Raketen fliegen zum Mond und KI kann inzwischen wirklich „nachdenken“ – und trotzdem hängen viele immer noch dabei fest, Daten manuell zusammenzusuchen. Das muss sich ändern.
Dieser Artikel ist für alle, die Daten in Bulk enrichen müssen, um sich Stunden (oder sogar Tage) an manueller Arbeit zu sparen.
Wenn es um Data Enrichment geht, fangen wir immer bei den Basics an. Also bei Infos wie Company Domains und LinkedIn Profiles – die dir helfen, alles Weitere zu finden. Mit diesen Fundamenten kannst Du komplette Datensätze automatisiert aufbauen, ohne das nervige Copy-Paste.
Lass uns die Bulk-Enrichment-Methoden durchgehen, die am meisten bringen – bei minimalem Aufwand.
Diese Themen habe ich abgedeckt
- Enrichment Method #1: Company Names in Domains umwandeln
- Enrichment Method #2: LinkedIn Profiles in Bulk finden
- Enrichment Method #3: Domains mit kontextueller AI Search finden
- Enrichment Method #4: Verifizierte Emails per Waterfall Enrichment
- Enrichment Method #5: Custom Research mit Datablists AI Agent
💡 Bevor wir starten: Datablist in 30 Sekunden
Alle diese Bulk-Enrichment-Methoden findest Du auf Datablist.com
Datablist ist eine Plattform für Data Enrichment und Automatisierung: Du bekommst Zugriff auf 50+ Data Provider, 8 LLMs, 3 verschiedene AI Agents, Workflow-Automation-Features und mehr.
Und Du brauchst nicht mal zu coden, weil Datablist eine super einfache Spreadsheet-Oberfläche hat.
Bulk Enrichment No.1: Finde Company Domains aus einer Liste mit Namen
Eine Company-Website finden ist in fast jedem Sales- oder Marketing-Workflow der erste Schritt. Das ist der Schlüssel, der Dir den Rest aufschließt. Aber wenn Du eine Liste mit hunderten oder tausenden Company Names hast, würdest Du beim Domain-Finden „one by one“ extrem viel Zeit verbrennen.
Was dieses Enrichment macht
Das Enrichment „Find Company Domains from a List of Names“ nimmt eine simple Liste mit Company Names und findet automatisch die richtige, primäre Website-Domain – in Bulk. Du lädst die Namen hoch und bekommst die Domains zurück.
Kurzer Blick auf den Prozess
Der Workflow ist bewusst simpel gehalten: von „Namenliste“ zu „Domainliste“ mit minimalem Aufwand.
- Liste hochladen: Starte mit einer CSV- oder Excel-Datei mit einer Spalte für Company Names.
- Enrichment starten: Wähle in Datablist das Enrichment „Find Company Domain from Company Name“.
- Saubere Liste bekommen: Das Tool verarbeitet Deine Liste in Bulk und ergänzt eine neue Spalte mit den gefundenen Domains.
Hier ist ein Guide, der zeigt, wie Du Domains nur anhand eines Company Names findest 👈🏽
Warum das so wertvoll ist
Eine Company Domain ist ein grundlegender Datenpunkt. Sobald Du sie hast, kannst Du:
- Prospects-Email-Adressen finden. Viele Email-Enrichment-Tools brauchen Name + Domain, um sauber zu arbeiten.
- Den Tech Stack analysieren. Du erkennst, welche Software/Tools eine Company auf der Website nutzt.
- Die Website scrapen und mehr Infos ziehen. Zum Beispiel Company Size, Branche oder aktuelle News.
- Accounts besser qualifizieren. Eine professionelle Website sagt viel über Seriosität und Skalierung aus.
Preis
- Kosten: Zwischen 1 und 2,5 Credits pro Company-Name-Lookup.
- Beispiel: Eine Liste mit 1.000 Companies zu enrichen kostet 1.000 Credits, also ungefähr 1 $.
Bulk Enrichment No.2: Finde LinkedIn Profile in Bulk
Direkt nach der Domain ist ein LinkedIn Profile der wertvollste Datenpunkt für B2B Outreach. Es ist die Quelle für fast alle weiteren professionellen Infos über Deinen Prospect.
Was dieses Enrichment macht
Du gibst eine Kombination aus First Name, Last Name und einem Keyword an – z. B. Company Name oder Domain. Das Tool sucht dann das passende LinkedIn Profile und gibt Dir die URL zurück.
Warum das so wertvoll ist
In B2B Sales und Marketing ist das LinkedIn Profile Deine Source of Truth. Ohne sie lässt Du wichtige Chancen liegen.
Als Beispiel: Zwei Aufgaben sind ohne LinkedIn Profile fast nicht zuverlässig machbar:
- Eine Direct-Dial-Nummer finden. Phone-Finding-Tools nutzen LinkedIn häufig als primäre Quelle, um Mobile Numbers zuzuordnen.
- Leads nach Demografie filtern. LinkedIn zeigt Career History, Ausbildung und Connections – perfekt für Qualification.
Preis
- Kosten: 2,5 Datablist Credits pro Ausführung.
- Beispiel: Für 1.000 Personen brauchst Du ein Datablist Starter-Abo, das 5.000 Credits enthält.
Bulk Enrichment No.3: Finde Domains mit kontextueller AI Search
Was passiert, wenn Deine Liste mit Company Names nicht „sauber“ ist? Zwei typische Situationen:
- Du hast Namen wie „Apollo“ oder „Pioneer“, die zu tausenden Businesses passen könnten.
- Du hast komplizierte Legal Entity Names, die nicht zum Marketing-Namen der Company passen.
Der klassische domain finder kommt da schnell an Grenzen. Genau hier hilft Datablists AI Agent.
Was dieses Enrichment macht
Statt nur „Name → Domain“ zu matchen, nutzt die **contextual domain search einen AI Agent für gezielte Recherche**. Du kannst zusätzlichen Kontext mitgeben – z. B. Standort, Branche, Registration Number oder andere Hinweise.
Der AI Agent nutzt diesen Kontext, um die richtige Website zu finden – so wie ein menschlicher Researcher, nur viel, viel schneller.
So arbeitet der AI Agent beim Domain Finding (Contextual Domain Search)
Datablist hat dafür ein fertiges Template – Du musst kein AI-Pro sein.
- Daten hochladen: Liste mit Company Names plus Kontext-Spalten (z. B.
Country,Industry). - AI Template auswählen: Wähle das AI-Prompt-Template „Find company website from its name“.
- Spalten mappen: Sag der AI, welche Spalten Name und Kontext enthalten.
- Agent laufen lassen: Der Agent macht pro Company eine kontextbasierte Suche und gibt die wahrscheinlichste Domain zurück.
Hier ist ein Guide, der zeigt, wie Du Domains mit einem AI Agent findest 👈🏽
Warum das so wertvoll ist
Diese Methode löst vor allem das Accuracy-Problem bei chaotischen oder mehrdeutigen Daten.
- Kommt mit häufigen Namen klar: Sie unterscheidet z. B. „United“ (Airline) vs. „United“ (lokale Umzugsfirma) dank Kontext.
- Findet regionale Businesses: Mit Stadt/Bundesland kann die AI lokale Companies pinpointen, die sonst im globalen Rauschen untergehen.
- Höhere Match Rate: Bei schwierigen Listen findest Du deutlich mehr korrekte Domains und sparst Dir später viel manuelles Nacharbeiten.
Preis
- Kosten: Dieses Enrichment ist usage-basiert.
- Beispiel: Wenn der AI Agent 3 Suchen braucht, kostet es vielleicht 5 Credits. Wenn er 10 Suchen macht und 3 Websites checkt, können es 15 Credits oder mehr sein. Mehr Aufwand = mehr Credits.
Bulk Enrichment No.4: Bekomme verifizierte Emails mit der Waterfall-Methode
Sobald Du LinkedIn Profile und Company Domain hast, ist der nächste Step meist: eine verifizierte Email-Adresse finden. Aber nicht jeder Email Provider ist gleich gut. Manche sind super bei US-Tech-Companies, andere finden Kontakte in europäischen Industrie- oder Manufacturing-Branchen deutlich besser.
Wenn Du Dich nur auf einen Provider verlässt, lässt Du eine Menge Daten (und damit Geld) liegen.
Was dieses Enrichment macht
Waterfall enrichment löst das Problem, indem mehrere Data Vendoren hintereinander geschaltet werden. Es nimmt Name + Domain eines Prospects und fragt Provider #1 ab. Wenn nichts gefunden wird, geht es automatisch weiter zu #2, dann #3 usw.
Das läuft die „Waterfall“-Kette herunter, bis eine Email gefunden wurde – oder alle Quellen geprüft sind.
Waterfall-Prozess erklärt
Hier die Schritte, die im Hintergrund passieren:
1️⃣ Input: Du gibst Full Name und Company Domain an.
2️⃣ Erster Versuch: Das System prüft Vendor #1 auf eine verifizierte Email.
3️⃣ Cascade Effect: Falls nichts gefunden wird, geht’s automatisch zu Vendor #2, dann #3.
4️⃣ Ergebnis: Sobald eine verifizierte Email gefunden wurde, stoppt der Prozess – oder eben nach dem letzten Provider.
Warum das so wertvoll ist
Der Waterfall-Ansatz maximiert die Chance auf die richtige Contact Info – ohne Extra-Aufwand für Dich.
- Deutlich höhere Coverage: Mehr Quellen = mehr Treffer, gerade bei schwer erreichbaren Prospects.
- Pay-for-Performance: Credits werden nur verbraucht, wenn wirklich eine verifizierte Email gefunden wird. Wenn nichts gefunden wird, zahlst Du nicht.
- Bessere Datenqualität: Verifizierte Emails bedeuten weniger Bounces und schützen Deine Domain-Reputation in Outreach-Kampagnen.
Preis
- Kosten: 25 Datablist Credits pro gefundener Email
- Beispiel: Um 1.000 Emails zu finden, brauchst Du ein Datablist-Abo + ein $20 Credits Top-up
📘 Nur bei Erfolg zahlen
Das Beste an Waterfall enrichment ist die Fairness. Wenn wir die Daten nicht finden, zahlst Du nicht. Du investierst also nur in echte Ergebnisse.
Bulk Enrichment No.5: Custom Research mit Datablists AI Agent
Manchmal gibt es die Daten, die Du brauchst, schlicht in keiner Datenbank. Vielleicht willst Du wissen, ob eine Company eine bestimmte Zertifizierung hat, ob die Website einen konkreten Service erwähnt oder ob sie gerade für eine bestimmte Rolle hiring ist. Früher bedeutete das: stundenlange manuelle Recherche.
Heute kannst Du das automatisieren, indem Du Datablists AI Agent auf Deine Liste loslässt.
Was dieses Enrichment macht
Diese Methode nutzt denselben AI Agent wie bei der contextual domain search – nur ohne Template: Du gibst Custom Instructions, also Deinen eigenen Prompt.
Datablists AI Agent kann suchen, finden und Informationen überall im Internet extrahieren. Stell Dir das wie ein Team aus Research-Assistenten vor, die Websites lesen und Dir gezielt Fragen beantworten – und das in Bulk.
Warum das so wertvoll ist
Custom AI research ermöglicht Dir Daten anzureichern, die Dir kein Standard-Tool liefern kann.
- Hyper-Personalisierung: Finde individuelle Talking Points für Sales Outreach, z. B. ein frisch veröffentlichtes Case Study oder ein Company Value auf der „About Us“-Seite.
- Nischen-Lead-Qualification: Qualifiziere Leads nach sehr spezifischen Kriterien. Beispiel: Prüfe tausende Kanzlei-Websites, welche auf „intellectual property“ spezialisiert sind.
- Nervige Fleißarbeit automatisieren: Alles, was einem wiederholbaren Muster folgt (Website öffnen, Info finden), lässt sich automatisieren.
Beispiele für Custom AI Research
Die Möglichkeiten sind riesig – ein paar Ideen zum Warmwerden:
- Recruiting-Sales-Team: Besuche die Careers-Seite jeder Company und extrahiere offene Positionen, die sonst nirgends gelistet sind.
- Field-Sales-Team: Priorisiere Prospects, indem Du herausfindest, ob Companies Produktionsstandorte in Deiner Zielregion haben – z. B. mit der Frage: „Does this company have a manufacturing site in the Greater Denver area?“
- PR-Agency-Sales-Team: Identifiziere CEOs, die noch nicht in Podcasts aufgetaucht sind oder wenig Media Coverage hatten. So fokussierst Du Outreach auf Prospects mit hohem Need.
Preis
- Kosten: Dieses Enrichment ist usage-basiert.
- Beispiel: Für eine Custom-Research-Aufgabe (z. B. bei 1.000 Companies prüfen, ob sie einen bestimmten Service anbieten) zahlst Du je nach Komplexität vielleicht 3.000–10.000 Credits.
Fazit: Hör auf, Zeit zu verschwenden
Manuelles Data Enrichment bremst Dich aus. Mit den richtigen Tools kannst Du Daten in Bulk enrichen und wieder das machen, worauf Du eigentlich Bock hast.
Jede der fünf Methoden – von Domains als Fundament bis hin zu Custom AI Research – lässt sich mit Datablist in Minuten umsetzen.
Key takeaway: Data Enrichment zu automatisieren ist kein Nice-to-have mehr, sondern Pflicht.
Häufige Fragen (FAQ) zu Data Enrichment
Kann ChatGPT Daten enrichen?
Ja, ChatGPT kann für bestimmte Enrichment-Aufgaben genutzt werden. Aber es ist ein Conversational Chatbot, kein spezialisiertes Datentool. Es kann halluzinieren oder falsche Infos liefern. Für Bulk-Enrichment-Projekte, wo Accuracy und Scale entscheidend sind, ist ein dediziertes Tool wie Datablist die deutlich zuverlässigere Wahl.
Welche Enrichments haben den höchsten ROI?
Die Enrichments mit dem höchsten ROI sind fast immer die grundlegenden: Company Domain, Prospect Email und LinkedIn Profile. Damit schaltest Du viele weitere Enrichments frei. Außerdem sind sie die Basis für Deep Personalization und effektiven Outreach – und damit meist die ROI-stärksten Aktivitäten.
Wie finde ich LinkedIn Profile in Bulk anhand von Name und Company?
Am effektivsten geht das mit einem Bulk LinkedIn Profile Finder wie Datablist. Du lädst eine Liste hoch mit Spalten für First Name, Last Name und Company Name (oder besser: Company Domain). Das Tool verarbeitet die Liste und liefert Dir die passenden LinkedIn-Profile-URLs zurück – ohne dass Du jede Person einzeln suchen musst.
Was ist „Waterfall Enrichment“?
Waterfall enrichment ist eine Methode, bei der mehrere Data Provider nacheinander abgefragt werden. Wenn Provider #1 die gewünschten Daten (z. B. eine Email-Adresse) nicht findet, probiert das System automatisch Provider #2, dann #3 usw. Dieser Cascading-Ansatz maximiert die Chance, die Daten zu finden.
Wie genau ist AI-basiertes Data Enrichment?
AI-basiertes Enrichment kann – mit klaren Prompts und genug Kontext – sehr genau sein, oft sogar zuverlässiger als manuelle Recherche bei großen Datensätzen, weil menschliche Flüchtigkeitsfehler wegfallen. Entscheidend ist, der AI genügend Kontext zu geben, damit sie fundiert entscheiden kann.
Muss ich coden können, um diese Enrichment-Methoden zu nutzen?
Nein. Tools wie Datablist sind No-Code-Plattformen. Alle Methoden in diesem Artikel kannst Du über eine einfache Spreadsheet-Oberfläche ausführen: Datei hochladen, Enrichment im Menü auswählen, Ergebnisse bekommen – ohne eine Zeile Code.