Vermeiden Sie doppelte Kunden durch verpflichtende Telefon‑ oder E‑Mail‑Angaben, Abgleichregeln und einen klaren Merge‑Prozess, dem auch nicht‑technische Mitarbeitende folgen können.
Ein „doppelter Kunde“ liegt vor, wenn dieselbe Person oder Firma mehr als einen Eintrag in Ihrer Datenbank hat. Manchmal ist es offensichtlich (gleiches Name und gleiche Telefonnummer zweimal). Oft ist es subtil: Ein Datensatz hat eine E‑Mail, ein anderer eine Telefonnummer, und der Name ist leicht unterschiedlich geschrieben.
Duplikate entstehen meist aus normalen Arbeitsmomenten, nicht aus Fahrlässigkeit. Eine Kundin ruft von einer neuen Nummer an. Jemand tippt „Jon“ statt „John“. Ein Kollege legt in Eile einen neuen Datensatz an, weil er den alten nicht schnell genug findet. Wenn Kundendaten an mehreren Stellen erfasst werden (Formulare, Chats, Importe, Kassensysteme, Support‑Postfächer), entstehen Duplikate, sofern Sie nicht einige klare Regeln festlegen.
Die wirklichen Kosten zeigen sich später. Schon wenige Duplikate verursachen täglichen Reibungsverlust: Abrechnungen werden unübersichtlich, der Support verliert Kontext, Sales‑Nachverfolgungen stoßen zusammen, Reports weichen von der Realität ab und Automationen schießen fehl (etwa doppelte Nachrichten).
Perfektion ist nicht das Ziel. Sie fangen nicht jedes Duplikat im Moment seines Entstehens. Konsistenz ist das Ziel: die gleichen Eingaben, die gleichen Prüfungen und die gleiche Vorgehensweise „was als Nächstes zu tun ist“ – jedes Mal.
Deshalb schlagen kleine Regeln große Aufräumprojekte: Ein einmaliger Dedupe‑Sprint fühlt sich gut an, aber Duplikate kehren zurück, wenn das Team keine einfachen Gewohnheiten hat, die auch an hektischen Tagen halten.
Duplikate fangen selten als „Datenproblem“ an. Sie beginnen als Arbeitsmoment: Jemand muss schnell einen Kunden hinzufügen, und das System macht es leichter, einen neuen Datensatz zu erstellen, als einen vorhandenen zu bestätigen.
Kartieren Sie alle Orte, an denen neue Kundendatensätze in Ihre Datenbank gelangen. Übliche Einstiegspunkte sind Website‑Formulare, manuelle Eingaben durch Mitarbeitende (Anrufe, Laufkundschaft, Support), Dateimporte, Integrationen (Zahlungen, Chat, E‑Mail‑Tools, Marktplatz‑Leads) und mobile Erfassung (Außendienst, QR‑Scans, Tablets).
Sobald Sie die Einstiegspunkte sehen, sind die Ursachen häufig vorhersehbar:
Letzteres ist besonders problematisch. Wenn verschiedene Kanäle unterschiedliche Mindestangaben sammeln, stimmen Datensätze später nicht überein. Die nächste Interaktion wird dann zu „neu anlegen“ statt „bestehenden finden“.
Duplikate vermehren sich, wenn Personen einen Kunden anlegen können, ohne einen verlässlichen Identifikator zu erfassen. Entscheiden Sie, was erfüllt sein muss, bevor ein Datensatz gespeichert werden darf.
Praktisch ist es, mindestens eine eindeutige Kontaktmethode zu verlangen: Telefon oder E‑Mail. Wenn Ihr Team regelmäßig beides nutzt und Kund:innen bereit sind, beide anzugeben, geben Pflichtfelder für beides noch größere Sicherheit. Wichtig ist vor allem: Konsistenz über alle Kanäle (Webformular, manuelle Eingabe, Importe).
Eine einfache Auswahl, die sich die meisten Teams merken können:
Nachdem Sie die Mindestfelder gewählt haben, fügen Sie grundlegende Formatierungsregeln hinzu, damit dieselbe Information nicht in mehreren „Versionen“ gespeichert wird.
E‑Mail‑Regeln: Leerzeichen trimmen, eine normalisierte Version in Kleinbuchstaben speichern und darauf abgleichen. Telefonregeln: Leerzeichen und Satzzeichen entfernen und in ein einheitliches Format bringen (idealerweise mit Ländervorwahl, wenn Sie mehrere Länder bedienen).
Beispiel: Eine Kollegin speichert „ [email protected] “ und später erfasst Ihr Webformular „[email protected]“. Wenn Sie vor dem Speichern normalisieren und abgleichen, wird das ein Kunde statt zwei.
Entscheiden Sie abschließend, was zu tun ist, wenn ein Kunde weder Telefon noch E‑Mail hat. Überlassen Sie das nicht dem Ermessen. Übliche Ansätze: Als Lead/Interessent speichern, bis Kontaktinfos ergänzt werden; temporären Datensatz nur mit klarem Grund erlauben (z. B. Walk‑in, einmaliger Barverkauf); oder Manager‑Genehmigung für „keine Kontaktangaben“ verlangen.
Das Ziel ist, doppelte Kunden zu verhindern, ohne Mitarbeitende auszubremsen. Ein praktikabler Ansatz ist, Prüfungen in zwei Typen zu trennen: harte Sperren für „definitiv derselbe“ und sanfte Warnungen für „vielleicht“.
Exakte Treffer sind einfach und leicht zu erklären. Zwei Datensätze sollten fast nie dieselbe E‑Mail‑Adresse oder dieselbe Telefonnummer teilen.
Zuerst normalisieren, dann abgleichen. Sperren Sie die Erstellung, wenn ein neuer Datensatz dieselbe normalisierte E‑Mail oder Telefonnummer wie ein bestehender Kunde hat.
Nahe Übereinstimmungen fangen „nah dran, aber nicht identisch“ Fälle auf, sollten aber normalerweise Warnungen statt Sperren auslösen. Sie bringen Mitarbeitende dazu, kurz nachzudenken, zu prüfen und weiterzumachen.
Halten Sie die Regeln einfach. Beispiele, die funktionieren, ohne kompliziert zu werden:
Bei einem nahen Treffer zeigen Sie eine kurze Aufforderung mit den ein bis drei besten Kandidaten. Nicht sofort eine lange Liste anzeigen. Eine Meldung wie „Möglicher Treffer gefunden. Öffnen zum Bestätigen, bevor ein neuer Kunde angelegt wird“ reicht meist aus.
Beispiel: Ein Mitarbeitender gibt „Jon Smith“ mit 5550101 ein, aber „John Smith“ existiert bereits mit (555) 0101. Das sollte eine Warnung auslösen und das Öffnen des bestehenden Datensatzes erleichtern.
Die meisten Duplikate entstehen in Eile. Eine einfache Gewohnheit verhindert viele davon: zuerst suchen, dann anlegen.
Machen Sie diese Gewohnheit einfach, indem Sie eine schnelle Suche oben im Bildschirm platzieren, bevor das vollständige Erfassungsformular öffnet. Konzentrieren Sie sich auf die Felder, die Mitarbeitende im Moment haben: Telefon, E‑Mail und Nachname. Wenn nichts erscheint, zeigen Sie das volle Formular.
Ein mitarbeiterfreundliches Skript für Anrufe, E‑Mails und Walk‑ins:
Wenn ein möglicher Treffer erscheint, verlangen Sie nicht, dass Mitarbeitende aus dem Gedächtnis entscheiden. Zeigen Sie ein kompaktes Vergleichspanel (drei bis fünf Felder) plus etwas Kontext wie letzte Bestellung oder letzte Nachricht.
Ausnahmen sollten selten und definiert sein. Legen Sie fest, wer eine Sperre umgehen darf und was dokumentiert werden muss (z. B. „während Downtime erstellt“), und leiten Sie Überbrückungen in eine einfache Prüfliste.
Was ist der schnellste Weg, doppelte Kundendatensätze zu reduzieren?Beginnen Sie mit einer Regel, die alle befolgen: immer zuerst anhand eines verlässlichen Identifikators suchen, bevor ein neuer Datensatz angelegt wird. Telefon und E‑Mail sind am zuverlässigsten, weil Namen und Schreibweisen sich ändern können.
Setzen Sie danach überall dieselben Mindestanforderungen (Webformulare, manuelle Eingabe, Importe, Integrationen). Konsistenz über alle Kanäle verhindert die meisten Duplikate.
Sollten wir Telefon, E‑Mail oder beides verlangen, um einen Kunden anzulegen?Mindestens verlangen Sie entweder eine Telefonnummer oder eine E‑Mail, bevor ein Kundenkonto gespeichert werden kann. Wenn Kund:innen normalerweise beide Angaben machen, reduziert die Pflicht zu beidem die Unsicherheit noch stärker.
Wenn Sie Ausnahmen ohne Kontaktinfo zulassen müssen (z. B. Walk‑ins), legen Sie diese in einen separaten Status (z. B. Lead/Interessent) oder verlangen Sie einen Grund, damit es nicht zur Standardpraxis wird.
Wie gehen wir mit Tippfehlern und Formatunterschieden um, ohne Duplikate zu erzeugen?Normalisieren Sie E‑Mail und Telefon, bevor Sie speichern und bevor Sie abgleichen. Bei E‑Mails: Leerzeichen entfernen und für den Abgleich in Kleinbuchstaben speichern. Bei Telefonen: Satzzeichen entfernen und in einem einheitlichen Format speichern, das Ihr Team verwendet.
So werden „ [email protected] “ und „[email protected]“ nicht zu zwei, sondern zu einem Datensatz.
Wann sollte das System einen neuen Kunden blockieren und wann nur warnen?Sperren Sie das Anlegen bei exakten Übereinstimmungen normalisierter E‑Mail oder normalisierter Telefonnummer, denn das sind fast immer dieselbe Person. Verwenden Sie Warnungen für nahe Übereinstimmungen (ähnliche Namen, gleiche Domain, gemeinsame Adresse), damit legitime Arbeit nicht gestoppt wird.
Wenn Sie bei schwachen Signalen wie Namensähnlichkeit hart sperren, werden Mitarbeitende Umgehungen finden und das Duplikatproblem verschlimmert sich.
Was ist ein einfaches "zuerst suchen, dann anlegen"‑Workflow, dem Mitarbeitende wirklich folgen?Fügen Sie einen schnellen Suchschritt ein, bevor das volle "Neuer Kunde"‑Formular erscheint. Mitarbeitende sollten zuerst nach Telefon oder E‑Mail suchen, dann nach Nachname, und nur dann einen neuen Datensatz anlegen, wenn nichts Plausibles gefunden wurde.
Bei möglichen Treffern zeigen Sie eine kleine Vergleichsansicht (wichtige Felder plus jüngste Aktivität), damit sie schnell bestätigen können, ohne zu raten.
Wie führen wir doppelte Kunden zusammen, ohne wichtige Historie zu verlieren?Wählen Sie eine „Behalte“-Regel, z. B. den vollständigsten Datensatz, den zuletzt aktiven Datensatz oder den verifizierten Datensatz (bestätigte E‑Mail/Telefon). Verschieben Sie wertvolle Informationen vom zu löschenden in den Behalte‑Datensatz, statt etwas zu löschen, und markieren Sie den anderen als zusammengeführt.
Vor dem Merge prüfen Sie verknüpfte Elemente: Kontaktmethoden, Bestellungen, Tickets, Notizen, Beziehungen und doppelte Felder. Kopieren Sie alles, was Mehrwert liefert, und behalten Sie beide Werte, wenn sie koexistieren können (z. B. sekundäre Telefonnummer).
Können Importe und Integrationen Duplikate erzeugen, selbst wenn unser Team vorsichtig ist?Ja — Importe und Integrationen können Duplikate sehr schnell vervielfachen. Definieren Sie für jeden Datenfluss klar, ob er Neuanlagen erzeugen oder bestehende Datensätze aktualisieren soll. "Neu" darf nur dann anlegen, wenn kein sicherer Treffer existiert. "Aktualisieren" darf nur bestehende Datensätze verändern.
Stellen Sie vor dem Livegang eine Vorschau bereit, die in klaren Zahlen zeigt, wie viele Zeilen erstellt, gematcht/aktualisiert, zur Prüfung markiert, wegen fehlender Pflichtfelder abgelehnt oder innerhalb der Datei als Duplikate übersprungen werden.
Eine wichtige Regel: Überschreiben Sie niemals gute Daten durch leere Felder aus einem Import. Ersetzen Sie nur, wenn der neue Wert vorhanden und eindeutig besser ist.
Wie können Mitarbeitende bestätigen, dass zwei Datensätze dieselbe Person sind?Beginnen Sie mit zuverlässigen Kontaktkennzeichen: bestätigte Telefonnummer, bestätigte E‑Mail, Details aus der letzten Rechnung, Versand‑PLZ oder andere Informationen, die die echte Kundin/der echte Kunde wissen würde. Stellen Sie ein oder zwei schnelle Verifikationsfragen, bevor Sie zusammenführen.
Verlassen Sie sich nicht nur auf den Namen – Familien, gemeinsame Postfächer und unterschiedliche Schreibweisen führen zu falschen Zusammenführungen, die schwerer zu korrigieren sind als Duplikate.
Was tun wir mit Kund:innen, die sich weigern, Telefon oder E‑Mail anzugeben?Behandeln Sie Ausnahmen als definierten Ablauf, nicht als beiläufige Sonderregel. Wenn keine Telefonnummer oder E‑Mail erfasst werden kann, verlangen Sie einen Grund und setzen Sie den Datensatz in einen temporären Status, damit er später geprüft und vervollständigt wird.
So verhindern Sie, dass "nur dieses Mal" zur normalen Methode wird, wie Kunden erfasst werden.
Kann AppMaster uns helfen, diese Regeln in Web- und Mobilanwendungen durchzusetzen?Ja, wenn Sie Ihre Erfassungs‑ und Merge‑Prozesse in ein internes Tool bauen, können Sie Pflichtfelder durchsetzen, Matching‑Prüfungen laufen lassen und Merge‑Genehmigungen so steuern, dass alle Teams und Geräte gleich arbeiten.
AppMaster und Plattformen wie AppMaster können Ihnen helfen, konsistente Web‑ und Mobiloberflächen mit denselben Validierungsregeln und Workflows zu erstellen, sodass Duplikate nicht davon abhängen, wer gerade Dienst hat.
21. Jan. 2026
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