So wählen Sie die Felder für den Duplikatabgleich in Pipedrive

Die Wahl der Felder für den Dublettenabgleich in Pipedrive beginnt mit der Frage, was zwei Datensätze in Ihrer Pipedrive-Instanz tatsächlich zur selben Entität macht. Manchmal genügt die E-Mail-Adresse. In anderen Fällen ergibt sich die Identität aus einer Kombination von Name, Firma, Domain oder weiteren Feldern.

Die Treffergenauigkeit steigt, wenn die Feldauswahl zur Struktur Ihrer Daten passt. Diese Entscheidung bestimmt, ob Treffer gründlich, großzügig oder uneinheitlich ausfallen.

Warum Pipedrive einschränkt, welche Felder für den Duplikatabgleich genutzt werden

Die native Dublettenerkennung von Pipedrive arbeitet mit fest vorgegebener Vergleichslogik. Nutzer können nicht vollständig steuern, welche Felder eine Dublette definieren oder wie diese Felder verglichen werden.

In der Praxis heißt das:

• Die Feldauswahl ist auf das Systemverhalten beschränkt
• Die Match-Genauigkeit lässt sich nicht pro Feld einstellen
• Verschiedene Dubletten-Szenarien lassen sich nicht getrennt behandeln
• Alle Übereinstimmungen folgen derselben Vergleichsstruktur

Bei eingeschränkter Feldkontrolle gruppieren Dublettensuchen oft Datensätze, die getrennt bleiben sollten, oder übersehen Datensätze, die klar zusammengehören. Reporting und Segmentierung hängen davon ab, wie Dubletten definiert sind – die Feldauswahl bestimmt also direkt die Klarheit Ihrer Daten.

Für volle Kontrolle darüber, welche Felder Dubletten definieren und wie sie bewertet werden, ist zusätzliche Match-Konfiguration nötig.

So funktionieren Search Pads für Dubletten in Dedupely

In Dedupely läuft der Dublettenabgleich über Search Pads. Ein Search Pad ist eine konfigurierte Dublettensuche, in der Sie Folgendes festlegen:

• Das Objekt in Pipedrive
• Die Felder, die eine Dublette definieren
• Die Match-Option für jedes Feld

Jedes Search Pad läuft unabhängig und durchsucht das gesamte synchronisierte Objekt.

In einem Search Pad können Sie mehrere Felder hinzufügen. Alle ausgewählten Felder müssen ihre konfigurierte Match-Bedingung erfüllen, damit Datensätze gruppiert werden.

Zum Beispiel:

• Search Pad: E-Mail und Organisationsidentität
• E-Mail auf exakte Übereinstimmung gesetzt
• Organisation auf Domain-Root-Abgleich gesetzt

Beide Bedingungen müssen erfüllt sein, damit die Datensätze als Duplikate erscheinen.

Tipp: Die Option "Nicht abgleichen" lässt sich beim Testen von Konfigurationen auf ein Feld anwenden. So sehen Sie, wie sich die Ergebnisse ändern, ohne dieses Feld in die endgültige Vergleichslogik aufzunehmen.

Match-Optionen in Dedupely

Jedes Feld in einem Search Pad kann eine eigene Abgleichoption nutzen. Sie bestimmt, wie Werte verglichen werden.

Verfügbare Optionen:

• Exakte Übereinstimmung: Werte müssen Zeichen für Zeichen identisch sein
• Ähnliche Übereinstimmung: Erlaubt kleine Abweichungen in Schreibweise oder Formatierung
• Fuzzy-Abgleich: Nutzt eine breitere Ähnlichkeitslogik, um nahe Varianten zu erkennen
• Similar-Words-Match in beliebiger Reihenfolge: Findet Werte mit denselben Wörtern, unabhängig von der Wortreihenfolge
• Domain-Root-Match: Vergleicht nur die Hauptdomain statt der vollständigen URL oder Subdomain

Eine vollständige Erklärung zu jeder Match-Option finden Sie hier :)

Die richtige Match-Option pro Feld entscheidet, ob eine Suche gründlich oder großzügig ist. Verlässliche Identitätsfelder wie primäre E-Mail-Adressen funktionieren meist am besten mit Exact oder Domain root. Felder, die naturgemäß variieren, etwa Firmennamen, brauchen eher Similar oder Fuzzy.

Wie Feldauswahl und Match-Optionen zusammenspielen

Feldauswahl und Match-Optionen bestimmen, wie Identität in Ihrer Pipedrive-Instanz bewertet wird.

Wenn mehrere Felder zu einem Search Pad hinzugefügt werden:

• Alle ausgewählten Felder müssen übereinstimmen
• Zuverlässige Felder erhöhen die Präzision
• Weniger Felder machen die Suche toleranter
• Andere Match-Optionen ändern die Strenge des Vergleichs

Eine gründliche Suche kann Folgendes umfassen:

• E-Mail mit exakter Übereinstimmung
• Organisation mit Abgleich der Domain-Wurzel

Eine großzügigere Suche könnte enthalten:

• Vorname mit Similar Words-Abgleich
• Organisation mit Fuzzy-Match

Diese Konfigurationen haben unterschiedliche Zwecke: Strenge Suchen isolieren sichere Dubletten, großzügige Suchen erfassen Grenzfälle, in denen sich Datensätze ähneln, aber nicht identisch sind.

So erstellen Sie mehrere Search Pads für verschiedene Dublettenszenarien

In Dedupely sind Sie nicht auf eine einzige Abgleichslogik beschränkt: Sie legen mehrere Search Pads an, die jeweils einen bestimmten Dublettentyp in Ihrer Pipedrive-Instanz erfassen.

Zum Beispiel:

• Ein Search Pad für Dubletten mit identischer E-Mail
• Ein Search Pad für Dubletten mit ähnlichen Firmennamen
• Ein Search Pad für Organisations-Dubletten nach Domain

Jedes Search Pad:

• Nutzt eine eigene Feldkombination
• Nutzt eigene Match-Einstellungen
• Läuft eigenständig
• Lässt sich speichern, duplizieren und bearbeiten

So behandeln Sie Dubletten je nach Szenario statt mit einer einzigen allgemeinen Regel.

Tipp: Legen Sie für jedes wiederkehrende Dublettenmuster ein eigenes Search Pad an. So entsteht mit der Zeit eine wiederholbare Struktur für den Umgang mit Dubletten. Manche Suchen lassen sich später automatisieren, aber das ist ein anderes Thema.

Wie die richtige Feldauswahl Fehltreffer reduziert

Falsch positive Treffer entstehen meist durch eine zu großzügige Feldauswahl oder eine unpassende Abgleichsoption.

Wenn die Auswahl zu weit gefasst ist:

• Echte Dubletten werden möglicherweise nicht gruppiert
• Datensätze bleiben fragmentiert

Wenn die Auswahl zu großzügig ist:

• Unterschiedliche Entitäten können zusammengefasst werden
• Manuelle Korrekturen nehmen zu

Die Genauigkeit steigt, wenn:

• Verlässliche Identitätsfelder haben Vorrang
• Abgleichoptionen passen zur Streuung der Daten
• Gründliche und großzügige Suchen liegen in getrennten Search Pads

Wenn Sie die Felder bewusst wählen, bildet der Dublettenabgleich ab, wie Datensätze in Ihrem Pipedrive tatsächlich identifiziert werden.

FAQ: Felder für den Dublettenabgleich in Pipedrive auswählen

Kann ich festlegen, welche Felder in Pipedrive Dubletten definieren?

Die native Erkennung von Pipedrive arbeitet mit fest vorgegebener Logik. Mit Dedupely wählen Sie pro Objekt, welche Felder eine Dublette definieren, und legen fest, wie jedes Feld verglichen wird.

Wie viele Match-Optionen gibt es in Dedupely?

Dedupely bietet mehrere Abgleichsoptionen: Exakt, Ähnlich, Fuzzy, Similar Words (beliebige Reihenfolge) und Domain-Root. Eine ausführliche Aufschlüsselung finden Sie hier.

Kann ich mehrere Duplikatsuchen mit unterschiedlichen Feldern ausführen?

Ja. In Dedupely legen Sie mehrere unabhängige Search Pads an, jedes mit eigenen Feldkombinationen und Match-Optionen.

Durchsucht der Duplikatabgleich das gesamte Pipedrive-Objekt?

Ja. Sobald ein Objekt synchronisiert ist, durchsucht jedes Search Pad den gesamten Datenbestand dieses Objekts.

Welche Felder eine Dublette definieren, bestimmt, wie Identität in Ihrer Pipedrive-Instanz aufgebaut ist. Feldauswahl und Abgleichsoptionen wirken direkt auf Reporting, Segmentierung und Datenkonsistenz.

Wenn Sie sehen möchten, wie feldbasierter Dublettenabgleich in der Praxis funktioniert, zeigt Ihnen unser Customer-Success-Team das live. Hier buchen Sie einen Zoom-Termin und gehen die Konfiguration von Search Pads und die Abgleichoptionen Schritt für Schritt durch.