Data Cleansing: Warum saubere Daten der Treibstoff für deinen Erfolg sind
Kevin-René Schilling29.4.2026
Von der Fehlerkorrektur zur Strategie: Wie du durch systematisches Data Cleansing ineffiziente Prozesse eliminierst
Inhalt
- Was ist Data Cleansing?
- Was ist der Unterschied zwischen Data Scrubbing und Data Cleansing?
- Warum sollten Unternehmen falsche und unvollständige Daten korrigieren?
- Best Practice Data Cleansing Fallbeispiel: Hard Bounce
- Vorteile des Data Cleansing
- Herausforderungen beim Data Cleansing
- Wie werden Daten bereinigt? 5 Schritte
- Diese Tools können dich beim Data-Cleansing unterstützen
- Fazit
In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt ist die Qualität Eurer Daten entscheidend für den Business-Erfolg Eures Unternehmens. Der britische Mathematiker Clive Humby prägte schon 2006 den Ausdruck: „Data is the new oil.“ Doch ähnlich wie Rohöl müssen auch Daten erst veredelt werden, um ihren vollen Wert zu entfalten. Unsaubere Daten führen zu ineffizienten Prozessen, unplausiblen Reportings und verpassten Auftragschancen.
Doch was genau verbirgt sich hinter dem Begriff „Data Cleansing“, und warum ist es für Unternehmen unerlässlich, die Daten regelmäßig zu bereinigen?
Das Wichtigste in Kürze
- Data Cleansing sorgt dafür, dass Daten korrekt, vollständig, konsistent und aktuell sind und bildet damit die Grundlage für bessere Entscheidungen in Marketing und Vertrieb.
- Schlechte Daten führen zu ineffizienten Prozessen, ungenauen Reports, falscher Kundenansprache und verpassten Vertriebschancen.
- Saubere Daten verbessern Kampagnen-Performance, Lead-Scoring, Zusammenarbeit zwischen Marketing und Sales sowie den Einsatz von KI und Automatisierung.
- Typische Herausforderungen sind Datensilos, historisch gewachsene Systeme, fehlende Standards, Ressourcenmangel und unklare Zuständigkeiten.
- Data Cleansing sollte kein einmaliges Aufräumprojekt sein, sondern als kontinuierlicher Prozess mit klaren Regeln, Dokumentation und passenden Tools etabliert werden.
Was ist Data Cleansing?
Data Cleansing – auf Deutsch „Datenbereinigung“ – heißt im Grunde: Daten aufräumen. Dabei geht es darum, Datensätze zu prüfen, zu korrigieren und so zu vereinheitlichen, dass sie korrekt, vollständig, konsistent und aktuell sind.
Hast Du Systeme im Einsatz, die über eine gute Datenqualität verfügen, bedeutet das im Marketing- und Vertriebsumfeld konkret:
- CRM- Systeme enthalten verlässliche Informationen zu Leads, Kontakten, Accounts und Opportunities.
- Marketing Automation- Plattformen arbeiten mit stabilen Listen und Segmenten, korrekten Opt-in-Informationen, Engagement-Studios und nachvollziehbaren Aktivitätsdaten.
- Lead Scoring- Modelle basieren auf Feldern, die wirklich gepflegt und konsistent sind – statt auf Bauchgefühlen oder veralteten Angaben.
Was ist der Unterschied zwischen Data Scrubbing und Data Cleansing?
In der Praxis werden Data Cleansing und Data Scrubbing oft fast synonym verwendet. Wenn man die Begriffe etwas sauberer trennt, ist Data Cleansing meist der breitere Rahmen: also der gesamte Prozess, mit dem Daten geprüft, bereinigt, vereinheitlicht und nutzbar gemacht werden. Data Scrubbing meint eher den konkreten Bereinigungsschritt innerhalb dieses Prozesses, zum Beispiel das Entfernen von Dubletten, alten Datensätzen oder ungültigen Einträgen.
Warum sollten Unternehmen falsche und unvollständige Daten korrigieren?
Ganz einfach: Weil schlechte Daten nicht stillschweigend herumliegen. Sie arbeiten gegen Dich.
Im Vertrieb:
Der Vertrieb arbeitet mit doppelten oder veralteten Kontakten ineffizienter: Dieselbe Person wird mehrfach kontaktiert, Kontakte landen bei den falschen Ansprechpersonen oder es wird Zeit in Leads investiert, die längst nicht mehr relevant sind. Das kostet Kapazität und sorgt intern für unnötigen Frust.
Zum anderen leidet die Qualität der Vertriebsarbeit: Die Vertriebsgespräche wirken unvorbereitet, weil Informationen fehlen oder nicht mehr stimmen. Im schlimmsten Fall wird ein Kontakt angesprochen, der bereits von Kolleg:innen bearbeitet wurde. Das wirkt unkoordiniert und kann schnell unprofessionell rüberkommen.
Auch Forecasts, Pipeline-Auswertungen und Lead-Reports werden ungenau, weil Dubletten und Alt-Daten das Bild verzerren. Dann trifft das Management Entscheidungen auf einer Grundlage, die längst nicht mehr aktuell ist.
Beispieltabelle mit Cleansing Daten
Im Marketing:
Eine Marketing-Automation arbeitet mit unvollständigen oder falschen Daten deutlich ineffizienter: Eine zielgruppenspezifische Ansprache wird unmöglich, wenn Daten lückenhaft sind. Dann erhalten Kontakte Inhalte, die nicht zu ihrer Funktion, ihrem Bedarf oder ihrem aktuellen Thema passen und genau diese gehen in der täglichen E-Mail-Flut einfach unter oder werden direkt aussortiert.
Wenn Kontakte im falschen Kontext angesprochen werden, ist das nicht nur peinlich, sondern schadet auch dem Markenimage und der Glaubwürdigkeit. Solche Fehler führen oft dazu, dass sich Kontakte abmelden oder künftig deine E-Mails als Spam markieren und du potenzielle Kund*innen verlierst.
Assets werden nicht richtig verwendet: Auch die Assets innerhalb der Instanz sollten klar strukturiert werden. Dazu gehören zum Beispiel Formulare, Vorlagen, Listen, Naming-Konventionen und Automationen. Wenn diese Strukturen über längere Zeit ungepflegt wachsen, wird das System schnell unübersichtlich.
Best Practice Data Cleansing Fallbeispiel: Hard Bounce
Ein Hard Bounce ist nicht nur ein technischer Zustellfehler, sondern kann auch ein Hinweis darauf sein, dass eine Person das Unternehmen verlassen hat. In Salesforce Marketing Account Engagement (früher: Pardot) werden solche Prospects zwar automatisch für die weitere E-Mail-Kommunikation unterdrückt. Strategisch ist der Fall damit aber noch nicht erledigt.
Sinnvoll ist, den Kontakt im CRM sauber zu kennzeichnen, aus der aktiven Ansprache zu nehmen und zu prüfen, ob sich die Daten aktualisieren lassen oder ob beim betreffenden Unternehmen bereits ein anderer passender Ansprechpartner vorhanden ist.
Dieser Fall lässt sich ganz strukturiert bearbeiten:
Kontakt kennzeichnen, Historie sichern, ggf. Kontakt mit neuem Unternehmen verknüpfen und möglichen Nachfolger prüfen. Für einen sauberen und standardisierten Prozess in deiner Salesforce-Instanz solltest du zur Datenanreicherung zum Beispiel eine Sales-Navigator-Integration oder andere Data Enrichment-Tools nutzen. Wenn solche Datenquellen vorhanden sind, kann Data 360 (für MCAE-Nutzer gratis Optionen möglich) helfen, diese Informationen sauber zusammenzuführen und nutzbar zu machen.
Wichtig zu beachten:
Alter und neuer Firmenkontext dürfen nicht unsauber ineinanderlaufen. Je nachdem, wie bspw. Salesforce genutzt wird, kann hier auch das Modell Contacts to Multiple Accounts sinnvoll sein, also die Möglichkeit, einen Kontakt mit mehreren Accounts zu verknüpfen. Salesforce sieht dafür eine entsprechende Funktion vor.
Wenn im CRM dagegen sehr stark firmen- oder accountbezogen gearbeitet wird, kann ein neuer Kontakt trotzdem sinnvoll sein. Dann aber nicht, weil das technisch automatisch besser wäre, sondern weil fachlich bewusst getrennt werden soll: gleiche Person, aber neuer Unternehmenskontext, neue Zuständigkeit, neuer Vertriebsbezug. Die eigentliche Entscheidung ist also weniger „neu anlegen oder nicht“, sondern eher: Soll die Person mit durchgehender Historie geführt oder pro Unternehmenskontext getrennt werden.
Vorteile des Data Cleansing
Bessere Kampagnen-Performance
Saubere Segmente bedeuten, dass automatisierte Marketing-E-Mails genau die richtigen Inhalte für die passenden Zielgruppen – folglich deinem ICP (Ideal Customer Profile) – ausspielen. Das führt zu höheren Öffnungsraten, mehr Klicks und letztlich zu mehr qualifizierten Leads. Gleichzeitig lässt sich Personalisierung deutlich feiner umsetzen – z. B. nach Branche, Use Case, Region oder Funnelphase.
Bessere Zusammenarbeit zwischen Marketing & Sales
Wenn Felder klar gepflegt sind und Daten konsistent genutzt werden, entstehen weniger Missverständnisse zwischen den Teams. Marketing liefert genau die Leads, die Sales braucht – das schafft Vertrauen und spart Nachbearbeitung. Gleichzeitig kann der Vertrieb Leads sauberer priorisieren und mit einer verlässlicheren Lead-Pipeline arbeiten.
Stabile Grundlage für KI & Machine Learning
KI reagiert extrem empfindlich auf schlechte Daten. Algorithmen sind immer nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Data Cleansing ist damit eine notwendige Vorstufe für den sinnvollen KI-Einsatz im Marketing und Vertrieb.
Herausforderungen beim Data Cleansing
Datenvolumen: Die schiere Menge an Daten kann die Bereinigung erschweren. Hier muss zunächst ein grundlegender Überblick über die gesamte Datenbasis rund um Vorlagen, Formulare, Kontakte, Engagement-Studios etc. geschaffen werden.
Datensilos: Daten liegen verteilt in CRM, ERP-Systeme, Microsoft Excel, Microsoft Outlook, Support-Tools und weiteren Systemen. Dadurch entsteht kein gesamtheitlicher Überblick und Daten müssen oft erst aus verschiedenen Tools zusammengesucht und aggregiert werden.
Historisch gewachsene Systeme: Häufig weiß niemand weiß mehr, warum Felder existieren oder welche Logik sich hinter diversen Regeln verbirgt. Wenn Du solche Felder vorschnell leerst, zusammenführst, umbenennst oder löschst, kannst Du unbemerkt Prozesse beschädigen.
Fachliches Know-How: Wenn Bounces, Alt-Daten oder neue, angereicherte Informationen nicht mit einer klaren Logik verarbeitet werden, entstehen schnell Automatisierungsregeln und Prozesse, die hinterher keiner mehr versteht. Data Cleansing bedeutet in solchen Umgebungen deshalb nicht nur Aufräumen, sondern auch fachlich festzulegen, wie mit Jobwechseln, neuen Firmenkontexten, Dubletten und angereicherten Feldern künftig umgegangen werden soll.
Ressourcenmangel: Nicht jedes Unternehmen verfügt über die nötigen Tools oder das passende Know-how, um Datenbestände systematisch zu bereinigen. Ohne technische Unterstützung und klare Regeln wird Data Cleansing schnell zur manuellen Fleißarbeit – mit hohem Zeitaufwand, höherem Fehlerrisiko und der Gefahr, wichtige Abhängigkeiten im System zu übersehen.
Wie werden Daten bereinigt? 5 Schritte
1. Bestandsaufnahme und Quick Wins
- Analysiere, was Du hast:
- Anzahl der Datensätze
- Anteil ungültiger, inaktiver oder doppelter Einträge
- häufig leere Felder
- Freitextchaos (wichtig, um später Picklist-Werte abzuleiten)
- Aktuelle Pflichtfelder
2. Zielbild & Regeln
Wie sollen die Daten ideal aussehen? Welche Werte sind erlaubt? Welche Felder sollen zukünftig Pflichtfelder sein? Wie erkennst du Dubletten? Wie definierst du „inaktiv“? Wo ist ein Freitextfeld überhaupt sinnvoll?
Wie gehst du das Thema Data Cleansing strategisch an, sodass es ein langfristig sinnvoller Prozess in deinem Unternehmen darstellt?
All diese Fragen solltest du für dein zukünftig sauber strukturiertes CRM beantworten können.
3. Bereinigen & anreichern
Teile deine Daten in Gruppen: aktiv vs. inaktiv, vollständig vs. unvollständig, relevant vs. historisch. So weißt du, wo du anfangen solltest. Jetzt wird’s praktisch:
- E-Mail-Adressen prüfen
- Dubletten zusammenführen
- Freitextwerte clustern und in Kategorien überführen
- Picklists einführen
- alte Daten sauber mappen und aktualisieren
Für große Datenmengen sind Python iVm mit pandas gut geeignet. Sind die Daten weiterhin unvollständig, ergänze fehlende Informationen gezielt aus bereits vorhandenen internen Quellen oder über externe Datenquellen. Bereinigst du die Daten beispielsweise in einem CRM wie HubSpot oder Salesforce, hilft dir die softwareeigene KI oft schnell und zuverlässig weiter.
7. Dokumentation
Nach erfolgreichem Data Cleansing ist es wichtig, sämtliche Schritte und Entscheidungen sorgfältig zu dokumentieren. Halte fest, welche Fehlerquellen identifiziert wurden und welche Tools zum Einsatz kamen. So schaffst du eine wertvolle Wissensbasis für dein Team und stellst sicher, dass Best Practices kontinuierlich weiterentwickelt werden können.
Merke: Data Cleansing sollte nicht als einmalige Aufräumaktion verstanden werden. Prozesse müssen in Zukunft klarer definiert, Zuständigkeiten sauber geregelt und Standards verbindlich eingeführt werden. Genauso wichtig ist es, Mitarbeitende entsprechend zu schulen. Nur so lässt sich vermeiden, dass nach kurzer Zeit wieder dieselben Probleme entstehen und die Datenqualität erneut leidet.
Diese Tools können dich beim Data-Cleansing unterstützen
In HubSpot Data Hub lässt sich Data Cleansing mittlerweile auch gut innerhalb deiner eigenen Instanz durchführen. Funktionen wie Data Sync, Data Studio oder KI-gestützte Eigenschaften helfen dabei, Daten aus CSV-, Excel-, Datenbank- und App-Quellen in ein gemeinsames Datenmodell zu überführen und für Reporting, Segmentierung und Automatisierung nutzbar zu machen.
In Salesforce Marketing Cloud Next spielt Data 360 beim Data Cleansing eine wichtige Rolle. Die Plattform hilft dabei, verteilte Daten in einen zentralen Datensatz zu überführen, Profile zusammenzuführen und auf dieser Basis Segmente, Insights und Engagement-Studios aufzubauen.
Wichtig ist dabei die Einordnung: Data 360 kann vorhandene oder angebundene Daten harmonisieren und für Prozesse verfügbar machen. Es ist aber nicht das eigentliche Recherche- oder Enrichment-Tool, wenn Informationen erst noch von Außen beschafft werden müssen.
Wichtig ist dabei die Einordnung: Data 360 kann vorhandene oder angebundene Daten harmonisieren und für Prozesse verfügbar machen. Es ist aber nicht das eigentliche Recherche- oder Enrichment-Tool, wenn Informationen erst noch von Außen beschafft werden müssen.
IT-Dienstleister*innen & Data-Cleansing-Services
Gerade bei komplexen CRM-Setups lohnen sich Profis, wie zum Beispiel Content moves. Sie unterstützen bei Datenbereinigung, Integration, Datenmodellen und Governance.
Fazit
Data Cleansing ist selten ein Lieblingsthema – aber es entscheidet im Hintergrund, wie gut Kampagnen, Reports, Automationen und KI wirklich funktionieren.
In einer Zeit, in der Daten das Rückgrat vieler Geschäftsentscheidungen bilden, sollte das Thema nicht auf die leichte Schulter genommen werden. Unternehmen, die ihre Datenqualität vernachlässigen, riskieren nicht nur ineffiziente Prozesse, sondern auch ihren Wettbewerbsvorteil. Jetzt liegt es an dir, die Datenbereinigung ernst zu nehmen und in die Qualität eurer Daten zu investieren.
Hast du dir für euch schon einmal einen Überblick verschafft, wo ihr aktuell steht und wo es noch Optimierungspotenzial gibt?
Nutze hierfür gerne das Self-Audit.
Autor*In
Kevin-René Schilling
Kevin-René Schilling ist Head of Salesforce & Business Consulting Services bei Content moves. Sein Schwerpunkt liegt auf Salesforce Marketing Cloud Account Engagement (MCAE, ehemals Pardot) sowie auf der strategischen Einführung und Weiterentwicklung von Marketing-Automation-Prozessen in komplexen Konzernstrukturen. Dabei begleitet er vor allem Unternehmen mit Multi-Brand- und Multi-Länder-Setups dabei, die Zusammenarbeit zwischen Marketing und Sales sauber skalierbar aufzubauen.
