MDM в CRM: golden record, matching rules, дедупликация и жизненный цикл контактов

Недавно я разговаривал с руководителем отдела продаж крупной дистрибьюторской компании в Алматы. Он жаловался на странную проблему: их топовый клиент — сеть супермаркетов — получает по три-четыре одинаковых коммерческих предложения от разных менеджеров. Каждый раз закупщик сети с сарказмом спрашивает: «Вы там вообще между собой общаетесь?»

Когда начали разбираться, выяснилось интересное. В CRM этот клиент существовал в пяти разных карточках: «Алма-Маркет», «Алма Маркет ТОО», «ТОО Алма-Маркет», «Alma Market» и просто «Алма» (так его называл один из старых менеджеров). У каждой карточки — своя история сделок, свои контакты, свои задачи. Пять менеджеров работали с одним клиентом, не подозревая друг о друге.

Типичная история для компаний без MDM — Master Data Management, управления мастер-данными. Термин звучит сложно, а суть банальная: у каждого клиента должна быть одна «золотая запись» (golden record), где собрана вся информация о нём.

MDM простыми словами: зачем это бизнесу?

Master Data Management — это набор практик, процессов и инструментов для создания и поддержания единого, достоверного представления о ключевых бизнес-сущностях. В контексте CRM главные сущности — это клиенты (компании и контакты), продукты и сделки.

Представьте себе библиотеку, где одна и та же книга может быть записана по-разному: «Война и мир», «Война и Мир», «Л. Толстой — Война и мир», «War and Peace (рус.)». Каждый библиотекарь записывал по-своему, и теперь найти все экземпляры одной книги — квест. MDM — это система, которая говорит: «Это одна и та же книга, и вот её каноническое название».

В CRM MDM решает три ключевые задачи:

Почему это важно для бизнеса в Казахстане? Потому что здесь особенно много «шума» в данных. Названия компаний пишут и на русском, и на казахском, и латиницей. БИН может быть указан с пробелами или без. Телефоны — с кодом +7, 8, или вообще без кода. Адреса — полный хаос: «мкр. Самал-2» или «Самал 2 мкр» или «Samal-2».

Без MDM менеджеры тратят время на работу с дублями, AI-модели учатся на мусорных данных, отчёты показывают искажённую картину, а клиенты получают противоречивые предложения от разных сотрудников. О том, как это влияет на бизнес-результаты, мы подробно писали в статье Качество данных в CRM: как построить единый источник правды (SSOT).

Golden Record: что это и из чего состоит

Golden Record — это эталонная запись о клиенте, которая содержит наиболее полную и достоверную информацию. Если у вас пять дублей одного клиента, golden record — это то, что получится, когда вы объедините всё лучшее из каждой карточки.

Но как определить, какая информация «лучшая»? Вот тут начинается интересное.

Важно понимать: golden record — это не статичная вещь. Она должна обновляться, когда поступает новая информация. Клиент сменил адрес? Golden record обновляется. Добавился новый контакт? Он подтягивается в golden record. Это живой, актуальный профиль.

Matching Rules: как система находит дубли

Matching rules — это правила, по которым система определяет, что две записи относятся к одному и тому же клиенту. Звучит просто, но на практике это целая наука.

Наивный подход — сравнивать по точному совпадению названия. Но «Алма-Маркет» и «Алма Маркет» — это одно и то же? А «ТОО Алма-Маркет» и «Алма-Маркет ТОО»? Точное совпадение не работает.

Поэтому используют многоуровневые правила сопоставления:

Процент справа — это confidence score, уровень уверенности. Правило хорошего тона: при 90%+ уверенности — объединяем автоматически. При 70-90% — показываем менеджеру на подтверждение. Ниже 70% — только ручная проверка.

Нормализация: подготовка данных к сравнению

Прежде чем сравнивать, нужно привести данные к единому формату. Это называется нормализация:

Для казахстанских компаний есть нюансы: нужно учитывать транслитерацию (Алма = Alma = Алма), разные написания городов (Алматы = Almaty = Алма-Ата), а также казахские названия (Астана = Нұр-Сұлтан = Nur-Sultan).

Дедупликация на практике: пошаговый процесс

Расскажу, как мы подходим к дедупликации в реальных проектах. Это не одноразовая акция, а процесс из нескольких этапов.

Что делать со связанными данными?

Самое сложное при слиянии — не потерять связанные данные. Когда объединяем две карточки клиента, нужно перенести:

• Сделки — все сделки из обеих карточек переносятся в golden record
• Контакты — все контактные лица объединяются (с проверкой на их дубли!)
• Задачи — открытые задачи переназначаются, закрытые — сохраняются в истории
• Документы — все файлы, КП, договоры переносятся
• История коммуникаций — звонки, письма, сообщения — всё сохраняется
• Примечания и комментарии — ценная контекстная информация

Важно: после слияния старые карточки не удаляются физически, а помечаются как «объединённые» с ссылкой на golden record. Это позволяет откатить слияние, если что-то пошло не так, и сохраняет аудит-трейл.

Жизненный цикл контактов: от лида до «спящего»

MDM — это не только про дедупликацию. Это ещё и про управление жизненным циклом данных. Контакт в CRM — это не статичная запись. Он рождается, живёт, меняется и иногда «умирает».

Вот типичный жизненный цикл контакта в B2B:

Каждый этап требует своих действий:

Создание: защита от дублей на входе

Лучший способ борьбы с дублями — не создавать их. При добавлении нового контакта система должна автоматически проверять: «А нет ли у нас уже такого?»

Идеальный сценарий: менеджер вводит email или телефон, система говорит: «Похоже, это Иванов Пётр из компании Альфа. Это он?» Если да — открываем существующую карточку. Если нет — создаём новую.

Обогащение: заполнение пробелов

Часто контакт создаётся с минимумом данных: имя и телефон с формы на сайте. MDM-процесс включает обогащение из внешних источников:

• Данные из госреестров (egov.kz) — название, БИН, адрес, руководитель
• Данные из открытых источников — сайт, соцсети, новости
• Данные из коммуникаций — email-подпись, визитка

Спящие контакты: что с ними делать?

«Спящий» контакт — это тот, с кем нет активности больше 6-12 месяцев. Что делать:

Важно: архивация — это не удаление. Данные нужно хранить для истории и возможной реактивации в будущем. Но они не должны мешать работать с актуальными клиентами.

MDM и искусственный интеллект: синергия

Сегодня MDM и AI работают вместе, усиливая друг друга. С одной стороны, качественные данные критически важны для AI-моделей. С другой — AI помогает улучшить качество данных.

Как AI помогает MDM:

Как MDM помогает AI:

Без качественных данных AI-модели работают плохо. Это классическое «garbage in — garbage out». Вот что происходит без MDM:

• Lead scoring выдаёт разные оценки одному клиенту в разных карточках
• Прогноз продаж искажён из-за дублирующихся сделок
• Персонализация не работает — история клиента разбросана
• Churn-прогноз «не видит» полную картину по клиенту

Golden record — это основа для любой AI-автоматизации в CRM. Если вы планируете внедрять AI-ассистентов, чат-ботов или аналитику — начните с MDM. Подробнее о том, как интегрировать AI с CRM-данными, читайте в статье о едином профиле клиента (Customer 360).

Как внедрить MDM: практические рекомендации

MDM — это не проект на неделю. Это изменение культуры работы с данными. Но начать можно с малого.

Роль Data Owner: кто отвечает за качество?

Одна из главных ошибок — думать, что за качество данных отвечает IT. Нет. IT предоставляет инструменты, но владельцем данных должен быть бизнес.

В идеале нужен Data Owner — человек (или роль), который:

• Определяет стандарты качества данных
• Утверждает правила matching и слияния
• Разрешает спорные ситуации («это дубль или нет?»)
• Отслеживает метрики качества и инициирует улучшения

Часто эту роль выполняет руководитель отдела продаж или операционный директор. В небольших компаниях — сам CEO.

Метрики качества данных: что измерять

«Что не измеряется — не улучшается». Для MDM нужны чёткие метрики, которые показывают здоровье вашей базы.

Эти метрики нужно отслеживать регулярно — еженедельно или ежемесячно. Идеально — иметь дашборд качества данных, который показывает динамику. Падение метрик — сигнал к действию.

Подробнее о метриках качества данных и их измерении читайте в статье Data Quality в CRM: DQ Score и как измерять качество данных.

Заключение: MDM — это инвестиция в будущее

Вернёмся к истории с дистрибьюторской компанией из начала статьи. После внедрения MDM-процессов они не просто избавились от дублей. Они получили полную картину по каждому клиенту: всю историю сделок, все контакты, все коммуникации — в одном месте.

Закупщик сети супермаркетов больше не получает четыре КП от разных менеджеров. Теперь с ним работает один ответственный, который видит полную историю: что покупали, какие были проблемы, о чём договаривались. И это изменило качество взаимодействия.

MDM — это не про «навести порядок в базе». Это про возможность:

• Видеть реальную картину по клиентам и рынку
• Внедрять AI-автоматизацию на качественных данных
• Принимать решения на основе достоверной аналитики
• Строить долгосрочные отношения с клиентами

Качество данных — это фундамент. Без него любая CRM-система, любой AI-бот, любая аналитика будут работать вполсилы или хуже. Инвестиции в MDM окупаются многократно — и в деньгах, и в качестве работы команды.

Часто задаваемые вопросы

Читайте также