Funktion

Konsolider og flet CSV-filer gratis

Sammenkæd dine CSV-datalister baseret på en fælles nøglekolonne.
Ingen tilmelding nødvendig
100% online
Nem at bruge
Åbn Datablist
Ingen tilmelding nødvendig
Datablist Product screenshot
Hvad er dataafstemning?

Hvad er dataafstemning?

Dataafstemning er processen med at sammenligne og afstemme data fra forskellige kilder. Denne proces sker typisk, når der findes flere kilder med relaterede oplysninger.

Disse kilder kan omfatte databaser, regneark, softwaresystemer eller endda manuelle registreringer. Målet er at afstemme dataene for at skabe ét pålideligt og konsistent datasæt.

Dataafstemning giver værdifuld indsigt til beslutningstagning, da den forbinder spredte data. Det bruges ofte i bogføring, lagerstyring, marketing m.m.

Du er i godt selskab
Zluri
Zendesk
Seon
Sequoia
Stoik
Synthflow
Transit
Uber
Valantic
Whippy
Amazon
Behiv
Datadog
FedEx
G18
SAP
Airbus
Alibaba
Zluri
Zendesk
Seon
Sequoia
Stoik
Synthflow
Transit
Uber
Valantic
Whippy
Amazon
Behiv
Datadog
FedEx
G18
SAP
Airbus
Alibaba

Sammenkæd dine CSV-filer til én samling

Google Sheets eller Microsoft Excel er fine værktøjer til regnskabsopgaver, men mangler funktioner til datastyring. Andre specialiserede værktøjer findes til data scientists som ETL (Extract, Transform, Load), men de er ikke tilgængelige for ikke-tekniske personer.

I Datablist skal du blot angive den kolonne, der skal bruges til at konsolidere dine CSV-filer, og værktøjet klarer resten.

Sammenkæd dine CSV-filer til én samling
Flet data fra flere kilder

Flet data fra flere kilder

I en digital verden er håndtering af lister en hyppig opgave. Uanset om du:

  • At skabe et samlet overblik over dine kunder
  • At oprette en liste over emner fra flere kilder
  • At berige en mailingliste med kontaktoplysninger

Du får brug for et værktøj som Datablist til at flette og administrere dine data.

Hvad ville du gøre, hvis vi gav dig 3-5 ekstra timer om ugen?
Prøv Datablist og se, hvor let listekonsolidering kan være. 18.000+ brugere oplever det allerede!

Hvornår bør du kombinere datafiler?

Konsolider kundefiler
Konsolidering af kundefiler er afgørende for at skabe et samlet overblik over dine kunder. Når virksomheder interagerer med kunder på tværs af forskellige kontaktpunkter, såsom salg, marketing, kundesupport og onlineplatforme, bliver værdifulde data spredt i forskellige systemer og databaser. Sammenkæd dine kundedata ved hjælp af deres email-adresse eller en anden unik identifikator. Derefter har alle dine teams, såsom marketing, salg og kundeservice, adgang til dette samlede og fuldstændige overblik.
Berig ordredata med produktkataloger
Inden for e-handel håndterer du to hovedlister: en liste over produkter og en liste over ordrer. Ordrelisten henviser til det købte produkt. Ved at konsolidere dine produktegenskaber med din ordreliste får du indsigt fra salget, såsom hvilke hovedkategorier der sælger. Du kan også konsolidere andre eksterne data såsom trafikstatistik fra dit website.
Aggreger virksomhedsdata for at opbygge din emneliste
Når du bygger din emneliste, gælder: Jo mere data du har om virksomhederne, desto bedre kan du segmentere dine emner. Datakonsolidering er nyttig til at berige din emneliste med eksterne datakilder. Antal medarbejdere, seneste finansieringsrunde, omsætning og estimeret webtrafik. Med nøjagtige og opdaterede oplysninger om potentielle emner forbedrer du din scoring og reducerer den tid, der bruges på ikke-kvalificerede emner.
Lær mere om opbygning af emnelister
Berig leads med marketingdata
Ved at bringe data sammen fra forskellige kilder, såsom website-analyse, sociale mediers nøgletal og kundeinteraktioner, får virksomheder et helhedsblik på deres målgruppe. En oplagt brug af datakonsolidering er at anvende resultater fra email-kampagner i din leads-liste. Fremhæv de leads, der åbner eller klikker på din email, og målret dem via andre kanaler som LinkedIn eller andre sociale netværk. Ved at berige leads med konsoliderede data forbedrer du dine konverteringer og undgår at bruge tid og penge på uinteresserede leads.