Die fünf häufigsten Fehler in Kontaktdatenbanken — und wie Du sie behebst

Fehler 1: Kaputte Namen. „MEIER“, „meier“, „Méier “, „Hans-peter“ — Menschen tippen ihre Namen in jeder denkbaren Variante ein. Ohne Normalisierung wird Deine persönliche Anrede zum Peinlichkeits-Generator. Die Lösung: automatische Groß-/Kleinschreibung, Leerzeichen-Bereinigung, Plausibilitätsprüfung.

Fehler 2: Fantasie-Einträge. Donald Duck, asdf, Test Test. Besonders bei Gratis-Angeboten tragen sich Leute mit Nonsens ein. Diese Kontakte öffnen nie, kaufen nie — und verwässern Deine Statistiken. Also: Erkennungsregeln für offensichtliche Fake-Namen und regelmäßig aussortieren.

Fehler 3: Fehlende oder falsche Anrede. Der übersehene Klassiker. Das Geschlechtsfeld existiert in fast jedem System — und ist fast immer leer. Das Ergebnis kennst Du: „Sehr geehrte/r Herr/Frau“ oder gar keine Ansprache. Dabei lässt sich das Geschlecht aus dem Vornamen ableiten — regelbasiert, über simple Namenslisten, komplett nachvollziehbar. Ich pflege solche Listen seit Jahren. Es ist keine Zauberei. Es ist Fleißarbeit, die sich automatisieren lässt.

Fehler 4: Dubletten. Derselbe Mensch mit zwei Adressen, dieselbe Adresse doppelt importiert. Du zahlst doppelt — viele Systeme rechnen pro Kontakt ab —, Du nervst doppelt, und Du misst falsch. Ein Dubletten-Check vor jedem Import gehört zur Grundhygiene.

Fehler 5: Ungenutzte Potenziale. Streng genommen kein Fehler, aber der größte Verlust von allen. Denn aus einer PLZ, einer E-Mail-Domain oder einem Vornamen kannst Du weit mehr herauslesen, als die meisten Marketer nutzen: Region, B2B oder B2C, Alterskohorte. Wer nur speichert statt anzureichern, verschenkt Segmentierungs-Power.

Praxistipp: Nimm Dir eine Stunde und prüfe Deine Liste auf genau diese fünf Punkte. Exportiere 200 zufällige Kontakte und schau sie Dir an. Was Du dort findest, findet sich hochgerechnet in Deiner ganzen Datenbank.