Kundhistoria

Hur en återförsäljare fick sitt säljteam att sluta gissa vilket konto som skulle användas i Salesforce med Dedupely

  • Salesforce
  • Manuell inmatning av teamet
  • Efter en listimport
  • Detaljhandel
  • 200+ kontomatchningar sammanslutna i månaden, i snitt
  • 75+ kontaktmatchningar sammanslagna per månad i genomsnitt
  • 280,000+ konton och kontakter under kontroll

En matchning är en uppsättning dubblettinspelningar sammanslagna till en enda post. Varje företagsmatchning innehöll mellan två och fem poster, och varje kontaktmatchning innehöll två, så antalet poster som sammanslogs är minst dubbelt antalet matchningar.

Varifrån dubletter kom

Hundratals skolor med samma namn

Företaget är en återförsäljare som säljer till skoldistrikt och enskilda skolor över hela USA och driver sin försäljning i Salesforce. Dess största dataproblem är inbyggt på marknaden: hundratals olika skolor delar samma vanliga namn, så många konton som ser ut som dubbletter är verkligen separata skolor. Ett distrikt och en av dess skolor kan också visas som två separata konton, även om de hör ihop.

Säljchefen som ansvarar för Salesforce identifierade två duplikatkällor:

  • Konton som skapats utan kontroll. Några anställda skapade nya konton utan att kontrollera om skolan redan fanns. Det tog ungefär ett år innan någon märkte problemet.
  • En import som ingen kontrollerade. Den första överföringen importerade en stor befintlig databas ovanpå de data som redan fanns i Salesforce, och ingen kontrollerade den för dubbletter.
En skolbyggnad

Vad dupliceringar orsakade

Säljare som frågade vilket konto som skulle användas

Problemet blev uppenbart när hela teamet började arbeta i Salesforce. Hans säljare frågade honom ständigt vilket konto som skulle användas för en skola. Ett duplikat konto börjar utan historik, så en order registrerad på en post var osynlig från den andra, och för skolor är denna historik avgörande.

Varför manuell rensning stannade

Människor hade arbetat igenom dubletter för hand på och av, sammanslöpt på namn ensamt, och det tog för lång tid. Varje par måste öppnas och kontrolleras för historik före sammanslutning, och han hade fortfarande cirka 10 000 konton att gå igenom, med kontakter efter det. Rensningen blockerade två andra projekt, inklusive nästa integration han behövde lansera.

Hur dubbletter löstes

  1. 1. Testa det uppenbara fältet först

    Med Dedupely:s team för kundframgång började han genom att matcha konton på det nationella skolidentifikationsnumret. Sökningen hittade ingenting, delvis för att många konton aldrig hade numret ifyllt. Endast namnet var inte säkert heller, för så många olika skolor delar ett namn. De behövde ett andra fält att matcha på.

  2. 2. Lägg till webbplatsen som ett andra fält

    Webbplatsen var en bra kandidat, men den fanns inte i Dedupely ännu. Customer Success lade till den genom Extra Fields Manager, och när den synkades matchade sökningen konton på både namn och webbplats.

  3. 3. Börja med konton utan order

    För att göra de första sammanslagningarna säkra lade de till ett filter så sökningen bara visade konton utan order. En duplicering utan order har ingen orderhistorik att förlora. Sökningen på namn, webbplats och inga-order hittade 2 319 matchningar, ungefär 5 000 poster, och han höll med om att de var samma konton nästan varje gång. Han exporterade resultaten som en CSV-säkerhetskopia innan sammanslagning, så han kunde alltid kontrollera vad som ändrades.

    Dedupely Duplicate Search med ett filter för konton utan order

  4. 4. Kontrollera ett urval, säkerhetskopiera och slå sedan samman i bulk

    En andra sökning matchade endast på namn, återigen bara för konton utan order, och hittade 7 046 matchningar, vissa med fem eller sex poster. Kundsupporten föreslog att först sammanslå fem eller sex för att kontrollera resultatet. Han exporterade en annan säkerhetskopia, lade till ett filter på kontoägare för att fokusera på de poster han och två kollegor hade arbetat med, och startade Bulk Merge, som körs i bakgrunden. Han valde att inte aktivera Auto Merge tills han hade kontrollerat resultaten.

    Ett mönster kräver omsorg: skolor i samma distrikt delar ofta en webbplats. För dessa räcker inte namn och webbplats, så de stannar utanför bulksammanslutningar och får en manuell granskning.

Vad deduplicering förändrade

Från manuell granskning till bulksammanslutning

Det som hade varit ett långsamt jobb med ett konto åt gången blev några sökningar och Bulk Merges som körs i bakgrunden. Salesforce:s eget sammanslagningsverktyg stannar vid tre poster åt gången, medan Dedupely Bulk Merge sammanslår tusentals poster i en åtgärd. I genomsnitt sammanslår teamet nu mer än 200 kontomatchningar och 75 kontaktmatchningar per månad, med en CSV-säkerhetskopia för varje Bulk Merge.

En tydligare bild av var dupliceringarna börjar

Genom att arbeta igenom sökningarna kunde han också se vart dupliceringarna kommer från: konton skapade utan en sökning, och en import som ingen kontrollerade. Att känna till orsakerna gav honom en utgångspunkt för att förhindra nya dupliceringar, inte bara rensa gamla dubletter.

Relaterat

Rensa upp dina Salesforce-konton idag

Prova gratis Prata med sälj
Hoppa till innehåll