«Здравствуйте, Иван Петрович! Это компания X, хотели бы предложить вам...» — «Вы мне уже звонили час назад. Дважды». Знакомая ситуация? Если вы хоть раз слышали такое от клиента или коллеги, вы знаете цену «грязной» базы CRM. Дубликаты, устаревшие контакты, тестовые записи — всё это не просто раздражает. Это реальные деньги, которые утекают сквозь пальцы.
По статистике, компании теряют до 15-25% выручки из-за некачественных данных в CRM. Откуда такие цифры? Смотрите сами.
Представьте: у вас в базе 10 000 контактов. Казалось бы, солидная клиентская база. Но когда начинаете копать глубже, выясняется, что 2 000 из них — дубликаты одних и тех же людей, записанных разными менеджерами. Ещё 500 — тестовые записи вроде «Тест Тестович» или «asdf@asdf.ru». А у 1 500 контактов телефоны уже давно сменились.
Что происходит на практике:
Прежде чем браться за чистку, нужно понять, что именно мы ищем. За годы работы с клиентами мы выделили пять основных категорий проблемных записей. Скорее всего, в вашей базе есть как минимум три из них.
Классика жанра. Один и тот же человек может быть записан как «Иванов Пётр», «Иванов П.», «П. Иванов», «Petr Ivanov» и даже «Петя (клиент Маши)». Откуда это берётся? Менеджеры не ищут существующий контакт перед созданием нового. Импорты из разных источников. Интеграции с сайтом, которые создают запись при каждой заявке.
Клиент сменил работу, телефон, переехал в другой город — а в CRM всё ещё старые данные. Особенно критично для B2B: человек ушёл из компании, но вы продолжаете звонить на его бывший корпоративный номер. В лучшем случае — впустую. В худшем — его преемник расскажет всему рынку, какие вы навязчивые.
«ivan@gmial.com» вместо «gmail», «test@test.test», адреса с несуществующих доменов. Каждое письмо на такой адрес — это удар по вашей почтовой репутации. После определённого процента ошибок доставки почтовые сервисы начинают относиться к вам с подозрением.
Менеджер начал заполнять карточку, отвлёкся на звонок, забыл. В итоге в базе висит запись с одним только именем «Сергей» без телефона, email и компании. Или наоборот — есть телефон, но непонятно, кто это и откуда пришёл.
«Тест Тестович», «Проверка интеграции», «123456», «asdf» — всё это остаётся после настройки системы, обучения новых сотрудников, тестирования интеграций. Обычно никто не удаляет эти записи, и они накапливаются годами.
CrmAI автоматически находит потенциальные дубликаты при создании контактов и предлагает объединить записи. Больше никаких «Иванов» и «И. Иванов» в одной базе.
Попробовать бесплатноХорошая новость: вам не нужен дорогой консультант или сложный софт, чтобы понять масштаб проблемы. Первичный аудит можно провести за пару часов с помощью Excel. Вот как это сделать.
Выгрузите из CRM все контакты в CSV или Excel. Обязательно включите поля: имя, фамилия, email, телефон, дата создания, дата последнего контакта, ответственный менеджер. Чем больше полей — тем точнее анализ.
Отсортируйте таблицу по email — одинаковые адреса сразу покажут дубликаты. Потом по телефону (предварительно приведите все номера к единому формату — уберите пробелы, скобки, дефисы). Вы удивитесь, сколько «двойников» всплывёт уже на этом этапе.
Посчитайте процент дубликатов от общего числа записей. Если меньше 5% — у вас всё неплохо, можно почистить вручную. От 5 до 15% — стоит задуматься об автоматизации. Больше 15% — срочно нужны системные меры, ручная чистка займёт вечность.
Не пытайтесь почистить всю базу за один подход. Начните с самого важного: активные клиенты с открытыми сделками, контакты, по которым планируются рассылки или звонки. «Мёртвые» записи двухлетней давности могут подождать.
Excel хорош для первичного анализа, но для серьёзной работы нужны более мощные инструменты. Выбор зависит от размера базы и бюджета.
Большинство современных CRM-систем имеют функцию поиска дубликатов. Обычно она работает по точному совпадению email или телефона. Это бесплатно и просто, но не найдёт «Иванова» и «Иваноф» — они для системы разные люди.
Продвинутые системы умеют находить похожие, но не идентичные записи. Алгоритмы вроде Soundex или Levenshtein distance понимают, что «Иванов», «Иваноф» и «Ivanov» — это скорее всего один человек. Такой поиск требует больше вычислительных ресурсов, но находит то, что пропустил бы точный поиск.
Для больших баз (от 50 000 записей) имеет смысл использовать специализированные решения. Они умеют не только находить дубликаты, но и обогащать данные: подтягивать актуальные контакты из открытых источников, проверять валидность email, определять «мёртвые» номера телефонов.
Нашли дубликаты — отлично. Но удалить лишние записи недостаточно. Нужно грамотно объединить информацию, чтобы не потерять историю взаимодействия. Вот проверенный алгоритм.
Из нескольких дубликатов одного контакта выберите основную запись — ту, которая содержит больше всего актуальной информации. Обычно это карточка с самой свежей датой последнего контакта или с наибольшим количеством заполненных полей.
Это критически важно. Все звонки, письма, встречи, сделки из удаляемых записей должны переехать в мастер-запись. Иначе вы потеряете контекст: менеджер откроет карточку и не увидит, что коллега уже общался с этим клиентом месяц назад.
У клиента может быть два телефона (рабочий и личный) или несколько email. При объединении не удаляйте альтернативные контакты — добавьте их в дополнительные поля. Никогда не знаешь, какой номер окажется актуальным.
Ведите лог объединений: какие записи слили, когда, кто это сделал. Это страховка на случай, если что-то пойдёт не так, и нужно будет «откатить» изменения или разобраться в спорной ситуации.
Почистили базу — молодцы. Но если не изменить процессы, через полгода вы окажетесь в той же ситуации. Профилактика дешевле лечения. Вот что реально работает.
Настройте обязательные поля и форматы. Email должен проверяться на корректность формата (и желательно на существование домена). Телефон — приводиться к единому формату автоматически. Имя и фамилия — заполняться отдельно, а не одной строкой «как хочу».
Когда менеджер начинает вводить новый контакт, система должна сразу показывать похожие записи. «Возможно, вы ищете: Иванов Пётр (ООО Альфа)». Это предотвращает 80% дубликатов ещё до их появления.
Запланируйте проверку качества данных раз в квартал. Не обязательно полная чистка — достаточно прогнать автоматический поиск дубликатов и посмотреть на динамику. Если процент «мусора» растёт — значит, что-то пошло не так в процессах.
Самый недооценённый фактор. Покажите менеджерам, как правильно искать контакт перед созданием нового. Объясните, почему важно заполнять все поля. Введите простое правило: «Сначала ищи, потом создавай». Пять минут на обучение сэкономят часы на чистку.
Поможем провести аудит базы, найти и объединить дубликаты, настроить автоматическую профилактику. Первая консультация — бесплатно.
Получить консультациюЧистка CRM от дубликатов — это не разовая акция, а непрерывный процесс. Начните с аудита: поймите масштаб проблемы. Используйте правильные инструменты для поиска. Объединяйте записи аккуратно, сохраняя историю. И главное — настройте профилактику, чтобы не возвращаться к этому вопросу каждые полгода.
Чистая база — это не только экономия времени менеджеров. Это точная аналитика для принятия решений. Это эффективные рассылки. Это довольные клиенты, которым не звонят дважды с одним предложением. В конечном счёте — это деньги, которые остаются в компании.