Du hast eine Lead list gescraped, die Emails angereichert – und eigentlich bist du ready zum Senden. Und dann siehst du es: „Acme Solutions LLC“, „Tech Company, INC.“, „Müller & Söhne GmbH & Co. KG“.
Also ChatGPT auf, ein paar Namen rein, „bitte bereinigen“, Ergebnis zurück ins Spreadsheet kopieren – und wieder von vorn. Funktioniert, ist aber langsam und inkonsistent.
In diesem Artikel zeige ich dir eine schnellere Methode. Eine, mit der du tausende Company Names in unter 2 Minuten normalisierst – mit deutlich besserer Qualität als ChatGPT (vor allem, wenn du es wirklich in der Masse machen willst, ohne Prompt-Bastelei).
📌 Kurzfassung für alle, die wenig Zeit haben
In diesem Artikel erfährst du, wie du Company Names für Cold Outreach mit Datablists Company Name Cleaner normalisierst. Die schnelle Version:
- Was es macht: Entfernt rechtliche Zusätze (LLC, Inc., GmbH etc.), korrigiert Formatierung und vereinheitlicht Company Names automatisch
- Zeitaufwand: Unter 2 Minuten für tausende Datensätze
- Kosten: $0.0005 pro Datensatz (also $0.50 für 1.000 Namen)
- Schritte: Daten hochladen ⇒ Clean klicken ⇒ Company Name Cleaner auswählen ⇒ Inputs mappen ⇒ Settings konfigurieren ⇒ Run
Lies den ganzen Artikel, um zu verstehen, warum das für Outreach so wichtig ist – und wie du die besten Ergebnisse bekommst.
Company Names normalisieren: Was ist das – und warum zählt’s im Cold Outreach?
Company-Name-Normalisierung bedeutet, chaotische Firmennamen in ein einheitliches, gut lesbares Format zu bringen. Typischerweise heißt das:
- Rechtliche Zusätze entfernen wie LLC, Inc., Corp., GmbH, Ltd., S.A. und viele weitere
- Unnötige Satzzeichen und Sonderzeichen rausnehmen
- Groß-/Kleinschreibung korrigieren („ACME SOLUTIONS“ wird zu „Acme Solutions“)
Warum normalisierte Company Names für Cold Outreach Pflicht sind
Empfänger merken, wenn eine Email automatisiert ist. Oder besser: Die meisten gehen heute sowieso davon aus, dass Personalisierung von AI kommt – also kannst du zumindest dafür sorgen, dass es nicht nach AI aussieht.
Denn wenn du Emails mit Company Names personalisierst, ist die Formatierung entscheidend.
Vergleich mal diese zwei Einstiege:
↳ „I noticed TechFlow Solutions, LLC is expanding into…“
↳ „I noticed TechFlow Solutions is expanding into…“
Die erste Zeile wirkt wie ein Template. Die zweite wirkt menschlich.
💡 Was ist Datablist?
Datablist ist eine Plattform, mit der du Lead-Generation-Workflows baust – du kannst Daten finden, anreichern und bereinigen mit über 60 Tools. Von AI Agents über Email Finders bis hin zu data cleaning-Utilities und Workflow-Automationen: Datablist übernimmt die nervigen Teile beim list building, damit du dich auf Outreach fokussieren kannst.
Wenn du Daten beschaffen, bereinigen oder Workflows automatisieren willst – und es soll easy, schnell und zuverlässig sein – dafür ist Datablist gebaut.
Company Names normalisieren in 5 Schritten
So normalisierst du tausende Company Names mit Datablists Company Name Cleaner. Mach die Schritte einmal durch – und du bist in unter 2 Minuten fertig.
Schritt 1: Registrieren und Daten hochladen
- Geh auf Datablist.com und erstelle einen kostenlosen Account.
- Lade anschließend deine CSV- oder Excel-Datei hoch, in der die Company Names stehen, die du normalisieren willst.
Deine Datei kann mehrere Spalten haben. In den nächsten Schritten wählst du einfach aus, welche Spalte die Company Names enthält.
Schritt 2: Zum Company Name Cleaner wechseln
-
Sobald deine Daten drin sind, klick oben im Menü auf Clean.
-
Wähle Clean Company Names (dadurch öffnet sich der Company Name Normalizer).
Das ist das Tool, das rechtliche Zusätze entfernt und deine Company Names vereinheitlicht.
Schritt 3: Inputs mappen
Du siehst eine Konfiguration, in der du die Input Property festlegst. Wähle hier im Dropdown die Spalte aus, in der deine Company Names stehen.
Wenn alles passt, klick auf Continue to outputs configuration.
Schritt 4: Outputs konfigurieren
Jetzt entscheidest du, wohin die bereinigten Company Names geschrieben werden.
Du hast zwei Optionen:
- Neue Spalte erstellen für die normalisierten Namen (empfohlen, wenn du Vorher/Nachher vergleichen willst)
- Bestehende Spalte überschreiben mit den bereinigten Daten
Klick auf das ⊕-Icon, um eine neue Spalte zu erstellen – oder wähle im Dropdown eine bestehende aus.
Schritt 5: Enrichment starten
Zum Schluss stellst du die Run-Optionen ein, indem du rechts am Button auf den Chevron klickst. Damit kannst du zwischen diesen Optionen wählen:
- Run on first 10 items: Ideal, um die Ergebnisse kurz zu checken
- Run on first 100 items: Praktisch, wenn du eine größere Stichprobe validieren willst
- Run on first {X} items: Du bestimmst, wie viele Items verarbeitet werden
- Run on all view items: Verarbeitet deine komplette Liste (oder nur die aktuelle View, falls du Filter aktiv hast)
Wenn du deine Option gewählt hast, klick auf Run on all items.
Nach wenigen Sekunden hast du eine neue Spalte mit normalisierten, outreach-fertigen Company Names.
Warum das besser ist als die ChatGPT-Methode
Mit ChatGPT Company Names zu normalisieren klappt – aber es skaliert nicht. So schneiden die beiden Ansätze im Vergleich ab:
| Factor | ChatGPT Method | Datablist Method |
|---|---|---|
| Speed (1,000 names) | 60+ minutes (manual copy/paste) | Under 2 minutes |
| Consistency | Varies by prompt and session | Same results every time |
| Scale | Limited by context window | Handles 100,000+ records |
| Cost (1,000 names) | Hours of copy-pasting | $0.50 flat |
| Workflow integration | Manual export/import | Built-in, one-click export |
Für 50 Namen ist ChatGPT okay. Für 5.000 brauchst du etwas, das genau dafür gebaut ist.
Fazit
Automation in deinen Cold Email Kampagnen ist nicht „falsch“. Aber sobald Empfänger merken, dass du’s gemacht hast, wirkt es schnell lazy.
Company Names zu normalisieren nimmt dir eines der offensichtlichsten Automations-Signale aus dem Outreach. Mit Datablist dauert das weniger als 2 Minuten, kostet 0,5 Cent pro 1.000 Datensätze und liefert jedes Mal konsistente Ergebnisse.
Heißt konkret: Hör auf, ständig aus Excel in ChatGPT zu copy/pasten.
Häufige Fragen (FAQ)
Wie normalisiere ich Company Names für Cold Outreach?
Am schnellsten geht’s mit einem dedizierten Company-Name-Cleaner wie Datablists Company Name Cleaner. Liste hochladen, Company Name Cleaner auswählen, Inputs mappen und starten. Das Tool entfernt automatisch rechtliche Zusätze (LLC, Inc., GmbH etc.) und vereinheitlicht die Formatierung in Sekunden.
Was ist der schnellste Weg, Company Names in Bulk zu normalisieren?
Datablists Company Name Cleaner verarbeitet tausende Namen in unter 2 Minuten. CSV hochladen, Enrichment konfigurieren und ausführen. Du bekommst konsistente, outreach-ready Namen – ohne manuelle Arbeit.
Wie kann ich rechtliche Zusätze wie LLC, Inc. und GmbH in der Masse entfernen?
Nimm ein Tool, das genau dafür gemacht ist. Datablists Company Name Cleaner ist ein Beispiel. Es erkennt gängige Zusätze (LLC, Inc., Corp., Ltd.) sowie internationale Varianten (GmbH, S.A., Pty Ltd, BV) automatisch.
Welche Tools helfen dabei, Company Names automatisch zu vereinheitlichen?
Datablist bietet zwei Wege: den Company Name Cleaner (AI-powered, gut für komplexe Fälle) und das AI Editing Feature (JavaScript-basiert, ohne Credits). Beide entfernen rechtliche Zusätze und normalisieren die Formatierung ohne manuelle Schritte.
Was ist die beste Alternative zu ChatGPT, um Company Names in der Masse zu normalisieren?
Datablists Company Name Cleaner liefert ChatGPT-Qualität – ohne Copy/Paste-Workflow. Er ist schneller (unter 2 Minuten für tausende Namen), konsistenter (gleiche Ergebnisse bei jedem Run) und für genau diesen Use Case gebaut.
Gibt es ein besseres Tool als ChatGPT, um rechtliche Zusätze aus Company Names zu entfernen?
Ja. Purpose-built Tools wie Datablists Company Name Cleaner sind für diese Aufgabe deutlich besser als ChatGPT. Sie sind schneller in der Masse, liefern konsistente Ergebnisse und du musst dich nicht um Prompts oder Context Windows kümmern. Für Bulk-Normalisierung sind spezialisierte Tools die bessere Wahl.