Data Cleaning ist nicht gleich Data Cleaning

Warum ein einfacher Zustellbarkeitsabgleich nicht ausreicht

Viele Unternehmen investieren viel Zeit und Budget in Kampagnen, vertrauen auf moderne Marketing- und Sales-Technologien – aber verlassen sich bei der Datenpflege auf das absolute Minimum: einen Zustellbarkeitsabgleich.

Auf den ersten Blick klingt das sinnvoll. Eine Adresse wird geprüft, die nicht mehr gültigen Einträge werden bereinigt, neue Adressen nach Umzügen können hinzugefügt oder gekauft werden. Das Resultat: Alle verbleibenden Adressen sind „zustellbar".

Doch genau hier beginnt das Problem.

Zustellbar – aber brauchbar?

Dass eine Postsendung ankommt, heißt noch lange nicht, dass der Datensatz dahinter wirklich verwendbar ist – schon gar nicht für gezielte, personalisierte oder automatisierte Kommunikation.

In der Praxis begegnen uns immer wieder Fälle, in denen das bloße Kriterium „zustellbar" zu falscher Sicherheit führt:

Zwei Beispiele aus dem Alltag

Beispiel 1 – B2C: Frau Dr. Sabine Müller

Frau Müller ist kürzlich umgezogen. Die Adresse wurde aktualisiert, der Datensatz ist also offiziell „zustellbar". Aber:

Sie taucht viermal in der Datenbank auf – mal als Sabine Müller, mal als S. Müller, mit und ohne Doktortitel.
Die verwendete E-Mail-Adresse ist nicht mehr aktiv.
Die Anrede ist falsch („Herr Sabine Müller").

Fazit: Die Adresse ist zustellbar – der Kontakt aber faktisch unbrauchbar für eine respektvolle, zielgerichtete Ansprache.

Beispiel 2 – B2B: Die Muster GmbH

Die Firma ist aktiv, die Adresse korrekt – alles scheinbar in Ordnung. Aber:

Der im System hinterlegte Ansprechpartner ist längst in Pension.
Die Rechnungsadresse wurde vor Monaten geändert – nur in einer anderen Datei.
Die E-Mail-Adresse des Entscheiders? Veraltet oder falsch weitergeleitet.

Fazit: Die Kommunikation läuft ins Leere – und der Vertriebsprozess verliert wertvolle Zeit und Glaubwürdigkeit.

Warum Zustellbarkeit nicht gleich Datenqualität ist

Ein Datensatz besteht nicht nur aus Straße, PLZ und Ort. Für wirksame Marketing- und Vertriebsaktivitäten zählen viele weitere Dimensionen:

Korrekte Anrede: Falsch angesprochen zu werden, wirkt unprofessionell – besonders im B2B.
E-Mail-Verfügbarkeit: Was nützen gepflegte Datensätze, wenn die zentrale Kontaktmöglichkeit ins Leere führt?
Dubletten: Mehrfache Einträge verzerren Analysen, treiben Kosten und sorgen für unnötige Kontaktversuche.
Unvollständigkeit: Fehlende Felder (z. B. Branche, Position, Telefonnummer) erschweren Segmentierung und Personalisierung.
Uneinheitliche Formate: Unterschiedliche Schreibweisen (z. B. bei Namen oder Adressen) machen Automatisierung nahezu unmöglich.

Was gehört zu einem professionellen Data Cleaning?

Ein wirklich effektiver Datenbereinigungsprozess umfasst deutlich mehr als einen Zustellbarkeitscheck. Dazu zählen:

Dublettenabgleich und -bereinigung
Validierung und ggf. Aktualisierung von E-Mail-Adressen
Korrektur von Anreden, Schreibweisen und Sonderzeichen
Adressprüfung inkl. Strukturierung (z. B. PLZ-Logik, Ortserkennung)
Datenanreicherung mit fehlenden Informationen aus zuverlässigen Quellen (z. B. Branche, Umsatzklasse, Anzahl Mitarbeitende)

Fazit: Datenqualität ist kein „Nice-to-have"

Die Qualität von Adressdaten entscheidet mit darüber, ob Botschaften ankommen, verstanden und überhaupt gelesen werden.

Eine hohe Datenqualität ermöglicht:

gezieltere Kampagnen
niedrigere Streuverluste
effizientere Automatisierung
bessere Kundenerlebnisse
und letztlich: mehr Erfolg im Vertrieb und Marketing

Und das beginnt nicht erst beim Versand – sondern bei der Pflege der Datenbasis.

Bereit für professionelles Data Cleaning?

AINOVA bietet umfassendes Data Cleaning, das weit über einfache Zustellbarkeitschecks hinausgeht. Dubletten, veraltete Kontakte und fehlerhafte Daten werden systematisch bereinigt.

Data Cleaning starten →