditt team aktivt uppdaterar.

Företag delar sällan en unik identifierare som en e-postadress. Matcha dem på flera fält samtidigt, var och en med sitt eget matchningsalternativ, så du hittar verkliga dubletter och håller dotterbolag och oberoende filialer åtskilda.

Schemalägg deduplering efter datakälla

Välj takt för deduplering så databasen förblir korrekt utan att överbelasta ditt team. Basera schemat på var dubletter kommer ifrån, inte på godtyckliga datum.

• Dagligen: Kör Auto Merge på Duplicate Search för webbformulärposter. Leads med högt förtroende slås samman i bakgrunden och leadroutning fortsätter.
• Veckovis: Kontrollera försäljningsimporter från tredjepartsverktyg, så att eventuella överlappningar slås samman innan de sprids till aktiva pipelines.
• Efter volym: Lämna kantfall på Auto Match och granska dem bara när de når din tröskel, istället för att kontrollera varje dag.
• Månadsvis: Kör en omfattande Auto Merge i hela databasen för att fånga det som dina källspecifika sökningar missade.

Att automatisera deduplering innebär att ange en standard din CRM måste följa. Klassificera matchningar efter konfidens, välj vilka värden som vinner, schemalägg efter källa, och din historik förblir intakt.

När du definierar exakt hur poster slås samman försvinner rädslan för att skriva över historiken. Deduplering upphör att vara ett projekt du fruktar och blir en bakgrundsprocess som marknadsföring, försäljning och RevOps kan lita på.

Auto Merge slår samman nya dubletter enligt schema och använder dina Duplicate Search-kriterier och Merge Rules.

Börja gratis, koppla ditt CRM och se dina dubbletter innan du slår ihop något. Börja här.