Kategorien durchsuchen
Entdecken
Fiverr Pro
Deutsch
$
USD
Ich werde deine CRM- oder Verkaufsleads-Liste mit fuzzy matching bereinigen und deduplizieren
Python Web Scraping und Datenbereinigungsexperte schnell, sauber, geliefert
Ich verwandle unordentliche, schwer zugängliche Daten in saubere, strukturierte Dateien, die du tatsächlich nutzen kannst – schnell.
Seit 2021 helfe ich Unternehmen dabei, Daten von Websites zu extra...
Über diesen Service
Hör auf, schmutzige Leads in dein CRM zu importieren. Ich nutze fortschrittliches fuzzy matching (RapidFuzz + Pandas), um deine Verkaufsleads-Listen zu deduplizieren und zu säubern, indem ich nahezu doppelte Einträge bei Name, Firma und E-Mail zusammenführe. Perfekt für LinkedIn-Exporte, Cold-Email-Listen, Webformular-Einsendungen und CRM-Migrationen.
Die Kunden, mit denen ich arbeite: Vertriebsteams, B2B SaaS-Unternehmen, Personalvermittlungen und Marketing-Teams.
So läuft es genau ab:
1) Du schickst mir deine unordentliche Lead-Datei
2) Ich führe fuzzy logic auf mehreren Spalten aus (Name, Firma, E-Mail, beliebige Kombinationen)
3) Ich füge doppelte Einträge zusammen oder markiere sie anhand deiner Schwelle
4) Du bekommst eine perfekt deduplizierte, strukturierte CSV/Excel-Datei zurück
Kein manuelles Raten. Kein Excel-Duplikate entfernen, das Jon Smith vs John Smyth verpasst. Nur saubere, passende, deduplizierte Daten, bereit zum Import.
Was enthalten ist:
- Fuzzy matching für Name, Firma, E-Mail
- Individuelle Matching-Regeln (z.B. zusammenführen, wenn Name + Firma > 85%)
- Klare Duplikat-Report (welche Zeilen zusammengeführt wurden, warum)
- Saubere, formatierte Ausgabedatei
Bearbeitungszeit: Basic (2k Zeilen) innerhalb von 1 Tag. Größere Mengen in 23 Tagen.
Hör auf, Deals zu verlieren, weil dein CRM ein Chaos ist. Lass mich die Daten bereinigen, mit denen du Leads schließt.
Technologie:
Excel
•
Google Sheets
•
Microsoft Word
•
SQL
•
Andere
Datentyp:
Numerisch
•
String
•
Telefon
•
Freier Text
•
Individuell
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du nur nach Firmennamen matchen und Personennamen ignorieren?
Absolut. Ich kann fuzzy matching auf jede Spalte anwenden — sag mir einfach, welche Felder du verwenden möchtest. Nur Firmennamen-Matching ist eine häufige Anfrage für account-basiertes Deduplizieren.
Fügst du Duplikate zusammen oder markierst du sie nur?
Ich kann beides machen. Standard ist, sie in einen „besten“ Datensatz zusammenzuführen (mit den vollständigsten Infos) und einen Bericht zu erstellen. Wenn du nur markieren möchtest, füge ich stattdessen eine „DuplicateGroup“-Spalte hinzu.
Was, wenn „John Smith“ und „John Smyth“ unterschiedliche Personen sind?
Ich setze eine hohe‑Genauigkeit‑Schwelle (>90%) bei fuzzy matching, damit echte Duplikate zusammengeführt werden, während unterschiedliche Leads getrennt bleiben. Du kannst auch eine „nicht zusammenführen“-Liste mit geschützten Namen angeben.
Kannst du auch Telefonnummern und Adressen bereinigen?
Ja. Ich kann Telefonnummern normalisieren, Adressen standardisieren und sie als zusätzliche Matching-Felder verwenden. Erwähne das einfach, wenn du deine Datei teilst.
