{"id":62373,"date":"2021-04-30T00:00:00","date_gmt":"2021-04-30T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/"},"modified":"2026-01-01T11:49:14","modified_gmt":"2026-01-01T16:49:14","slug":"4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/","title":{"rendered":"4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"

Namens- und Adressdaten sind von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, den Markt und die Kunden eines Unternehmens genau zu bestimmen und damit auch die Positionierung des Produkts. Banken, Gesundheitsdienstleister und andere Institutionen f\u00fchren beispielsweise routinem\u00e4\u00dfig Datenbereinigungen durch (z. B. Profilerstellung<\/a>, Datenzusammenf\u00fchrung<\/a> und -bereinigung), um Namens- und Adressfelder zu aktualisieren und Anomalien zu beseitigen, die durch manuelle Eingabe, mangelnde Standardisierung und Systemfehler entstanden sind.
\nFehlende Angaben, Rechtschreib- und Zeichensetzungsfehler sind jedoch nur eine Seite des Problems der schlechten Datenqualit\u00e4t. Doppelte Namensfelder, inkonsistente Feldformate und abgek\u00fcrzte Adressinformationen k\u00f6nnen sich als eine weitaus komplexere Herausforderung erweisen.
\nDaher kann eine Datenbereinigung<\/a>, die aus ausgekl\u00fcgelten Umwandlungen von Namen und Adressformaten besteht, eine weitaus bessere Alternative zur Verbesserung der allgemeinen Datenintegrit\u00e4t sein. Schauen wir uns an, wie Data Ladder’s DataMatch Enterprise dies erm\u00f6glicht.<\/p>\n

Was ist Data Scrubbing?<\/b><\/h3>\n

Laut Techopedia bezieht sich Data Scrubbing auf das „Verfahren zur \u00c4nderung oder Entfernung unvollst\u00e4ndiger, falscher, ungenau formatierter oder sich wiederholender Daten in einer Datenbank“ – alles Fehler, die den Zustand der Unternehmensdaten beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nnen.
\nData Scrubbing wird austauschbar mit Datenbereinigung<\/a> verwendet. Obwohl ersteres mehr mit der Einstellung von Validierungspr\u00fcfungen und dem Entfernen von Duplikaten zu tun hat, haben beide das Endziel, Datenanomalien zum Zwecke der Datengenauigkeit zu entfernen.
\nNormalerweise k\u00f6nnen Unternehmen mit Data Scrubbing die folgenden Arten von schlechten Daten erkennen und bereinigen:<\/p>\n

    \n
  1. Allgemeine und grundlegende Fehler: <\/b>Diese Fehler k\u00f6nnen sich in den Datenbanken der Unternehmen einschleichen, meist aufgrund von manuellen Eingabefehlern. Rechtschreib- oder Tippfehler („Johnn“ vs. „John“), Fehler in der Schreibweise („JOHN“, „john“ oder „jOHN“), Zeichensetzungsfehler („OConnor“ vs. „O’Connor“) fallen alle unter diese Kategorie.<\/li>\n
  2. Doppelte Daten: <\/b>Es kann zu doppelten Eintr\u00e4gen kommen, weil die Felder f\u00fcr Textnamen und Adressen nicht ordnungsgem\u00e4\u00df validiert wurden. Ein g\u00e4ngiges Beispiel ist, dass ein Unternehmen \u00fcber mehrere unterschiedliche Quellen verf\u00fcgt, von denen jede eine eindeutige Version desselben Namens oder Adressdatensatzes erfasst.<\/li>\n
  3. Inkonsistente Daten:<\/b> Hierbei handelt es sich um Formatfehler in Form von fehlenden wesentlichen Informationen oder vertauschten Daten. So kann z. B. „Avenue street“ als „Ave St“ erfasst werden, oder es fehlen ganz die sekund\u00e4ren Adressdaten. Beispiele f\u00fcr vertauschte Daten oder falsche Datenformate k\u00f6nnen sein: „Smith John“ oder „Mr. Smith“ anstelle von „John Smith“, „68 Bridge Street, CT 06078, Suite 307“ anstelle von „68 Bridge Street, Suite 307, Suffield, Connecticut, 06078“.<\/li>\n<\/ol>\n

    DataMatch Enterprise’s Name und Adresse Transformationen<\/b><\/h3>\n

    Das Auffinden und Entfernen von doppelten und redundanten Daten ist ein wesentlicher Bestandteil des Data-Scrubbing-Prozesses. Aber wie stellen Sie sicher, dass jeder Abgleich von Namens- und Adressfeldern (insbesondere bei unterschiedlichen Datenquellen) auf einer gleichartigen Basis erfolgt, um falsch positive und negative Ergebnisse zu minimieren?
    \nSchlie\u00dflich kann es viele F\u00e4lle von scheinbar unterschiedlichen Namen und Adressen in mehr als einer Datenquelle geben, bei denen es sich um eine Dublette handeln kann oder auch nicht. Nehmen wir das folgende Beispiel mit drei Datens\u00e4tzen: Quelle A, Quelle B und Quelle C.
    \nQuelle A<\/p>\n\n\n\n\n
    Vorname<\/th>\nMittlerer Name<\/th>\nNachname<\/th>\nAdresse<\/th>\nStaat<\/th>\n<\/tr>\n
    Michael<\/td>\nKeith<\/td>\nAndrews<\/td>\nSuite # 35, Avenue Street<\/td>\nNY<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Quelle B<\/p>\n\n\n\n\n
    Name<\/th>\nStra\u00dfe Nummer<\/th>\nStaat<\/th>\n<\/tr>\n
    Mike<\/td>\n123 Ave St.<\/td>\nNY<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Quelle C<\/p>\n\n\n\n\n
    Name<\/th>\nStra\u00dfe Nummer<\/th>\nPostleitzahl<\/th>\n<\/tr>\n
    Herr Andrews<\/td>\nHaus 35, 123 NY<\/td>\n10001<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Jede Datenquelle hat ein anderes Format f\u00fcr die Erfassung von Namen und Adressen. Wenn man sich diese Quellen ansieht, k\u00f6nnte man meinen, dass Michael Keith Andrews, Mike und Mr. Andrews auf den ersten Blick drei verschiedene Personen sind. Bei n\u00e4herer Betrachtung ist es jedoch wahrscheinlich, dass es sich um ein und dieselbe Person handelt und dass drei verschiedene Varianten in mehreren Quellen verzeichnet wurden. Um herauszufinden, ob es doppelte und redundante Daten in vielen Datenquellen gibt, sollten die unterschiedlichen Feldformate standardisiert werden, um einen leichteren Abgleich zu erm\u00f6glichen (siehe unten).<\/p>\n\n\n\n\n\n\n
    Datenquelle<\/th>\nVorsilbe<\/th>\nVorname<\/th>\nMittlerer Name<\/th>\nNachname<\/th>\nAdresse 1<\/th>\nAdresse 2<\/th>\nStaat<\/th>\nPostleitzahl<\/th>\n<\/tr>\n
    A<\/td>\n<\/td>\nMichael<\/td>\nKeith<\/td>\nAndrews<\/td>\nAlleestra\u00dfe<\/td>\nSuite 35<\/td>\nNY<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    B<\/td>\n<\/td>\nMike<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n123 Ave St.<\/td>\n<\/td>\nNY<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    C<\/td>\nHerr<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\nAndrews<\/td>\n123<\/td>\nSuite 35<\/td>\nNY<\/td>\n10001<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Wenn wir die Daten im obigen Format anordnen, k\u00f6nnen wir sagen, dass es sich mit hoher Wahrscheinlichkeit bei allen drei Personen um dieselbe Person handelt.<\/p>\n

    Wie funktioniert es? <\/b><\/h3>\n

    DataMatch Enterprise<\/a> ist mit integrierten Datentransformationen ausgestattet, die inkonsistente Namens- und Adressfeldformate korrigieren. Wenn Sie auf eine der ausgew\u00e4hlten Transformationen aus dem unten gezeigten Dropdown-Men\u00fc klicken, kann Datamatch Enterprise die ausgew\u00e4hlten Felder automatisch in kleineren Schritten anordnen, um sicherzustellen, dass die Formate \u00fcbereinstimmen.\"\"`<\/p>\n

    Abbildung 2<\/span><\/p>\n

    Auf diese Weise k\u00f6nnen die Datens\u00e4tze leicht miteinander verglichen und die entsprechenden Abgleichsregeln (z. B. unscharfer, phonetischer oder exakter Abgleich) f\u00fcr die Entit\u00e4tsaufl\u00f6sung<\/a>, Deduplizierung<\/a> und Stammdatenanreicherung<\/a> definiert werden.<\/p>\n

    \u00c4ndern von Namensfeldern<\/b><\/h4>\n

    Um Namensfelder umzuwandeln, w\u00e4hlen Sie die Registerkarte der Datenquelle („Neue Interessentendatens\u00e4tze“), die Sie importiert haben, bewegen Sie den Mauszeiger \u00fcber das Feld „Typ“ neben dem Namensfeld („Kontaktname“) und w\u00e4hlen Sie „Vollst\u00e4ndiger Name“ aus der Dropdown-Liste.<\/p>\n

    \"\"
    Abbildung 3<\/figcaption><\/figure>\n

    Sobald die Umwandlung wirksam wird, werden die Eintr\u00e4ge im Feld „Kontaktname“ in Pr\u00e4fix, Vorname, zweiter Vorname, Nachname, Suffix und Common Name geordnet, wie in Abbildung 4 dargestellt. Das Feld f\u00fcr den gemeinsamen Namen wird von der DataMatch Enterprise-eigenen Spitznamenbibliothek generiert und ist eine zus\u00e4tzliche Funktion zur Verbesserung der Verbindungen zwischen Spitznamen und gemeinsamen Namen (z.B. Vic als Victor, Tom als Thomas).<\/p>\n

    \"\"
    Abbildung 4<\/figcaption><\/figure>\n

    \u00c4ndern von Adressfeldern <\/b><\/h4>\n

    Sie k\u00f6nnen auch die Transformation „Adresse“ verwenden, um Adressfelder in Adresse 1 und Adresse 2, Stadt, Bundesland und andere Inkremente aufzuteilen. Wie bei der Umwandlung von „Vollst\u00e4ndiger Name“ k\u00f6nnen Sie auf „Adresse“ klicken, um die \u00c4nderungen zu \u00fcbernehmen.<\/p>\n

    \"\"
    Abbildung 5<\/figcaption><\/figure>\n

    Wenn Sie auf die Transformation klicken, werden die Daten von Adresse 1 in verschiedene andere Unterfelder aufgeteilt, wie in Abbildung 6 dargestellt.<\/p>\n

    \"\"
    Abbildung 6<\/figcaption><\/figure>\n

    Sie k\u00f6nnen dann die relevanten Felder f\u00fcr Ihr neues benutzerdefiniertes Adressfeld ausw\u00e4hlen, indem Sie die Option „Felder zusammenf\u00fchren“ verwenden. Sie k\u00f6nnen zum Beispiel eine Hausnummer, eine Stra\u00dfe und eine Postleitzahl ausw\u00e4hlen und ein neues Adressfeld erstellen.<\/p>\n

    \"\"
    Abbildung 7<\/figcaption><\/figure>\n

    Abgleich und Deduplizierung <\/b><\/h4>\n

    Nach der Standardisierung der Felder nach einem bestimmten Format k\u00f6nnen wir jedes Feld genauer zuordnen, um eine h\u00f6here Trefferquote zu erzielen und falsch positive und negative Ergebnisse zu minimieren. Anhand des oben erw\u00e4hnten Beispiels der Namensfelder in Abbildung 4 k\u00f6nnen wir entscheiden, Vornamen mit Vornamen und Nachnamen mit Nachnamen in den beiden Datenquellen mithilfe von Fuzzy Matching<\/a> wie folgt abzugleichen:<\/p>\n

    \"\"
    Abbildung 8<\/figcaption><\/figure>\n

    Die \u00dcbereinstimmungen werden dann zu separaten Gruppen-IDs kombiniert, und die sich daraus ergebenden \u00dcbereinstimmungsergebnisse k\u00f6nnen verwendet werden, um doppelte und goldene Datens\u00e4tze zu identifizieren.<\/p>\n

    \"\"
    Abbildung 9<\/figcaption><\/figure>\n

    Schlussfolgerung<\/b><\/h3>\n

    Es ist unvermeidlich, dass Namens- und Adressfelder in Datenbanken, Excel-Dateien, Unternehmensanwendungen usw. in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Unternehmen wie Banken, Gesundheitsdienstleister und andere Institutionen k\u00f6nnen es sich nicht leisten, die kleinste Diskrepanz in den Formaten zu \u00fcbersehen, die sich negativ auf die Genauigkeit des Abgleichs<\/a> und der Deduplizierung auswirkt.
    \nUm diese Herausforderung zu meistern, k\u00f6nnen Unternehmen mit den Namens- und Adressfeldtransformationen von DataMatch Enterprise \u00e4hnliche Zuordnungen sicherstellen und redundante oder doppelte Eintr\u00e4ge leicht erkennen, um ihre Datenintegrit\u00e4t zu maximieren.
    \nF\u00fcr weitere Informationen \u00fcber DataMatch Enterprise’s Data Scrubbing L\u00f6sungen, klicken Sie     hier<\/a>.
    \n\"\"<\/p>\n

    Wie die besten Fuzzy-Matching-L\u00f6sungen<\/a> funktionieren: Kombination von bew\u00e4hrten und eigenen Algorithmen<\/b><\/p>\n


    \nHerunterladen
    \n<\/a><\/p>\n

    Starten Sie noch heute Ihren kostenlosen Test<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Namens- und Adressdaten sind von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, den Markt und die Kunden eines Unternehmens genau zu bestimmen und damit auch die Positionierung des Produkts. Banken, Gesundheitsdienstleister und andere Institutionen f\u00fchren beispielsweise routinem\u00e4\u00dfig Datenbereinigungen durch (z. B. Profilerstellung, Datenzusammenf\u00fchrung und -bereinigung), um Namens- und Adressfelder zu aktualisieren und Anomalien zu beseitigen, die […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":58401,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1348],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\n4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen - Data Ladder<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen - Data Ladder\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Namens- und Adressdaten sind von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, den Markt und die Kunden eines Unternehmens genau zu bestimmen und damit auch die Positionierung des Produkts. Banken, Gesundheitsdienstleister und andere Institutionen f\u00fchren beispielsweise routinem\u00e4\u00dfig Datenbereinigungen durch (z. B. Profilerstellung, Datenzusammenf\u00fchrung und -bereinigung), um Namens- und Adressfelder zu aktualisieren und Anomalien zu beseitigen, die […]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Data Ladder\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/web.facebook.com\/DataLadderSoftware\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2021-04-30T04:00:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-01-01T16:49:14+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/digital-marketing-1725340_1280.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1280\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"853\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"lbarrera\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"lbarrera\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"7 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/\"},\"author\":{\"name\":\"lbarrera\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/6cc3d6b3c83c611546541b5eb2d1e21b\"},\"headline\":\"4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen\",\"datePublished\":\"2021-04-30T04:00:00+00:00\",\"dateModified\":\"2026-01-01T16:49:14+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/\"},\"wordCount\":1194,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Branchen\"],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/\",\"url\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/\",\"name\":\"4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen - Data Ladder\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2021-04-30T04:00:00+00:00\",\"dateModified\":\"2026-01-01T16:49:14+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/\",\"name\":\"Data Ladder\",\"description\":\"Enterprise Data Profiling, Cleansing, and Matching\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization\",\"name\":\"Data Ladder\",\"url\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/DL-Logo-Ball-30.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/DL-Logo-Ball-30.png\",\"width\":413,\"height\":408,\"caption\":\"Data Ladder\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/dataladder-llc\/\",\"https:\/\/web.facebook.com\/DataLadderSoftware\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/6cc3d6b3c83c611546541b5eb2d1e21b\",\"name\":\"lbarrera\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/5198cb4dd374e7d879a15a9cf20299b3?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/5198cb4dd374e7d879a15a9cf20299b3?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"lbarrera\"},\"url\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/author\/lbarrera\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen - Data Ladder","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen - Data Ladder","og_description":"Namens- und Adressdaten sind von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, den Markt und die Kunden eines Unternehmens genau zu bestimmen und damit auch die Positionierung des Produkts. Banken, Gesundheitsdienstleister und andere Institutionen f\u00fchren beispielsweise routinem\u00e4\u00dfig Datenbereinigungen durch (z. B. Profilerstellung, Datenzusammenf\u00fchrung und -bereinigung), um Namens- und Adressfelder zu aktualisieren und Anomalien zu beseitigen, die […]","og_url":"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/","og_site_name":"Data Ladder","article_publisher":"https:\/\/web.facebook.com\/DataLadderSoftware","article_published_time":"2021-04-30T04:00:00+00:00","article_modified_time":"2026-01-01T16:49:14+00:00","og_image":[{"width":1280,"height":853,"url":"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/digital-marketing-1725340_1280.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"lbarrera","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"lbarrera","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"7 Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/"},"author":{"name":"lbarrera","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/6cc3d6b3c83c611546541b5eb2d1e21b"},"headline":"4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen","datePublished":"2021-04-30T04:00:00+00:00","dateModified":"2026-01-01T16:49:14+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/"},"wordCount":1194,"publisher":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization"},"articleSection":["Branchen"],"inLanguage":"de-DE"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/","url":"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/","name":"4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen - Data Ladder","isPartOf":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#website"},"datePublished":"2021-04-30T04:00:00+00:00","dateModified":"2026-01-01T16:49:14+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de-DE","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/4-wege-wie-software-tools-fuer-den-listenabgleich-ihre-marketing-kampagnen-ankurbeln-koennen\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/dataladder.com\/de\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"4 Wege, wie Software-Tools f\u00fcr den Listenabgleich Ihre Marketing-Kampagnen ankurbeln k\u00f6nnen"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#website","url":"https:\/\/dataladder.com\/de\/","name":"Data Ladder","description":"Enterprise Data Profiling, Cleansing, and Matching","publisher":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/dataladder.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de-DE"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization","name":"Data Ladder","url":"https:\/\/dataladder.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de-DE","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/DL-Logo-Ball-30.png","contentUrl":"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/DL-Logo-Ball-30.png","width":413,"height":408,"caption":"Data Ladder"},"image":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/company\/dataladder-llc\/","https:\/\/web.facebook.com\/DataLadderSoftware"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/6cc3d6b3c83c611546541b5eb2d1e21b","name":"lbarrera","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de-DE","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/5198cb4dd374e7d879a15a9cf20299b3?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/5198cb4dd374e7d879a15a9cf20299b3?s=96&d=mm&r=g","caption":"lbarrera"},"url":"https:\/\/dataladder.com\/de\/author\/lbarrera\/"}]}},"modified_by":"Farooq","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/62373"}],"collection":[{"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=62373"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/62373\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":75609,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/62373\/revisions\/75609"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/58401"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=62373"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=62373"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=62373"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}