Elimine los datos duplicados de su base de datos y obtenga una visión unificada del cliente.
Búsqueda de preexistencia en el sistema de referencia de clientes único, ya sea interna o externa.
Gracias a nuestra tecnología Smart Contextual Matching (SCM*), la fiabilidad de los datos duplicados detectados es equivalente a la del razonamiento humano. La funcionalidad está disponible en tiempo real.
La eliminación de datos duplicados se realiza en cuentas, contactos y clientes potenciales en modo por lotes (con rectificación).
Propuesta del mejor registro como Golden Record.
Nuestra solución permite fusionar registros según reglas configurables a través de una interfaz de usuario. Estos parámetros permiten conservar los datos en función de su procedencia, su actualidad o según un indicador de validez. La reasignación de los objetos asociados está incluida en nuestra oferta.
Mejorar la fiabilidad de los informes basados en los datos de los clientes y las decisiones que se toman a partir de ellos.
Consolidar toda la información de los clientes en un Golden Record para ponerla a disposición de los departamentos correspondientes (servicio posventa, marketing, etc.).
Obtener una visión única y completa del cliente y mejorar la experiencia del cliente resultante
Mejorar la experiencia del cliente y evitar los mensajes de marketing duplicados que dañan la imagen de marca.
Deduplicar es el proceso de identificar los registros que representan a la misma entidad (persona, empresa). Fusionar es el paso siguiente: combinar esos registros en uno solo, conservando los datos más completos y correctos. Ambos pasos son necesarios para una limpieza efectiva: detectar el duplicado sin fusionarlo deja el problema sin resolver, y fusionar sin detectar correctamente puede unir registros que no corresponden a la misma persona.
Las reglas de fusión suelen basarse en criterios como: antigüedad del registro (el más reciente prevalece), completitud (el que tiene más campos rellenos), fuente de datos (prioridad a ciertos sistemas) o una combinación de todos ellos. Las herramientas de deduplicación avanzadas permiten configurar estas reglas de forma granular por campo. DQE ofrece un motor de merge configurable que puede adaptarse a las políticas de datos de cada organización.
Depende de la herramienta utilizada y de cómo se haya ejecutado el proceso. Las buenas prácticas recomiendan guardar una copia de seguridad o un registro de auditoría antes de ejecutar fusiones masivas, de forma que sea posible revertir cambios si se detectan errores. Algunos CRM ofrecen esta funcionalidad de forma nativa; para casos más complejos, DQE puede integrarse con procesos de validación previa antes de aplicar los cambios definitivamente.
Este es un punto crítico: al fusionar dos registros, los historiales de interacciones (emails, llamadas, compras) asociados a cada uno deberían consolidarse en el registro resultante. La mayoría de los CRM gestionan esta consolidación de forma automática al fusionar registros. Es importante verificarlo antes de ejecutar fusiones masivas para no perder el histórico de relación con el cliente.
Lo ideal es combinar una verificación en tiempo real (que previene la creación de duplicados en origen) con un proceso periódico de limpieza masiva (que detecta y fusiona duplicados acumulados). La frecuencia del batch depende del volumen de datos nuevos y de la criticidad de la base: en entornos de alta rotación, una revisión mensual o trimestral suele ser suficiente. DQE permite programar estos procesos de forma automática.
