# Pipedrive Duplicate People nach dem Import | Dedupely > Ein erneuter Import duplizierte nahezu alle Kontakte in der Pipedrive eines Personalvermittlers. Mit Dedupely reduzierte sich die Kontaktliste um ein Drittel. - URL: https://dedupe.ly/de/case-studies/recruiting-pipedrive-import-duplicates - Section: case-studies - Published: 2026-10-14 - Site index: https://dedupe.ly/llms.txt - Any page: append `.md` to its URL for this plain-text form --- [Fallstudien](https://dedupe.ly/case-studies) Pipedrive Kundengeschichte ## Wie ein Executive Search Unternehmen seine Pipedrive-Personenliste um ein Drittel verringerte, nachdem ein Import fast alle dupliziert hatte, mit Dedupely. - [Pipedrive](https://dedupe.ly/integrations/pipedrive) - Nach Listenimport - Manuelle Eingabe durch das Team - Personalvermittlung - 9,092 Personenübereinstimmungen gemergt - 5,667 Organisationen zusammengeführt - 31% weniger Personeneinträge nach der Zusammenführung Ein Match ist ein Satz doppelter Datensätze, die in einen einzigen Datensatz zusammengeführt werden. Diese Matches enthielten jeweils etwa zwei Datensätze, sodass die Anzahl der zusammengeführten Datensätze etwa doppelt so hoch ist wie die Anzahl der Matches. TL;DR Ein Executive Search Unternehmen bereinigte seine Pipedrive-Personen in einer Tabelle, importierte sie zurück und hatte dann Duplikate von fast jedem. Mit Dedupely führte der geschäftsführende Partner 9.092 Personen Matches und 5.667 Organisation Matches zusammen, reduzierte die Personenliste um fast ein Drittel und automatisierte die Verwaltung neuer genauer Duplikate. Auf dieser Seite - 01 Woher die Duplikate kamen - 02 Schäden durch Duplikate - 03 Wie Duplikate gelöst wurden - 04 Das bewirkte die Deduplizierung ### Woher die Duplikate kamen #### Eine Bereinigung, die alles duplizierte Der geschäftsführende Partner der Firma erledigt fast alle Arbeiten in Pipedrive. Im Laufe von ein paar Jahren kamen und gingen Mitarbeiter, jeder gab seine eigenen Daten ein, und die CRM wurde unübersichtlich. Um das zu beheben, befolgte er den Rat, den er erhalten hatte: Personen exportieren, sie in einer Tabellenkalkulation und einem E-Mail-Validierungsdienst bereinigen und dann zurückimportieren. Der Import fügte neue Datensätze neben den vorhandenen hinzu. Nach seinem Verständnis kamen Personen ohne eine zugehörige Organisation, daher erstellte Pipedrive neue Personen und neue Organisationen dazu. - **Personen:** etwa 29.000 Datensätze, wobei er etwa 11.000 seiner eigenen und 18.000 firmenweit erwartet hatte. - **Organisationen:** etwa 21.000, wo er die echte Zahl auf 8.000 bis 10.000 schätzte. Etwa 8.800 von ihnen hatten gar keine Adresse. ### Schäden durch Duplikate #### Kontozahlen, denen niemand traute Mit Tausenden mehr Datensätzen als er haben sollte, bedeuteten die Zähler in Pipedrive nichts. Pipedrives Duplikatkontrolle fand nur einige hundert Personen und Organisationen, einen kleinen Teil der Tausenden zusätzlichen Datensätze - was ihn noch mehr verunsicherte. Das Verknüpfen von Personen mit der richtigen Organisation war auch schwierig, da die Unternehmen, mit denen er arbeitet, in mehreren Städten Büros haben. #### Warum Löschen oder manuelle Zusammenführung keine Option war Er konnte nicht einfach einen Eintrag aus jedem Paar löschen, denn Einträge speichern ihre Aktivitätshistorie, und das Löschen des falschen würde sie verlieren. Zusammenführen in Pipedrive bedeutete, eine Vorschau zu öffnen und Paare einzeln zusammenzuführen, und er hatte bereits etwa zwei Wochen damit verbracht, Dinge zu bereinigen. ### Wie Duplikate gelöst wurden - #### 1. Personen zunächst nach E-Mail zusammenführen Er startete von der Voreinstellung [Duplicate Searches](https://dedupe.ly/product/duplicate-matching) das Dedupely für jedes Konto erstellt. Der erste Durchlauf für Personen stimmte mit exakten E-Mail-Adressen überein, wobei Telefon auf Ähnlich eingestellt war, damit Formatierungsunterschiede keine Rolle spielten, und er mergte diese in Massen. Das Kundenerfolgsteam von Dedupely empfahl, mit exakten Übereinstimmungen zu beginnen und die ersten Seiten zu überprüfen, bevor in Massen gemergt wird. - #### 2. Organisationen nach Name zusammenfassen Dann fusionierte er Organisationen mit gleichem Namen. Nach der Bearbeitung der Kontakte zeigte Pipedrives Duplikatkontrolle noch 49 Kontakte an, nach der Organisationen-Bearbeitung dagegen keine doppelten Organisationen mehr. In Pipedrive werden bei einer Fusion Aktivitäten, Notizen, Deals und verknüpfte Organisationen auf den verbleibenden Datensatz übertragen. - #### 3. Die Personensuche erweitern Eine zweite Personensuche nach Vorname, Nachname, E-Mail und ähnlicher Organisation fand 1.937 Übereinstimmungen. Zwei weitere Organisationsuchen überprüften, was übrig war: Website nach Domain Root plus ähnlicher Name fand nichts, weil diese bereits zusammengefasst waren. Website nach Domain Root plus die ersten drei Wörter des Namens fanden 45 mögliche Übereinstimmungen zur Überprüfung. Eine wichtige Lektion: Nach Änderung einer Suche auf Scan klicken, oder die Ergebnisse werden nicht aktualisiert. - #### 4. Die schwierigen zuerst handhaben, dann automatisieren Bei einem Folgegespräch überprüfte das Kundenerfolgsteam von Dedupely das Konto. Die Suche nach offensichtlichen Duplikaten (gleicher Vorname, Nachname, E-Mail und Besitzer) fand keine Übereinstimmungen mehr. Viele der verbleibenden Übereinstimmungen waren falsch positiv: verschiedene Personen mit dem gleichen Namen oder Personen, die die Haupttelefonnummer ihres Büros teilten. Dafür erstellten sie eine Suche nach Personen mit dem gleichen Namen, bei denen ein Datensatz keine E-Mail hat, und er ging durch die 14 Übereinstimmungen nacheinander, wobei er bei Bedarf die Gewinnwerte manuell auswählte. [Organisationen](https://dedupe.ly/integrations/pipedrive/duplicate-organizations) und mehrere Standorte blieben auch aus Bulk Merges heraus, da jeder Standort ein separater Datensatz ist, den er behalten muss. Abschließend aktivierten sie [Auto Merge](https://dedupe.ly/product/auto-merge) für die Suche nach Vorname, Nachname und E-Mail, um sofort ausgeführt zu werden, sodass neue Duplikate dieser Art automatisch fusionieren. Sie läuft immer noch. ### Das bewirkte die Deduplizierung #### Ein sauberes CRM, sauber gehalten Insgesamt führte er 9.092 Personen Matches und 5.667 Organisation Matches zusammen, jeweils etwa zwei Datensätze. Das reduzierte die Personenliste von etwa 29.000 auf unter 20.000 Datensätze und Organisationen von etwa 20.500 auf unter 15.000. Die offensichtlichen Duplikate sind weg, Pipedrives Duplikatsprüfung zeigt keine duplizierten Organisationen, und eine Suche führt neue genaue Duplikate automatisch zusammen. #### Neue Regeln von vornherein Die Erfahrung veränderte auch, wie Daten in Pipedrive eingeben werden. Mit zu vielen Menschen, die ihre eigenen Datensätze hinzufügen, wurde er zur Kontrollfunktion: Derzeit laufen alle Uploads über ihn. Ein wöchentlicher Duplikat-Bericht von Dedupely zeigt ihm, wie viele mögliche Übereinstimmungen noch zu überprüfen sind. Fazit Wenn Sie Ihre CRM-Datensätze in einer Tabelle bereinigen und zurück importieren, kann Ihr CRM sie als neue Datensätze hinzufügen und die alten behalten. Statt erneut zu importieren, führen Sie die Duplikate zusammen, wo sie sind, damit jeder Datensatz seine Historie behält. ### Verwandte - [Match-Optionen](https://dedupe.ly/knowledge-base/match-options) - [Auto Merge](https://dedupe.ly/product/auto-merge) - [Kundengeschichte 58,000+ doppelte Einträge zusammengeführt Pipedrive SaaS Wie ein SaaS-Unternehmen 58.000+ Pipedrive-Duplikate zusammenführte, die durch die Migration von HubSpot entstanden, mit Dedupely. 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