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Pulirò e deduplicherò la tua lista di CRM o lead di vendita usando fuzzy matching
Esperto di web scraping e data cleaning in Python Veloce, Pulito, Consegna rapida
Trasformo dati disordinati e difficili da raggiungere in file puliti e strutturati che puoi davvero usare — in fretta.
Dal 2021, aiuto le aziende a estrarre dati dai siti web, a pulire fogli di calco...
Informazioni su questo servizio
Smetti di importare lead sporchi nel tuo CRM. Uso fuzzy matching avanzato (RapidFuzz + Pandas) per deduplicare e pulire le tue liste di lead di vendita unendo i quasi-duplicati in nome, azienda ed email. Perfetto per esportazioni da LinkedIn, liste di cold email, invii tramite form web e migrazioni di CRM.
Clienti con cui lavoro: team di vendita, aziende SaaS B2B, agenzie di recruiting e marketing ops.
Ecco cosa succede esattamente:
1) Mi invii il file dei tuoi lead disordinati
2) Eseguo fuzzy logic su più colonne (nome, azienda, email o qualsiasi combinazione)
3) Unisco o segnalo i duplicati in base alla soglia che stabilisci
4) Ti restituisco un file CSV/Excel perfettamente deduplicato e strutturato
Niente supposizioni manuali. Niente Excel che rimuove i duplicati e non riconosce Jon Smith da John Smyth. Solo dati puliti, abbinati e deduplicati, pronti per l'import.
Cosa include:
- Fuzzy matching su nome, azienda, email
- Regole di matching personalizzate (ad esempio, unione se nome + azienda >85%)
- Report chiaro sui duplicati (quali righe sono state unite, perché)
- File di output pulito e formattato
Tempi di consegna: Basic (2k righe) entro 1 giorno. Set più grandi in 3 giorni.
Smetti di perdere affari perché il tuo CRM è un disastro. Lascia che io pulisca i dati e chiudi più lead.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi fare matching solo sul nome dell'azienda, ignorando i nomi delle persone?
Assolutamente sì. Posso applicare fuzzy matching a qualsiasi colonna — basta dirmi quali campi usare. Il matching solo azienda è una richiesta comune per dedup basata su account.
Unisci i duplicati o li segnali solo?
Posso fare entrambe le cose. Di default unisco in un unico record “migliore” (con le informazioni più complete) e fornisco un report. Se preferisci solo segnalarli, aggiungerò una colonna “DuplicateGroup”.
E se “John Smith” e “John Smyth” sono persone diverse?
Imposto una soglia di fuzzy alta (solitamente >90%) così i veri duplicati vengono uniti, mentre lead distinti rimangono separati. Puoi anche fornire una lista di nomi da non unire.
Puoi pulire anche numeri di telefono e indirizzi?
Sì. Posso normalizzare i formati di telefono, standardizzare gli indirizzi e usarli come campi di matching aggiuntivi. Basta menzionarlo quando condividi il file.
