E-Mail-Liste kostenlos bereinigen: Schritt für Schritt

E-Mail-Listen sind die Grundlage jeder E-Mail-Kampagne und jedes Newsletter-Managements. Durch das Zusammenführen mehrerer Listen oder Spam-Einträge von Nutzern können sie jedoch schnell unübersichtlich werden.

Das Bereinigen Deiner E-Mail-Liste bringt folgende Vorteile:

• Bessere Zustellbarkeit - Jeder E-Mail-Provider nutzt Deinen Sender Score, um zu entscheiden, wo Deine E-Mails landen. Damit sie nicht als SPAM eingestuft werden und Deine Empfänger tatsächlich erreichen, solltest Du zunächst vermeiden, Nachrichten an nicht existierende Adressen zu senden. Ein schlechter Sender Score lässt sich nur schwer korrigieren. Investiere deshalb lieber vorab etwas Zeit und entferne nicht erreichbare E-Mail-Adressen aus Deiner Liste.
• Kosten sparen - In der Regel zahlst Du für jede versendete E-Mail. Wenn Du Deine E-Mail-Liste zuerst von Duplikaten und ungültigen Adressen befreist, sparst Du bares Geld. Entferne anschließend alle Wegwerf-E-Mail-Adressen, die ohnehin niemand liest, sodass nur echte Adressen übrig bleiben.
• Tippfehler erkennen und korrigieren - Nach der Bereinigung werden fehlerhafte E-Mail-Adressen markiert. Einfache Tippfehler in Namen oder Domains kannst Du dann manuell finden und beheben.

Die regelmäßige Bereinigung von E-Mail-Listen gehört zu jedem digitalen Business. Datablist ist das ideale Datentool für diesen Prozess. In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erfährst Du:

• Wie Du doppelte E-Mail-Adressen entfernst
• Wie Du die Syntax von E-Mail-Adressen prüfst
• Wie Du E-Mails von Wegwerf-Anbietern erkennst
• Wie Du geschäftliche E-Mail-Adressen erkennst
• Wie Du prüfst, ob E-Mail-Domains existieren
• Wie Du den E-Mail-Provider ermittelst
• Wie Du E-Mail-Aliasse deduplizierst

Du kannst Datablist ohne Registrierung verwenden, um CSV-Dateien anzusehen und zu bearbeiten. Für den später eingesetzten Service zur E-Mail-Verifizierung benötigst Du jedoch einen Account.

👉 Erstelle Deinen kostenlosen Account 👈.

Wie schneidet Datablist im Vergleich zu kostenpflichtigen Services zur E-Mail-Bereinigung ab?
Wenn Du bei Google nach Services zur E-Mail-Verifizierung suchst, findest Du Hunderte, vielleicht sogar Tausende. Fast alle berechnen eine Gebühr pro E-Mail-Adresse. Datablist enthält einen kostenlosen Service zur E-Mail-Verifizierung. Für einfache Prüfungen ist er bestens geeignet und völlig ausreichend. Benötigst Du jedoch eine tiefere Analyse oder möchtest Hunderttausende E-Mail-Adressen prüfen, solltest Du einen kostenpflichtigen Service zur E-Mail-Bereinigung nutzen.

Schritt 1: E-Mail-Adressen importieren

Eine Collection erstellen

Im ersten Schritt der E-Mail-Bereinigung erstellst Du in Datablist eine Collection, in die Du Deine E-Mail-Adressen importierst.

Klicke in Datablist auf das +, um eine neue Collection anzulegen. Gib ihr einen Namen (und ein Icon 😍).

Deine E-Mail-Listen importieren

Nachdem Du eine Collection erstellt hast, kannst Du Deine E-Mail-Listen importieren – egal, ob es nur eine Liste ist oder ob Du mehrere zusammenführen möchtest.

Datablist bietet zwei Möglichkeiten für den Datenimport:

• Mit CSV-Dateien
• Per Copy-and-paste aus einer Tabellenkalkulation

Option 1: CSV-Dateien importieren

Das CSV-Format ist ein einfacher Standard für den Austausch tabellarischer Daten zwischen Softwareanwendungen. Jedes Newsletter-Tool und jede Digital-Marketing-Lösung ermöglicht den Export Deiner Kontakte als CSV-Datei. CSV-Dateien werden von Datablist optimal unterstützt.

Sieh Dir auch unsere Anleitungen CSV-Dateien über eine eindeutige Kennung zusammenführen und Duplikate aus CSV-Dateien entfernen an.

In diesem Beispiel verwenden wir eine Demo-CSV-Datei mit Kontakten und drei Spalten: First Name, Last Name, Email. Lade die Demo-Datei hier herunter.

Klicke zum Importieren Deiner CSV-Datei auf den Button „Import CSV“ und wähle die gewünschte Datei aus.

Datablist liest CSV-Dateien und Excel-Dateien. Anhand der ersten Zeilen wird die verwendete Zeichenkodierung erkannt. Falls in den erkannten Spaltenüberschriften oder später beim Import merkwürdige Zeichen erscheinen, erstelle eine neue Collection und importiere die CSV-Datei mit einer anderen Zeichenkodierung.

Datablist liest die Spalten ein und zeigt Dir anschließend eine Mapping-Seite. Wenn Deine E-Mail-Adressen gültig sind, wird als Datentyp Email erkannt. Dadurch kann Datablist Deine Daten später beim Bearbeiten zusätzlich validieren.

Hier siehst Du den vollständigen Ablauf im Video:

Option 2: Per Copy-and-paste importieren

Datablist unterstützt Copy-and-paste aus jeder Tabellenkalkulation. Markiere einfach die gewünschten Zellen, öffne Deine Datablist-Collection und nutze im Browser Edit -> Paste oder direkt die Tastenkombination Ctrl + v.

Beim Einfügen zeigt Dir Datablist die erkannten Spalten und Zeilen. Um eine Spalte zu importieren, ordnest Du sie einer vorhandenen Property zu oder erstellst eine neue Property.

Warnung: Es werden ausschließlich zugeordnete Spalten importiert!

Bei Bedarf weitere Kontaktlisten importieren

Wenn Du eine E-Mail-Liste aus mehreren Quellen aufbaust, importierst Du einfach alle Listen in dieselbe Collection.

Beim Import einer weiteren Datei erscheint ein Mapping-Schritt. Dort ordnest Du die Properties Deiner Collection den Spalten der CSV-Datei zu. So werden die neuen Daten zu den bereits vorhandenen Properties hinzugefügt.

Schritt 2: Duplikate finden und zusammenführen

Wenn Du CRM-Exporte, Formulardaten, Event-Anmeldungen und Newsletter-Kontakte kombinierst, sammeln sich in E-Mail-Listen schnell Duplikate an. Die doppelten Zeilen enthalten häufig unterschiedliche Angaben. Wenn Du jede zusätzliche Zeile einfach löschst, gehen möglicherweise Telefonnummern, Quellen oder Notizen verloren, die Du noch brauchst.

Bevor Du die Adressen validierst, solltest Du E-Mail-Adressen mit Smart email matching deduplizieren. Dieser Workflow erkennt nicht nur exakte Duplikate, sondern auch Aliasse, unterschiedliche Gmail-Schreibweisen mit Punkten, gmail.com und googlemail.com, Adressen mit Anzeigenamen sowie mailto:-Werte.

Die Kurzfassung:

1. Öffne Clean > Merge duplicates.
2. Wähle Selected Properties und anschließend die E-Mail-Property aus.
3. Konfiguriere das Smart Matching mit dem Email Processor.
4. Prüfe die vorgeschlagenen Gruppen und gemeinsam genutzten Postfächer.
5. Führe Kontaktzeilen mit ergänzenden Angaben zusammen oder entferne eine zusätzliche Zeile, wenn sie keine nützlichen Daten enthält.

Die Duplikatprüfung ist schreibgeschützt, bis Du die geprüften Gruppen verarbeitest. Die Anleitung zur E-Mail-Deduplizierung enthält aktuelle Screenshots, eine Testdatei mit 1.000 Zeilen zum Herunterladen, gemessene Ergebnisse und eine Checkliste zur Validierung.

Schritt 3: E-Mail-Liste kostenlos bereinigen

Jetzt hast Du in Datablist eine Collection mit all Deinen E-Mail-Adressen und ohne Duplikate. Zeit für die Bereinigung!

Hinweise
Du musst registriert sein, um den Service zur E-Mail-Verifizierung zu nutzen. Registriere Dich kostenlos. Wenn Du bereits eine anonyme Collection erstellt hast, importiere sie in Deinen Workspace.

Was prüft der Service?

Datablist verfügt über einen integrierten, kostenlosen Service zur E-Mail-Verifizierung. Er führt fünf Prüfungen durch:

• Syntaxanalyse der E-Mail-Adresse
• Prüfung der MX-Einträge der Domain
• Erkennung von Wegwerf-E-Mail-Anbietern
• Ausgabe des Namens des E-Mail-Providers
• Prüfung, ob es sich um eine Business Email oder eine Adresse eines allgemeinen Providers wie Gmail oder Yahoo handelt

Syntax von E-Mail-Adressen prüfen

Zuerst wird geprüft, ob die E-Mail-Adresse dem IETF-Standard entspricht. Dazu wird eine vollständige Syntaxanalyse durchgeführt.

Adressen ohne At-Zeichen (@), mit ungültigen Domains oder ähnlichen Fehlern werden dabei markiert.

MX-Einträge der Domain prüfen

Die zweite Prüfung ermittelt, ob die Domain E-Mails empfangen kann. Zu einer gültigen E-Mail-Adresse muss ein entsprechender Domainname mit konfigurierten MX-Einträgen gehören. Diese MX-Einträge bestimmen den Mailserver, der E-Mails für die Domain annimmt. Fehlen sie, deutet das auf eine ungültige E-Mail-Adresse hin.

Der Service prüft für jede E-Mail-Domain die DNS-Einträge und sucht nach MX-Einträgen. Existiert die Domain nicht, wird die E-Mail-Adresse als ungültig markiert. Dasselbe gilt, wenn die Domain zwar existiert, aber keinen gültigen MX-Eintrag besitzt.

Wegwerf-E-Mail-Anbieter erkennen

Die dritte Prüfung erkennt temporäre E-Mail-Adressen. Der Service sucht nach Domains von Disposable Email Address (DEA) Providern wie Mailinator, Temp-Mail oder YopMail.

Die aktuelle Datenbank enthält rund 3.000 Domains von Wegwerf-E-Mail-Anbietern und wird regelmäßig anhand dieser Liste mit Disposable Domains aktualisiert.

Namen des E-Mail-Providers ausgeben

Wenn Du das Enrichment Free Email Validator ausführst, erhältst Du unter anderem das Ergebnis „MX Provider“. Dieses Feld zeigt anhand der MX-Einträge, welcher E-Mail-Service für die Verarbeitung der E-Mails einer bestimmten Domain zuständig ist.

Der E-Mail-Provider kann beispielsweise google, microsoft oder amazon sein.

Weitere Informationen findest Du in der Dokumentation zum Enrichment: Free Email Validator.

Geschäftliche E-Mail-Adressen erkennen

Das Datablist Enrichment „Email Address Validation“ zeigt Dir außerdem, ob es sich bei den E-Mail-Adressen um geschäftliche oder allgemeine Adressen handelt.

Eine geschäftliche E-Mail-Adresse verwendet die Domain eines Unternehmens, zum Beispiel elon@tesla.com. Wenn Du Deine Kontakte segmentierst, um Lead-Listen aufzubauen, helfen Dir geschäftliche E-Mail-Adressen beim Lead Scoring.

Datablist pflegt eine Liste aller allgemeinen E-Mail-Provider und gleicht jede E-Mail-Domain damit ab. Gehört die Domain nicht zu einem allgemeinen Provider, wird die Adresse als „Business Email“ gekennzeichnet.

Deine Collection bereinigen

Eine E-Mail-Liste mit Datablist zu bereinigen ist ganz einfach. Klicke auf das Menü „Enrich“ und wähle das Enrichment „Email Address Validation“ aus.

Nachdem Du „Email Address Validation“ ausgewählt hast, öffnet sich rechts ein Drawer zur Konfiguration des Enrichments.

Die Konfiguration umfasst zwei Schritte:

• Konfiguration von Settings und Input Properties
• Konfiguration der Output Properties, um festzulegen, wo die Ergebnisse des Enrichments gespeichert werden

Settings und Input Properties

Settings

Wähle in den Settings „Check for MX-records in email domain“, um die MX-Einträge zu analysieren.

Input Properties

Wähle die Property Deiner Collection aus, die die E-Mail-Adresse enthält. In diesem Beispiel besitzt die Collection eine passende Property namens „Email“.

👉 Klicke auf „Continue to outputs configuration“, um mit Schritt 2 fortzufahren.

Output Properties und Run Settings

Das Enrichment „Email Address Validation“ gibt folgende Werte zurück:

• Valid Email - Eine Checkbox (true oder false), die angibt, ob die E-Mail-Adresse gültig ist.
• Error status - Ein Text, der erklärt, warum die E-Mail-Adresse ungültig ist, wenn „Valid Email“ den Wert false hat.
• Business Email - Eine Checkbox, die anzeigt, ob es sich um eine Business Email oder um die Adresse eines allgemeinen E-Mail-Providers handelt.
• Domain - Gibt den Domainteil der E-Mail-Adresse hinter dem @ zurück. Beispiel: gmail.com
• MX Provider - Gibt den E-Mail-Provider zurück. Beispiele: google, microsoft, ovh usw.
• Processed - Eine Checkbox, die anzeigt, ob ein Eintrag verarbeitet wurde. Damit kannst Du Deine E-Mail-Liste filtern und verhindern, dass das Enrichment zweimal für dieselben Adressen ausgeführt wird.

⚠️ Du musst die Output Properties konfigurieren, um neue Properties in Deiner Collection anzulegen, oder sie vorhandenen Properties zuordnen.

Wenn Du das Enrichment zum ersten Mal ausführst, klicke bei jeder Output Property auf den Button +, um die Ergebnis-Properties zur Collection hinzuzufügen.

Die zu erstellenden Properties werden rechts neben Deinen Spalten angezeigt.

Sobald die Outputs den Properties zum Speichern der Ergebnisse zugeordnet sind, klicke auf „Run on first 10 items“. Bevor Datablist das Enrichment für alle Einträge ausführt, werden zunächst die ersten zehn verarbeitet. So lassen sich Fehler und ungültige Konfigurationen anhand der ersten Ergebnisse leichter erkennen.

Wenn die Ergebnisse stimmen, klicke auf „Run the enrichment on all items“, um den Prozess fortzusetzen.

Hier siehst Du den Ablauf im Video. Es zeigt eine ältere Datablist-Version; das Enrichment zur E-Mail-Verifizierung ist inzwischen über den Button „Enrich“ erreichbar:

Wenn der Service fertig ist, prüfe alle ungültigen E-Mail-Adressen auf Tippfehler, die sich leicht korrigieren lassen.

E-Mail-Aliasse vor der Validierung deduplizieren

Plus-Aliasse können auf dasselbe Postfach verweisen und trotzdem gültige Adressen sein. Eine reine Validierung erkennt sie nicht als doppelte Kontakte.

Nutze den Workflow zur E-Mail-Deduplizierung, statt die gespeicherten Werte mit einem regulären Ausdruck umzuschreiben. Smart Matching kann die Aliasse vergleichen, ohne die ursprünglichen E-Mail-Werte zu verändern. Anschließend kannst Du die vollständigen Kontaktzeilen prüfen, bevor Du etwas zusammenführst.

Rollenbasierte Postfächer wie sales@company.com solltest Du manuell prüfen. Eine gemeinsam genutzte Adresse kann mehreren legitimen Kontakten gehören.

Schritt 4: Abgemeldete E-Mail-Adressen entfernen

Dieser letzte Schritt ist optional. Möglicherweise hast Du eine eigene Liste mit allen abgemeldeten E-Mail-Adressen, die Du aus Deiner Hauptliste entfernen möchtest. Wenn diese Liste eine spezielle Spalte enthält, sieht sie beispielsweise so aus:

email           |     Unsubscribed
xxx@xxx.com     |     yes
xxx@xxx.com     |     yes
xxx@xxx.com     |     yes

Mit einer Join-Operation kannst Du die Information Unsubscribed zu Deiner Kontaktliste hinzufügen.

Importiere dazu die zweite CSV-Datei und führe eine Join-Operation durch – und zwar in derselben Collection.

Die gemeinsame Property ist Email. Auf dieser Property führst Du die „Join operation“ aus.

Erstelle beim Import der CSV-Datei mit den abgemeldeten E-Mail-Adressen eine neue Property, um die Spalte „Unsubscribed“ zu speichern. Klicke dazu während des Mappings auf das „+“.

Ordne die Spalte „Email“ der Property „Email“ zu, falls das noch nicht geschehen ist. Aktiviere anschließend darauf „Join on property“.

Im nächsten Schritt legst Du fest, wie Datablist die Join-Operation für die CSV-Datei ausführen soll.

• Import all rows and match when possible - Wenn eine E-Mail-Adresse aus der Unsubscribed-Datei noch nicht in Deiner Collection vorhanden ist, wird ein neuer Eintrag erstellt.
• Import only matching rows - Das ist hier die empfohlene Option. Wenn eine E-Mail-Adresse aus der Unsubscribed-Datei nicht in Deiner Collection vorhanden ist, wird sie beim Import übersprungen.

Mit dem „Merging Mode“ legst Du fest, wie widersprüchliche Daten zusammengeführt werden. Das ist hilfreich, wenn Du Deine Collection aktualisierst und bereits eine Property „Unsubscribed“ vorhanden ist, die Du überschreiben möchtest.

Nach dem Import erscheint die neue Property „Unsubscribed“. Du kannst danach filtern und die entsprechenden Kontakte entfernen.

Extra-Schritt: Duplikate beim Import automatisch zusammenführen

Um Duplikate bereits beim Import automatisch zu verhindern und zusammenzuführen, aktiviere für die Property Email die Option „do not allow duplicate values“. Dadurch dedupliziert Datablist Deine Kontakte beim Datenimport automatisch und führt sie zusammen.

Während des Import-Stepper wird eine Merging-Option angezeigt. Hier legst Du fest, wie Datablist mit Duplikaten umgehen soll.

Die Merging-Option ist wichtig, wenn Deine Liste neben der E-Mail-Adresse noch weitere Kontaktinformationen enthält.

• Bei Soft Merge werden die Properties eines vorhandenen Kontakts mit derselben E-Mail-Adresse nicht durch spätere Daten aktualisiert. Das betrifft sowohl Kontakte, die bereits in der Collection vorhanden sind, als auch den ersten in der CSV-Datei gefundenen Kontakt. Dies ist die Standardeinstellung.
• Bei Hard Merge werden vorhandene Daten für dieselbe E-Mail-Adresse aktualisiert.

Wenn Du Feedback zu dieser Anleitung oder Fragen hast, kannst Du uns gerne kontaktieren.