So wählen Sie die Felder für den Duplikatabgleich in Pipedrive

Die Wahl der Felder für den Dublettenabgleich in Pipedrive beginnt mit der Frage, was zwei Datensätze in Ihrer Pipedrive-Instanz tatsächlich zur selben Entität macht. Manchmal genügt die E-Mail-Adresse. In anderen Fällen ergibt sich die Identität aus einer Kombination von Name, Firma, Domain oder weiteren Feldern.

Wählen Sie vor dem Festlegen der Abgleichfelder den Pipedrive-Datensatztyp aus, den Sie zusammenführen möchten: doppelte Kontakte, doppelte Organisationen, doppelte Deals.

Die Treffergenauigkeit steigt, wenn die Feldauswahl zur Struktur Ihrer Daten passt. Diese Entscheidung bestimmt, ob Treffer gründlich, großzügig oder uneinheitlich ausfallen.

So richten Sie den Dublettenabgleich für Pipedrive ein

1. Objekt auswählen

   Öffnen Sie Pipedrive in Dedupely und wählen Sie People oder Organizations.

2. Sichtbare Felder auswählen:

   Wählen Sie die Schlüsselfelder, die Dedupely vergleichen soll, etwa E-Mail, Vorname oder Telefonnummer.

3. Bearbeiten Sie die Match-Optionen pro Feld:

   Legen Sie fest, wie streng oder großzügig das Matching sein soll. Klicken Sie auf den Pfeil unter dem Feldnamen, um zwischen Exact, Similar, Fuzzy, Similar Words und Domain Root zu wechseln.

4. Filter hinzufügen (optional):

   Grenzen Sie Ihre Ergebnisse ein, um nur relevante Teile Ihrer Daten zu scannen.

5. Scan starten:

   Verarbeiten Sie Ihre Datenbank, um die übereinstimmenden Datensätze zu gruppieren.

6. Duplicate Search anpassen:

   Passen Sie die Match-Typen an oder tauschen Sie Felder aus, um genau die Duplikate zu finden, die Sie suchen.

Warum Pipedrive einschränkt, welche Felder für den Duplikatabgleich genutzt werden

Die native Dublettenerkennung von Pipedrive arbeitet mit fest vorgegebener Vergleichslogik. Nutzer können nicht vollständig steuern, welche Felder eine Dublette definieren oder wie diese Felder verglichen werden.

In der Praxis heißt das:

• Die Feldauswahl ist auf das Systemverhalten beschränkt
• Die Match-Genauigkeit lässt sich nicht pro Feld einstellen
• Verschiedene Dubletten-Szenarien lassen sich nicht getrennt behandeln
• Alle Übereinstimmungen folgen derselben Vergleichsstruktur

Bei eingeschränkter Feldkontrolle gruppieren Dublettensuchen oft Datensätze, die getrennt bleiben sollten, oder übersehen Datensätze, die klar zusammengehören. Reporting und Segmentierung hängen davon ab, wie Dubletten definiert sind – die Feldauswahl bestimmt also direkt die Klarheit Ihrer Daten.

Für volle Kontrolle darüber, welche Felder Dubletten definieren und wie sie bewertet werden, ist zusätzliche Match-Konfiguration nötig.

So funktionieren Duplicate Searches in Dedupely

In Dedupely basiert der Duplikatabgleich auf Duplicate Searches. Eine Duplicate Search ist eine gespeicherte Suche, in der Sie wählen:

• Das Objekt in Pipedrive
• Die Felder, die eine Dublette definieren
• Die Match-Option für jedes Feld

Jede Duplicate Search wird unabhängig ausgeführt und scannt das gesamte synchronisierte Objekt.

Innerhalb einer Duplicate Search können Sie mehrere Felder hinzufügen. Alle ausgewählten Felder müssen ihre konfigurierte Abgleichbedingung erfüllen, damit Datensätze gruppiert werden.

Zum Beispiel:

• Duplicate Search: E-Mail und Organisationsidentität
• E-Mail auf exakte Übereinstimmung gesetzt
• Organisation auf Domain-Root-Abgleich gesetzt

Beide Bedingungen müssen erfüllt sein, damit die Datensätze als Duplikate erscheinen.

Tipp: Die Option "Nicht abgleichen" lässt sich beim Testen von Konfigurationen auf ein Feld anwenden. So sehen Sie, wie sich die Ergebnisse ändern, ohne dieses Feld in die endgültige Vergleichslogik aufzunehmen.

Match-Optionen in Dedupely

Jedes Feld in einer Duplicate Search kann eine andere Abgleichoption nutzen. Dies bestimmt, wie Werte verglichen werden.

Verfügbare Optionen:

• Exakte Übereinstimmung: Werte müssen Zeichen für Zeichen identisch sein
• Ähnliche Übereinstimmung: Erlaubt kleine Abweichungen in Schreibweise oder Formatierung
• Fuzzy-Abgleich: Nutzt eine breitere Ähnlichkeitslogik, um nahe Varianten zu erkennen
• Similar-Words-Match in beliebiger Reihenfolge: Findet Werte mit denselben Wörtern, unabhängig von der Wortreihenfolge
• Domain-Root-Match: Vergleicht nur die Hauptdomain statt der vollständigen URL oder Subdomain

Eine vollständige Erklärung zu jeder Match-Option finden Sie hier :)

Die richtige Match-Option pro Feld entscheidet, ob eine Suche gründlich oder großzügig ist. Verlässliche Identitätsfelder wie primäre E-Mail-Adressen funktionieren meist am besten mit Exact oder Domain root. Felder, die naturgemäß variieren, etwa Firmennamen, brauchen eher Similar oder Fuzzy.

Wie Feldauswahl und Match-Optionen zusammenspielen

Feldauswahl und Match-Optionen bestimmen, wie Identität in Ihrer Pipedrive-Instanz bewertet wird.

Wenn mehrere Felder zu einer Duplicate Search hinzugefügt werden:

• Alle ausgewählten Felder müssen übereinstimmen
• Zuverlässige Felder erhöhen die Präzision
• Weniger Felder machen die Suche toleranter
• Andere Match-Optionen ändern die Strenge des Vergleichs

Eine gründliche Suche kann Folgendes umfassen:

• E-Mail mit exakter Übereinstimmung
• Organisation mit Abgleich der Domain-Wurzel

Eine großzügigere Suche könnte enthalten:

• Vorname mit Similar Words-Abgleich
• Organisation mit Fuzzy-Match

Diese Konfigurationen haben unterschiedliche Zwecke: Strenge Suchen isolieren sichere Dubletten, großzügige Suchen erfassen Grenzfälle, in denen sich Datensätze ähneln, aber nicht identisch sind.

So erstellen Sie mehrere Duplicate Searches für verschiedene Duplikat-Szenarien

In Dedupely sind Sie nicht auf eine einzige Logik beschränkt. Erstellen Sie mehrere Duplicate Searches, jede für einen spezifischen Duplikattyp in Ihrer Pipedrive-Instanz.

Zum Beispiel:

• Eine Duplicate Search für identische E-Mail-Duplikate
• Eine Duplicate Search für ähnliche Firmennamen-Duplikate
• Eine Duplicate Search für domänenbasierte Organisations-Duplikate

Jede Duplicate Search:

• Nutzt eine eigene Feldkombination
• Nutzt eigene Match-Einstellungen
• Läuft eigenständig
• Lässt sich speichern, duplizieren und bearbeiten

So behandeln Sie Dubletten je nach Szenario statt mit einer einzigen allgemeinen Regel.

Tipp: Erstellen Sie eine dedizierte Duplicate Search für jedes Duplikat-Muster, das Sie wiederholt antreffen. Mit der Zeit entsteht eine wiederholbare Struktur zur Duplikat-Verwaltung. Einige Searches können später automatisiert werden, doch das ist ein anderes Thema.

Wie die richtige Feldauswahl Fehltreffer reduziert

Falsch positive Treffer entstehen meist durch eine zu großzügige Feldauswahl oder eine unpassende Abgleichsoption.

Wenn die Auswahl zu weit gefasst ist:

• Echte Dubletten werden möglicherweise nicht gruppiert
• Datensätze bleiben fragmentiert

Wenn die Auswahl zu großzügig ist:

• Unterschiedliche Entitäten können zusammengefasst werden
• Manuelle Korrekturen nehmen zu

Die Genauigkeit steigt, wenn:

• Verlässliche Identitätsfelder haben Vorrang
• Abgleichoptionen passen zur Streuung der Daten
• Umfassende und großzügige Searches sind in verschiedene Duplicate Searches unterteilt

Wenn Sie die Felder bewusst wählen, bildet der Dublettenabgleich ab, wie Datensätze in Ihrem Pipedrive tatsächlich identifiziert werden.

FAQ: Felder für den Dublettenabgleich in Pipedrive auswählen

Kann ich festlegen, welche Felder in Pipedrive Dubletten definieren?

Die native Erkennung von Pipedrive arbeitet mit fest vorgegebener Logik. Mit Dedupely wählen Sie pro Objekt, welche Felder eine Dublette definieren, und legen fest, wie jedes Feld verglichen wird.

Wie viele Match-Optionen gibt es in Dedupely?

Dedupely bietet mehrere Abgleichsoptionen: Exakt, Ähnlich, Fuzzy, Similar Words (beliebige Reihenfolge) und Domain-Root. Eine ausführliche Aufschlüsselung finden Sie hier.

Kann ich mehrere Duplikatsuchen mit unterschiedlichen Feldern ausführen?

Ja. Sie können mehrere unabhängige Duplicate Searches erstellen, jede mit unterschiedlichen Feldkombinationen und Abgleichoptionen.

Durchsucht der Duplikatabgleich das gesamte Pipedrive-Objekt?

Ja. Sobald ein Objekt synchronisiert ist, scannt jede Duplicate Search den gesamten Datensatz für dieses Objekt.

Welche Felder eine Dublette definieren, bestimmt, wie Identität in Ihrer Pipedrive-Instanz aufgebaut ist. Feldauswahl und Abgleichsoptionen wirken direkt auf Reporting, Segmentierung und Datenkonsistenz.

Wenn Sie sehen möchten, wie feldbasierter Dublettenabgleich in der Praxis funktioniert, zeigt Ihnen unser Customer-Success-Team das live. Sie können hier eine Zoom-Sitzung buchen, um die Duplicate-Search-Konfiguration und Abgleichoptionen Schritt für Schritt durchzugehen.