Daten vor der Migration vorbereiten

Von Victor Hoang · Aktualisiert am 12. Februar 2026

Das sagt Ihnen vor einer CRM-Migration niemand: Der Import selbst dauert ein paar Stunden. Die Forschung von McKinsey zur Umsetzung digitaler Transformationen zeigt durchgängig, dass die Datenreife und nicht die Technologieauswahl der häufigste Engpass bei Systemmigrationen ist. Die Vorbereitung dauert Tage, manchmal Wochen. Und die Teams, die die Vorbereitung überspringen, sind diejenigen, die Sie am Umstellungstag um 23 Uhr anrufen und fragen, warum 40 % ihrer Kontakte verschwunden sind.

Ein RevOps-Team eines mittelständischen SaaS-Unternehmens brauchte drei Wochen, um 6.000 Kontakte von Salesforce in ein neues CRM zu migrieren. Der erste Lauf scheiterte an 1.200 Duplikaten. Der zweite Lauf scheiterte, weil sich vier verschiedene Datumsformate nicht abgleichen ließen. Der dritte Lauf funktionierte schließlich, nach einer weiteren Woche Bereinigung. Das ganze Chaos wäre mit einem einzigen Tag Audit-Arbeit vor der Migration vermeidbar gewesen.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die sieben Vorbereitungsschritte, die aus einer chaotischen Migration eine langweilige machen. Das Zielsystem berühren Sie erst in Schritt sieben. Das ist Absicht. Nach Abschluss der Vorbereitung folgen als Nächstes die Datenbereinigung und Deduplizierung, die Feldzuordnung, der Shadow-Import-Test und schließlich die Checkliste für den Umstellungstag.

Schritt 1: Ein Datenqualitäts-Audit Ihres Quellsystems durchführen

Bevor Sie auch nur eine Zeile exportieren, müssen Sie verstehen, was Sie tatsächlich haben. Die meisten Teams entdecken ihre Datenqualitätsprobleme während der Migration. Kluge Teams entdecken sie davor. Falls Sie sich noch in der frühen Phase der Bewertung befinden, in welches System Sie migrieren, behandelt die CRM-Checkliste für Käufer die Fragen zum Datenmodell, die Sie stellen sollten, bevor Sie sich festlegen.

Öffnen Sie Ihr Quell-CRM und ziehen Sie diese Zahlen:

Zeilenanzahl pro Objekt:

• Kontakte gesamt
• Unternehmen/Accounts gesamt
• Deals/Opportunities gesamt (offen und abgeschlossen)
• Aktivitäten gesamt (Anrufe, E-Mails, Notizen, Aufgaben)

Befüllungsgrad der Felder Ihrer meistgenutzten Objekte. Prüfen Sie bei Kontakten: E-Mail, Telefon, Unternehmensname, Jobtitel, Lifecycle-Stufe, Lead-Quelle, Land. Jedes Feld mit einem Befüllungsgrad unter 70 % ist ein Problem, das Sie besser jetzt kennen.

Schätzung der Duplikate. Führen Sie in Salesforce einen Bericht über Kontakte, gruppiert nach E-Mail-Domain, aus und suchen Sie nach offensichtlichen Häufungen. Nutzen Sie in HubSpot das Duplicate-Management-Tool (Contacts > Actions > Manage Duplicates). Exportieren Sie in Pipedrive nach CSV und führen Sie ein COUNTIF auf der E-Mail-Spalte aus. Eine grobe Schätzung genügt. Sie führen noch nichts zusammen, sondern zählen nur.

Uneinheitliche Datumsformate. Exportieren Sie 50 zufällige Datensätze und sehen Sie sich Ihre Datumsfelder an. Sehen Sie eine Mischung aus MM/DD/YYYY, DD/MM/YYYY, YYYY-MM-DD und Textzeichenketten wie „Q3 2024", haben Sie ein Normalisierungsproblem, das später die Feldzuordnung bricht.

Checkliste für das Daten-Audit

Notieren Sie Ihre Zahlen. Dieser Audit-Basiswert ist zugleich Ihr QA-Ziel nach der Migration: Nach dem Import prüfen Sie, ob diese Zahlen übereinstimmen. Die Checkliste für den Umstellungstag nutzt diese Basiswerte als Vergleichspunkt für die Go/No-go-QA.

Schritt 2: Festlegen, welche Daten eine Migration wert sind

Nicht alles muss mit umziehen. Diese Entscheidung gehört zu den folgenreichsten im gesamten Migrationsprozess, und die meisten Teams treffen sie nie ausdrücklich.

Stellen Sie diese Fragen für jedes Objekt und jeden Datensatztyp:

Kontakte/Leads: Brauchen Sie Datensätze, die seit mehr als 3 Jahren keine Aktivität hatten? Wenn Ihr Vertriebszyklus 90 Tage beträgt, ist ein Kontakt ohne Interaktion seit 2021 kein Interessent, sondern nur Speicherballast. Legen Sie ein Stichtagsdatum fest. Hinweise dazu, wie Sie die Kontakte anreichern, die Sie behalten, bietet die Automatisierung der Lead-Anreicherung: Sie zeigt, was sich vor der Migration lohnt und was erst danach. Bei Kontakten mit Duplikatproblemen aus der Erfassung über mehrere Kanäle ist das Deduplizieren von Multichannel-Leads relevant, bevor Sie mit der Deduplizierung auf CRM-Ebene beginnen.

Historische Aktivitäten: Anrufprotokolle, E-Mail-Verläufe und Meeting-Notizen von vor drei Jahren. Schlagen Ihre Vertriebsmitarbeiter diese tatsächlich nach? Bei den meisten Teams lautet die Antwort für alles, was älter als 18 Monate ist, Nein. Archivieren Sie das Quellsystem, statt jede Notiz aus dem Jahr 2019 zu migrieren.

Deals/Opportunities: Verlorene Deals, die älter sind als Ihr durchschnittlicher Vertriebszyklus × 3, werden selten wieder geöffnet. Sie können den Unternehmensdatensatz migrieren und den 4 Jahre alten Deal-Datensatz auslassen.

Benutzerdefinierte Objekte: Haben Sie in Salesforce ein benutzerdefiniertes Objekt für einen Prozess gebaut, den es nicht mehr gibt, migrieren Sie es nicht.

Archivieren oder migrieren, ein einfaches Raster:

Dokumentieren Sie diese Entscheidung. Vertriebsmitarbeiter werden fragen, wo ihre alten Daten geblieben sind. Eine schriftliche Richtlinie verhindert, dass aus diesem Gespräch eine Krise wird.

Schritt 3: Deduplizierung vor dem Export

Das ist der Schritt, den die meisten Teams überspringen, und der Grund, warum die meisten Migrationen scheitern. Exportieren Sie Duplikate, importieren Sie Duplikate, und die Deduplizierung in einem unvertrauten neuen System ist schwieriger als in dem System, das Sie kennen.

In Salesforce: Nutzen Sie Duplicate Rules (Setup > Duplicate Management), um einen Bericht zu erzeugen. Für das Zusammenführen in großen Mengen erledigt das native Tool das in Batches, oder Sie setzen bei Datenbeständen über 5.000 Kontakten ein Drittanbieter-Tool wie Dedupely ein. Stellen Sie Ihre Match-Regel für das automatische Zusammenführen auf exakte E-Mail-Übereinstimmung und stellen Sie die unscharfen Treffer (Vorname + Nachname + Unternehmen) zur manuellen Prüfung in eine Warteschlange.

In HubSpot: Contacts > Actions > Manage Duplicates. Das HubSpot-Tool übernimmt den Abgleich und legt Ihnen Paare zur Prüfung vor. Bei großen Datenbanken kann das dauern. Planen Sie bei mehr als 10.000 Kontakten einen ganzen Nachmittag ein. Der Importleitfaden von HubSpot ist zudem die Referenz dafür, wie Datensätze beim erneuten Import nach einem Export-und-Bereinigen-Zyklus abgeglichen werden.

In Pipedrive: Die native Deduplizierung von Pipedrive ist begrenzt. Exportieren Sie nach CSV, führen Sie die Deduplizierung in Google Sheets oder Excel durch (Data > Remove Duplicates auf der E-Mail-Spalte) und importieren Sie neu. Für anspruchsvolleren Abgleich schicken Sie den Export vor der Migration durch Dedupe.io.

Strategie für das Zusammenführen:

1. Beginnen Sie mit exakten E-Mail-Treffern: Diese lassen sich gefahrlos automatisch zusammenführen
2. Prüfen Sie unscharfe Treffer aus Name + Unternehmen manuell (30 Minuten pro 1.000 Datensätze sind eine vernünftige Schätzung)
3. Führen Sie Datensätze nicht automatisch zusammen, wenn sich der Unternehmensname deutlich unterscheidet: Das sind oft zwei verschiedene Kontakte im selben Unternehmen

Sichern Sie immer vor dem Zusammenführen. Exportieren Sie eine vollständige CSV Ihres aktuellen Stands, bevor Sie das Duplicate-Management-Tool anfassen. Ein Massen-Merge lässt sich nicht zuverlässig rückgängig machen.

Schritt 4: Schlüsselfelder normalisieren

Die Normalisierung von Feldern ist mühsam. Sie ist aber auch der Unterschied zwischen einem sauberen Import und 40 Support-Tickets von Vertriebsmitarbeitern am ersten Tag.

Telefonnummern: Wählen Sie E.164 (+15551234567) als Zielstandard. Die Spezifikation ITU-T E.164 definiert den Standard formal, aber praktisch gilt vor allem diese Regel: Pluszeichen, Landesvorwahl, Teilnehmernummer, keine Trennzeichen. Entfernen Sie Durchwahlen aus dem Haupt-Telefonfeld. Legen Sie bei Bedarf ein separates Durchwahlfeld an. Entfernen Sie alle Formatierungszeichen (Klammern, Bindestriche, Leerzeichen), damit sie die Validierung des Feldtyps im Zielsystem nicht stören.

Länderfelder: Wählen Sie die ISO-3166-1-alpha-2-Codes (US, GB, DE) oder volle Namen, aber keine Mischung. Stehen in Ihrem Länderfeld sowohl „United States" als auch „USA" und „US", werden sie als drei verschiedene Werte importiert.

Lifecycle-Stufen: Das tut weh. Quellsysteme haben oft 7 Stufenbezeichnungen, die auf 4 im Zielsystem abgebildet werden müssen. Die Zuordnung lässt sich nicht automatisieren: Sie müssen entscheiden, wohin „Marketing Qualified Lead" und „Product Qualified Lead" im neuen System jeweils gehören. Haben Sie keine klare Definition, was jede Stufe in der Praxis bedeutet, bieten die Lead-Lifecycle-Stufen ein Framework als Ausgangspunkt, bevor Sie das Gespräch über die Zuordnung beginnen.

Werte der Lead-Quelle: Dasselbe Problem. Exportieren Sie alle distinkten Werte aus Ihrem Lead-Quellenfeld und ordnen Sie sie der Picklist des Zielsystems zu. Werte ohne Entsprechung im Ziel werden leer importiert oder führen zu einem Fehler.

Referenztabelle zur Normalisierung

Erstellen Sie diese Tabelle, bevor Sie auch nur eine Importvorlage öffnen. Jedes Feld, das vor dem Export nicht normalisiert wurde, wird im Zielsystem zum Problem.

Schritt 5: Ihre Feldzuordnung dokumentieren, bevor Sie das Zielsystem anfassen

Die Feldzuordnung wird ständig als Entscheidung am Tag des Imports behandelt. Das ist falsch. Entscheidungen unter Druck, mitten in einem Importlauf, erzeugen Fehler, die Sie erst bemerken, wenn Vertriebsmitarbeiter sie zwei Wochen später finden.

Erstellen Sie das Dokument zur Feldzuordnung jetzt, bevor Sie das Ziel-CRM angefasst haben.

Vorlage für die Feldzuordnung

Die Spalte „Transformationsregel" ist die wichtigste. Lassen Sie sie leer, planen Sie, diese Entscheidung während des Importlaufs zu treffen. Tun Sie das nicht.

Legen Sie für Picklist-Felder einen separaten Abschnitt für die Wertezuordnung an:

Wertezuordnung der Lifecycle-Stufe: | Quellwert | Zielwert | |---|---| | Lead | Lead | | Marketing Qualified Lead | MQL | | Sales Qualified Lead | SQL | | Opportunity | SQL | | Customer | Customer | | Churned Customer | Customer (inaktiv) | | Evangelist | Customer |

Schritt 6: Entscheiden, was mit historischen Aktivitäten geschieht

Aktivitäten (Anrufprotokolle, E-Mail-Verläufe, Notizen, Aufgaben) sind die heikelste Migrationsentscheidung. Sie sind auch der umfangreichste Teil jeder CRM-Datenbank.

Die Abwägungen:

Die Migration von Aktivitäten gibt Vertriebsmitarbeitern die vollständige Historie an einem Ort. Sie erhöht aber auch die Importdauer, die Speicherkosten im neuen System und das Risiko von Fehlern bei der Beziehungszuordnung (Aktivitäten müssen mit den richtigen Kontakt- und Deal-Datensätzen verknüpft bleiben).

Das Archivieren von Aktivitäten bewahrt die Historie, ohne sie zu migrieren. Vertriebsmitarbeiter können das alte System 90 Tage nach der Umstellung als schreibgeschütztes Archiv öffnen, wenn sie historischen Kontext brauchen. Für Teams, die das neue CRM nach der Umstellung einführen, zeigt CRM-Rollout und Adoption, wie Sie das Onboarding an Tag eins und Tag zwei so gestalten, dass Fragen zu historischen Aktivitäten die Einführung nicht aus der Bahn werfen.

Praktische Hinweise:

• Migrieren Sie alle Aktivitäten der letzten 12 Monate
• Archivieren Sie Aktivitäten, die älter als 12 Monate sind (nicht migrieren)
• Migrieren Sie Notizen zu aktiven Deals immer: Das ist besonders wertvoller Kontext
• E-Mail-Verläufe: Migrieren Sie nur die letzten 5 pro Kontakt, es sei denn, der Deal ist aktiv
• Aufgaben und Erinnerungen: Migrieren Sie nur offene Aufgaben. Erledigte Aufgaben aus 2022 erzeugen Rauschen ohne Nutzen.

Prüfen Sie die Speicherkosten pro Aktivitätsdatensatz in Ihrem Ziel-CRM, bevor Sie entscheiden. In manchen Systemen bedeuten 500.000 Aktivitätsdatensätze eine deutlich größere Tarifstufe.

Schritt 7: Eine Teststichprobe mit 100 Datensätzen aufbauen

Bevor Sie irgendeinen Import ausführen, auch einen Testimport, brauchen Sie eine Teststichprobe. Das sind 100 bis 150 Datensätze, die das gesamte Spektrum Ihrer Datenqualitätsprobleme abbilden.

So wählen Sie die Stichprobe aus:

• 30 saubere Datensätze mit allen befüllten Feldern und ohne Formatierungsprobleme
• 20 Datensätze mit fehlenden Telefonnummern
• 20 Datensätze mit ungewöhnlichen Zeichen in Namensfeldern (Akzente, Bindestriche, Apostrophe: O'Brien, Müller)
• 15 Datensätze mit maximaler Feldlänge (Unternehmensnamen mit 255 Zeichen, lange Jobtitel)
• 10 Datensätze mit mehrdeutigen Werten der Lifecycle-Stufe
• 5 Datensätze, die in Ihrem Datenbestand bekannte Randfälle sind (z. B. Kontakte ohne Unternehmen, Deals ohne Abschlussdatum)

Speichern Sie diese Stichprobe als separate CSV. Sie wird zu Ihrem QA-Set für den Shadow Import: Sie importieren zuerst diese Stichprobe mit 100 Datensätzen, prüfen sie und gehen erst dann zum vollständigen Datenbestand über.

Häufige Fehler

Das Deduplizierungsproblem ins neue System mitnehmen. Deduplizieren Sie nicht vor dem Export, verschieben Sie nur das Chaos. Die Merge-Werkzeuge des neuen Systems sind unvertraut, und die Vertriebsmitarbeiter werden dem neuen CRM von Anfang an nicht vertrauen.

Die Feldzuordnung als Entscheidung am Tag des Imports behandeln. Jedes „das klären wir beim Import" kostet 45 Minuten Ausfallzeit und erhöht die Wahrscheinlichkeit eines stillen Fehlers: eines Fehlers, der ohne Absturz importiert wird, aber die falschen Werte in die falschen Felder schreibt. Der Leitfaden zu benutzerdefinierten Feldern ist neben Ihrer Arbeit an der Feldzuordnung lesenswert: Er behandelt, welche Felder Sie im Zielsystem anlegen sollten, bevor Sie mit dem Import beginnen.

Transformationsregeln nicht dokumentieren. Sie verbringen 3 Stunden damit, die Logik der Lifecycle-Zuordnung auszuarbeiten, dokumentieren sie nirgends und verbringen drei Wochen später weitere 2 Stunden damit, sie neu herzuleiten, wenn jemand fragt, warum „Evangelist"-Kontakte ohne Stufe importiert wurden.

Jede historische Aktivität migrieren, ohne die Speicherkosten zu prüfen. Ein Team migrierte 800.000 historische Anrufprotokolle in ein neues CRM, das nach Speicher abrechnet. Die Monatsrechnung lag sechs Monate lang beim Dreifachen des Erwarteten. Wenn Sie Optionen vergleichen, bevor Sie sich auf ein Zielsystem festlegen, schlüsselt Rework vs. Salesforce die Unterschiede bei Speicher- und Preismodell auf, die diese Entscheidung beeinflussen.

Die Teststichprobe überspringen. Der erste Import wird Fehler haben. Das ist in Ordnung. Besteht Ihr erster Import aber aus 50.000 Kontakten statt aus 100 Testdatensätzen, ziehen diese Fehler Kreise.

Wie es weitergeht

Schließen Sie das Daten-Audit ab, bevor Sie den Migrationstermin festlegen. Der Wikipedia-Artikel zur Datenmigration ist eine nützliche Referenz, um den gesamten Lebenszyklus zu verstehen, insbesondere die Phasen der Vorbereitung und des Testens, die die meisten Projektpläne unterschätzen. Die Umstellung vor dem Audit zu terminieren, ist verkehrt herum: Sie wissen nicht, wie lange die Bereinigung dauert, bis Sie wissen, wie schlecht die Daten sind. Teams, die diesen Prozess schon durchlaufen haben, weisen außerdem darauf hin, dass die RevOps-Reife beeinflusst, wie schmerzhaft die Migration wird: Organisationen mit geringerer Reife haben tendenziell die schlechtere Datenqualität und brauchen hier mehr Zeit.

Diese Woche:

1. Führen Sie die Checkliste für das Daten-Audit durch und halten Sie Ihre Basiswerte fest
2. Treffen Sie die Entscheidung „migrieren oder archivieren" für historische Datensätze
3. Exportieren Sie alle distinkten Picklist-Werte aus Ihren Feldern für Lifecycle-Stufe und Lead-Quelle
4. Beginnen Sie mit dem Dokument zur Feldzuordnung

Haben Sie Ihre Audit-Zahlen und den Anfang des Dokuments zur Feldzuordnung, sind Sie bereit für die aktive Datenbereinigung. Die behandelt der nächste Leitfaden.

Weiterführende Ressourcen

• Datenbereinigung: Deduplizierung, Normalisierung, Anreicherung
• Felder zwischen alten und neuen Systemen zuordnen
• Die Migration mit einem Shadow Import testen
• CRM-Checkliste für Käufer
• Automatisierung der Lead-Anreicherung vor und nach der Migration