Limpiaré y eliminaré duplicados de tu lista de CRM o leads de ventas usando fuzzy matching
Experto en web scraping y limpieza de datos en Python Rápido, limpio, entregado
Acerca de este Servicio
Deja de importar leads sucios a tu CRM. Uso fuzzy matching avanzado (RapidFuzz + Pandas) para eliminar duplicados y limpiar tus listas de leads de ventas fusionando casi-duplicados en nombre, empresa y email. Perfecto para exportaciones de LinkedIn, listas de cold email, envíos desde formularios web y migraciones de CRM.
Clientes con los que trabajo: equipos de ventas, empresas SaaS B2B, agencias de reclutamiento y operaciones de marketing.
Esto es exactamente lo que sucede:
1) Envías tu archivo de leads desordenado
2) Ejecuto lógica fuzzy en varias columnas (nombre, empresa, email o cualquier combinación)
3) Fusiono o marco los duplicados según tu umbral
4) Recibes un archivo CSV/Excel perfectamente deduplicado y estructurado
No hay conjeturas manuales. No eliminar duplicados en Excel que pase por alto Jon Smith vs John Smyth. Solo datos limpios, coincidentes y sin duplicados, listos para importar.
Lo que incluye:
- Coincidencia fuzzy en nombre, empresa y email
- Reglas de coincidencia personalizadas (por ejemplo, fusionar si nombre + empresa coinciden más del 85%)
- Informe claro de duplicados (qué filas se fusionaron y por qué)
- Archivo de salida limpio y formateado
Tiempo de entrega: Básico (2k filas) en 1 día. Conjuntos más grandes en 3 días.
Deja de perder negocios porque tu CRM está desordenado. Permíteme limpiar los datos y cerrar más leads.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Puedes hacer coincidencias solo por nombre de empresa, ignorando los nombres de las personas?
Por supuesto. Puedo aplicar fuzzy matching a cualquier columna — solo dime qué campos usar. La coincidencia solo por empresa es una solicitud común para dedup basada en cuentas.
¿Fusionas los duplicados o solo los marcas?
Puedo hacer ambas cosas. Por defecto, fusiono en un solo registro “mejor” (manteniendo la información más completa) y proporciono un informe. Si prefieres solo marcar, agregaré una columna “DuplicateGroup”.
¿Qué pasa si “John Smith” y “John Smyth” son personas diferentes?
Establezco un umbral de fuzzy matching de alta precisión (generalmente más del 90%) para que los verdaderos duplicados se fusionen, mientras que los leads distintos permanecen separados. También puedes proporcionar una lista de nombres protegidos que no se deben fusionar.
¿Puedes limpiar también números de teléfono y direcciones?
Sí. Puedo normalizar formatos de teléfono, estandarizar direcciones y usarlas como campos adicionales de coincidencia. Solo menciónalo cuando compartas tu archivo.
