# Pipedrive Duplikate aus überlappenden Lead-Listen | Dedupely > Mit Dedupely hat eine Wellness-App 3.000+ doppelte Pipedrive-Datensätze aus überlappenden Kontaktlisten zusammengeführt und verhindert mehrfache Anrufe. - URL: https://dedupe.ly/de/case-studies/wellness-app-pipedrive-lead-list-duplicates - Section: case-studies - Published: 2026-10-20 - 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 eine Wellness-App Verkaufsvertreter davon abhielt, dieselbe Person anzurufen, durch die Zusammenführung von 3.000+ doppelten Pipedrive-Datensätzen mit Dedupely - [Pipedrive](https://dedupe.ly/integrations/pipedrive) - Nach Listenimport - SaaS - 3,000+ doppelte Einträge zusammengeführt - 1,500+ Übereinstimmungen zusammengeführt - 52,929 zu Dedupely synchronisierte Datensätze Eine Übereinstimmung ist ein Satz doppelter Datensätze, die in einem einzelnen Datensatz gemergt werden. Jede Übereinstimmung enthält mindestens zwei Datensätze, daher ist die Anzahl der gemergten Datensätze mindestens doppelt so hoch wie die Anzahl der Übereinstimmungen. TL;DR Eine Wellness-App kaufte Prospektenlisten, Personen kamen immer wieder vor. Mehrere Vertreter riefen denselben Prospect an. Mit Dedupely: erst Organizations, dann Leads, dann People zusammengeführt, über 3.000 Duplikate bereinigt. 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 #### Dieselben Interessenten in jeder neuen Liste Das Unternehmen verkauft eine Employee-Vitality-App an Arbeitgeber, und sein Vertriebsteam ruft HR-Teams aus Pipedrive an. Interessenten stammen aus Lead-Listen, die von Datenanbietern gekauft wurden, in Chargen nach Branche importiert werden, wobei jede Charge sein eigenes Label erhält. Jeder Vertreter arbeitet an einer anderen Liste. Dieses Setup erstellte immer wieder Duplikate: - **Sich überschneidende Listen.** Firmen derselben Branche kamen in späteren Listen erneut auf, sodass dieselbe Firma und dieselbe Person als neu ankamen [Leads](https://dedupe.ly/integrations/pipedrive/duplicate-leads) erneut. - **Zwei Anbieter, zwei Versionen einer Person.** Das Unternehmen wechselte Datenanbieter, und jeder lieferte unterschiedliche Details für dieselbe Prospect. - **Kleine Unterschiede.** Ein fehlender Buchstabe im Namen, ein Unternehmen mit und ohne Punkt oder Länderkennung, oder eine Person einmal mit und einmal ohne Mittelnamen. Pipedrive enthielt etwa 7.500 Leads, und das Team schätzte, dass etwa ein Drittel Duplikate waren. ### Schäden durch Duplikate #### Mehrere Vertreter rufen die gleiche Person an Da jeder Vertreter eine andere Liste verwaltete, wurden Interessenten mehrfach angerufen. Ein Interessent konnte einen Vertreter bitten zurückzurufen, aber ein anderer, der die Notiz nicht sah, rief erneut an. Das Team war besorgt, dass mehrfache Anrufe unprofessionell wirken und Vertrauen beschädigen. #### Keine zusammenfassende Übersicht des Unternehmens Das Team wollte ein Unternehmen pro Firma mit sämtlichen HR [Personen](https://dedupe.ly/integrations/pipedrive/duplicate-people) und Leads darunter. Stattdessen befanden sich dieselben Unternehmen in Pipedrive als mehrere Organisationen und mehrere Leads. Pipedrives eigene Duplikat-Prüfung zeigte nur 80 und fand nur Paare, während das Team auch die versteckten finden musste, und das Zusammenführen jeweils eines Paares hätte viel zu lange gedauert. ### Wie Duplikate gelöst wurden - #### 1. Organisationen zuerst zusammenführen Mit Dedupelis Kundenerfolgsteam änderte das Team die Bereinigungsreihenfolge: [Organisationen](https://dedupe.ly/integrations/pipedrive/duplicate-organizations) zunächst Organisationen, dann Leads, dann Personen. Das Zusammenführen doppelter Organisationen fasst die Leads derselben Firma unter einer Organisation zusammen und offenbart versteckte Duplikate. Die erste Organisationssuche basierte auf ähnlichen Namen und demselben Eigentümer – diese Treffer wurden im Bulk zusammengeführt. - #### 2. Leads nach Titel, Person und Label abgleichen Lead-Suchen basierten auf Titel, Person und Label mit Ähnlichkeit für den Firmennamen. Ein Filter hielt Leads mit dem Label Do Not Contact zurück, und das Team überprüfte jede Seite vor dem Merge. Nach einem Test-Merge wurden 673 Leads in Bulk gemergt. - #### 3. Widersprüchliche Beschriftungen manuell handhaben In Pipedrive behält ein zusammengeführter Lead alle Labels aus jedem Datensatz, weshalb er in mehreren Vertreterlisten auftauchen kann. Das Team öffnete Leads mit konkurrierenden Labels in View Match Details, wählte das Label, das erhalten bleiben sollte, z. B. Do Not Contact, und führte sie zusammen. - #### 4. Erfassen Sie Personen, die einfache Suchen übersehen Bei Personen fand eine Suche auf Vorname, Nachname und E-Mail die klaren Duplikate. Eine zweite Suche auf ähnlicher E-Mail und ähnlichem Unternehmen entdeckte eine Person, dreimal unter verschiedenen Varianten ihres Namens gespeichert. ### Das bewirkte die Deduplizierung #### 3.000+ doppelte Datensätze zusammengeführt Das Unternehmen hat über 1.500 Treffer zusammengeführt und mindestens 3.000 doppelte Datensätze kombiniert. Bei der letzten Zählung enthielt das Konto 52.929 Datensätze. #### Ein Unternehmen, ein Überblick Nach der ersten großen Runde stellte sich ein zuvor auf mehrere Datensätze verteiltes Unternehmen als einzelne Organisation dar, mit konsolidierten HR-Kontakten und einheitlicher Kennzeichnung: genau das, was der Sales Lead, der die Bereinigung leitete, sich wünschte. Er sagte, dass sie das Potenzial von Dedupely erkannten. Fazit Wenn Sie Lead-Listen kaufen, erscheinen dieselben Personen in neuen Listen erneut. Fusionieren Sie zuerst doppelte Firmen, sehen Sie sich dann die Leads unter jeder Firma an. Doppelte Leads sind viel leichter zu erkennen, wenn sie unter derselben Firma stehen. ### Verwandte - [Match-Optionen](https://dedupe.ly/knowledge-base/match-options) - [Filter](https://dedupe.ly/knowledge-base/filters) - [Duplikate zusammenführen](https://dedupe.ly/knowledge-base/merge-duplicates) - [CRM-Import](https://dedupe.ly/glossary/crm-import) - [Wiederkehrende Duplikate](https://dedupe.ly/glossary/recurring-duplicates) - [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. Geschichte lesen](https://dedupe.ly/case-studies/saas-pipedrive-migration-duplicates) - [Kundengeschichte 2,000+ doppelte Einträge zusammengeführt Pipedrive Immobilien Wie ein Umzugsunternehmen damit aufhörte, doppelte Pipedrive-Leads täglich manuell zu bereinigen – mit Dedupely Geschichte lesen](https://dedupe.ly/case-studies/moving-company-pipedrive-lead-duplicates) - [Kundengeschichte 9,092 Personenübereinstimmungen gemergt Pipedrive Personalvermittlung Wie ein Executive Search Unternehmen seine Pipedrive-Personenliste um ein Drittel verringerte, nachdem ein Import fast alle dupliziert hatte, mit Dedupely. Geschichte lesen](https://dedupe.ly/case-studies/recruiting-pipedrive-import-duplicates) ### Bereinigen Sie heute Ihre Pipedrive Leads, Personen und Organisationen [Kostenlos testen](https://v2.app.dedupe.ly/signup) [Vertrieb kontaktieren](https://meetings.dedupe.ly/meetings/gaby-salinas/talk-to-sales) Zum Inhalt springen