Datenqualität

Teil von Datenqualität vor Marketing-Automatisierung

Doppelte Datensätze bei Importen vermeiden

Wählen Sie eindeutige Kennungen, bereinigen Sie Importdateien und prüfen Sie das Ergebnis, damit Kontakte und Vorgänge nicht doppelt entstehen.

Wählen Sie vor dem Import eine verlässliche Kennung für den Datensatztyp, den Sie anlegen oder aktualisieren. Prüfen Sie doppelte und leere Kennungen in der Datei, gleichen Sie vorhandene Datensätze ab und kontrollieren Sie das Importergebnis.

Bestimmen, was derselbe Datensatz ist

Ein Kontakt ist nicht dasselbe wie eine Anfrage dieser Person. Zwei Zeilen mit derselben E-Mail-Adresse können zwei eigenständige Anfragen beschreiben, die zu einem Kontakt gehören; zwei gleiche Namen können verschiedene Personen meinen.

Legen Sie deshalb für jeden importierten Objekttyp eine eigene Identitätsregel fest.

Bei bestehenden CRM-Datensätzen ist eine aus dem Zielsystem exportierte Datensatz-ID oft eine klare Zuordnung. Eine E-Mail-Adresse kann Kontakte identifizieren, verlangt aber eine Regel für geänderte oder gemeinsam genutzte Adressen. Ohne eindeutigen Treffer halten Sie die Zeile zur Klärung zurück; ein erzwungener Treffer kann ebenso schaden wie ein zusätzlicher Datensatz.

Die Importdatei bereinigen

Prüfen Sie die gewählte Kennung in der Datei: Ist sie leer, kommt sie mehrfach vor, haben Zeilen mit derselben Kennung widersprüchliche Werte? Entscheiden Sie diese Fälle vor dem Hochladen. Bei wiederholten Kontaktzeilen kann eine bereinigte Zeile mit den gewünschten aktuellen Kontaktwerten genügen; eigenständige Anfragen müssen erhalten bleiben.

Gleichen Sie die Datei mit vorhandenen Datensätzen ab. Dokumentieren Sie, welche vorhandenen Werte überschrieben werden dürfen. Das Verhalten leerer Zellen hängt vom Importwerkzeug ab.

Befund / Ausgang vor dem Import

Kennung trifft eindeutig auf einen vorhandenen Datensatz
Gezielt aktualisieren
Kennung ist neu und plausibel
Neuen Datensatz anlegen
Kennung fehlt oder verweist auf mehrere mögliche Treffer
Zur Klärung zurückhalten
Dieselbe Kennung steht mehrfach mit widersprüchlichen Angaben in der Datei
Werte fachlich bereinigen

Verhalten bei verschiedenen Kennungsbedingungen beim Import

Kennung trifft eindeutig auf vorhandenen Datensatz
Gezielt aktualisieren
Kennung ist neu und plausibel
Neuen Datensatz anlegen
Kennung fehlt oder mehrdeutig
Zur Klärung zurückhalten
Doppelte Kennung mit widersprüchlichen Werten
Fachlich bereinigen

Die Kennungsregel des Werkzeugs prüfen

HubSpot kann Kontakte beim Import anhand der E-Mail-Adresse, der Record ID oder einer geeigneten eigenen Eigenschaft mit eindeutigen Werten zuordnen. Prüfen Sie Zeilen ohne eindeutige Kennung besonders sorgfältig und wählen Sie die Importart passend zum beabsichtigten Ergebnis.

Ein HubSpot-Kontaktimport ohne E-Mail-Adresse oder andere eindeutige Kennung legt jede Zeile als neuen Kontakt an. Diese Regeln gelten für den dokumentierten HubSpot-Import, nicht für jedes CRM.

Das Ergebnis abgleichen

Vergleichen Sie die vorgesehenen neuen und aktualisierten Datensätze mit dem Importergebnis. Prüfen Sie Fehlerzeilen und ausgewählte Zielkontakte samt zugehörigen Vorgängen. Eine erfolgreich hochgeladene Datei belegt noch nicht, dass jede Zeile den richtigen Datensatz getroffen hat.

Korrigieren Sie bei einem Fehler nur die betroffenen Zeilen anhand des tatsächlichen Zielzustands. Eine ungeprüfte Wiederholung der ganzen Datei kann neue Dubletten erzeugen oder inzwischen geänderte Werte überschreiben. Halten Sie die verwendete Kennungsregel und die geklärten Ausnahmefälle für den nächsten Import fest.

Mehr aus Datenqualität

Freigaben

Pflichtangaben vor einer automatischen Aktion prüfen

Legen Sie je automatischer Aktion die nötigen Angaben fest und führen Sie fehlende, ungültige oder widersprüchliche Werte in einen klaren Ausnahmeweg.

Datenqualität

Alte Dateiversionen aus Workflows entfernen

So erfassen und ersetzen Sie alte Dateiverweise in Material-Workflows, ohne aktive Downloads versehentlich zu unterbrechen.

Datenqualität

Datenqualität vor Marketing-Automatisierung

Welche Daten müssen vor einer Marketing-Automation stimmen? Ein Arbeitsraster für Identität, Feldbedeutung, benötigte Werte und Ausnahmefälle.