# Gleicher Name, andere Adresse: So halten Sie Datensätze getrennt > Gleicher Name, andere Adresse: Das können zwei Personen oder zwei Standorte sein. So entscheiden Sie und halten sie aus Ihren Merges fern. - URL: https://dedupe.ly/de/blog/duplikate/gleicher-name-andere-adresse - Section: blog - Published: 2026-11-03 - Site index: https://dedupe.ly/llms.txt - Any page: append `.md` to its URL for this plain-text form --- Zum Inhalt springen [Neu Dedupely Intelligence Jetzt in jedem bezahlten Tarif, monatlich oder jährlich.](https://dedupe.ly/ai-deduplication) [Blog](https://dedupe.ly/blog) [Duplikate](https://dedupe.ly/blog/duplicates) ## Gleicher Name, andere Adresse: So halten Sie Datensätze getrennt Von [Gaby Salinas](https://www.linkedin.com/in/gbyslns) Aktualisiert 3. November 2026 # Min. Lesezeit TL;DR - Gleicher Name bei unterschiedlicher Adresse kann zwei Personen, zwei Standorte oder eine Person bedeuten, die umgezogen ist. - Bei Firmen bedeuten verschiedene Adressen oft getrennte Niederlassungen, die getrennt bleiben sollten. - Bei Personen bedeutet eine neuere Adresse auf einem Datensatz meist, dass dieselbe Person umgezogen ist. - Halten Sie Datensätze mit verschiedenen Adressen aus automatischen Merges heraus und prüfen Sie sie. - In Dedupely halten Adressfilter diese Paare aus einer Suche heraus, aus der Sie zusammenführen. Ein Abgleich über den Namen gehört zu den häufigsten Wegen, Duplikate zu finden. Er gehört aber auch zu den einfachsten Wegen, die falschen Datensätze zusammenzuführen. Teilen sich zwei Datensätze einen Namen, aber stehen unterschiedliche Adressen darin, können sie dieselbe Person sein, die umgezogen ist, zwei Personen mit gleichem Namen oder zwei Niederlassungen derselben Firma. Die Adresse ist das Feld, das es verrät. Dieser Beitrag zeigt, wie Sie sie lesen, wie Sie Paare mit verschiedenen Adressen aus Ihren Merges fernhalten und wann Sie sie trotzdem zusammenführen. ### Was eine andere Adresse meist bedeutet Lesen Sie die Adresse zusammen mit dem Datensatztyp. - **Zwei Firmen, gleicher Name, verschiedene Städte.** Oft zwei Niederlassungen, zwei Franchise-Standorte oder zwei unabhängige Firmen mit gleichem Namen. Viele Teams halten sie getrennt. - **Zwei Kontakte, gleicher Name, verschiedene Städte.** Entweder zwei Personen oder eine Person, die umgezogen ist. Die Daten und die E-Mail klären es. - **Gleiche Stadt, etwas andere Straße.** Oft dieselbe Adresse, zweifach geschrieben („Suite 200“ bzw. „Ste. 200“), also wahrscheinlich derselbe Datensatz. - **Eine Adresse ausgefüllt, eine leer.** Die Lücke sagt nichts aus. Entscheiden Sie anhand anderer Felder. ### Wann Sie sie getrennt halten Halten Sie Datensätze getrennt, wenn nur die Adresse sie unterscheidet und sie auf zwei Orte zeigt, die beide wichtig sind. Bei Firmen ist das meist eine Entscheidung über die Struktur. Kauft jeder Standort getrennt, hat eigene Kontakte oder eigene Deals, spiegeln zwei Datensätze wider, wie Sie verkaufen. Sie zusammenzuführen legt alles unter eine Adresse. [So halten Sie globale Accounts in Ihrem CRM in Ordnung](https://dedupe.ly/blog/crm-organization/global-accounts-regional-offices-subsidiaries) zeigt, wie Sie zwischen einem Datensatz pro Standort und einem pro Firma entscheiden. Bei Personen halten Sie sie getrennt, wenn auch andere Felder nicht übereinstimmen: unterschiedliche E-Mails, unterschiedliche Telefonnummern, unterschiedliche Arbeitgeber. ### Wann Sie sie trotzdem zusammenführen Führen Sie zusammen, wenn die Belege zeigen, dass es eine Person oder eine Firma ist, die umgezogen ist. Anzeichen: - Dieselbe E-Mail oder Telefonnummer in beiden Datensätzen. - Einer ist älter und ist inaktiv geworden, während der neuere aktiv ist. - Die alte Adresse passt zu dem Ort, an dem die Firma früher war, und die neue zu dem Ort, an dem sie heute ist. Stellen Sie beim Zusammenführen sicher, dass die aktuelle Adresse gewinnt und dass Straße, Ort und Postleitzahl aus demselben Datensatz stammen. Wird die Straße aus dem einen Datensatz mit dem Ort aus dem anderen gemischt, entsteht eine Adresse, die es nicht gibt. Beispiel Angenommen, ein Team gleicht Kontakte über Vor- und Nachname ab, und mehrere Paare haben denselben Namen in verschiedenen Bundesstaaten. Ein Filter auf das Adressfeld, sodass die Suche nur Datensätze mit leerer Adresse enthält, hält jedes Paar mit ausgefüllter Adresse aus diesem Merge heraus. Das Team prüft diese Paare in einer eigenen Suche. ### So halten Sie Paare mit verschiedenen Adressen aus Ihren Merges Sie haben zwei Optionen, und viele Teams nutzen beide. #### Gleichen Sie auch über die Adresse ab Nehmen Sie die Adresse oder Stadt und Postleitzahl in die Suche auf. Dann paaren sich nur Datensätze mit gleichem Namen und gleichem Ort. Das ist die sicherste Suche, aus der Sie zusammenführen, übersieht aber Menschen, die umgezogen sind. #### Filter statt Abgleich Gleichen Sie über den Namen ab und fügen Sie einen Filter auf das Adressfeld hinzu, damit die Suche nur Datensätze ohne Adresse enthält. Datensätze mit fehlenden Angaben kommen trotzdem durch, während Paare mit zwei ausgefüllten Adressen draußen bleiben, sodass zwei Standorte in dieser Suche nie paaren. Was Sie auch ausklammern, prüfen Sie es von Hand in einer eigenen Suche. Das sind die Paare, bei denen am ehesten Ermessen gefragt ist. | Situation | Was zu tun ist | | --- | --- | | Gleicher Name, gleiche Adresse | Mit Vertrauen mergen | | Gleicher Name, eine Adresse leer | Nach Prüfung von E-Mail oder Telefon zusammenführen | | Gleicher Name, andere Adresse, gleiche E-Mail oder Telefonnummer | Wahrscheinlich eine Person oder Firma, die umgezogen ist; prüfen, dann zusammenführen | | Gleicher Name, andere Adresse, sonst nichts gemeinsam | Getrennt halten oder von Hand prüfen | ### So halten Sie Datensätze mit verschiedenen Adressen in Dedupely getrennt In Dedupely wirken Filter auf jedes synchronisierte Feld, sodass Sie über den Namen abgleichen und über das Adressfeld filtern können, um zu steuern, welche Paare erscheinen. Die Einstellung „Applies to“ eines Filters legt fest, ob alle, einer oder mehrere oder nur einer der Datensätze eines Treffers die Bedingung erfüllen müssen. Ein Filter kann „is blank“ nicht auf einem Feld verwenden, nach dem die Suche bereits abgleicht, also filtern Sie nur dann nach der Adresse, wenn Sie nicht danach abgleichen. Wenn Sie zusammenführen, kann eine vorgeschlagene Merge Rule alle Adressteile aus demselben Datensatz übernehmen, sodass Straße, Ort und Postleitzahl zusammenbleiben. Paare, die sich als zwei Standorte herausstellen, lassen sich ablehnen, und sie bleiben aus künftigen Suchen fern. [Duplikate finden, ohne Standorte zusammenzuführen](https://v2.app.dedupe.ly/signup) ### Lassen Sie die Adresse entscheiden Ein gemeinsamer Name bringt zwei Datensätze in dieselbe Gruppe. Die Adresse entscheidet, was damit geschieht. Gleiche Adresse: zusammenführen. Verschiedene Adresse: vor dem Zusammenführen nach einer gemeinsamen E-Mail oder Telefonnummer suchen, und getrennte Standorte getrennt halten, wenn sie separat verkauft werden. Bauen Sie eine strenge Suche, aus der Sie zusammenführen, und eine lockere, die Sie prüfen. Dann werden Paare mit verschiedenen Adressen nie ohne einen Blick darauf zusammengeführt. ### Häufige Fragen #### Soll ich Kontakte mit gleichem Namen, aber unterschiedlichen Adressen zusammenführen? Nur wenn ein anderes Feld, etwa E-Mail oder Telefon, zeigt, dass es dieselbe Person ist. Ohne das sind sie ebenso wahrscheinlich zwei Personen wie eine Person, die umgezogen ist. #### Sind zwei Firmen mit demselben Namen in verschiedenen Städten Duplikate? Manchmal. Es kann eine Firma sein, die umgezogen ist, zwei Niederlassungen oder zwei unabhängige Firmen. Kauft jeder Standort getrennt, behalten viele Teams einen Datensatz pro Standort. #### Wie verhindere ich, dass verschiedene Adressen automatisch zusammengeführt werden? Gleichen Sie entweder auch über die Adresse ab oder über den Namen, und filtern Sie die Suche auf Datensätze ohne Adresse. Prüfen Sie die ausgelassenen Paare in einer eigenen Suche. #### Was, wenn ein Datensatz eine Adresse hat und der andere nicht? Eine leere Adresse sagt nichts aus. Entscheiden Sie anhand von E-Mail, Telefon und Aktivität. Stimmen diese überein, führen Sie zusammen und behalten die ausgefüllte Adresse. #### Wie behalte ich beim Zusammenführen die richtige Adresse? Lassen Sie die aktuelle Adresse gewinnen und übernehmen Sie jeden Teil davon, also Straße, Ort, Region und Postleitzahl, aus demselben Datensatz. Sonst kann der zusammengeführte Datensatz eine Adresse bekommen, die es nicht gibt. Hinter dem Artikel ### Gaby Salinas Marketing-Assistentin bei Dedupely Gaby Salinas kam aus dem Marketing und der Werbung zu CRM-Daten. Deshalb betrachtet sie Dubletten von zwei Seiten: die Abgleichs- und Zusammenführungslogik dahinter und die Auswirkungen auf die Menschen, die mit dem CRM arbeiten, etwa den Vertriebsmitarbeiter, der einen Kunden zweimal anruft, den Administrator, dem die Schuld gegeben wird, und die Bereinigung, mit der niemand anfangen will. Als Marketing-Assistentin bei Dedupely verfolgt sie, wie RevOps-Teams, Endnutzer, Berater und technische Teams tatsächlich mit ihren Daten arbeiten: die Datensätze, denen sie nicht mehr vertrauen, die Workarounds, die sie entwickeln, und den Moment, in dem sie sich schließlich zur Bereinigung entschließen. Was sie dabei herausfindet, prägt einen Großteil dessen, was Dedupely veröffentlicht. [Mit Gaby auf LinkedIn vernetzen](https://www.linkedin.com/in/gbyslns) ### Kontakt aufnehmen Wir helfen Ihnen gern bei der Einrichtung. #### Schreiben Sie uns Ihre Frage haben wir wahrscheinlich schon beantwortet help@dedupe.ly E-Mail-Adresse in die Zwischenablage kopiert! [Zoom-Termin buchen Ob Sie gerade starten oder voll durchstarten. Schreiben Sie uns! 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