Nettoyer une base de données rapidement avant import dans votre CRM Mapado

Nettoyer une base de données rapidement avant import dans votre CRM Mapado

Votre base de données (BDD) est en pagaille ? Vous n’êtes pas à l’aise avec Excel ou ne savez pas par quel bout prendre votre base pour nous la confier nettoyée avant intégration sur votre espace Mapado Pro ? Nous vous proposons quelques manipulations simples qui vont rapidement clarifier vos entrées. 

Avant toute chose, faites une sauvegarde de vos données dans un classeur EXCEL distinct (copier-coller tout simplement votre fichier sur votre bureau)


Supprimer les colonnes ou lignes inutiles

Excel a horreur du vide Commencez par supprimer les lignes, les colonnes vides ou stylisées (comprenez ici des colonnes pour faire “joli” la grise G ci-dessous ou les espaces vides)   



Puis certains champs (comprenez en-têtes de colonnes) n’auront aucune utilité dans votre import Mapado comme une colonne de numéros de téléphone-fax !

Inspecter facilement sa base de données grâce au filtrage automatique 

Avec votre souris, sélectionnez la ligne 1 intégralement -> dans le menu DONNÉES choisissez « CRÉER UN FILTRE» et si demandé, un filtre automatique.


Chaque colonne peut être nettoyée très facilement ainsi, vous pouvez vérifier si certaines lignes sont inutiles.

Exemples : 
  • toutes les lignes qui n’ont pas d’adresse email ;
  • ou un simple nom ;
  • ou les fiches qui n’ont pas servi depuis 10 ans par exemple

Nettoyer vos colonnes pour qu'elle ne comporte plus qu'un seul type d'information

Il est important qu’il n’y ait qu’une information par colonne, exemple votre colonne Nom A a des entrées de type “Monsieur Dupont André”. Il est conseillé de séparer les entrées dans trois colonnes pour obtenir ce résultat final.



Grâce aux formules ci-dessous vous allez pouvoir automatiser le fractionnement d'une colonne qui contient un nom complet en prénom et nom par exemple
Ou encore fractionner une colonne qui contient un champ d’adresse dans des colonnes rue, ville, région et code postal distinctes 


Conseils pour un nettoyage avancé : faites la chasse aux doublons et uniformisez les entrées 

Vous pouvez avoir dans votre base de données plusieurs manières d’écrire les villes, cela va vous déranger plus tard quand vous souhaiterez filtrer tous les spectateurs d’une ville
Exemple des entrées que l’on peut trouver dans un tableur : LYON, lyon, Lyon, Ly, LyOn

Grâce au filtre automatique vous pouvez ne garder qu’une norme en sélectionnant toutes les lignes qui ont ces cinq villes et copier-coller dans toutes qu’une norme
Cette manipulation peut être pensée pour tous vos champs exemple : uniformiser les codes postaux


Modifier la “casse” du texte 

À l’aide d’une ou de plusieurs des fonctions, vous pouvez convertir le texte en minuscules ou en majuscules
  1. Fonction MAJUSCULE : exemple pour les noms de famille ou les noms de ville
  2. Fonction MINUSCULE: exemple pour les adresses de messagerie
  3. Fonction NOM PROPER : mettre la première lettre d’un prénom en majuscule

Merci de nous faire parvenir votre fichier sans mise en forme quelconque du tableur, pensez à enlever le filtre automatique sur la ligne 1



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