Datenbereinigung & Dubletten

Ein Agent durchsucht den Datenbestand nach Dubletten, Tippfehlern und unvollständigen Einträgen und schlägt Bereinigungen vor. Saubere Stammdaten werden zur Routine statt zum jährlichen Großprojekt.

10–30 %

Dubletten erkannt und zusammengeführt

Branchenübergreifend · B2B

Branche

Ausgangslage

Über die Jahre sammeln sich doppelte Kontakte, uneinheitliche Schreibweisen und Karteileichen an. Das verfälscht Auswertungen, führt zu Mehrfach-Ansprachen und macht Automatisierungen unzuverlässig.

Lösung

Ein KI-Agent normalisiert Felder, erkennt auch unscharfe Dubletten über Fuzzy- und semantisches Matching und schlägt Zusammenführungen mit klarem Master-Datensatz vor. Eindeutige Fälle werden regelbasiert bereinigt, Grenzfälle zur Freigabe vorgelegt.

Eingesetzte Technologien

n8n, Claude für semantisches Matching
Fuzzy-Matching
CRM-/Datenbank-API, Review-Liste zur Freigabe

Ergebnis

10–30 % Dubletten identifiziert und zusammenführbar
Verlässlichere Auswertungen
Stabilere Automatisierungen auf bereinigter Basis

Für wen lohnt sich dieser Use Case?

Für Unternehmen mit gewachsenen CRM- oder Datenbeständen, die ihre Datenqualität dauerhaft hochhalten wollen.

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