TL;DR
- CRM-Daten vorher zu standardisieren ist optional, wenn der Abgleich über Formatunterschiede hinweg lesen kann.
- Telefonformate, Groß- und Kleinschreibung, Akzente, Firmenzusätze und Website-Präfixe verstecken alle Duplikate.
- Der Merge entscheidet, welcher Wert bleibt, also kann der Wert, den Sie behalten, ein gut formatierter sein.
- Eine Datei vor dem Import zu standardisieren hält neue Formatierungsprobleme aus dem CRM fern.
- Dedupely gleicht Duplikate über Formatunterschiede hinweg ab und lässt Sie wählen, welcher Wert gewinnt.
Viele Teams planen ihre CRM-Bereinigung in zwei Schritten. Zuerst bringen sie jede Telefonnummer, jeden Firmennamen und jede Website in ein Format. Dann suchen sie nach Duplikaten.
Der erste Schritt kann Wochen dauern und gerät oft ins Stocken, bevor der zweite beginnt. Inzwischen bleiben die Duplikate, wo sie sind, und neue kommen hinzu.
In diesem Beitrag sehen Sie, warum Sie Ihre Daten vor der Deduplizierung nicht standardisieren müssen. Sie sehen, welche Formatunterschiede Duplikate verbergen, wie Dedupely trotzdem Treffer findet und wie der Merge den Wert behält, dem Sie vertrauen. Außerdem sehen Sie drei kostenlose Tools, mit denen Sie eine Datei bereinigen, bevor sie in Ihr CRM gelangt.
Die kurze Antwort: nein
Standardisieren und Deduplizieren lösen verschiedene Probleme. Standardisieren lässt Werte gleich aussehen. Deduplizieren findet Datensätze, die dieselbe Person oder Firma beschreiben, und führt sie zu einem zusammen.
Die beiden treffen sich erst beim Abgleich. Vergleicht eine Suche Werte Zeichen für Zeichen, sehen „(555) 123-4567“ und „555.123.4567“ wie zwei verschiedene Nummern aus. Vergleicht sie, was die Werte bedeuten, spielt das Format keine Rolle mehr.
Deshalb kann sich die Reihenfolge umkehren. Sie können zuerst deduplizieren, mit einem Abgleich, der über Formate hinweg liest, und den Merge den am besten formatierten Wert behalten lassen. Die Bereinigung lässt Ihnen danach weniger Datensätze zum Standardisieren.
Formatierungsunterschiede, die Duplikate verbergen
Diese Unterschiede gibt es in fast jedem CRM. Jeder teilt eine einzelne Person oder Firma in Datensätze, die ein exakter Vergleich als verschieden behandelt.
| Feld | Wie es variiert | Beispiel |
|---|---|---|
| Telefon | Leerzeichen, Bindestriche, Klammern, Ländervorwahlen | +1 (555) 123-4567 und 555-123-4567 |
| Namen | Groß- und Kleinschreibung, Akzente, Spitznamen | José Müller und jose muller; Robert und Bob |
| Firmenname | Rechtsformzusätze, Wortreihenfolge | Acme Inc und Acme LLC |
| Website oder Domain | www, https, Länderdomains | https://www.acme.com und acme.co.uk |
| Groß- und Kleinschreibung | Ana.Ruiz@Acme.com und ana.ruiz@acme.com |
Die meisten entstehen dadurch, wie Datensätze ins CRM kommen. Formulare, Importe, Anreicherungstools und Vertriebler, die von Hand tippen, nutzen jeweils ihr eigenes Format. Unser Beitrag dazu, wie internationale Daten versteckte Dubletten erzeugen behandelt die, die aus anderen Ländern und Sprachen kommen.
Wie Dedupely über Formatunterschiede hinweg abgleicht
In Dedupely erhält jedes Feld einer Duplikatsuche eine eigene Abgleichsoption. Mehrere davon ignorieren Formatierung, sodass die Werte in Ihrem CRM bleiben können, wie sie sind, während Sie suchen.
Telefonnummern
Bei Telefonfeldern entfernt die Abgleichsoption für kleine Abweichungen Formatierung, Bindestriche, Klammern und Ländervorwahlen. Dann vergleicht sie die letzten sieben Ziffern. „+1 (555) 123-4567“ und „555.123.4567“ werden zur selben Nummer.
Sieben Ziffern können auch zwei verschiedene Nummern mit unterschiedlichen Vorwahlen teilen. Kombinieren Sie die Telefonnummer mit einem Namen oder einer Firma, damit für einen Treffer beides übereinstimmen muss. Unser Beitrag über Duplikate nach Telefonnummer abgleichen geht tiefer darauf ein.
Namen, Akzente und Groß-/Kleinschreibung
Der exakte Abgleich in Dedupely ignoriert Groß- und Kleinschreibung, und der Abgleich behandelt Buchstaben mit und ohne Akzent gleich. José und Jose passen zusammen, ebenso Müller und Muller.
Bei Schreibunterschieden erkennt eine Abgleichsoption kleine Tippfehler und fehlende Buchstaben, eine andere Namen, die gleich klingen, etwa Sean und Shawn. Der Abgleich über gemeinsame Wörter kann auch Spitznamen paaren, etwa Robert und Bob.
Firmennamen und Zusätze
Der Abgleich über gemeinsame Wörter vergleicht die Wörter eines Namens, in beliebiger Reihenfolge oder über die ersten oder letzten Wörter. Sie können außerdem bis zu 50 zu ignorierende Begriffe wie Inc., LLC oder Ltd. hinzufügen, und jedes Team ergänzt, was seine Daten brauchen.
Mit Inc. und LLC auf der Liste werden „Acme Inc“ und „Acme LLC“ beide als „Acme“ verglichen. Unser Leitfaden zum CSV-Bereinigung vor einem CRM-Import zeigt, warum Tabellenprogramme sie übersehen.
Domains und Websites
Der Abgleich über die Wurzel einer Domain vergleicht die Stammdomain einer E-Mail oder URL. Er ignoriert alles vor und nach der eigentlichen Domain, etwa https, www, Pfade und Länderendungen, daher teilen „https://www.acme.com/contact“ und „acme.co.uk“ die Wurzel „acme“.
Es gleicht auch sales@acme.com mit support@acme.com ab. Das ist bei Firmen nützlich und bei Personen riskant, nutzen Sie es also bei Firmendatensätzen oder kombinieren Sie es mit einem Namen.
Den Merge entscheiden lassen, welches Format bleibt
Der Abgleich findet die Duplikate. Der Merge entscheidet, wie der Datensatz danach aussieht, und genau dort lässt sich die Formatierung kostenlos korrigieren.
Werden drei Datensätze einer Person zusammengeführt, bleiben eine Telefonnummer, eine Schreibweise des Namens und ein Firmenname. Wählen Sie diese Werte bewusst, hinterlässt die Bereinigung einen besser formatierten Datensatz als jedes Original.
In Dedupely legen Sie Regeln fest, welcher Datensatz bleibt und welcher Wert in jedem Feld gewinnt. Der verbleibende Datensatz kann der älteste, der neueste, der zuletzt aktualisierte oder der vollständigste sein. Regeln pro Feld kommen obendrauf.
Eine Feldregel kann einen Wert auch nach seinem Inhalt wählen. Stellen Sie die Telefonregel etwa so ein, dass die Nummer mit „+“ bleibt, damit die Version mit Ländervorwahl gewinnt.
Leere Felder überschreiben nie gefüllte, ein Wert verschwindet also nur, wenn Sie einen anderen wählen.
Sehen Sie sich einige Merges in der Vorschau an, bevor Sie eine ganze Suche ausführen. Die Vorschau zeigt die gewinnenden Werte fett, so sehen Sie, welches Format der zusammengeführte Datensatz behält.
Wo Standardisierung trotzdem hilft
Die Standardisierung vor der Deduplizierung auszulassen heißt nicht, sie ganz auszulassen. Einheitliche Formate zählen weiterhin für Berichte, Segmente, Workflows und die Tools, die Ihr CRM lesen.
- Nach dem Merge: Weniger Datensätze heißt weniger zu korrigieren, und viele Felder tragen schon den gewählten Wert.
- An der Quelle: Ein Formularfeld, das nach der Ländervorwahl fragt, oder eine Auswahlliste für Ländernamen stoppt neue Varianten.
- Vor einem Import: Eine Datei ist der einfachste Ort, Formate zu korrigieren, da im CRM noch nichts davon abhängt.
Die ersten beiden gehören zu Ihrer regelmäßigen Routine. Für das dritte gibt es etwas kostenlose Hilfe.
Drei kostenlose Tools, um eine Datei vor dem Import zu bereinigen
Die kostenlosen Tools von Dedupely laufen im Browser, ohne Konto. Drei davon korrigieren die Formate, die die meisten versteckten Duplikate in einer Liste verursachen.
Telefonnummern-Formatierung
Fügen Sie eine Spalte Telefonnummern ein und erhalten Sie sie in E.164 zurück, dem internationalen Format mit Pluszeichen und Ländervorwahl. Das Tool zeigt Nummern, die es nicht formatieren kann, damit Sie sie vor dem Import korrigieren oder streichen. Telefonnummern-Formatierung
Firmennamen normalisieren
Firmennamen kommen mit Zusätzen, Großbuchstaben und Satzzeichen in jeder Kombination. Der Normalisierer macht aus „Acme Inc“ und „ACME Incorporated“ einen Firmennamen, sodass die Liste mit einer Schreibweise in Ihr CRM kommt. Firmennamen normalisieren
E-Mail-Normalisierung
E-Mail ist das Feld, an dem viele CRMs einen Kontakt beim Import erkennen. Der Normalizer schreibt jede Adresse klein und erkennt Tippfehler, damit eine vertippte Adresse kein zweiter Kontakt wird. E-Mail-Normalisierung
Ist die bereinigte Datei in Ihrem CRM, führen Sie dort Ihre Duplikatsuchen aus. Eine bereinigte Datei kann noch Personen enthalten, die schon im CRM existieren, und der Abgleich findet sie.
Wie Dedupely Duplikate in nicht standardisierten Daten findet
Dedupely verbindet sich mit Ihrem CRM und gleicht jedes Feld mit eigener Option ab, über Telefonformate, Großschreibung, Akzente, Firmenzusätze und Website-Präfixe hinweg. Sie legen Gewinnerwerte fest und sehen jeden Merge vorab, damit der verbleibende Datensatz den Wert trägt, dem Sie vertrauen.
Erst deduplizieren, dann den Rest aufräumen
Ein ganzes CRM vor der Deduplizierung zu standardisieren ist ein eigenes Projekt und verzögert die Bereinigung, die am meisten zählt. Ein Abgleich, der Formate durchschaut, findet die Duplikate in den Daten, die Sie heute haben.
Der Merge wird dann zu Ihrem Standardisierungsschritt für jeden Datensatz, den er berührt. Danach bleibt weniger aufzuräumen, und ein sauberer Import hält neue Varianten fern.
Häufige Fragen
Sollte ich CRM-Daten vor dem Deduplizieren standardisieren?
Nicht zwingend, wenn Ihr Abgleich über Formatunterschiede wie Telefonformate, Akzente und Firmenzusätze hinwegliest. Erst deduplizieren lässt weniger zu standardisieren übrig, und der Merge kann den am besten formatierten Wert behalten. Standardisieren hilft danach trotzdem für Berichte und Workflows sowie vor jedem neuen Import.
Lassen sich Duplikate finden, wenn Telefonnummern unterschiedlich formatiert sind?
Ja, wenn der Abgleich vor dem Vergleich Leerzeichen, Bindestriche, Klammern und Ländervorwahlen entfernt. Kombinieren Sie die Telefonnummer mit einem Namen oder einer Firma, denn der Abgleich nur über die letzten Ziffern kann zwei verschiedene Nummern mit unterschiedlichen Vorwahlen paaren. Testen Sie die Suche zuerst an einer Stichprobe.
Verhindern Firmenzusätze wie Inc. und LLC, dass Duplikate übereinstimmen?
Beim exakten Abgleich ja, denn „Acme Inc“ und „Acme LLC“ sind unterschiedlicher Text. Ein Abgleich, der eine Liste von Zusätzen ignoriert, vergleicht stattdessen den Kernnamen, sodass beide als „Acme“ gelten. Bauen Sie die Liste aus Ihren eigenen Daten auf, denn Zusätze unterscheiden sich je nach Land, etwa GmbH oder Pty Ltd.
Was ist der Unterschied zwischen Datenstandardisierung und Deduplizierung?
Standardisierung ändert Werte so, dass sie einem Format folgen, etwa E.164-Telefonnummern oder eine Schreibweise je Land. Deduplizierung findet Datensätze derselben Person oder Firma und führt sie zu einem zusammen. Beide treffen sich beim Abgleich: Uneinheitliche Formate verstecken Duplikate vor exaktem Vergleich, flexibler Abgleich liest darüber hinweg.
Sollte ich eine CSV-Datei bereinigen, bevor ich sie in mein CRM importiere?
Ja, eine Datei ist der einfachste Ort, Formate zu korrigieren, da noch nichts von ihren Zeilen abhängt. Formatieren Sie Telefonnummern, schreiben Sie E-Mails klein und vereinheitlichen Sie Firmennamen, dann entfernen Sie Duplikate in der Datei. Prüfen Sie nach dem Import, welche Datensätze zu Personen passen, die schon in Ihrem CRM sind.
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