Slik fjerner du duplikater på tvers av Excel-filer

For å fjerne duplikater på tvers av flere Excel- eller CSV-filer beholder du hver fil i en egen Datablist-collection, kobler egenskapene som identifiserer samme post, og sammenligner collectionene. Deretter kan du fjerne samsvarende rader fra en innkommende liste uten å endre referanselisten.

Denne arbeidsflyten er nyttig når du har en eksport fra CRM-systemet og en ny prospektliste. Den besvarer et konkret spørsmål: Hvilke prospekter finnes allerede i CRM-systemet?

Den automatiske handlingen er en ekskludering, ikke en sammenslåing. Den fjerner samsvarende poster fra collectionen du velger. Unike verdier fra disse postene blir ikke kopiert til en annen collection.

Denne veiledningen beskriver en reell test med to CSV-filer med 250 rader hver:

Filene inneholder 100 planlagte overlapp mellom listene. Når disse treffene er fjernet fra Event Registrations, gjenstår 150 helt nye eventkontakter.

I dette eksempelet matches postene etter e-postadresse. Hvis listene mangler e-postadresser eller inneholder flere kontaktidentifikatorer, bør du lese om deduplisering av leads før du avgjør hvilke treff det er trygt å ekskludere.

Last ned de to eksempelfilene

Bruk disse filene for å gjenskape testen:

• Last ned CRM-eksporten med 250 rader.
• Last ned listen med 250 eventpåmeldinger.

Kolonneoverskriftene er ulike med vilje. CRM-filen bruker Email, First Name og Last Name. Eventfilen bruker Attendee Email, Attendee First Name og Attendee Last Name. Ved å koble egenskaper på tvers av collections kan filene beholde den opprinnelige strukturen.

Testdataene inneholder ulike formater og aliaser for e-postadresser. Derfor er Smart matching med Email-prosessoren mer nyttig enn en enkel sammenligning basert på eksakt samsvar.

Importer hver fil til en collection

Åpne Datablist, og importer hver CSV- eller Excel-fil til sin egen collection. Gi collectionene navn etter rollene deres, slik at det er enkelt å kontrollere rydderegelen.

Den første collectionen i testen er CRM-referanselisten. Den inneholder 250 poster og skal ikke endres.

Den andre collectionen er den innkommende eventlisten. Den inneholder også 250 poster i utgangspunktet.

Kontroller egenskapstypene under importen. Sett begge e-postkolonnene til typen Email. Behold eksterne ID-er, navn, telefonnumre og andre felt, siden de gjør det enklere å vurdere usikre treff.

Koble egenskapene som identifiserer postene

Åpne den innkommende collectionen Event Registrations. Velg Clean > Match across collections.

Slå på Check duplicate items across several collections?, og legg til CRM Export.

Velg Attendee Email i eventcollectionen. Koble den til Email i CRM-collectionen.

En pålitelig identifikator er viktigere enn kolonnenavnet. Gode alternativer er:

• E-postadresse for kontakter.
• Telefonnummer når begge filene bruker kompatible landskoder.
• LinkedIn-URL for prospektlister.
• Nettstedsdomene for bedrifter.
• SKU eller en annen stabil identifikator for produkter.

Unngå matching basert på bare fornavn. Flere personer kan ha samme navn.

Hvis du velger flere egenskaper, vurderer Datablist den samlede scoren deres. Kjør separate kontroller hvis du vil matche uavhengig etter e-post og telefon. Med Match on empty value får egenskaper som er tomme i begge postene, en score på 100 %, noe som kan øke gjennomsnittet. Kontroller utfylte identifikatorer og eksempelet på poengberegning for tomme verdier før du ekskluderer en gruppe.

Konfigurer sammenligningen

Bruk Exact for stabile ID-er som må være identiske. For e-postadresser velger du Smart med Email-prosessoren.

Email-prosessoren standardiserer støttede varianter av e-postadresser under sammenligningen uten å endre kildecellene. Se den egne veiledningen om å fjerne duplikater blant e-postadresser og aliaser for mer informasjon om e-postspesifikk funksjonalitet og begrensninger.

Klikk på Run duplicates check etter at du har kontrollert de to kildene, antallet elementer, de koblede egenskapene og innstillingene for sammenligning.

Gå gjennom treffene mellom listene

I denne testen ble 500 poster kontrollert, og Datablist fant 100 duplikatgrupper på tvers av collectionene.

Modusen for matching på tvers av collections returnerer bare grupper som inneholder poster fra mer enn én collection. Duplikater som bare finnes internt i CRM Export eller Event Registrations, blir hoppet over.

Gå gjennom gruppene før du sletter noe:

• Bekreft at den koblede identifikatoren viser til samme person eller bedrift.
• Kontroller om den innkommende raden inneholder unike data.
• Sjekk hvilken collection som er referanselisten.
• Last ned gruppene hvis en annen person må godkjenne ekskluderingen.
• Bruk Manual Merging Assistant for enkeltgrupper som må slås sammen i stedet for å fjernes.

Hvis du også må rydde duplikater internt i en av filene, kjører du Duplicates Finder-arbeidsflyten for én collection separat på den aktuelle collectionen.

Fjern overlapp fra den innkommende listen

Velg Remove duplicate items from collection {X}, og velg deretter Event Registrations som collectionen som skal ryddes.

Datablist viser konsekvensene før behandlingen starter:

• Samsvarende poster i Event Registrations blir fjernet.
• CRM Export blir ikke endret.
• Eventposter uten treff i CRM-systemet blir beholdt.
• Unike verdier som bare finnes i en eventpost som fjernes, går tapt.

⚠️ Denne handlingen slår ikke data sammen med CRM-systemet

Hvis en eventpost inneholder et nyttig telefonnummer, en kilde, et samtykkefelt eller et notat som mangler i CRM-systemet, blir dette ikke kopiert ved automatisk ekskludering. Gå gjennom eller eksporter gruppene først, eller bruk Manual Merging Assistant for de berørte gruppene.

Med tre eller flere collections tilbyr Datablist også en regel som bare beholder duplikatpostene i én valgt collection. Kontroller sammendraget nøye før behandlingen, siden handlingen kan fjerne poster fra flere kilder.

Klikk på Process duplicate items når valgt collection og sammendrag samsvarer med handlingen du vil utføre.

Datablist behandlet alle de 100 duplikatgruppene på tvers av collectionene i denne testen. Resultatsiden viste deretter at ingen grupper gjensto.

Kontroller den ryddede listen

Gå tilbake til Event Registrations. Collectionen inneholder nå 150 elementer.

Avstemmingen av radantallet er:

250 innkommende rader – 100 kontakter med treff i CRM = 150 helt nye rader

Kontroller følgende før eksport:

• CRM Export inneholder fortsatt 250 elementer.
• Event Registrations inneholder 150 elementer.
• Noen kjente CRM-e-postadresser finnes ikke lenger i eventlisten.
• Eventkontakter uten treff er fortsatt med.
• Den behandlede handlingen vises i History hvis du må angre den.

Eksporter den ryddede eventcollectionen til CSV eller Excel. Den er nå klar for en arbeidsflyt med helt nye leads, uten at kontakter som allerede finnes i CRM-systemet, importeres på nytt.

Begrensninger ved deduplisering mellom lister

Matching på tvers av collections har et smalere bruksområde enn å slå sammen filer:

• Automatisk behandling fjerner poster. Felt på tvers av collections blir ikke slått sammen.
• Interne duplikater i én collection blir hoppet over.
• Hver sammenligningsegenskap må kobles på tvers av de valgte collectionene.
• Treff for valgte egenskaper avhenger av den samlede scoren og innstillingene for tomme verdier.
• Smart, fuzzy og phonetic matching kan finne kandidater som må vurderes manuelt.
• Matching på tvers av collections krever et betalt abonnement.

Bruk denne arbeidsflyten for ekskluderingslister, kontroll før CRM-import, rydding av eventleads, ekskludering fra kampanjemålgrupper eller andre prosesser der én liste skal være fasiten.

Hvis du må samle filer i én tabell før deduplisering, kan du følge veiledningen for å slå sammen regneark. Hvis du vil bevare utfyllende verdier i én collection, bruker du arbeidsflyten for én liste til å slå sammen duplikatleads uten å miste data.