Hvordan oppstår dubletter?

PC’en er skyldig

PC’en klarer ikke, som et menneske, å konkludere at Thomas Meyer og Thomas Meier som bor på den samme gaten i den samme byen, er samme person. Derfor vil den ikke advare brukeren, som taster inn Thomas Meier, om at en lignede dataprofil allerede finnes i systemet, og at en dublett holder på å oppstå.

Dubletter oppstår selv ved nøyaktig inntasting:

• En gang skriver kunden sitt fullstendige fornavn, og en annen gang forkortes det.
• Først omtaler kunden seg selv som „Christian Jensen“, og neste gang som ”Chr. Jensen”
• Bedriften bestiller en gang som „Kontormaterialer Smidt“, en annen gang som „Smidts kontormaterialer“ og senere som ”Smidts Moderne Kontormaterialer A/S”.
• Kundeservice har oppfattet bedriftens navn som ”Smidt”.
• I den skriftlige bestillingen skrives bedriftens navn som ”Schmidt”

Hva med velpleiede kundedata?

Selv i velpleiede kundedata finnes typisk 4-6 % dubletter, og de fleste av våre kunder har til og med langt flere. Internt hadde Omikron Data Quality i 1989 over 12 %, hvilket motiverte oss til å utvikle en software som kunne bekjempe dette problemet.

Kjøpte kundedata er farlige

Når kjøpte kundedata integreres i virksomhetens eksisterende datamateriale, oppstår det særlig mange dubletter. Selv om det er god overensstemmelse mellom målgruppene, er 25 % doble kunder ikke uvanlig.

Dubletter oppstår igjen og igjen

Man kan passe ganske godt på, men uten hjelpemidler oppstår dubletter igjen og igjen. Heldigvis har Omikron utviklet den beste match-algoritmen, som kan rengjøre og holde databasene dine rene og fri for dubletter.

Vil du vite mer

Ønsker du å vite mer eller motta et tilbud: Ring +45 70 26 88 28 eller skriv en beskjed på kontaktskjemaet. En kompetent medarbeider vil besvare dine spørsmål.