So gelingt die Datenbereinigung in HubSpot: Tipps und Tools

Saubere CRM-Daten sind die Grundlage für erfolgreiche Marketing- und Vertriebsaktivitäten – erfahren Sie, wie Sie Ihre HubSpot-Datenbank systematisch bereinigen und langfristig hochwertig halten.

Warum Datenqualität in HubSpot über Marketing-Erfolg entscheidet

Die Qualität Ihrer CRM-Daten bildet das Fundament für alle Marketing- und Vertriebsaktivitäten in HubSpot. Ungenaue, veraltete oder doppelte Kontaktdaten führen zu ineffizienten Kampagnen, falschen Segmentierungen und letztlich zu verschwendetem Budget. Wenn Ihre E-Mail-Listen mit inaktiven Adressen überfüllt sind oder wichtige Kontaktinformationen fehlen, leidet nicht nur Ihre Zustellrate – auch die Personalisierung und das Lead-Nurturing werden unmöglich.

Hochwertige Daten ermöglichen präzise Segmentierung, relevante Kommunikation und aussagekräftige Reportings. Sie bilden die Basis für datengetriebene Entscheidungen und helfen Ihnen, den ROI Ihrer Marketing-Investitionen messbar zu machen. Besonders im B2B-Mittelstand, wo Entscheidungszyklen länger sind und Beziehungen zählen, ist die Datenqualität ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.

Schlechte Datenqualität kostet nicht nur Geld, sondern auch Vertrauen. Wenn Vertriebsmitarbeiter auf fehlerhafte Informationen zugreifen oder Marketing-Teams veraltete Kontakte ansprechen, wirkt das unprofessionell. Eine systematische Datenbereinigung in HubSpot schafft die Voraussetzung für effiziente Prozesse, bessere Conversion-Rates und eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb.

Die häufigsten Datenprobleme in HubSpot CRM erkennen

Doppelte Kontakte gehören zu den verbreitetsten Problemen in HubSpot-Datenbanken. Sie entstehen durch Formularausfüllungen mit leicht abweichenden E-Mail-Adressen, manuelle Importe oder fehlende Deduplizierungsregeln. Doppelte Einträge verfälschen Ihre Reporting-Daten, führen zu mehrfacher Ansprache derselben Person und erschweren die Zuordnung von Interaktionen zur Customer Journey.

Unvollständige Datensätze sind ein weiteres häufiges Problem. Kontakte ohne Firmenzugehörigkeit, fehlende Telefonnummern oder leere Custom Properties reduzieren die Segmentierungsmöglichkeiten erheblich. Besonders kritisch wird es, wenn wichtige Informationen für Lead-Scoring oder Workflow-Trigger fehlen – dann greifen Automatisierungen ins Leere und potenzielle Kunden fallen durchs Raster.

Veraltete oder falsche Informationen schleichen sich mit der Zeit in jede Datenbank ein. Kontakte wechseln Unternehmen, E-Mail-Adressen werden ungültig, Positionen ändern sich. Wenn diese Änderungen nicht nachgepflegt werden, arbeiten Sie mit einem veralteten Abbild Ihrer Zielgruppe. Hinzu kommen Formatierungsprobleme wie inkonsistente Länderkürzel, unterschiedliche Datumsformate oder fehlerhafte Telefonnummernformate, die automatisierte Prozesse behindern und die Datenauswertung erschweren.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur systematischen Datenbereinigung

Beginnen Sie mit einer umfassenden Bestandsaufnahme Ihrer HubSpot-Datenbank. Analysieren Sie, welche Properties tatsächlich genutzt werden, wo Lücken bestehen und welche Datenfelder für Ihre Marketing- und Vertriebsziele kritisch sind. Erstellen Sie Listen mit problematischen Kontakten: Duplikate, unvollständige Datensätze, Bounces und inaktive Kontakte. HubSpot bietet hierfür verschiedene Filter- und Listenfunktionen, mit denen Sie systematisch vorgehen können.

Im zweiten Schritt priorisieren Sie die Bereinigung nach Geschäftswert. Konzentrieren Sie sich zunächst auf aktive Kontakte in laufenden Nurturing-Kampagnen oder im Vertriebsprozess. Nutzen Sie HubSpots Duplikat-Management-Tool, um doppelte Einträge zusammenzuführen – achten Sie dabei darauf, dass die wertvollsten Informationen aus beiden Datensätzen erhalten bleiben. Bei der Zusammenführung werden auch zugehörige Aktivitäten, E-Mails und Deals übertragen.

Bereinigen Sie anschließend unvollständige Datensätze durch Datenanreicherung. Dies kann durch manuelle Recherche, den Einsatz von HubSpot-Integrationen mit Datenanreicherungstools oder durch gezielte Re-Engagement-Kampagnen erfolgen, bei denen Sie Kontakte um fehlende Informationen bitten. Löschen oder archivieren Sie definitiv ungültige Kontakte wie Hard-Bounces, GDPR-Opt-outs oder Spam-Einträge.

Dokumentieren Sie Ihre Bereinigungskriterien und -prozesse in einem Data Governance Guide. Definieren Sie klare Regeln für Datenformate, Pflichtfelder und Namenskonventionen. Diese Dokumentation ist essentiell für die Schulung neuer Mitarbeiter und die Aufrechterhaltung der Datenqualität im laufenden Betrieb. Planen Sie regelmäßige Bereinigungszyklen ein – quartalsweise Audits haben sich in der Praxis bewährt.

HubSpot-Tools und Workflows für automatisierte Datenpflege

HubSpot bietet leistungsstarke native Tools zur Aufrechterhaltung der Datenqualität. Das Duplikat-Management erkennt automatisch potenzielle Dubletten anhand konfigurierbarer Regeln und schlägt Zusammenführungen vor. Sie können festlegen, welche Properties als Duplikat-Indikatoren dienen sollen – typischerweise E-Mail-Adresse, Firmenname oder Telefonnummer. Die automatische Duplikatserkennung lässt sich so konfigurieren, dass sie kontinuierlich im Hintergrund arbeitet.

Workflows sind das Herzstück der automatisierten Datenpflege in HubSpot. Erstellen Sie Workflows, die automatisch Datenfelder standardisieren, fehlende Informationen anreichern oder Kontakte nach Aktivität segmentieren. Ein Beispiel: Ein Workflow kann automatisch das Länderfeld vereinheitlichen, wenn verschiedene Schreibweisen (Deutschland, DE, Germany) verwendet werden. Oder Sie richten einen Workflow ein, der Kontakte ohne Firmenzugehörigkeit automatisch einer Aufgabenliste für manuelle Prüfung zuweist.

Property-Validierung und Required Fields helfen bereits bei der Dateneingabe, Fehler zu vermeiden. Definieren Sie für wichtige Formularfelder Validierungsregeln – etwa für E-Mail-Formate, Telefonnummern oder Postleitzahlen. Bei Custom Properties können Sie Dropdown-Menüs statt Freitextfelder verwenden, um Inkonsistenzen zu verhindern. Single-Checkbox-Properties für GDPR-Consent sollten verpflichtend sein, um rechtliche Compliance sicherzustellen.

Integrieren Sie externe Tools für erweiterte Datenpflege. Anbieter wie Clearbit, ZoomInfo oder Lusha lassen sich direkt mit HubSpot verbinden und reichern Kontakt- und Firmendaten automatisch an. Diese Tools ergänzen fehlende Informationen wie Unternehmensgröße, Branche oder soziale Profile. Für größere Datenbereinigungsprojekte können auch spezialisierte Data-Cleansing-Services über APIs oder CSV-Import/Export-Zyklen eingebunden werden.

Best Practices für nachhaltige Datenqualität im laufenden Betrieb

Etablieren Sie klare Verantwortlichkeiten für die Datenpflege. Benennen Sie einen Data Owner oder ein Data Governance Team, das regelmäßig die Datenqualität überwacht, Bereinigungen koordiniert und als Ansprechpartner für datenrelevante Fragen dient. Ohne klare Zuständigkeiten verfällt jede Datenbank über kurz oder lang wieder in alte Muster.

Schulen Sie alle Mitarbeiter, die mit HubSpot arbeiten, in den definierten Datenstandards. Marketing, Vertrieb und Customer Service müssen verstehen, warum Datenqualität wichtig ist und wie sie durch korrektes Erfassen und Pflegen von Informationen dazu beitragen. Erstellen Sie einfache Checklisten und Quick-Reference-Guides für die häufigsten Dateneingabe-Szenarien.

Implementieren Sie präventive Maßnahmen statt nur reaktiver Bereinigung. Nutzen Sie Formularvalidierung, Pflichtfelder und Dropdown-Menüs konsequent. Richten Sie Workflows ein, die neue Kontakte automatisch auf Vollständigkeit prüfen und bei Bedarf Aufgaben für die Nachbearbeitung erstellen. Je früher Sie Datenprobleme abfangen, desto weniger Aufwand entsteht später.

Monitoren Sie kontinuierlich die Datenqualität durch aussagekräftige KPIs. Definieren Sie Metriken wie Duplikatrate, Vollständigkeitsquote wichtiger Properties, Bounce-Rate oder Anteil inaktiver Kontakte. Erstellen Sie in HubSpot oder Looker Studio ein Dashboard, das diese Kennzahlen visualisiert und Trends sichtbar macht. Regelmäßige Reports helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und die Wirksamkeit Ihrer Maßnahmen zu messen.

Planen Sie regelmäßige Datenaudits ein – mindestens quartalsweise, bei dynamischen Datenbanken auch monatlich. Diese strukturierten Reviews umfassen die Prüfung auf Duplikate, die Validierung wichtiger Segmente, die Überprüfung von Workflow-Regeln und die Aktualisierung Ihrer Data Governance Dokumentation. Datenqualität ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der strategische Aufmerksamkeit verdient.