Im digitalen Marketing ist Personalisierung kein Luxus mehr, sondern eine Grundvoraussetzung f\u00fcr den Erfolg. Deine Kunden erwarten, pers\u00f6nlich angesprochen zu werden. Doch was tust Du, wenn Deine Datenbasis dies nicht hergibt? Oft stehen Unternehmen vor der Herausforderung, dass Kontaktdaten, beispielsweise aus Messe-Listen oder Altsystemen, in einem unstrukturierten Format vorliegen. Ein typisches Beispiel: Vor- und Nachname befinden sich in einer einzigen Spalte. Eine personalisierte Anrede wie \u201eHallo Max Mustermann\u201c ist damit unm\u00f6glich. Dieser Artikel zeigt Dir einen praxisnahen und automatisierten Weg, wie Du dieses Problem elegant mit Bordmitteln aus dem Zoho-\u00d6kosystem und der gezielten Unterst\u00fctzung einer externen KI-Schnittstelle l\u00f6sen kannst. Wir transformieren chaotische Daten in eine saubere Grundlage f\u00fcr Deine n\u00e4chste Kampagne in Zoho Marketing Automation<\/a>.<\/p>\n Stell Dir folgendes Szenario vor: In wenigen Wochen findet eine wichtige Branchenmesse statt. Du m\u00f6chtest alle relevanten Kontakte aus den letzten Jahren per E-Mail einladen. Die Kontaktliste liegt als Excel-Tabelle vor und wurde \u00fcber Jahre hinweg gepflegt \u2013 oder eben auch nicht. Das zentrale Problem: Eine Spalte namens \u201eAnsprechpartner\u201c enth\u00e4lt den vollen Namen, manchmal mit Titel, manchmal mit zweitem Vornamen, manchmal nur mit Initialen. Eine manuelle Trennung von Tausenden von Kontakten in Vor- und Nachname ist zeitlich unm\u00f6glich. Die schnelle, aber unprofessionelle L\u00f6sung w\u00e4re eine allgemeine Anrede wie \u201eGuten Tag\u201c. Doch das senkt die \u00d6ffnungs- und Klickraten erheblich und wirkt unpers\u00f6nlich. Das Ziel ist klar: Wir ben\u00f6tigen eine saubere Trennung der Namen, um eine professionelle und personalisierte Kampagne durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen \u2013 und das unter hohem Zeitdruck.<\/p>\n Wir l\u00f6sen diese Aufgabe mit einer Kombination aus Zoho DataPrep<\/a> und einer Custom Function, die die OpenAI API<\/a> nutzt. So kombinieren wir die St\u00e4rken beider Welten: Die strukturierte Datenverarbeitung von Zoho und die kontextuelle Intelligenz einer KI.<\/p>\n Zoho DataPrep<\/a> ist ein Self-Service-Tool zur Datenaufbereitung und -analyse. Es ist ideal, um Daten aus verschiedenen Quellen zu importieren, zu bereinigen, zu transformieren und f\u00fcr weitere Anwendungen wie Zoho CRM<\/a> oder Zoho Analytics<\/a> vorzubereiten.<\/p>\n DataPrep bietet eingebaute Funktionen, um Spalten aufzuteilen. Der naheliegendste Versuch ist die Trennung am Leerzeichen.<\/p>\n Du wirst schnell feststellen, dass dieses Vorgehen bei komplexeren Namen an seine Grenzen st\u00f6\u00dft:<\/p>\n F\u00fcr eine professionelle L\u00f6sung ben\u00f6tigen wir also eine intelligentere Methode.<\/p>\n Hier kommt die St\u00e4rke von Zohos Skriptsprache Deluge und externen APIs ins Spiel. Wir schreiben eine kleine Funktion, die jeden Namen an die OpenAI API sendet und die KI bittet, Vor- und Nachnamen zu extrahieren. Die API ist im Vergleich zu einem ChatGPT-Abonnement extrem kosteng\u00fcnstig und wird pro Nutzung abgerechnet (oft nur wenige Cents f\u00fcr Tausende von Anfragen).<\/p>\n Vorbereitung:<\/strong><\/p>\n Erstellung der Deluge Funktion:<\/strong><\/p>\n Innerhalb von Zoho (z.B. in Zoho Creator<\/a> oder als globale Funktion in Zoho CRM<\/a>, die wir dann per API aufrufen k\u00f6nnten) erstellen wir eine Funktion. Das Prinzip l\u00e4sst sich auch in anderen Zoho-Tools mit Deluge umsetzen. Diese Funktion nimmt einen vollen Namen als Input und gibt ein strukturiertes Ergebnis zur\u00fcck.<\/p>\n In Zoho DataPrep<\/a> kannst Du nun die Transformation \u201eNeue Spalte aus Funktion\u201c (Create column with function) nutzen und eine Deluge-Funktion anwenden. Du wendest die oben erstellte Funktion auf jede Zeile der Spalte \u201eAnsprechpartner\u201c an. Das Ergebnis sind zwei neue, saubere Spalten: \u201eVorname\u201c und \u201eNachname\u201c.<\/p>\n Nachdem die Transformation abgeschlossen ist, kannst Du das Ergebnis \u00fcberpr\u00fcfen. Die KI wird die meisten Namen, auch die komplizierten F\u00e4lle, korrekt aufgeteilt haben. Nun kannst Du die bereinigten Daten direkt mit Deinem Zoho-Konto synchronisieren, z.B. als neue Mailing-Liste in Zoho Marketing Automation<\/a> oder als neue Leads\/Kontakte in Zoho CRM<\/a>.<\/p>\n Mit den sauberen Daten ist der letzte Schritt ein Kinderspiel:<\/p>\n Die Qualit\u00e4t Deiner Daten entscheidet \u00fcber den Erfolg Deiner Marketing-Aktivit\u00e4ten. Dieses Praxisbeispiel zeigt eindr\u00fccklich, wie Du Zoho als zentrale Plattform nutzen kannst, die nicht im eigenen Saft schmort, sondern sich intelligent mit externen Spezialwerkzeugen wie der OpenAI API erweitern l\u00e4sst. Durch die Kombination von Zoho DataPrep<\/a> f\u00fcr die grundlegende Verarbeitung und einer Deluge-Funktion f\u00fcr die KI-gest\u00fctzte Veredelung sparst Du nicht nur enorm viel Zeit, sondern hebst auch die Qualit\u00e4t Deiner Personalisierung auf ein neues Level. Du bist nicht mehr von unsauberen Excel-Listen oder unkooperativen Dienstleistern abh\u00e4ngig, sondern kannst proaktiv und automatisiert f\u00fcr eine exzellente Datengrundlage sorgen.<\/p>\n Verwendete Zoho Apps:<\/strong><\/p>\n Verwandle chaotische Kontaktdaten mit Zoho DataPrep und OpenAI in personalisierte E-Mail-Kampagnen \u2013 einfach und automatisiert!<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4331,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"ocean_post_layout":"","ocean_both_sidebars_style":"","ocean_both_sidebars_content_width":0,"ocean_both_sidebars_sidebars_width":0,"ocean_sidebar":"","ocean_second_sidebar":"","ocean_disable_margins":"enable","ocean_add_body_class":"","ocean_shortcode_before_top_bar":"","ocean_shortcode_after_top_bar":"","ocean_shortcode_before_header":"","ocean_shortcode_after_header":"","ocean_has_shortcode":"","ocean_shortcode_after_title":"","ocean_shortcode_before_footer_widgets":"","ocean_shortcode_after_footer_widgets":"","ocean_shortcode_before_footer_bottom":"","ocean_shortcode_after_footer_bottom":"","ocean_display_top_bar":"default","ocean_display_header":"default","ocean_header_style":"","ocean_center_header_left_menu":"","ocean_custom_header_template":"","ocean_custom_logo":0,"ocean_custom_retina_logo":0,"ocean_custom_logo_max_width":0,"ocean_custom_logo_tablet_max_width":0,"ocean_custom_logo_mobile_max_width":0,"ocean_custom_logo_max_height":0,"ocean_custom_logo_tablet_max_height":0,"ocean_custom_logo_mobile_max_height":0,"ocean_header_custom_menu":"","ocean_menu_typo_font_family":"","ocean_menu_typo_font_subset":"","ocean_menu_typo_font_size":0,"ocean_menu_typo_font_size_tablet":0,"ocean_menu_typo_font_size_mobile":0,"ocean_menu_typo_font_size_unit":"px","ocean_menu_typo_font_weight":"","ocean_menu_typo_font_weight_tablet":"","ocean_menu_typo_font_weight_mobile":"","ocean_menu_typo_transform":"","ocean_menu_typo_transform_tablet":"","ocean_menu_typo_transform_mobile":"","ocean_menu_typo_line_height":0,"ocean_menu_typo_line_height_tablet":0,"ocean_menu_typo_line_height_mobile":0,"ocean_menu_typo_line_height_unit":"","ocean_menu_typo_spacing":0,"ocean_menu_typo_spacing_tablet":0,"ocean_menu_typo_spacing_mobile":0,"ocean_menu_typo_spacing_unit":"","ocean_menu_link_color":"","ocean_menu_link_color_hover":"","ocean_menu_link_color_active":"","ocean_menu_link_background":"","ocean_menu_link_hover_background":"","ocean_menu_link_active_background":"","ocean_menu_social_links_bg":"","ocean_menu_social_hover_links_bg":"","ocean_menu_social_links_color":"","ocean_menu_social_hover_links_color":"","ocean_disable_title":"default","ocean_disable_heading":"default","ocean_post_title":"","ocean_post_subheading":"","ocean_post_title_style":"","ocean_post_title_background_color":"","ocean_post_title_background":0,"ocean_post_title_bg_image_position":"","ocean_post_title_bg_image_attachment":"","ocean_post_title_bg_image_repeat":"","ocean_post_title_bg_image_size":"","ocean_post_title_height":0,"ocean_post_title_bg_overlay":0.5,"ocean_post_title_bg_overlay_color":"","ocean_disable_breadcrumbs":"default","ocean_breadcrumbs_color":"","ocean_breadcrumbs_separator_color":"","ocean_breadcrumbs_links_color":"","ocean_breadcrumbs_links_hover_color":"","ocean_display_footer_widgets":"default","ocean_display_footer_bottom":"default","ocean_custom_footer_template":"","osh_disable_topbar_sticky":"default","osh_disable_header_sticky":"default","osh_sticky_header_style":"default","osh_sticky_header_effect":"","osh_custom_sticky_logo":0,"osh_custom_retina_sticky_logo":0,"osh_custom_sticky_logo_height":0,"osh_background_color":"","osh_links_color":"","osh_links_hover_color":"","osh_links_active_color":"","osh_links_bg_color":"","osh_links_hover_bg_color":"","osh_links_active_bg_color":"","osh_menu_social_links_color":"","osh_menu_social_hover_links_color":"","ocean_post_oembed":"","ocean_post_self_hosted_media":"","ocean_post_video_embed":"","ocean_link_format":"","ocean_link_format_target":"self","ocean_quote_format":"","ocean_quote_format_link":"post","ocean_gallery_link_images":"on","ocean_gallery_id":[],"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-4323","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-zoho","entry","has-media"],"acf":[],"yoast_head":"\nDas Praxisbeispiel: Die dringende Messe-Einladung<\/h3>\n
Schritt-f\u00fcr-Schritt Anleitung zur automatisierten Datenbereinigung<\/h3>\n
Schritt 1: Datenimport in Zoho DataPrep<\/h4>\n
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Schritt 2: Der Standardversuch \u2013 Aufteilung per Trennzeichen<\/h4>\n
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Schritt 3: Die KI-L\u00f6sung \u2013 Eine Deluge Custom Function mit der OpenAI API<\/h4>\n
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\n\/\/ Deluge Custom Function zur Extraktion von Vor- und Nachnamen via OpenAI API\n\nmap extractFirstAndLastName(string fullName)\n{\n\t\/\/ Deinen OpenAI API Key hier sicher ablegen (z.B. in Connections oder als Variable)\n\tapiKey = \"sk-DEIN_PERSOENLICHER_OPENAI_API_KEY\";\n\t\n\t\/\/ API-Endpunkt f\u00fcr Chat-Modelle wie GPT-3.5-Turbo oder GPT-4\n\tendpointUrl = \"https:\/\/api.openai.com\/v1\/chat\/completions\";\n\t\n\t\/\/ Der \"Prompt\" - unsere Anweisung an die KI.\n\t\/\/ Wir geben ihr ein klares Format vor, um die Antwort einfach parsen zu k\u00f6nnen.\n\tprompt = \"Extrahiere aus dem folgenden Namen den Vornamen und den Nachnamen. Gib nur ein JSON-Objekt zur\u00fcck mit den Schl\u00fcsseln 'vorname' und 'nachname'. Entferne alle Titel wie Dr. oder Prof. Name: \" + fullName;\n\t\n\t\/\/ Vorbereitung der API-Anfrage\n\theaders = Map();\n\theaders.put(\"Authorization\", \"Bearer \" + apiKey);\n\theaders.put(\"Content-Type\", \"application\/json\");\n\t\n\t\/\/ Body der Anfrage mit dem Modell und der Nachricht\n\tbody = Map();\n\tbody.put(\"model\", \"gpt-3.5-turbo\");\n\tmessages = List();\n\tmessage_map = Map();\n\tmessage_map.put(\"role\", \"user\");\n\tmessage_map.put(\"content\", prompt);\n\tmessages.add(message_map);\n\tbody.put(\"messages\", messages);\n\t\n\t\/\/ API-Aufruf mit invokeUrl\n\tresponse = invokeurl\n\t[\n\t\turl :endpointUrl\n\t\ttype :POST\n\t\theaders:headers\n\t\tparameters:body.toString()\n\t];\n\t\n\t\/\/ Initialisierung der R\u00fcckgabe-Map\n\tnameMap = Map();\n\tnameMap.put(\"vorname\", \"\");\n\tnameMap.put(\"nachname\", \"\");\n\t\n\t\/\/ Parsen der JSON-Antwort von OpenAI\n\tif (response.get(\"choices\") != null && response.get(\"choices\").size() > 0)\n\t{\n\t\ttry \n\t\t{\n\t\t\t\/\/ Extrahieren des Inhalts der KI-Antwort\n\t\t\tcontent = response.get(\"choices\").get(0).get(\"message\").get(\"content\");\n\t\t\t\n\t\t\t\/\/ Umwandeln des Antwort-Strings in ein JSON-Objekt\n\t\t\tjsonContent = content.toJSON();\n\t\t\t\n\t\t\t\/\/ Zuweisen der extrahierten Namen\n\t\t\tnameMap.put(\"vorname\", jsonContent.get(\"vorname\"));\n\t\t\tnameMap.put(\"nachname\", jsonContent.get(\"nachname\"));\n\t\t}\n\t\tcatch (e)\n\t\t{\n\t\t\tinfo \"Fehler beim Parsen der OpenAI-Antwort: \" + e;\n\t\t}\n\t}\n\t\n\t\/\/ R\u00fcckgabe der Map mit Vor- und Nachname\n\treturn nameMap;\n}\n<\/code><\/pre>\nSchritt 4: Anwenden der Funktion und Export der sauberen Daten<\/h4>\n
Schritt 5: Die personalisierte Kampagne in Zoho Marketing Automation<\/h4>\n
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Hallo $[FNAME]$ $[LNAME]$,<\/code><\/li>\nTipps und Best Practices<\/h3>\n
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Fazit<\/h3>\n
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