# Welche Felder Sie zum Finden von CRM-Duplikaten abgleichen

> Beginnen Sie mit exakten Treffern auf der E-Mail für Kontakte und der Domain für Firmen, dann kombinieren Sie Felder wie Name und Firma. Felder je Objekt wählen.

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Duplikate

## Über welche Felder Sie CRM-Duplikate finden

Von
[Gaby Salinas](https://www.linkedin.com/in/gbyslns)
Aktualisiert 30. Oktober 2026
#
Min. Lesezeit
TL;DR
- Beginnen Sie mit exakten Treffern auf dem Feld, das jeden Datensatz identifiziert, etwa E-Mail oder Domain.
- Kombinieren Sie nach den exakten Treffern zwei oder mehr Felder, etwa Name und Firma.
- Die besten Felder hängen vom Objekt ab und davon, woher seine Datensätze stammen.
- Kein Feld ist überall sicher, denn was als Duplikat zählt, unterscheidet sich je nach Team.
- Mit Dedupely bauen Sie Duplikatsuchen auf den Feldern, die zu jedem Objekt und jeder Quelle passen.
Jede Duplikatsuche beginnt mit einer Entscheidung: welche Felder übereinstimmen müssen, damit zwei Datensätze als gleich gelten. Wählen Sie zu wenige, führen Sie Personen zusammen, die nur einen Namen teilen. Wählen Sie zu viele, rutschen die Duplikate durch, die Sie finden wollten.
Es gibt keine allgemeingültige Liste der richtigen Felder. Ein Kontakt aus einem Webformular bringt andere Daten mit als einer aus einer Eventliste. Ein Firmendatensatz verhält sich auch anders als ein Deal.
In diesem Beitrag sehen Sie, wo Sie anfangen und welche Kombinationen Sie als Nächstes testen. Sie sehen auch, wie Objekt und Quelle Ihre Wahl ändern und warum ein einzelnes Feld in die Irre führen kann.

### Legen Sie zuerst fest, was ein Duplikat in Ihrem CRM bedeutet

Bevor Sie Felder wählen, schauen Sie sich Ihre eigenen Daten an. Was macht zwei Datensätze für Ihr Team zum selben Kunden, und wo überschneiden sich Ihre Datensätze? Wenn Sie das wissen, ergeben sich die Abgleichsfelder und wie streng jedes sein sollte.
Das ist Einzelfallsache: Was ein Team für ein Duplikat hält, sieht ein anderes vielleicht nicht so.
Ein Team, das an Einzelpersonen verkauft, behandelt zwei Kontakte mit derselben E-Mail vielleicht als eine Person. Ein Team, das an Haushalte verkauft, behandelt sie vielleicht als zwei Käufer mit gemeinsamem Postfach.
Bei Firmen ist es genauso. Für ein Team ist jedes Büro einer Firma ein Account. Für ein anderes hat jedes Büro eigenen Owner und Vertrag und muss ein eigener Datensatz bleiben.

### Mit den offensichtlichen Dubletten beginnen

Der sicherste erste Schritt sind die Duplikate, über die niemand streitet. Das sind meist exakte Treffer auf dem Feld, das jeden Datensatz identifiziert, und sie lassen sich am risikoärmsten zusammenführen.

#### Kontakte: E-Mail

Bei Personen ist die E-Mail der übliche Ausgangspunkt. Zwei Kontakte mit derselben geschäftlichen E-Mail sind sehr wahrscheinlich dieselbe Person, auch wenn die Namen anders geschrieben sind.
Gleichen Sie sie exakt ab, ohne Groß- und Kleinschreibung. Heben Sie sich unschärferen E-Mail-Abgleich für später auf, wenn die offensichtlichen Gruppen zusammengeführt sind.

#### Firmen: Domain

Bei Firmen übernimmt die Website-Domain dieselbe Rolle. Zwei Firmendatensätze mit derselben Domain sind meist dieselbe Firma, egal was im Namensfeld steht.
Domains brauchen etwas Sorgfalt. Dieselbe Firma kann als www.example.com, example.com und https://example.com/contact auftauchen, also [vergleichen Sie die Kerndomain](https://dedupe.ly/blog/find-duplicates-by-company-domain).
Profi-Tipp
Führen Sie zuerst die exakten E-Mail- und Domain-Treffer zusammen. Jede zusammengeführte Gruppe entfernt Rauschen, sodass sich die schwierigeren Treffer danach leichter beurteilen lassen.

### Dann Felder kombinieren

Viele Duplikate teilen weder E-Mail noch Domain. Ein Datensatz hat eine geschäftliche E-Mail, der andere eine private, oder einer hat gar keine. Um sie zu finden, kombinieren Sie zwei oder mehr Felder, die zusammen auf eine Person oder Firma zeigen.

#### Name und Firma

Vor- und Nachname zusammen mit dem Firmennamen ist eine übliche Kombination für Kontakte. Sie findet Personen, die sich zweimal mit verschiedenen E-Mails angemeldet haben, und von Hand ohne E-Mail erfasste Datensätze.

#### Name und Land oder Stadt

Bei Firmen ist Name plus Land ein guter nächster Schritt. So bleibt „Northwind“ in Deutschland getrennt von „Northwind“ in Kanada, die nichts miteinander zu tun haben müssen.
Für Kontakte ohne Firma kann Name plus Ort funktionieren, solange die Namen in Ihrer Datenbank nicht zu häufig sind.

#### Name und Telefon

Name plus Telefonnummer hilft, wo E-Mails fehlen, etwa bei Datensätzen aus Anrufen oder Präsenzveranstaltungen. Telefonformate variieren stark, also entfernen Sie Leerzeichen, Bindestriche und Klammern und vergleichen Sie die Ziffern.

### Leads und Deals brauchen eigene Felder

Kontakte und Firmen folgen den Startpunkten oben. Leads und Deals verhalten sich anders, wegen ihres Inhalts und weil sie so schnell entstehen.
| Objekt | Ein guter erster Treffer | Eine nächste Kombination | Wo es täuschen kann |
| --- | --- | --- | --- |
| Leads | Exakte E-Mail für Personen-Leads, exakte Domain für Firmen-Leads | Name mit der Firma aus dem Formular oder der Liste | Importierte Leads nur mit Name und Firma und wiederholte Anmeldungen mit neuer E-Mail |
| Deals | Gleiche verknüpfte Firma, gleicher Betrag und gleiches Abschlussdatum | Deal-Name mit Firma | Verlängerungen und Wiederholungskäufe, die Ihr Team als getrennte Deals führt |
Leads tragen wenig Daten, daher verdient ein Treffer auf zwei dünnen Feldern eine Prüfung. Deals tragen Geld, also prüfen Sie Owner und Phase vor dem Merge, denn sie entscheiden, wem der Erfolg zugerechnet wird.

### Felder je Quelle wählen

Woher ein Datensatz kommt, sagt Ihnen, welchen Feldern Sie trauen können. Dasselbe Objekt kann je nach Entstehung seiner Datensätze verschiedene Felder brauchen.

#### Webformulare

Formulare erfassen meist eine E-Mail, daher ist die E-Mail hier eher verlässlich. Namen sind es weniger: Leute tippen Spitznamen, alles in Großbuchstaben oder den vollen Namen ins Vornamensfeld.

#### Importe und Eventlisten

[Listen von Events, Partnern oder Anbietern](https://dedupe.ly/blog/event-and-purchased-list-duplicates)
haben oft Namen und Firmen, aber keine E-Mail oder eine private. Name mit Firma ist für diese Datensätze meist der bessere Abgleich.

#### Integrationen und Enrichment

Von einem anderen System angelegte Datensätze tragen oft dessen eigene ID, was ein starker Treffer ist, wenn sie vorhanden ist. Anreicherungstools können den Rechtsnamen einer Firma ergänzen, daher scheitern Namenstreffer, wo Domain-Treffer noch funktionieren.

#### Von Vertrieblern eingetippte Datensätze

Manuelle Eingabe bringt Tippfehler, fehlende Felder und Werte im falschen Feld, etwa eine Telefonnummer im E-Mail-Feld. Ein lockererer Namensabgleich hilft, ebenso der Abgleich über mehr als ein Feld.

### Warum ein einzelnes Feld in die Irre führen kann

Es gibt keine feste Liste von Feldern, die Sie nie allein abgleichen sollten. Das hängt von Ihren Daten ab. Einige Felder führen aber oft genug in die Irre, um einen zweiten Blick zu verdienen:
- **Telefonnummern:** eine Bürozentrale oder ein Familienfestnetz kann von vielen Menschen genutzt werden.
- **Vornamen:** Häufige Namen wie Maria oder John passen zu Tausenden nicht verwandten Personen.
- **E-Mail:** gemeinsame Postfächer wie info@ oder sales@ können für ein ganzes Team stehen.
- **Unternehmensname:** verschiedene Firmen können in verschiedenen Ländern denselben Namen tragen.
- **Ort oder Adresse:** In einem großen Bürogebäude können Dutzende Firmen sitzen.
Nichts davon ist eine Regel. Für ein Geschäft, das Haushalte bedient, kann eine gemeinsame Telefonnummer genau das sein, was zwei Datensätze zu einem Kunden macht. Deshalb müssen die Felder aus Ihrer eigenen Duplikatdefinition kommen.

### Legen Sie fest, wie streng jedes Feld sein soll

Ein Feld zu wählen ist die halbe Entscheidung. Die andere Hälfte ist [wie genau seine Werte übereinstimmen müssen](https://dedupe.ly/blog/how-duplicate-matching-works). Exact passt zu E-Mail oder Domain, Lockereres zu Namen, und ein Feld, das oft leer ist, kann wegbleiben.
Ein nützliches Muster ist ein strenges Feld plus ein oder zwei lockerere. So findet etwa eine exakte Firmendomain mit einem lockereren Kontaktnamen dieselbe Person, die bei einer Firma zweimal eingetragen wurde. Mehr dazu, wie Sie Sicherheit gewinnen, siehe [wie Sie alle Duplikate in Ihrem CRM richtig erkennen](https://dedupe.ly/blog/merge-with-confidence).

### Wie Dedupely Ihnen hilft, auf den richtigen Feldern abzugleichen

In Dedupely bauen Sie Duplikatsuchen für jedes Objekt und legen fest, wie streng jedes Feld ist, von exakt bis ähnliche Schreibweise. Fertige Suchen für gängige Feldkombinationen sind ab dem ersten Login da, sodass Sie mit den offensichtlichen Duplikaten beginnen können. Passen Datensätze zusammen, sind für Ihr Team aber keine Duplikate, lehnen Sie den Treffer ab, und er kommt in Ihren Suchen nicht wieder.
[Erstellen Sie Ihre erste Duplicate Search](https://v2.app.dedupe.ly/signup)

### Lassen Sie Ihre eigenen Daten die Felder wählen

Die Felder, die in einem CRM Duplikate finden, können sie in einem anderen übersehen oder die falschen Datensätze zusammenbringen. Exakte E-Mail- und Domain-Treffer zuerst räumen die offensichtlichen Gruppen ab, und Kombinationen wie Name mit Firma oder Land finden den Rest.
Was alles zusammenhält, ist Ihre eigene Duplikatdefinition. Wissen Sie, was zwei Datensätze für Ihr Team zum selben Kunden macht und wo jede Quelle ihre Daten richtig oder falsch liefert. Dann lassen sich die richtigen Felder für jedes Objekt viel leichter wählen.

### Häufige Fragen

#### Mit welchen Feldern findet man doppelte Kontakte?

Beginnen Sie mit der E-Mail, exakt abgeglichen, denn zwei Kontakte mit derselben geschäftlichen E-Mail sind meist eine Person. Kombinieren Sie dann Vor- und Nachname mit der Firma oder den Namen mit der Telefonnummer, um Personen mit anderen oder ohne E-Mails zu finden. Die richtige Mischung hängt davon ab, woher Ihre Kontakte kommen und was Ihr Team als Duplikat zählt.

#### Welche Felder sollte ich nutzen, um doppelte Deals zu finden?

Beginnen Sie mit Deals derselben Firma, die denselben Betrag und dasselbe Abschlussdatum haben. Vergleichen Sie dann den Deal-Namen mit der Firma. Verlängerungen und Wiederholungskäufe können identisch aussehen, entscheiden Sie also zuerst, ob Ihr Team sie als getrennte Deals behält, bevor Sie etwas zusammenführen.

#### Reicht ein Abgleich nur über den Namen, um Duplikate zu finden?

Meist nicht: Häufige Namen passen zu vielen nicht verwandten Personen, und verschiedene Unternehmen in verschiedenen Ländern können denselben Firmennamen tragen. Kombinieren Sie den Namen mit mindestens einem weiteren Feld, etwa Firma, E-Mail-Domain, Land oder Telefon. Dann passen zwei Datensätze nur, wenn mehr als ein Indiz übereinstimmt.

#### Kann man Duplikate über die Telefonnummer finden?

Ja, aber Telefonnummern funktionieren am besten in Kombination mit einem Namen. Bürozentralen und Familienfestnetze können von vielen genutzt werden, daher kann ein reiner Telefonabgleich Datensätze gruppieren, die keine Duplikate sind. Auch die Formate variieren, entfernen Sie also Leerzeichen, Bindestriche und Ländervorwahlen und vergleichen Sie die Ziffern.

#### Wie viele Felder sollten übereinstimmen, bevor Sie Duplikate zusammenführen?

Je mehr starke Felder übereinstimmen, desto sicherer der Merge: Ein exakter E-Mail- oder Domain-Treffer reicht für offensichtliche Duplikate oft aus. Bei lockereren Treffern achten Sie auf drei oder vier übereinstimmende Felder, etwa Name, Firma und Telefon. Prüfen Sie Gruppen mit weniger vor dem Merge.
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.
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