Die wichtigste Entscheidung ist der Upload-Typ. Wähle ihn anhand der Daten, die dir tatsächlich vorliegen, und liefere anschließend genügend Kontext für eine zuverlässige Zuordnung, ohne unnötige personenbezogene oder kundenbezogene Informationen hinzuzufügen.
Bevor du beginnst
- Bestätige, dass du die Daten verarbeiten darfst und sie in den ausgewählten Signalist-Workspace gehören.
- Verwende pro Spalte nur einen Datentyp und eine einzige, beschreibende Kopfzeile.
- Entferne leere Zeilen, Summen, Formeln, verbundene Zellen, Kommentare und rein dekorative Formatierungen.
- Bereinige offensichtliche Dubletten und schließe interne Mitarbeiter, Kunden oder andere geschützte Kontakte vor dem Upload aus.
- Bereite zuerst eine kleine Testdatei vor. Prüfe das Ergebnis, bevor du den vollständigen Datensatz verarbeitest.
Den richtigen Upload-Typ wählen
| Upload-Typ | Verwende ihn, wenn | Nützliche Eingaben |
|---|
Start with a list of people | Du bereits weißt, welche Personen Signalist zuordnen oder anreichern soll. | Name der Person sowie – falls verfügbar – Unternehmen, Jobtitel, Unternehmenswebsite oder LinkedIn URL. |
Start with a list of companies | Du Zielunternehmen besitzt und Signalist dort relevante Personen finden soll. | Unternehmensname und vorzugsweise Unternehmenswebsite oder Domain. |
Start with a list of job titles | Du Zielrollen und Unternehmen kennst, aber noch keine individuellen Profile besitzt. | Jobtitel oder Rollenkriterien in Kombination mit Unternehmensdaten. |
Eine aktuelle LinkedIn URL kann ein stärkeres Zuordnungssignal sein als nur ein Name, sofern du sie verwenden darfst. Wenn du keine URL besitzt, kombiniere den Namen mit Unternehmen und Rolleninformationen, statt dich auf einen einzelnen mehrdeutigen Wert zu verlassen.
Eine saubere XLSX-Datei vorbereiten
Verwende eindeutige Spalten wie First name, Last name, Company, Job title, Company website und LinkedIn URL nur dort, wo sie für den ausgewählten Upload-Typ relevant sind. Halte Werte in der richtigen Spalte und verwende in der gesamten Datei dieselbe Konvention.
- Verwende nach Möglichkeit das aktuelle Unternehmen und den aktuellen Jobtitel.
- Bevorzuge Unternehmenswebsite oder Domain, wenn Unternehmensnamen mehrdeutig sind.
- Speichere LinkedIn-Profil-URLs in einer eigenen Spalte und entferne Tracking-Parameter.
- Verwende einfache Zellwerte. Ersetze Formeln vor dem Upload durch ihre endgültigen Werte.
- Füge keine Passwörter, API Keys, privaten Notizen, Gesundheitsdaten oder andere Informationen hinzu, die Signalist nicht benötigt.
Schritte
- Erstelle die Arbeitsmappe. Speichere die Quelle als XLSX-Datei mit einer beschreibenden Kopfzeile und einem Datensatz pro Zeile. Verwende für jedes Feld eine eigene Spalte.
- Füge die für deinen Upload-Typ erforderlichen Felder hinzu. Ergänze für Personen identifizierende Personen- und Unternehmensinformationen. Verwende für Unternehmen den Unternehmensnamen und möglichst Website oder Domain. Kombiniere bei Jobtitel-Uploads die Zielrolle mit Unternehmensdaten.
- Bereinige die Datei. Entferne leere Zeilen, Formeln, verbundene Zellen, reine Formatierungsspalten, offensichtliche Dubletten, interne Kontakte und auszuschließende Datensätze.
- **Öffne **
Create new list. Wähle entsprechend deiner Eingabe Start with a list of people, Start with a list of companies oder Start with a list of job titles.
- Benenne die Liste und lade die Datei hoch. Verwende einen eindeutigen Listennamen, der Quelle, Zweck und Datum erkennen lässt, ohne vertrauliche Daten offenzulegen.
- Ordne die Spalten zu. Mappe jede Spalte der Tabelle auf das richtige Signalist-Feld. Lasse unnötige Spalten ohne Mapping und behebe fehlende Pflichtfelder, bevor du fortfährst.
- Prüfe die Vorschau. Bestätige, dass Überschriften, Beispielwerte und Mappings zusammenpassen. Stoppe, wenn Werte in falschen Feldern erscheinen oder sensible Daten sichtbar sind.
- Verarbeite einen kleinen Test. Beginne mit einer begrenzten Stichprobe, sofern der aktuelle Flow dies ermöglicht. Prüfe anschließend
Found, Not Found, E-Mail-Status und Ausschlussgründe.
- Validiere vor der Skalierung. Kontrolliere mehrere gefundene und nicht gefundene Datensätze, korrigiere Quelle oder Mapping und verarbeite erst danach die übrigen freigegebenen Daten.
Upload-Ergebnis prüfen
Prüfe sowohl erfolgreiche als auch fehlgeschlagene Zuordnungen. Eine hohe Found-Anzahl reicht nicht aus: Öffne eine Stichprobe und bestätige, dass Signalist die vorgesehene Person oder das vorgesehene Unternehmen gefunden hat.
- Vergleiche
Found- und Not Found-Ergebnisse mit der Quelldatei.
- Prüfe, ob aktueller Arbeitgeber und Rolle bei zugeordneten Personen plausibel sind.
- Kontrolliere den E-Mail-Status, bevor du Adressen für Outreach verwendest.
- Prüfe Ausschlussgründe und – sofern verfügbar – Hinweise auf bestehende Listen wie
Other Lists.
- Kläre Dubletten und Blacklist-Anforderungen, bevor du Leads zuweist oder eine Kampagne startest.
Fehlerbehebung
| Problem | Lösung |
|---|
| Viele Personen werden nicht gefunden. | Ergänze – sofern verfügbar – aktuelles Unternehmen, aktuellen Jobtitel, Unternehmenswebsite oder eine geprüfte LinkedIn URL. Prüfe vertauschte Spalten, Schreibfehler, Sonderzeichen und veraltete Arbeitgeber. |
| Unternehmen werden falsch zugeordnet. | Ergänze eine Unternehmenswebsite oder Domain und entferne mehrdeutige Abkürzungen. Prüfe Tochtergesellschaften und ähnlich benannte Unternehmen, bevor du den Upload vergrößerst. |
| Kontakte erscheinen mehrfach. | Prüfe die Quelldatei auf Dubletten und kontrolliere anschließend Other Lists und bestehende Kontakte. Wende geeignete Ausschlüsse oder Blacklist-Regeln an, bevor du Outreach zuweist. |
| Das Column Mapping ist falsch. | Kehre zum Mapping-Schritt zurück und ordne jede Tabellenspalte dem richtigen Signalist-Feld zu. Starte die Verarbeitung nicht, solange Pflichtfelder fehlen oder verschoben sind. |
| Die Vorschau enthält unerwartete oder sensible Daten. | Stoppe den Upload, korrigiere die Quelldatei und erstelle eine neue Vorschau. Entferne Formeln, ausgeblendete Hilfsspalten, interne Notizen und Daten, die für die Aufgabe nicht erforderlich sind. |
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Häufig gestellte Fragen
Kann ich statt einer XLSX-Datei auch ein anderes Format hochladen?
Verwende den Dateityp, den der aktuelle Upload-Flow anbietet. Dieser Artikel dokumentiert XLSX. Zeigt dein Workspace ein anderes unterstütztes Format, befolge dessen Vorschau- und Mapping-Anforderungen. Andernfalls konvertiere die Datei vor dem Upload zu XLSX.
Was soll ich tun, wenn ich keine LinkedIn URL habe?
Verwende einen aktuellen Namen zusammen mit Unternehmens- und Rollenkontext. Eine aktuelle LinkedIn URL kann eine zusätzliche starke Kennung liefern, sofern sie verfügbar und ihre Verarbeitung angemessen ist.
Sollte ich Dubletten bereits vor dem Upload bereinigen?
Ja. Entferne offensichtliche Dubletten zuerst aus der Quelldatei und prüfe anschließend bestehende Kontakte, Other Lists, Ausschlüsse und Blacklist-Regeln in Signalist, bevor du die Ergebnisse verwendest.
Warum sollte ich mit einer kleinen Testdatei beginnen?
Ein kleiner Test macht Mapping-Fehler, schwache Kennungen, sensible Spalten und unerwartete Zuordnungen sichtbar, bevor sie einen größeren Datensatz betreffen oder unnötige Credits verbrauchen.
Was soll ich bei Not Found-Datensätzen prüfen?
Kontrolliere Namen, Unternehmen, aktuelle Rollen, Websites und LinkedIn URLs auf fehlende oder veraltete Informationen. Korrigiere die Quelldatei und teste erneut. Lade unveränderte Daten nicht wiederholt hoch.
Welche Daten sollte ich in die Datei aufnehmen?
Füge nur Felder hinzu, die für die Aufgabe in Signalist erforderlich sind. Entferne vertrauliche Notizen sowie unnötige personenbezogene oder kundenbezogene Informationen vor dem Upload.
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Erstelle eine Eventliste aus der zuverlässigsten bereits vorhandenen Quelle: einer vorbereiteten Datei, einem unterstützten LinkedIn Event oder einer klar abgegrenzten Anfrage an den Scraping Service . Wähle zuerst den passenden Weg und qualifiziere anschließend die Personen oder Unternehmen, bevor du Outreach planst.
