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Vou limpar e combinar seu banco de doadores, ex-alunos ou membros usando correspondência difusa
Especialista em web scraping e limpeza de dados com Python Rápido, Limpo, Entregue
Transformo dados bagunçados e difíceis de acessar em arquivos limpos e estruturados que você realmente pode usar — rápido.
Desde 2021, ajudo empresas a extrair dados de sites, limpar planilhas cheias...
Nível 1
Atendeu a determinados critérios de desempenho e demonstra forte potencial no marketplace.
Sobre este Serviço
Pare de perder doadores, ex-alunos e membros por causa de bancos de dados cheios de duplicatas e nomes incompatíveis. Eu uso correspondência difusa avançada (RapidFuzz + Pandas) para mesclar registros que Excel e CRMs não conseguem, lidando com apelidos, nomes de solteira, nomes de casada, erros de digitação e formatação inconsistente.
Este serviço foi criado especialmente para ONGs, universidades, associações e organizações de membros. Eu mesclo registros de doadores ao longo dos anos/eventos, limpo diretórios de ex-alunos e deduplico listas de membros para que suas campanhas, apelos e envios cheguem às pessoas certas.
O que eu conserto:
- Bill vs William, Judy vs Judith, Bob vs Robert (apelidos)
- Nomes de solteira e casada, sobrenomes hifenizados
- Erros de digitação, iniciais do meio faltando, letras transpostas
- Registros duplicados de sistemas diferentes (Raisers Edge, Blackbaud, Excel, Google Sheets)
- Listas de doadores de vários anos, arquivos de reunião, listas de membros inativos
Você me envia seus arquivos bagunçados. Eu devolvo um arquivo mestre perfeitamente combinado, deduplicado, com um relatório de auditoria de duplicatas. Você recebe dados limpos prontos para importar na sua campanha anual, campanha de capital, gala de ex-alunos ou renovação de membros.
Não é necessário login. Seus dados são confidenciais.
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você consegue combinar registros se meu banco de dados tiver nomes de solteira e nomes de casada para a mesma pessoa?
Sim. Eu crio regras de correspondência personalizadas que conectam nomes de solteira e nomes de casada usando lógica difusa, para que “Susan Jones” e “Susan Smith (née Jones)” sejam mesclados corretamente. Também trato nomes de família hifenizados.
E se minha lista de doadores usar “Bob” e o cadastro no CRM da mesma pessoa disser “Robert”?
Uso uma biblioteca de resolução de apelidos junto com pontuação difusa para identificar que “Bob” e “Robert” com nomes de família e emails/endereço compatíveis são a mesma pessoa, e então os mesclo em um registro mestre.
Temos dois sistemas separados — Raiser’s Edge e uma lista de eventos no Excel. Você consegue combinar e fazer a correspondência?
Com certeza. Envie todos os arquivos. Eu os mesclo em uma tabela mestre, deduplico entre os sistemas e devolvo um arquivo limpo único com um mapa de onde cada registro veio.
Nossos dados de doadores são confidenciais?
Seus dados são usados apenas para o trabalho de correspondência e são excluídos permanentemente após a entrega. Posso assinar um NDA padrão ou um acordo de processamento de dados antes de você fazer o pedido.
