Die meisten Tipps zum Scrapen von Leads beginnen mit einem Tool oder einer Website, die Du scrapen sollst. Du suchst, landest bei einem Scraper und ziehst die ersten Datensätze, bevor Du überhaupt festgelegt hast, welche Liste Du eigentlich brauchst.
Der bessere Ausgangspunkt ist die Liste selbst – und die Quelle, in der diese Daten bereits vorhanden sind. Hältst Du diese Reihenfolge ein, ist das Scraping der einfache Teil. Machst Du es umgekehrt, erhältst Du einen unbereinigten, unqualifizierten Export aus der falschen Quelle.
Der weitere Weg ist klar: Du erfährst, was Lead Scraping ist, wie Du die passende Quelle für Deine Zielkunden auswählst, einen schlanken Scrape durchführst und die gewonnenen Daten bereinigst, recherchierst und qualifizierst – alles auf einer einzigen No-Code-Plattform.
📌 Kurzfassung für alle, die wenig Zeit haben
Darum geht es in diesem Artikel: Wie Du Leads von Anfang bis Ende scrapest und warum die richtige Reihenfolge dabei entscheidend ist.
Am Ende kannst Du aus einem Zielmarkt eine qualifizierte Lead-Liste erstellen. Außerdem verstehst Du, warum die richtige Quelle – und nicht das auffälligste Tool – über die Qualität Deiner Liste entscheidet.
- Input: ein Zielmarkt und eine klare Vorstellung davon, welche Kunden Du erreichen möchtest
- Output: eine bereinigte, angereicherte und kontaktbereite Lead-Liste
Kernidee: Ein guter Lead-Scraping-Prozess beginnt mit der benötigten Liste – nicht mit der Website, die Du scrapen möchtest.
Das erwartet Dich in diesem Guide
- Was Lead Scraping ist und welche Daten Du erfassen kannst
- Warum die Lead-Liste und nicht das Tool der richtige Ausgangspunkt ist
- Wie Du die passende Quelle für Deinen Zielmarkt auswählst
- Der Scraping-Prozess in drei Schritten für jede Quelle
- Wie Du gescrapte Leads bereinigst, anreicherst und qualifizierst
- Häufige Fehler, durch die ein Scrape unbrauchbar wird
Was Lead Scraping ist und welche Daten Du scrapen kannst
Bevor wir zum Prozess kommen, schauen wir uns kurz an, was Lead Scraping bedeutet und welche Daten Du tatsächlich aus öffentlichen Quellen erfassen kannst.
Lead Scraping ist ein Workflow
Beim Lead Scraping werden Kontakt- und Unternehmensdaten potenzieller Kunden aus öffentlich zugänglichen Online-Quellen erfasst und zu einer nutzbaren Liste strukturiert. Dazu gehören etwa Name, Position, Unternehmen und Kontaktmöglichkeit – also Informationen, die bereits öffentlich verfügbar sind.
Was in vielen Definitionen fehlt: Scraping ist eine Phase innerhalb eines Workflows und kein fertiges Produkt, das Du kaufst. Es liefert Dir die Rohdaten. Erst die Auswahl der Quelle und die anschließende Qualifizierung machen daraus eine echte Sales Pipeline.
Du kannst nicht alles scrapen
Ein Scrape liefert in der Regel die Informationen, die auf der jeweiligen Seite sichtbar sind: Name, Unternehmen, Position oder Kategorie, Standort und manchmal eine Telefonnummer. Das reicht als Grundlage für eine Liste, ergibt aber selten ein vollständiges Bild.
Verifizierte E-Mail-Adressen und detaillierte Firmendaten stammen fast nie direkt aus der Quelle. Sie werden später durch Data Enrichment ergänzt. Wenn Du das von Anfang an einplanst, hältst Du den Rohdatenexport nicht vorschnell für eine fertige Lead-Liste.
Warum Dein Lead-Scraping-Prozess mit der Quelle beginnen sollte
Der erste Impuls ist oft, zunächst einen Scraper zu suchen. Genau das ist der falsche erste Schritt – und der Grund, warum so viele Lead-Listen am Ende unbrauchbar sind.
Warum Du nicht zuerst einen Scraper wählen solltest
Wenn Du Leads scrapen möchtest, solltest Du mit der Liste beginnen, die Du brauchst – nicht mit der Website, die Du scrapen willst. Das Tool wählst Du erst aus, wenn die Quelle feststeht. Und die Quelle bestimmst Du anhand Deiner Zielkunden.
Wählst Du zuerst einen Scraper, übernimmst Du automatisch dessen Grenzen: Ein LinkedIn-Tool kann Google Maps nicht auslesen. Dann scrapest Du dort, wo das Tool funktioniert, statt dort, wo Deine Kunden tatsächlich zu finden sind.
Der Lead-Scraping-Workflow in fünf Phasen
Sobald die Reihenfolge stimmt, lässt sich der gesamte Prozess in fünf Phasen aufteilen. Der restliche Guide führt Dich Schritt für Schritt durch sie hindurch.
- Zielmarkt eingrenzen: Lege fest, wen Du erreichen möchtest, bevor Du ein Tool öffnest.
- Passende Quelle auswählen: Scrape dort, wo Deine Zielkunden bereits gelistet sind.
- Kleinen Scrape starten: Setze Deine Filter und Dein Limit und starte anschließend den Scrape.
- Daten bereinigen und deduplizieren: Führe Duplikate zusammen und entferne unbrauchbare Datensätze, bevor Du Enrichment Credits dafür ausgibst.
- Recherchieren und qualifizieren: Reichere die Rohdaten an und bewerte jeden Lead anhand Deiner Kriterien.
So wählst Du die richtige Lead-Quelle für Deinen Zielmarkt
Wähle die Quelle danach aus, wo Deine Zielkunden bereits gelistet sind – nicht danach, welches Tool die schickste Website hat. Diese eine Regel verbessert die Qualität Deiner Liste stärker als jede Tool-Einstellung.
Lead-Quelle und Zielkunden richtig zuordnen
Sobald Du Deine Zielkunden benennst, ergibt sich die Quelle meist von selbst: Lokale Unternehmen findest Du auf Google Maps, B2B-Ansprechpartner auf LinkedIn und Sales Navigator, Unternehmen mit offenen Stellen auf Indeed und anderen Jobbörsen und so weiter.
Für das Scraping ist das besonders relevant, weil Du für jede Quelle normalerweise ein anderes Tool brauchst – es sei denn, Du nutzt eine Plattform, die alle abdeckt. Dann bedeutet der Wechsel von Google Maps zu Sales Navigator nur noch einen Quellenwechsel und keinen Wechsel der Software.
Angenommen, Du verkaufst Terminplanungssoftware an Zahnarztpraxen. Deine Zielkunden sind lokale Unternehmen, daher ist Google Maps die naheliegende Quelle. Im Verzeichnis von Y Combinator würdest Du dagegen keine Zahnarztpraxis finden.
Die besten Quellen für Lead Scraping
- LinkedIn: einzelne Fach- und Führungskräfte mit Position, Unternehmen und Senioritätsstufe.
- Sales Navigator: dieselben B2B-Daten mit detaillierteren Filtern für Account- und Prospect-Targeting.
- Google Maps: lokale Unternehmen mit Standort, Kategorie, Telefonnummer und Bewertung.
- Indeed und Jobbörsen: Unternehmen, die aktiv einstellen – ein guter Indikator für Wachstum und Investitionsbereitschaft.
- Clutch: Agenturen und Dienstleister, filterbar nach Spezialisierung.
- Das Y-Combinator-Verzeichnis: gut finanzierte Start-ups, mit denen Du schnell Unternehmen in frühen Wachstumsphasen erreichst.
- Zillow: Immobilienangebote und Makler für die Akquise im Immobilienbereich.
Leads in drei Schritten scrapen: Filter, Limit und Start
Der eigentliche Scrape wird oft unnötig kompliziert dargestellt. Unabhängig von der Quelle besteht er aus drei Schritten: Filter festlegen, Limit setzen und Scrape starten. Von Quelle zu Quelle ändern sich lediglich die verfügbaren Filter, nicht der grundlegende Ablauf.
In Datablist ist jede Quelle ein integrierter Scraper, den Du ohne Code verwendest. Der LinkedIn Scraper erfasst öffentliche Profile und Unternehmen, der Sales Navigator Scraper arbeitet mit Deinen Sales-Navigator-Suchen und der Google Maps Scraper sammelt lokale Unternehmenseinträge nach Standort und Kategorie.
Du wählst eine Quelle aus, legst Deine Kriterien fest und erhältst die Ergebnisse direkt als Liste. Der entscheidende Vorteil: Alle Scraper befinden sich an einem Ort. So verwandelst Du einen groben Zielmarkt auf einer einzigen Plattform in eine bereinigte, angereicherte und kontaktbereite Liste, statt fünf Tools miteinander verbinden zu müssen.
💡 Was Datablist ist
Datablist ist das AI Spreadsheet, mit dem Du Lead-Daten ohne Code beschaffst, bereinigst und anreicherst. Beim Scraping finden Quelle, Datenerfassung und Qualifizierung in derselben Liste statt. So wird aus einem Zielmarkt eine kontaktbereite Lead-Liste, ohne dass Du zwischen verschiedenen Tools wechseln musst.
Schritt 1: Filter festlegen
Öffne die ausgewählte Quelle und grenze sie auf die zuvor definierten Zielkunden ein. Im Sales Navigator verwendest Du dafür Position, Senioritätsstufe und Unternehmensgröße, bei Google Maps Standort und Kategorie. Präzise Filter verhindern, dass später irrelevante Datensätze in Deiner Liste landen.
Beim Beispiel mit den Zahnarztpraxen filterst Du in Google Maps nach der Kategorie „Zahnarztpraxis“ und den Städten in Deinem Vertriebsgebiet – nicht nach allen Unternehmen in der Umgebung.
Schritt 2: Limit setzen
Lege fest, wie viele Datensätze Du in diesem Durchlauf erfassen möchtest. Starte am besten klein – mit einigen Hundert statt mit allen Ergebnissen. So kannst Du die Qualität prüfen, bevor Du Credits für den gesamten Auftrag einsetzt.
Für die Suche nach Zahnarztpraxen reichen zunächst 200 Praxen in einer Stadt. Damit kannst Du kontrollieren, ob die Felder stimmen, bevor Du die Suche auf alle Deine Vertriebsgebiete ausweitest.
Schritt 3: Scrape starten
Starte den Scrape und lass ihn durchlaufen. Die Ergebnisse erscheinen als Zeilen in Deiner Liste – ein Lead pro Zeile mit den öffentlich verfügbaren Feldern der Quelle. Das Ergebnis sieht nahezu gleich aus, egal ob Du mit LinkedIn, Google Maps oder einer Jobbörse begonnen hast.
Bei der Suche nach Zahnarztpraxen erhältst Du Zeilen mit Name, Adresse, Telefonnummer und Kategorie, die für die nächste Phase bereitstehen.
Lead Scraping ist nur die erste Phase des Prozesses
Ein Rohdaten-Scrape liefert Dir Vor- und Nachnamen, Unternehmensnamen und manchmal Domains. Die meisten Datensätze sind jedoch noch unvollständig. Um daraus eine wirklich nutzbare Liste zu machen, folgen drei weitere Phasen:
- Deduplizierung und Bereinigung
- Recherche und Qualifizierung
- Anreicherung qualifizierter Leads
Rohdaten bereinigen und Duplikate entfernen
Ein Rohdaten-Scrape ist beim ersten Durchlauf selten sauber. Dasselbe Unternehmen kann unter leicht unterschiedlichen Namen doppelt erscheinen, eine Kette führt jede Filiale als eigene Zeile und bei einigen Datensätzen fehlt ein Feld, das in der Quelle nicht vorhanden war.
Führe deshalb zunächst Duplikate zusammen und entferne unbrauchbare Zeilen, bevor Du die Daten anreicherst. Das ist nur ein kleiner Schritt. Überspringst Du ihn, bezahlst Du jedoch möglicherweise zweimal für das Enrichment desselben Leads und kontaktierst dieselbe Person mehrfach.
Beim Scrape der Zahnarztpraxen findet dieser Durchlauf beispielsweise eine Praxis, die einmal unter ihrem eigenen Namen und einmal als Teil einer Kette gelistet ist. Beide Einträge werden vor dem Enrichment in einer Zeile zusammengeführt.
Gescrapte Leads mit einem AI Research Agent qualifizieren
Die Qualifizierung kommt zuerst, weil sie weniger Daten benötigt. Eine Domain und eine verknüpfte URL – beides Felder, die ein Scrape bereits liefern kann – reichen aus, damit der AI Research Agent die Seite öffnet, die benötigten Inhalte erfasst und den Lead anhand Deiner Kriterien bewertet. So gibst Du noch kein Geld für Kontaktdaten aus.
Lass den AI Research Agent jeden Lead anhand Deiner Vorgaben recherchieren und den Fit bewerten. Dadurch arbeitest Du anschließend mit einer qualifizierten und nicht nur mit einer gesammelten Liste weiter.
Bei den Zahnarztpraxen könntest Du den Fit anhand der Praxisgröße, bestimmter auf der Website erwähnter Behandlungen und des Eröffnungszeitpunkts bewerten. Deine Sales-Mitarbeiter bearbeiten dann nur Praxen, bei denen sich ein Anruf lohnt.
Qualifizierte Leads mit verifizierten Kontaktdaten anreichern
Ergänze Telefonnummern und E-Mail-Adressen erst nach der Qualifizierung. Mit dem Email Finder kannst Du verifizierte Kontaktfelder hinzufügen. Wenn Du jeden gescrapten Datensatz anreicherst, bevor Du seinen Wert kennst, bezahlst Du für Kontaktdaten von Leads, die Du kurz darauf aussortierst.
Bei der bereinigten Liste mit Zahnarztpraxen bedeutet das: Du ergänzt nur bei bereits qualifizierten Einträgen eine verifizierte E-Mail-Adresse und Telefonnummer. Deine Sales-Mitarbeiter sprechen dadurch ausschließlich mit hochwertigen Prospects.
💡 Lead-Qualifizierung und Enrichment gehören zusammen
Enrichment und Qualifizierung sind keine Einbahnstraße, sondern beeinflussen sich gegenseitig. Ein Lead mit einem guten Score rechtfertigt die Kosten für das Enrichment. Gleichzeitig können zusätzliche Informationen aus dem Enrichment – etwa ein zweiter Standort oder eine aktive Buchungsseite – dazu führen, dass ein Lead anhand präziserer Kriterien erneut qualifiziert wird.
Häufige Fehler beim Scrapen von Leads
Die meisten schlechten Lead-Listen entstehen durch einige wenige Gewohnheiten. Sie im Voraus zu kennen, ist günstiger, als eine bereits gescrapte, angereicherte und kontaktierte Liste zu reparieren, die keine Conversions erzielt.
- Zu breit scrapen: Du erfasst alle verfügbaren Datensätze einer Quelle, statt nach Deinen definierten Zielkunden zu filtern. Dadurch gehen gute Leads in irrelevanten Daten unter.
- Menge vor Fit stellen: Du bewertest einen Lead-Scrape nach der Anzahl der Zeilen und nicht danach, wie viele Leads Deinem Ideal Customer Profile entsprechen. So erreicht eine größere Liste am Ende weniger.
- Qualifizierung überspringen: Du behandelst das Enrichment als letzten Schritt und übergibst dem Sales-Team eine Liste, die nie anhand echter Fit-Kriterien bewertet wurde.
- Die Liste veralten lassen: Du scrapest einmal und nutzt dieselbe Liste über Monate weiter, obwohl sich die zugrunde liegende Quelle längst verändert hat.
- Nicht deduplizieren: Du scrapest dieselbe Quelle später erneut und führst die Ergebnisse zusammen, ohne nach Duplikaten zu suchen. Dadurch wird derselbe Kontakt zweimal angesprochen.
Hinter all diesen Punkten steckt letztlich derselbe Fehler: Scraping wird als einmalige Aufgabe behandelt und nicht als wiederholbarer Prozess, der jedes Mal aus Quellenauswahl, Scraping, Bereinigung und Qualifizierung besteht.
Fazit: Ein wiederholbarer Prozess schlägt einmaliges Scraping
Die wichtigste Erkenntnis: Lead Scraping ist ein Prozess und kein einzelner Kauf. Zuerst definierst Du die benötigte Liste, dann leitest Du aus Deinen Zielkunden die Quelle ab und erst zum Schluss wählst Du das Tool.
Wendest Du diesen Ablauf konsequent an – Quelle wählen, zunächst klein scrapen, anschließend anreichern und qualifizieren –, erhältst Du einen wiederholbaren Workflow. Damit verwandelst Du jeden Zielmarkt in eine kontaktbereite Liste statt in einen einmaligen Export, dem Du nie ganz vertraust.
Die wichtigsten Erkenntnisse:
- Die Quelle beeinflusst die Listenqualität stärker als das Tool. Wähle sie deshalb nach Deinen Zielkunden und nicht nach ihrer Popularität aus.
- Ein Scrape ist der Ausgangspunkt und keine fertige Liste. Bereinige, ergänze und qualifiziere die Daten, bevor jemand damit arbeitet.
- Nutze jedes Mal denselben Prozess. So wird die Erstellung Deiner Lead-Liste wiederholbar und muss nicht ständig von vorn beginnen.
Häufig gestellte Fragen zum Lead Scraping
Wie viel kostet Lead Scraping mit Datablist?
Das Scraping in Datablist.com wird über Credits abgerechnet. Der kostenpflichtige Starter-Plan beginnt bei 25 $ pro Monat und umfasst 5.000 Credits. Der Growth-Plan kostet 50 $ pro Monat und enthält 20.000 Credits. Bei jährlicher Abrechnung erhältst Du 20 % Rabatt. Europäische Kunden zahlen in Euro.
Wie viele Leads kann ich auf einmal scrapen?
Es gibt keine feste Obergrenze. Die Anzahl hängt von der Quelle und dem Limit ab, das Du für den Durchlauf festlegst. In der Praxis empfiehlt es sich, in Batches zu scrapen, zunächst eine kleine Stichprobe auf Qualität zu prüfen und das Volumen erst zu erhöhen, wenn die Felder stimmen.
Brauche ich Programmierkenntnisse, um Leads zu scrapen?
Nein. No-Code-Scraper decken gängige Quellen über eine einfache Oberfläche ab. Du legst Filter und ein Limit fest, statt ein Skript zu schreiben und zu warten. Für Sales-Mitarbeiter oder Gründer ohne verfügbaren Entwickler ist das der schnellere und zuverlässigere Weg.
Kann ich mit Datablist Leads aus LinkedIn und Sales Navigator scrapen?
Ja. Der LinkedIn Scraper erfasst öffentliche Profil- und Unternehmensdaten. Der Sales Navigator Scraper arbeitet mit Deinen Sales-Navigator-Suchen und ermöglicht ein präziseres B2B-Targeting. Beide schreiben die Ergebnisse direkt in eine Liste, die Du anschließend am selben Ort anreichern und qualifizieren kannst.
Kann ich Leads aus Google Maps scrapen?
Ja. Der Google Maps Scraper erfasst lokale Unternehmenseinträge nach Standort und Kategorie und liefert Angaben wie Name, Adresse, Telefonnummer und Bewertung. Er ist die stärkste Quelle, wenn Deine Zielkunden lokale Unternehmen und keine bestimmten B2B-Rollen sind.
Wie qualifiziere ich gescrapte Leads mit einem AI Research Agent?
Wende den AI Research Agent auf Deine gescrapte Liste an und gib ihm die Kriterien vor, die einen guten Fit ausmachen. Er recherchiert jeden Lead anhand dieser Kriterien und vergibt einen Score. So kannst Du einen Rohdaten-Scrape in Leads aufteilen, die eine Kontaktaufnahme wert sind, und solche, die Du aussortieren solltest.
Wie lange dauert es, eine Lead-Liste zu scrapen?
Die meiste Zeit fließt in die Entscheidungen und nicht in den Scrape selbst. Die Auswahl der Quelle und das Festlegen der Filter erfordern Überlegung. Der eigentliche Scrape läuft bei einigen Hundert Datensätzen meist innerhalb weniger Minuten durch. Enrichment und Qualifizierung benötigen anschließend noch einen kurzen zusätzlichen Durchlauf.
Welche Daten erhältst Du beim Scrapen von Leads?
Beim Scraping werden die öffentlich sichtbaren Felder einer Quelle erfasst: Namen, Positionen, Unternehmen, Standorte und häufig auch Telefonnummern oder Kategorien. Verifizierte E-Mail-Adressen und detailliertere Firmendaten stammen normalerweise aus dem anschließenden Enrichment und nicht aus dem Rohdaten-Scrape.
Ist Lead Scraping legal?
Das Scrapen öffentlicher Unternehmensdaten ist im Allgemeinen weniger problematisch, solange Du die Vorgaben der jeweiligen Quelle zu Datenmenge und Abrufgeschwindigkeit einhältst. Daten hinter einem Login oder einer Paywall bergen höhere Risiken. Prüfe deshalb vor einer Skalierung die Regeln für Deine Quelle, Deinen Anwendungsfall und den geltenden Rechtsraum.
Was unterscheidet Lead Scraping vom Kauf einer Lead-Liste?
Beim Scraping erstellst Du eine aktuelle Liste aus einer selbst gewählten Quelle. Sie zeigt, wer dort momentan gelistet ist, und entspricht Deinem Targeting. Eine gekaufte Liste wurde vorab zusammengestellt, wird auch anderen Käufern angeboten und beginnt bereits am Tag des Verkaufs zu veralten.
Welche Lead-Quellen eignen sich am besten für B2B?
Für B2B sind LinkedIn und Sales Navigator meist die stärksten Quellen, weil Du vor dem Scraping nach Position, Senioritätsstufe und Unternehmen filtern kannst. Jobbörsen liefern zusätzlich ein Wachstumssignal, da sie zeigen, welche Unternehmen gerade einstellen.
Was sind die besten Lead-Scraping-Tools?
Am besten eignet sich ein Tool, das Deine gewünschte Quelle abdeckt und Dir erlaubt, Daten ohne Export in eine andere Software anzureichern und zu qualifizieren. Unser bewerteter Vergleich der besten Lead-Scraping-Tools zeigt genau, wo die Stärken der einzelnen Lösungen liegen. Außerdem erfährst Du, warum eine Plattform wie Datablist, die Beschaffung, Bereinigung, Enrichment und Qualifizierung an einem Ort vereint, besser funktioniert als eine Kombination aus separatem Scraper, Email Finder und Bereinigungstool.