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

Fehler 1: Kaputte Namen. „MEIER“, „meier“, „Méier “, „Hans-peter“ — Menschen tippen Namen in jeder denkbaren Variante ein. Ohne Normalisierung wird aus deiner persönlichen Anrede ein Peinlichkeits-Generator. Lösung: automatische Groß-/Kleinschreibung, Leerzeichen-Bereinigung und 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. Lösung: Erkennungsregeln für offensichtliche Fake-Namen und regelmäßiges Aussortieren.

Fehler 3: Fehlendes Geschlecht bzw. falsche Anrede. Der übersehene Klassiker. Viele Systeme haben das Feld — aber es ist leer oder falsch gefüllt. Ergebnis: „Sehr geehrte/r Herr/Frau“ oder gar keine Anrede. Lösung: Geschlechts- und Anrede-Erkennung aus dem Vornamen, regelbasiert und nachvollziehbar.

Fehler 4: Dubletten. Derselbe Mensch mit zwei Adressen, oder dieselbe Adresse doppelt importiert. Du zahlst doppelt (viele ESPs rechnen nach Kontakten ab), nervst doppelt und misst falsch. Lösung: Dubletten-Check vor jedem Import.

Fehler 5: Ungenutzte Potenziale. Streng genommen kein Fehler, aber der größte Verlust: Aus einer PLZ, einer E-Mail-Domain oder einem Vornamen lässt sich viel mehr herauslesen, als die meisten nutzen — Region, B2B/B2C, Alterskohorte. Wer nur speichert statt anzureichern, verschenkt Segmentierungs-Power.