Namen in Excel trennen: Gratis KI-Workflow

Wenn Vor- und Nachnamen bei Dir in einer einzigen Spalte hängen und Du sie sauber trennen musst, bist Du hier genau richtig.

Das Problem: Excel kann Namen zwar aufteilen, aber die Formeln sind schnell verwirrend. Und wenn Du auch noch den zweiten Vornamen/Mittelnamen brauchst? Dann wird’s erst richtig nervig. Aber keine Sorge – dafür gibt’s eine Lösung.

In diesem Guide schauen wir uns zwei Methoden an:

1. Die Formel-Methode (klassisch in Excel)
2. Die KI-Methode (ohne Formeln, plus Extra-Daten wie Mittelname und Gender)

Am Ende weißt Du genau, welche Methode zu Deinem Fall passt – und wie Du sie Schritt für Schritt umsetzt.

📌 Kurzfassung für Eilige

Namen in Excel zu trennen klappt oft nur mit mehreren, teils komplizierten Formeln – und den Mittelnamen sauber zu extrahieren ist nochmal deutlich aufwendiger. Die meisten wollen einfach eine schnelle Lösung, ohne sich in Excel-Formeln zu verbeißen.

Lösung 1: Nutze Excel-Funktionen wie LEFT, RIGHT, FIND und LEN, um Namen zu extrahieren (Formeln weiter unten).

Lösung 2: Nutze den Name Parser von Datablist, um Namen ohne Formeln zu trennen. Zusätzlich bekommst Du Mittelnamen, Gender und das Herkunftsland.

Warum Datablist interessant ist:

1. Keine Formeln nötig – hochladen und klicken
2. Bis zu 10.000 Namen kostenlos verarbeiten
3. Bonus-Daten: Middle Name, Gender und Name Origin

Was Dich in diesem Guide erwartet

• Methodenvergleich: Formeln vs. KI
• Namen in Excel mit Formeln trennen
• Grenzen der Formel-Methode
• Namen mit der KI-Methode trennen (ohne Formeln)
• Vorteile des KI-Ansatzes
• Häufige Fragen (FAQ)

Methodenvergleich: Formeln vs. KI

Bevor ich Dir die genauen Schritte zeige, wie Du Namen in Excel trennst, hier ein schneller Vergleich der beiden Methoden aus diesem Artikel – damit Du sofort siehst, was besser zu Dir passt.

Unterm Strich: Excel-Formeln passen, wenn Du ein kleines, sauberes Dataset hast und unbedingt in Excel bleiben willst. Datablist ist die bessere Wahl, wenn Deine Daten „realistisch“ (sprich: chaotisch) sind, Du Mittelnamen brauchst oder einfach Zeit sparen willst.

📺 Für alle, die lieber schauen statt lesen

Wenn Du – so wie ich – lieber Videos schaust als lange Texte zu lesen, dann sieh Dir mein Video an: how to separate names in Excel (Formel- und KI-Methode).

Namen in Excel trennen: Die Formel-Methode

Der klassische Weg in Excel ist eine Kombination aus Textfunktionen. Das funktioniert – ist aber unflexibel und scheitert schnell an Sonderfällen.

Bevor Du startest: Diese Methode geht davon aus, dass Namen im Format „Vorname Nachname“ mit genau einem Leerzeichen dazwischen vorliegen. Mittelnamen oder mehrere Leerzeichen machen Probleme.

Namen in Excel trennen: Vorname extrahieren

Um den Vornamen zu ziehen, kombinierst Du LEFT und FIND. Kopiere die Formel unten, füge sie in Zelle B2 ein und drücke „Enter“.

Die Formel:

=LEFT(A2, FIND(" ", A2) - 1)

Wenn die Formel in B2 steht, ziehst Du sie nach unten, damit sie auf alle Zeilen angewendet wird. Dafür klickst Du auf das kleine Quadrat unten rechts in der Zelle (Ausfüllkästchen) und ziehst es nach unten.

So wird die Formel auf alle ausgewählten Zeilen übernommen.

📘 Quick Tip

Wenn Du einen #VALUE!-Fehler bekommst, enthält die Zelle wahrscheinlich kein Leerzeichen. Das passiert bei Ein-Wort-Einträgen oder leeren Zellen.

Namen in Excel trennen: Nachname extrahieren

Den Nachnamen zu extrahieren ist etwas aufwendiger, weil Du berechnen musst, wie viele Zeichen nach dem Leerzeichen kommen. Kopiere die Formel unten, füge sie in Zelle C2 ein und drücke „Enter“.

Die Formel:

=RIGHT(A2, LEN(A2) - FIND(" ", A2))

Wenn die Formel in C2 steht, ziehst Du sie wieder nach unten, um sie auf alle Zeilen anzuwenden (über das Ausfüllkästchen unten rechts).

Grenzen der Excel-Formel-Methode

Namen in Excel per Formel zu trennen funktioniert für simple Fälle – aber es gibt viele Situationen, in denen das einfach nicht reicht. Ein Beispiel:

↳ Mittelnamen zerschießen alles

↳ ↳ Namen wie „Mary Jane Watson“ liefern „Mary“ und „Jane Watson“

↳ ↳ ↳ Du bräuchtest dafür ein deutlich komplexeres Konstrukt an Formeln

Weitere typische Probleme:

• Mehrere Leerzeichen zwischen Namen führen zu Fehlern
• Suffixe wie „Jr.“ oder „III“ landen im Nachnamen
• Präfixe/Titel wie „Dr.“ landen im Vornamen
• Kein echtes Batch Processing für Tausende Namen (langsam und manuell)

Wenn Deine Daten sauber und einfach sind, funktionieren Formeln okay. Sobald Du aber mit messy Real-World-Data arbeitest oder Mittelnamen brauchst, gibt’s eine bessere Option.

Namen in Excel trennen: Die KI-Methode

Die KI-Methode nutzt den Name Parser von Datablist, um Namen automatisch zu trennen. Keine Formeln, kein Gefrickel. Du lädst Deine Daten hoch – und das Tool macht den Rest.

Was daran anders ist: Die KI versteht Namensstrukturen. Sie kann First Name, Last Name und Middle Name erkennen – und zusätzlich das wahrscheinliche Gender sowie das Herkunftsland ableiten.

Was ist Datablist? TL;DR

Datablist ist eine KI-Plattform, mit der Du Workflows für data sourcing, enrichment und cleaning automatisieren kannst. Es ist eine direkte Alternative zu Excel und macht Data Cleaning und Normalisierung deutlich einfacher.

Datablist-User müssen keine Formeln lernen – sie nutzen KI.

Außerdem kannst Du in Datablist automatisierte Workflows aufsetzen, die nach Zeitplan oder on demand laufen. Ein paar praktische Use Cases, die viele Datablist-User feiern:

1. Building lead lists
2. Personalizing emails with AI
3. Cleaning and deduplicating CRMs
4. Normalize Company Names With AI and Remove Suffixes
5. Scraping Leads From Sales Navigator Without Getting Banned

Kurz gesagt: Wenn Du Daten beschaffen, bereinigen oder data-driven Workflows automatisieren willst – und das einfach, schnell und zuverlässig – dann ist Datablist dafür gemacht.

Namen mit Datablist trennen: Step-by-Step

Step 1: Registrieren und Daten hochladen

Geh zuerst auf Datablist.com und erstelle Dir einen kostenlosen Account.

Dann Upload Deine Excel-Datei oder CSV mit den Namen, die Du trennen möchtest.

Step 2: Zum Name Parser navigieren

1. Klicke im Top-Menü auf Enrich
2. Geh in den Bereich AI
3. Wähle Name Parser

Step 3: Input konfigurieren

Du siehst eine einfache Maske, in der Du auswählst, welche Spalte Deine Full Names enthält.

1. Wähle Deine Full-Name-Spalte als Input Property
2. Klicke auf Continue to outputs configuration

Step 4: Outputs auswählen

Wähle aus, welche Daten Du extrahieren willst:

• First Name
• Last Name
• Middle Name
• Gender
• Title
• Country

Klicke auf die ⊕ icons, um für jeden Output eine neue Spalte in Deiner Collection anzulegen, und klicke dann auf Instant Run.

Step 5: Enrichment ausführen

Klicke auf Run enrichment on all items und warte kurz.

Nach der Verarbeitung sehen Deine Ergebnisse so aus:

Fertig. Keine Formeln, kein Debugging, keine Frustration.

Vorteile des KI-Ansatzes

Darum ist die KI-Methode in den meisten Fällen den Formeln überlegen:

1. Middle Name Extraction

Im Gegensatz zu Formeln erkennt der KI-Parser Mittelnamen korrekt und trennt sie sauber. Aus „Mary Jane Watson“ wird: First: Mary, Middle: Jane, Last: Watson.

2. Kein Formel-Wissen nötig

Du musst LEFT, RIGHT, FIND oder LEN nicht verstehen. Einfach auswählen, klicken, laufen lassen.

3. Kommt mit messy Data klar

Mehrere Leerzeichen, ungewöhnliche Schreibweisen, Präfixe, Suffixe – die KI packt Sonderfälle, bei denen Excel-Formeln oft brechen.

4. Bonus-Datenpunkte

Du bekommst Gender-Predictions und das Herkunftsland pro Name. Praktisch für Personalization und Segmentierung.

5. 10.000 Namen kostenlos verarbeiten

Im Free Tier kannst Du bis zu 10.000 Namen kostenlos verarbeiten. 👉🏽 Sign up now 👈🏽

💡 Warum das wichtig ist

Wenn Du building lead lists oder CRM-Daten bereinigst, ist sauberes Name Splitting die Basis für email personalization. „Hi John“ performt deutlich besser als „Hi John Smith“ – oder schlimmer: „Hi [First Name]“.

Fazit

Namen in Excel zu trennen muss nicht kompliziert sein.

Wenn Du lieber mit Formeln arbeitest:

• Nutze =LEFT(A2, FIND(" ", A2) - 1) für Vornamen
• Nutze =RIGHT(A2, LEN(A2) - FIND(" ", A2)) für Nachnamen
• Rechne damit, dass Mittelnamen und messy Data Probleme machen

Wenn Du es einfacher willst:

• Nutze den Name Parser von Datablist
• Keine Formeln nötig
• Middle Name, Gender und Origin gibt’s als Bonus
• 10.000 Namen kostenlos verarbeiten

Welche Methode die richtige ist, hängt von Deiner Datenqualität und dem ab, was Du extrahieren willst. Für schnelle, simple Splits reichen Formeln. Für alles andere ist ein KI-Workflow die entspanntere Lösung.

Häufige Fragen (FAQ) zum Namen trennen in Excel

Wie viele Namen kann der Name Parser von Datablist verarbeiten?

Im Free Plan kannst Du 10.000 Namen trennen. Wenn Du auf den Starter Plan upgradest, kannst Du bis zu 100.000 Namen verarbeiten.

Gibt es ein Rate Limit?

Nein, es gibt kein hartes Rate Limit beim Name Parser. Du kannst allerdings pro Spreadsheet nur bis zu 2 Millionen Zeilen verarbeiten, weil Datablist nicht mehr importieren kann. Wenn Du z. B. 3 Millionen Namen hast, musst Du es in 2 Batches aufteilen.

Kann man Namen auch ohne Formeln trennen?

Ja. Tools wie Datablist bieten einen Name Parser, der Namen automatisch trennt. Du lädst Deine Daten hoch, wählst die Namensspalte aus und startest den Parser – ohne Formeln oder technisches Wissen.

Wie kann ich Namen in Excel trennen?

Für den Vornamen nutzt Du LEFT und FIND: =LEFT(A2, FIND(" ", A2) - 1). Für den Nachnamen nutzt Du RIGHT, LEN und FIND: =RIGHT(A2, LEN(A2) - FIND(" ", A2)). Diese Formeln gehen von genau einem Leerzeichen zwischen den Names aus. Wenn Du auch Mittelnamen hast, lohnt sich ein Tool wie Datablist, das diese Fälle sauber abdeckt.

Wie bekomme ich den Mittelnamen beim Namen trennen in Excel?

Excel-Formeln für Middle Name Extraction sind kompliziert und fehleranfällig. Einfacher ist es, kostenlose Tools wie den Name Parser von Datablist zu nutzen, der Mittelnamen automatisch erkennt und zusammen mit Vor- und Nachnamen extrahiert.

Was sind die besten Excel-Alternativen, um Namen zu trennen?

Wenn es speziell ums Namen trennen geht, ist Datablist eine der besten Optionen: keine Formeln, plus zusätzliche Daten wie Gender und Herkunftsland. Weitere Alternativen sind Google Sheets (ähnliche Formeln wie Excel) und dedicated data cleaning tools.