Du hast eine Lead-Liste gescrapt, die E-Mail-Adressen angereichert und bist bereit für den Versand. Doch dann fällt es Dir auf: „Acme Solutions LLC“, „Tech Company, INC.“, „Müller & Söhne GmbH & Co. KG“.
Bevor Du diese Namen in Deinem Outreach verwendest, brauchst Du eine gut lesbare Bezeichnung. Speichere den ursprünglichen Firmennamen in einer separaten Spalte, damit Du das Unternehmen weiterhin dem Quelldatensatz zuordnen kannst.
Dieser Artikel zeigt Dir, wie Du in Datablist eine Spalte mit Firmennamen bereinigst und das Ergebnis überprüfst. Der Cleaner entfernt standardmäßig Rechtsformen, kann sie bei Bedarf aber auch beibehalten.
Für kleinere Datenmengen kannst Du das kostenlose Tool zur Normalisierung von Firmennamen verwenden. Es verarbeitet bis zu zehn Namen pro Durchlauf und ermöglicht Dir, die bereinigten Ergebnisse vor der Verwendung in einer E-Mail zu prüfen. Öffne More options und aktiviere Keep legal suffixes, wenn die Rechtsformen erhalten bleiben sollen.
📌 Kurzfassung für Eilige
Dieser Artikel zeigt Dir, wie Du Firmennamen mit dem Company Name Cleaner von Datablist für Cold Outreach normalisierst. Hier die Kurzfassung:
- Was das Tool macht: Es entfernt Rechtsformzusätze wie LLC, Inc. oder GmbH, korrigiert die Formatierung und vereinheitlicht Firmennamen automatisch.
- Wichtige Einstellung: Keep Legal Forms ist standardmäßig deaktiviert. Aktiviere sie, wenn die Rechtsform relevant ist.
- Kosten: Laut aktueller Enrichment-Beschreibung kostet die Verarbeitung 0,5 Credits pro Name. Prüfe die Kostenschätzung, bevor Du die gesamte Liste verarbeitest.
- Schritte: Importiere die Liste, öffne Clean > Clean Company Names, ordne die Eingabespalte zu, wähle eine Ausgabespalte, teste eine kleine Stichprobe und prüfe anschließend die Ergebnisse.
Lies den vollständigen Artikel, um zu erfahren, warum die Normalisierung für Outreach wichtig ist und wie Du optimale Ergebnisse erzielst.
Was ist die Normalisierung von Firmennamen?
Bei der Normalisierung von Firmennamen werden uneinheitliche Unternehmensnamen in ein konsistentes, gut lesbares Format gebracht. Dazu gehören typischerweise:
- Rechtsformzusätze entfernen, etwa LLC, Inc., Corp., GmbH, Ltd., S.A. und viele weitere
- Überflüssige Satz- und Sonderzeichen entfernen
- Groß- und Kleinschreibung korrigieren („ACME SOLUTIONS“ wird zu „Acme Solutions“)
Warum einheitliche Firmennamen für Cold Outreach wichtig sind
Ein importierter Firmenname kann eine Rechtsform oder eine Formatierung enthalten, die Du in einem normalen Satz nicht verwenden würdest. Mit einer separaten Spalte für den Anzeigenamen kannst Du natürlich formulieren und gleichzeitig den ursprünglichen Wert für den Datenabgleich behalten.
Denn wenn Du E-Mails mit Firmennamen personalisierst, kommt es stark auf die Formatierung an.
Vergleiche diese beiden Einstiege:
↳ „Mir ist aufgefallen, dass TechFlow Solutions, LLC in neue Märkte expandiert ...“
↳ „Mir ist aufgefallen, dass TechFlow Solutions in neue Märkte expandiert ...“
Die zweite Variante klingt in einer ersten Kontakt-E-Mail natürlicher. Natürlich brauchst Du trotzdem einen verifizierten Grund für die Aussage, dass das Unternehmen expandiert.
💡 Was ist Datablist?
Datablist ist eine Plattform zum Aufbau von Lead-Generation-Workflows, mit der Du Daten über mehr als 60 verschiedene Tools finden, anreichern und bereinigen kannst. Von AI Agents und Email Finders über Tools zur Datenbereinigung bis hin zu Workflow-Automatisierungen übernimmt Datablist die mühsamen Aufgaben beim List Building, damit Du Dich auf Deinen Outreach konzentrieren kannst.
Wenn Du Daten unkompliziert, schnell und zuverlässig beschaffen oder bereinigen beziehungsweise datenbasierte Workflows automatisieren möchtest, ist Datablist genau dafür gemacht.
Firmennamen in 5 Schritten normalisieren
So normalisierst Du mit dem Company Name Cleaner von Datablist eine Spalte mit Firmennamen. Starte zunächst mit einer kleinen Stichprobe: Namen mit Abkürzungen, Satzzeichen oder mehreren Rechtsformen müssen eventuell manuell geprüft werden.
Schritt 1: Registrieren und Daten hochladen
- Öffne Datablist.com und erstelle einen kostenlosen Account.
- Lade anschließend Deine CSV- oder Excel-Datei mit den Firmennamen hoch, die Du normalisieren möchtest.
Deine Datei darf mehrere Spalten enthalten. In den nächsten Schritten kannst Du in Datablist auswählen, welche davon die Firmennamen enthält.
Schritt 2: Company Name Cleaner öffnen
-
Klicke nach dem Hochladen Deiner Daten oben im Menü auf Clean.
-
Wähle Clean Company Names aus. Dadurch öffnet sich der Company Name Normalizer.
Dieses Tool entfernt Rechtsformzusätze und normalisiert Deine Firmennamen.
Schritt 3: Eingabespalte zuordnen
Du siehst nun eine Konfigurationsoption, in der Du die Input Property festlegst. Wähle im Dropdown-Menü die Spalte aus, die Deine Firmennamen enthält.
Klicke anschließend auf Continue to outputs configuration.
Schritt 4: Ausgabespalte konfigurieren
Lege fest, wo die bereinigten Firmennamen gespeichert werden sollen. Erstelle eine neue Spalte, wenn Du den ursprünglichen Namen für den Datenabgleich, die Deduplizierung oder den Audit-Verlauf benötigst. Lass in den Enrichment-Einstellungen Keep Legal Forms deaktiviert, wenn Du gut lesbare Namen für die Ansprache brauchst. Aktiviere die Option, wenn Du einen bereinigten Firmennamen inklusive Rechtsform benötigst.
Du hast zwei Möglichkeiten:
- Eine neue Spalte erstellen, um die normalisierten Namen zu speichern – empfohlen, wenn Du Vorher und Nachher vergleichen möchtest
- Die vorhandene Spalte überschreiben und dort die bereinigten Daten speichern
Klicke auf das Symbol ⊕, um eine neue Spalte anzulegen, oder wähle im Dropdown-Menü eine vorhandene Spalte aus.
Schritt 5: Enrichment ausführen
Konfiguriere abschließend die Einstellungen für den Durchlauf, indem Du rechts neben dem Button auf den Pfeil klickst. Anschließend kannst Du zwischen folgenden Optionen wählen:
- Run on first 10 items: Ideal, um Ergebnisse vor dem vollständigen Durchlauf zu prüfen
- Run on first 100 items: Praktisch, wenn Du eine größere Stichprobe validieren möchtest
- Run on first {X} items: Hier bestimmst Du selbst, wie viele Einträge verarbeitet werden
- Run on all view items: Verarbeitet Deine gesamte Liste beziehungsweise die aktuelle Ansicht, falls Filter aktiviert sind
Wenn die Stichprobe gut aussieht, wählst Du den gewünschten Umfang aus und klickst auf den entsprechenden Run-Button.
Vergleiche nach dem Durchlauf die bereinigte Spalte mit dem Original. Prüfe vor der Verwendung im Outreach stichprobenartig kurze Namen, Markenschreibweisen und Unternehmen mit ähnlichen Namen. Da der Cleaner AI verwendet, solltest Du das Ergebnis als Vorschlag für einen Anzeigenamen betrachten – nicht als verbindliche Unternehmenskennung.
Bereinigte Firmennamen vor dem Outreach prüfen
Der bereinigte Wert ist lediglich ein vorgeschlagener Anzeigename und kein Beleg dafür, dass zwei Datensätze dasselbe Unternehmen betreffen. So kann aus Acme Solutions LLC beispielsweise Acme Solutions werden, während ein kurzer Name wie ABC für mehrere Unternehmen stehen könnte. Behalte deshalb den ursprünglichen Namen und – sofern vorhanden – die Unternehmenswebsite neben dem bereinigten Wert.
Prüfe alle Zeilen, deren Ausgabe leer, unerwartet abgekürzt oder bei unterschiedlichen Unternehmen identisch ist. Gleiche diese Namen mit der offiziellen Website des jeweiligen Unternehmens ab, bevor Du sie in einer Nachricht verwendest. Benötigst Du offizielle Firmennamen für Verträge oder den CRM-Abgleich, verwende das Originalfeld oder führe den Vorgang erneut mit aktivierter Option Keep Legal Forms aus.
Fazit
Ein normalisierter Anzeigename lässt Outreach-Nachrichten natürlicher klingen. Behalte den ursprünglichen Namen für den Datenabgleich, kontrolliere eine Stichprobe der bereinigten Werte und verwende die neue Spalte erst danach in Deiner Kampagne. Der Cleaner berechnet Credits pro Name. Prüfe daher vor der Verarbeitung einer großen Liste die aktuelle Kostenschätzung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Wie normalisiere ich Firmennamen für Cold Outreach?
Importiere Deine Liste, öffne Clean > Clean Company Names, ordne die Spalte mit den Firmennamen zu und speichere das Ergebnis in einer neuen Spalte. Führe zuerst einen Testlauf durch und prüfe die Ergebnisse, bevor Du den Rest verarbeitest.
Wie normalisiere ich Firmennamen am schnellsten in großen Mengen?
Bei großen Datenmengen ordnest Du die Eingabespalte einmal zu und führst den Cleaner zunächst für eine kleine Stichprobe aus. Die gesamte Laufzeit hängt von der Anzahl der Zeilen und der aktuellen Auslastung des Dienstes ab. Prüfe die erzeugten Namen, bevor Du sie für Deinen Outreach verwendest.
Wie entferne ich LLC, Inc. und GmbH in großen Mengen?
Der Company Name Cleaner von Datablist entfernt Rechtsformen standardmäßig. Sollen sie in der Ausgabe erhalten bleiben, aktiviere Keep Legal Forms. Prüfe eine Stichprobe internationaler Firmennamen, da ein AI Cleaner unbekannte Rechtsformzusätze oder Markennamen falsch interpretieren kann.
Welche Tools vereinheitlichen Firmennamen automatisch?
Der Company Name Cleaner von Datablist schlägt mithilfe von AI passende Anzeigenamen vor. Wenn Du bereits eine eindeutige Regel für einen bekannten Rechtsformzusatz hast, kannst Du auch einen regelbasierten Cleaning-Workflow verwenden und die Ergebnisse anschließend prüfen. Behalte in jedem Fall den ursprünglichen Wert.
Was ist die beste ChatGPT-Alternative für viele Firmennamen?
Der Company Name Cleaner von Datablist verarbeitet eine zugeordnete Spalte Deiner Collection. So kannst Du das Ergebnis direkt neben dem Original prüfen, ohne Firmennamen zwischen verschiedenen Tools verschieben zu müssen. Eine stichprobenartige Kontrolle bleibt dennoch erforderlich.
Gibt es ein besseres Tool als ChatGPT für Rechtsformen?
Wenn Du eine Liste in einem einzigen Workspace verarbeiten und prüfen möchtest, ist der Company Name Cleaner von Datablist eine passende Option. Ordne die Eingabespalte zu, entscheide, ob Rechtsformen erhalten bleiben sollen, und kontrolliere die Ausgabe direkt neben dem ursprünglichen Namen.