Kunden-Dublettenverdacht

jtl_kunden_dubletten

Kundennur lesend

Was das Tool macht

Findet Kunden, die vermutlich doppelt angelegt sind - erkannt an gleicher E-Mail-Adresse, gleicher Firma am selben Ort oder gleicher Anschrift unter verschiedenen Kundennummern. Dubletten verzerren jede Kundenauswertung, weil sich der Umsatz auf mehrere Datensätze verteilt. Nutze dieses Tool für 'Haben wir doppelte Kunden?', 'Kundendubletten finden', 'Ist unser Kundenstamm sauber?'.

Eingaben

maxKundenoptionalWie viele Kunden gescannt werden (Default 3000)
maxGruppenoptionalMax. Verdachtsfälle je Art (Default 40)

Die Eingaben füllt die KI aus deiner Frage. Du musst dir keine Parameternamen merken.

So sieht eine Antwort aus

Claude · Kunden-Dublettenverdacht

Ich habe 3.000 Kunden gescannt und 34 Verdachtsfälle gefunden, die 71 Kundennummern betreffen. Am eindeutigsten sind 12 Fälle mit identischer E-Mail-Adresse. Beispiel: einkauf@muster-handels.example liegt bei K-10042 „Muster Handels GmbH“ und bei K-11890 „Muster Handels“ – vermutlich einmal über den Shop, einmal manuell angelegt. 15 Fälle teilen Firma und Postleitzahl, 7 nur die Anschrift. Eine Warnung dazu: Gleiche Anschrift heißt nicht automatisch Dublette. Bei „Beispiel Elektro GmbH“ hängen drei Kundennummern an derselben Adresse – das sind laut Kundengruppe drei Filialen mit eigener Abrechnung. Jeden Fall also einzeln ansehen, bevor ihr zusammenführt.

Erfundene Musterdaten. Im Betrieb dieselbe Struktur mit deinen JTL-Daten.

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