Понедельник, 9:15 утра. Менеджер Айдар берёт трубку и набирает номер очередного клиента из списка. «Здравствуйте, это компания "ТехноПром", меня зовут Айдар, мы занимаемся...» — «Молодой человек, вы мне уже звонили. Вчера. И позавчера. Трижды». Неловкая пауза. Клиент бросает трубку. Айдар смотрит в CRM и видит: один и тот же контакт записан под разными именами — «Серик Алтынбеков», «С. Алтынбеков», «Алтынбеков Серик Б.». Три разных менеджера работали с ним как с тремя разными людьми.
Если вы когда-нибудь оказывались в подобной ситуации, вы знаете эту смесь стыда и раздражения. Стыда — потому что выглядишь непрофессионально перед клиентом. Раздражения — потому что это не твоя ошибка, а системная проблема, которую никто не решает.
Дубликаты в CRM — не мелочь и не косметика. Это реальные потери. По разным оценкам, компании недополучают от 10 до 25% выручки из-за бардака в клиентских базах. И дубликаты — одна из главных причин.
Дальше разберём по порядку: откуда вообще берутся дубликаты, как их вычислить, как почистить — и как сделать так, чтобы не пришлось повторять это каждый квартал.
25%
контактов в среднем CRM — дубликаты
15%
рассылок уходит в никуда
30%
времени тратится на ненужные контакты
Сначала разберёмся, откуда они вообще лезут. Никто специально не плодит дубликаты — они накапливаются сами, тихо и постепенно. Причины почти всегда одинаковые.
Представьте: клиент оставил заявку на сайте. Автоматически создалась карточка. Через неделю он позвонил по телефону — менеджер создал новую карточку, не найдя старую (или не искал). Ещё через месяц пришёл лид с выставки — снова новая запись. Один человек, три карточки. И все три — с немного разными данными.
Особенно остро эта проблема стоит в компаниях, которые активно используют несколько каналов привлечения: сайт, телефония, мессенджеры, социальные сети, маркетплейсы. Каждый канал генерирует свой поток данных, и без системы контроля дубликаты неизбежны.
Менеджер торопится, на линии следующий клиент. Вместо того чтобы потратить 30 секунд на поиск существующего контакта, он создаёт новый. Быстрее, проще, результат сразу виден. А что будет потом — это проблема будущего.
Другая ситуация: менеджер ищет контакт по имени «Серик», не находит (потому что записано «Serik» или «Серікбай»), и создаёт новую карточку. Без злого умысла, просто система поиска подвела.
Компания решила объединить несколько баз: старую таблицу из Excel, выгрузку из предыдущей CRM, список с маркетинговой акции. Каждая база импортируется «как есть», без проверки на дубликаты. В результате один и тот же клиент может появиться в системе четыре-пять раз.
Это особенно актуально для Казахстана, где имена могут писаться по-разному:
Имена:
Компании:
Для компьютера «Асхат» и «Аshat» — это два разных слова. А для бизнеса — один и тот же клиент, которому вы можете позвонить дважды с одним предложением.
«Ну подумаешь, несколько лишних записей в базе, — скажет кто-то. — Есть дела поважнее». Но давайте посчитаем реальные последствия.
Каждый дубликат — это потенциально потраченное впустую время на звонок или письмо клиенту, с которым уже работает коллега. При базе в 10 000 контактов и 20% дубликатов (а это консервативная оценка) речь идёт о 2 000 лишних записей. Если каждая запись отнимает в среднем 5 минут рабочего времени — это 166 часов впустую. Почти месяц работы одного менеджера.
Когда клиенту звонят несколько раз с одним предложением, он начинает воспринимать компанию как непрофессиональную или навязчивую. «У них что, бардак там?» — думает он. И когда придёт время принимать решение о покупке, это впечатление сыграет свою роль.
Директор смотрит в отчёт: «У нас 15 000 клиентов, конверсия 3%». На деле клиентов 11 000, а конверсия — 4,1%. Совсем другие цифры для принятия стратегических решений. Ещё хуже, когда на основе «раздутой» базы планируется маркетинговый бюджет или рассчитывается потенциал рынка.
Дубликаты email-адресов означают, что один человек получает ваше письмо несколько раз. Это раздражает и увеличивает вероятность отписки или жалобы на спам. А жалобы на спам — прямой путь к попаданию в чёрные списки почтовых сервисов.
Прежде чем хвататься за чистку, нужно понять, насколько всё запущено. Может быть, у вас 5% дубликатов и это можно решить за вечер. А может — 40%, и нужен системный подход.
Самый простой способ — выгрузить базу контактов в Excel и провести быструю проверку:
Менее 5%
Хороший результат
Можно почистить вручную за несколько часов. Главное — настроить профилактику.
5-20%
Требуется внимание
Нужна систематическая работа. Рассмотрите автоматические инструменты поиска.
Более 20%
Критическая ситуация
Без автоматизации не обойтись. Срочно нужен проект по очистке данных.
Важно понимать: экспресс-диагностика находит только очевидные дубликаты — те, где телефон или email совпадают точно. Она не найдёт «Серика Алтынбекова» и «С. Алтынбекова» с разными номерами телефонов. Для этого нужны более сложные методы.
Для небольших баз (до 2-3 тысяч контактов) или при низком проценте дубликатов ручная очистка может быть вполне разумным решением. Это бесплатно, не требует специальных инструментов и позволяет принимать осознанные решения по каждой записи.
Классический подход, который подходит для разового «генерального субботника»:
Большинство современных CRM-систем имеют базовую функцию поиска дубликатов. Обычно она работает по точному совпадению email или телефона. Это быстро, но находит только очевидные случаи.
В CRM AI, например, поиск дубликатов находится в разделе «Администрирование» → «Качество данных» → «Поиск дубликатов». Можно настроить поиск по разным полям и условиям.
Если база большая, но нет возможности использовать автоматические инструменты, можно чистить постепенно:
Если в вашей CRM больше 5 000 контактов или процент дубликатов превышает 15%, ручная очистка превращается в сизифов труд. Здесь нужны более умные инструменты.
Классический поиск по точному совпадению не найдёт «Серик» и «Serik» — для компьютера это разные строки. Но есть алгоритмы, которые умеют находить «похожие» записи:
Считает, сколько операций (вставка, удаление, замена буквы) нужно, чтобы превратить одну строку в другую.
«Серик» → «Serik»
Расстояние: 2 (замена С→S, е→e)
Вывод: скорее всего, один человек
Преобразует слово в фонетический код — как оно звучит. Похожие по звучанию слова получают одинаковый код.
«Иванов» и «Ивонов»
Оба → код «I150»
Вывод: возможно, опечатка
Современные системы идут ещё дальше. Они не просто сравнивают строки — они понимают контекст. Вот что умеет AI-дедупликация:
Подробнее о том, как работает AI-анализ данных в CRM, можно прочитать в статье про качество данных и DQ-score.
Запись 1:
96% совпадение
Запись 2:
Почему AI уверен на 96%: Имя «Серик Алтынбеков» = «S. Altynbekov» (транслитерация + сокращение). Компания «ТОО Арна» = «Arna LLP» (разные формы написания). Разные телефоны — но email содержит фамилию, совпадающую с первой записью. Вероятность случайного совпадения всех факторов — менее 4%.
Покажем на демо, как CRM AI находит скрытые дубликаты в вашей базе. Привезите тестовую выгрузку — проверим прямо на встрече.
Записаться на демоНайти дубликаты — полдела. Важно правильно их объединить, не потеряв ценную информацию. Вот проверенный алгоритм.
Из нескольких дубликатов одного контакта нужно выбрать «главную» запись, в которую объединятся остальные. Критерии выбора:
У клиента может быть несколько телефонов и email-адресов — рабочие и личные, старые и новые. При объединении не удаляйте альтернативные контакты — добавьте их в дополнительные поля. Потом разберётесь, какой актуален.
Это критически важно. Все звонки, письма, встречи, заметки, сделки из удаляемых записей должны «переехать» в мастер-запись. Иначе потеряете контекст: менеджер не увидит, что с клиентом уже общались полгода назад.
Если дубликаты были привязаны к сделкам, задачам, рассылкам — нужно перепривязать эти связи к мастер-записи. Иначе останутся «висящие» ссылки на удалённые контакты.
Дубликат 1
Серик Алтынбеков
+7 701 555 1234
3 звонка, 2 письма
Дубликат 2
S. Altynbekov
s.altynbekov@arna.kz
1 сделка
Мастер-запись
Серик Алтынбеков
+7 701 555 1234
s.altynbekov@arna.kz
3 звонка, 2 письма, 1 сделка
Почистили базу — отлично. Но если не настроить профилактику, через полгода окажетесь в той же ситуации. Как говорят врачи, профилактика дешевле лечения.
Первая линия обороны — не давать создавать дубликаты в принципе. Когда менеджер начинает вводить новый контакт, система должна автоматически искать похожие записи и предупреждать: «Возможно, вы ищете: Серик Алтынбеков, ТОО Арна».
В CRM AI это работает в реальном времени: уже после ввода имени или телефона появляются подсказки о потенциальных совпадениях.
Телефон +7 701 555 12 34 и 87015551234 — это одно и то же, но для компьютера разные строки. Настройте автоматическую нормализацию:
Запланируйте проверку качества данных раз в квартал. Не полную чистку — достаточно прогнать автоматический поиск дубликатов и посмотреть на динамику. Если процент «мусора» растёт — значит, где-то сломалась профилактика.
Самый недооценённый фактор. Объясните менеджерам:
Пять минут на объяснение сэкономят часы на чистку.
Технические меры:
Организационные меры:
Поможем провести аудит базы, найти и объединить дубликаты, настроить автоматическую профилактику. Первая консультация — бесплатно.
Получить консультациюДубликаты в CRM — это не мелочь, которую можно игнорировать. Это реальные потери: времени менеджеров, денег на рассылки, репутации перед клиентами, точности аналитики. Хорошая новость: проблема решаемая.
Если дубликатов мало (до 5%) — справитесь вручную за выходные. Если много — используйте автоматические инструменты с fuzzy matching и AI. Но главное — настройте профилактику: валидацию при создании, стандартизацию форматов, обучение команды. Тогда очистка превратится из авральной операции в рутинную гигиену, которая занимает минуты в месяц.
Чистая база — это не просто порядок ради порядка. Это возможность видеть реальную картину бизнеса, принимать правильные решения и не раздражать клиентов повторными звонками. В конечном счёте — это конкурентное преимущество.