Dubbele relaties vinden en samenvoegen

Niemand maakt bewust een dubbele organisatie aan. Het gebeurt gewoon. Een verkoper zoekt op "Van Dijk Techniek", vindt niets en maakt hem aan. Een collega had hem een jaar eerder al aangemaakt als "Van Dijk Techniek B.V.". Een lead komt binnen via het formulier met een privé e-mailadres, terwijl dezelfde persoon al met zijn zakelijke adres in het CRM staat. En na een import uit een oud systeem staan sommige organisaties er twee keer in, een keer met en een keer zonder plaatsnaam.

Dat lijkt een klein probleem. Tot de accountmanager een klant belt die vorige week al door een collega is gebeld, omdat de activiteit op de andere kaart stond. Of tot de salesmanager de omzet per klant opvraagt en de grootste klant in twee helften ziet staan. Of tot iemand zich afmeldt voor mailings, en via de tweede kaart toch weer een campagne krijgt.

Dubbele relaties maken je tijdlijn onvolledig, je rapportages onbetrouwbaar en je toestemming onzeker. Daarom wil je ze niet alleen opruimen, maar ook blijven vinden. Met de hand gaat dat niet. Je kunt duizenden personen niet onderling vergelijken, en bij het samenvoegen moet je kiezen welke telefoonnummers, welke eigenaar en welke toestemming blijven.

In Lumo doet het scherm Duplicaten het zoekwerk. Regels bepalen wat als dubbel telt, en elk paar krijgt een zekerheid. Jij beslist bij de twijfelgevallen. Meer over waarom datakwaliteit de basis is van alles wat je in een CRM doet, lees je in onze gids over CRM-datakwaliteit.

Stel: een technische groothandel met 15 accountmanagers stapt over naar Lumo. In het oude systeem stonden organisaties er soms twee of drie keer in, omdat iedere accountmanager zijn eigen klanten aanmaakte. Dit is een voorbeeld van hoe zo'n opruimronde kan lopen.

Na de import draait de beheerder eerst Nu zoeken voor organisaties. Er komen paren uit met verschillende zekerheid. Voordat hij iets samenvoegt, kijkt hij naar de regels. Veel organisaties hebben "Groothandel" of "B.V." in de naam, dus die zet hij bij termen die nooit tellen. Het algemene nummer van een grote klant komt bij veertig personen voor, en de grens voor gedeelde nummers zorgt dat die personen daardoor niet aan elkaar gekoppeld worden.

Daarna zoekt hij opnieuw. De paren met zekerheid Zeker, vaak hetzelfde domein en een bijna gelijke naam, voegt hij samen met Alles zeker samenvoegen. De paren met Waarschijnlijk loopt hij met de accountmanagers door in een uur, want zij weten of "Bakker Installatie Noord" en "Bakker Installatie" dezelfde klant zijn. Bij de paren met Controleren kiest hij vaak Geen duplicaat, omdat het verschillende vestigingen zijn die hij liever als moederorganisatie en dochter vastlegt.

Daarna zet hij de wachtrij voor personen aan. Een week later kijkt hij in het Logboek. Een samenvoeging bleek fout, dus die maakt hij ongedaan. De rest blijft staan, en nieuwe dubbele records die in de weken daarna ontstaan, verschijnen vanzelf in Te beoordelen.

Dubbele records ontstaan vooral bij de invoer. Personen en organisaties beheer je in relatiebeheer, waar je in een lijst ook meerdere records selecteert en samenvoegt. Kom je over uit Pipedrive, dan is de import idempotent: een tweede importronde maakt geen nieuwe dubbele records van wat er al staat. Meer daarover staat bij overstappen van Pipedrive.

Wil je voorkomen dat het team onvolledige records maakt, gebruik dan de regels voor datakwaliteit bij CRM-adoptie en begeleiding. Na het opruimen kloppen ook de totalen per klant in rapportages en dashboards.

Een samenvoeging is iets anders dan wissen op verzoek van een persoon. Moet iemand echt uit je CRM, dan gebruik je de AVG-functies bij beveiliging en privacy. Daar zorgen geblokkeerde adressen dat een gewiste persoon niet via een formulier of import terugkomt.