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title: "Manual: cómo eliminar duplicados con Duplicates Handler"
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# Cómo encontrar y revisar duplicados paso a paso

Guía para principiantes del sistema Duplicates Handler. Subes el backup de un cliente, le dices cómo reconocer un duplicado y descargas un reporte con los resultados. No necesitas saber programar.

[Abrir el sistema](https://horizonthemedev.com/on-the-fuze-duplicates-handler?hsLang=en)

- [Antes de empezar](https://horizonthemedev.com/duplicates-handler-manual#antes)
- [1. Cargar el backup](https://horizonthemedev.com/duplicates-handler-manual#paso1)
- [2. Criterios](https://horizonthemedev.com/duplicates-handler-manual#paso2)
- [Métodos](https://horizonthemedev.com/duplicates-handler-manual#metodos)
- [3. Columnas del reporte](https://horizonthemedev.com/duplicates-handler-manual#paso3)
- [4. Ejecutar y descargar](https://horizonthemedev.com/duplicates-handler-manual#paso4)
- [Dudas frecuentes](https://horizonthemedev.com/duplicates-handler-manual#faq)

## Antes de empezar

Necesitas un **backup de HubSpot** del cliente. Sin él no se puede avanzar a los siguientes pasos. Puedes subirlo en dos formatos:

| Formato | Cuándo usarlo |
| --- | --- |
| **ZIP** (recomendado) | Siempre que puedas. Procesa más rápido y con menos espera. |
| CSV | Solo si no tienes el ZIP del backup. |

**Usa el ZIP**Sube el archivo comprimido tal como lo descargaste, sin abrirlo. El sistema tarda menos en leerlo que un CSV.

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## Cargar el backup y escribir el nombre de la compañía

Al abrir el sistema verás la pantalla **Data source**. Todavía no puedes avanzar: falta cargar el archivo.

1. Escribe el nombre del cliente en el campo Client name.
2. Arrastra el ZIP (o CSV) a la zona Upload CSV or ZIP, o haz clic en ella para buscarlo en tu computador.
3. Cuando aparezca el nombre del archivo en pantalla, la carga terminó. Pulsa Next.

![Pantalla Data source: arriba el estado inicial vacío, abajo con un ZIP cargado y el nombre del cliente escrito](https://5915953.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/5915953/Duplicates%20Handler%20for%20Consultants%20%5BDO%20NOT%20DELETE%5D/step%201.png)

Arriba, pantalla inicial. Abajo, con el ZIP cargado y el nombre del cliente escrito.

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## Definir los criterios para encontrar duplicados

Un **criterio** es una regla que dice qué datos comparar y cómo compararlos. Cada criterio tiene tres partes:

- **Method:** la forma de comparar (ver [Métodos](https://horizonthemedev.com/duplicates-handler-manual#metodos)).
- **Fields:** las columnas de tu archivo que se van a comparar, por ejemplo Email o First name. Puedes añadir más con + Add Field.
- **El deslizador con un número** (por ejemplo 0.94): define qué tan parecidos deben ser dos registros para considerarlos duplicados. Cerca de 1 es más estricto, y encuentra menos duplicados pero más seguros. Un número menor es más flexible, y encuentra más pero con más riesgo de falsos positivos.

Para agregar otra regla, usa + Add Criteria.

![Pantalla Matching criteria con dos criterios: Criterion 1 con Fuzzy Match sobre Email y Criterion 2 con Keyword Match sobre First name, Last name y Phone number](https://5915953.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/5915953/Duplicates%20Handler%20for%20Consultants%20%5BDO%20NOT%20DELETE%5D/step%202.png)

Ejemplo con dos criterios: el primero compara Email, el segundo compara nombre, apellido y teléfono.

### Cómo funcionan varios criterios juntos

Los criterios se aplican **uno tras otro**, no todos a la vez:

**Criterio 1** revisa todos los registros y detecta sus duplicados.

**Criterio 2** revisa solo los registros que el criterio 1 no detectó.

**Criterio 3 en adelante** repite lo mismo con lo que va quedando.

**Importante**Un registro detectado por el criterio 1 ya no participa en el criterio 2. Por eso conviene poner primero el criterio más confiable, como el email.

## Qué método elegir

Si dudas, empieza con **Keyword Match**.

### Keyword MatchRecomendado

Compara las palabras más distintivas de cada campo para encontrar registros que comparten los mismos términos clave.

Bueno para: nombres de empresas, direcciones, textos con varias palabras.

### Fuzzy Match (Typos)

Encuentra textos casi idénticos, incluso con errores de tipeo, abreviaturas o pequeñas diferencias de formato.

Bueno para: emails, nombres cortos, teléfonos mal escritos (“Jon Smith” y “John Smith”).

### Semantic Match (AI) con all-MiniLM-L6-v2

Este metodo puede tener resultados mixtos, no se recomienda usar con campos numericos como Phone Number, Usa un modelo de inteligencia artificial que compara el significado, y detecta duplicados aunque las palabras sean bastante distintas.

Bueno para: textos en inglés donde la misma idea se escribe de formas diferentes.

### Semantic Match (AI) con paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

Funciona igual que el anterior, con un modelo que entiende varios idiomas.

Bueno para: datos en español u otros idiomas, o con idiomas mezclados.

**Cómo elegir rápido**Datos con errores de tipeo: Fuzzy. Datos de texto normales: Keyword. Mismo significado con palabras distintas: Semantic.

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## Elegir las columnas del reporte final

En la pantalla **Output properties** eliges qué columnas quieres ver en el resultado, por ejemplo First name, Last name y Email.

1. Abre cada lista desplegable y selecciona una propiedad. Puedes escribir para buscarla.
2. Usa + Add property para incluir más columnas.
3. Pulsa Next.

![Tabla de resultados con columnas Record ID, Group, Similarity, Criterion Used, First name, Last name y Email](https://5915953.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/5915953/Duplicates%20Handler%20for%20Consultants%20%5BDO%20NOT%20DELETE%5D/step%203.png)

**No afecta la detección**Estas columnas solo cambian lo que ves en el reporte. Los duplicados se detectan únicamente con los criterios del paso 2.

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## Ejecutar la deduplicación y descargar el resultado

Llegarás a la pantalla **Generate Report**. Aún no se ha hecho nada: aquí se prepara todo con lo que configuraste.

1. Pulsa Start Deduplication.
2. Espera. En la parte inferior verás el mensaje de progreso y una barra naranja con el porcentaje. No cierres la pestaña mientras corre.
3. Cuando termine, aparece la tabla de resultados.

### Revisar el resultado

La tabla muestra los registros que el sistema considera duplicados:

| Columna | Qué significa |
| --- | --- |
| Record ID | Identificador del registro en HubSpot. |
| Group | Los registros con el mismo número de grupo son duplicados entre sí. |
| Similarity | Qué tan parecidos son (más cerca de 1 = más parecidos). |
| Criterion Used | Qué criterio lo detectó (Criterion 1, 2…). |
| Otras columnas | Las que elegiste en el paso 3. |

Revisa los resultados y, si algo no te convence, vuelve atrás con Previous, ajusta los criterios y ejecuta de nuevo. Cuando estés conforme, pulsa el botón verde Download Result File para exportarlo en CSV.

![Tabla de resultados con columnas Record ID, Group, Similarity, Criterion Used, First name, Last name y Email](https://5915953.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/5915953/Duplicates%20Handler%20for%20Consultants%20%5BDO%20NOT%20DELETE%5D/step%204.png)

Vista final: revisa, ajusta si hace falta y exporta en CSV.

## Dudas frecuentes

No puedo avanzar del primer paso

Revisa que hayas escrito el nombre del cliente y que el archivo aparezca cargado. Se necesitan ambas cosas.

No aparecen duplicados

Prueba bajando el valor del deslizador, cambiando a Fuzzy Match o añadiendo otro criterio con otras columnas.

Aparecen registros que no son duplicados

Si estas usando Semantic Match, este es un comportamiento esperable, cambie el metodo a Keyword Match o Fuzzy match, Sube el valor del deslizador para ser más estricto, o agrega más campos al criterio (por ejemplo nombre y apellido juntos).

El proceso se demora

Los archivos grandes toman tiempo. Espera a que la barra llegue al final. La próxima vez usa el ZIP en lugar del CSV, que carga más rápido.

¿Qué es “Download Schema in JSON”?

Es un archivo con la configuración de tus criterios. Útil para guardarla o compartirla con tu equipo.

Sistema: [horizonthemedev.com/on-the-fuze-duplicates-handler](https://horizonthemedev.com/on-the-fuze-duplicates-handler?hsLang=en)

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