Adresse Standardisering 101: Fordele, metoder og tips

Adresse Standardisering 101: Fordele, metoder og tips

Hvornår var sidste gang du fandt, at alle adresser på din liste fulgte samme format og var fejlfri? Aldrig, vel?

På trods af alle de skridt, din virksomhed kan tage for at minimere datafejl, er problemer med datakvalitet – såsom stavefejl, manglende felter eller ledende mellemrum – på grund af manuel dataindtastning uundgåelige. Faktisk professor Raymond R. Panko i sin offentliggjort papir fremhævet, at regnearksdatafejl, især for små datasæt, kan variere mellem 18 % og 40 %.  

For at bekæmpe dette problem kan adressestandardisering være en god løsning. Dette indlæg fremhæver, hvordan virksomheder kan drage fordel af at standardisere data, og hvilke metoder og tips de bør overveje for at opnå tilsigtede resultater.

Hvad er adressestandardisering?

Adressestandardisering eller adressenormalisering er processen med at identificere og formatere adresseposter i overensstemmelse med anerkendte postservicestandarder, som er fastlagt i en autoritativ database som f.eks. United States Postal Service (USPS).

De fleste adresser følger ikke USPS-standarden, som definerer en standardiseret adresse som en, der er fuldstændigt stavet, forkortet ved hjælp af Postal Service standardforkortelser eller som vist i den aktuelle Postal Service ZIP+4-fil.

Postadressestandarder

Standardisering af adresser bliver et presserende behov for virksomheder, der har adresseindtastninger med inkonsistente eller varierende formater på grund af manglende adresseoplysninger (f.eks. ZIP+4 og ZIP+6-koder) eller tegnsætning, store og små bogstaver, mellemrum og stavefejl. Et eksempel på dette er givet nedenfor:

Standardiserede postadresser

Som det fremgår af tabellen, har alle adresseoplysninger en eller flere fejl, og ingen opfylder de påkrævede USPS-retningslinjer.

Adresse standardisering bør ikke forveksles med adressematching og adressevalidering. Selvom der er lignende, handler adressevalidering om at verificere, om en adressepost er i overensstemmelse med en eksisterende adressepost i USPS-databasen. Adressematching handler på den anden side om at matche to lignende adressedata for at fastslå, om det refererer til den samme enhed eller ej.

Fordele ved at standardisere adresser

Bortset fra de åbenlyse årsager til at rense dataanomalier, kan standardisering af adresser give en række fordele for virksomheder. Disse omfatter:

  • Spar tid ved at bekræfte adresser: uden standardisering af adresser er der ingen måde at mistænke, om adresselisten brugt til direct mail-kampagnen er korrekt eller ej, medmindre mails returneres eller ikke har fået nogen svar. Ved at normalisere forskellige adresser kan der spares betydelige mandetimer ved, at personalet gennemsøger hundredvis af postadresser for nøjagtighed.
  • Reducer forsendelsesomkostninger: Direct mail-kampagner kan føre til forkerte eller forkerte adresser, der kan skabe fakturerings- og forsendelsesproblemer i direct mail-kampagner. Standardisering af adresser for at forbedre datakonsistensen kan reducere returnerede eller ikke-leverede e-mails, hvilket resulterer i højere direkte mail-svarrater.
  • Fjern duplikerede adresser: varierende formater og adresser med fejl kan resultere i, at der sendes dobbelt så mange e-mails til kontakter, hvilket kan sænke kundetilfredsheden og varemærket. Rengøring af dine adresselister kan hjælpe din virksomhed med at spare spildte leveringsomkostninger.

Hvordan standardiseres adresser?

Enhver adressenormaliseringsaktivitet skal overholde USPS-retningslinjerne, for at det kan betale sig. Ved at bruge de data, der er fremhævet i tabel 1, er her, hvordan adressedata vil fremstå ved normalisering.

Før og efter adressestandardisering

Standardisering af adresser involverer en 4-trins proces. Dette omfatter:

  1. Import adresser: samle alle adresser fra flere datakilder – såsom Excel-regneark, SQL-databaser osv. – i ét ark.
  2. Profildata for at inspicere fejl: udføre dataprofilering ved hjælp af for at forstå omfanget og typen af ​​fejl, der findes i din adresseliste. Hvis du gør dette, kan du give dig en groft ide om de potentielle problemområder, der skal rettes, før du udfører nogen form for standardisering.  
  3. Rens fejl for at opfylde USPS retningslinjer: Når alle fejl er opdaget, kan du rense adresserne og standardisere dem i overensstemmelse med USPS retningslinjer.
  4. Identificer og fjern dubletadresser: for at identificere eventuelle dubletadresser kan du søge efter dobbelttællinger i dit regneark eller database eller bruge nøjagtige eller uklar matchning at dedupere indtastninger.

Metoder til standardisering af adresser

Der er to forskellige tilgange til at normalisere adresser på din liste. Disse omfatter:

Manuelle scripts og værktøjer

Brugere kan manuelt finde kørende scripts og tilføjelser for at normalisere adresser fra biblioteker via forskellige

  1. Programmeringssprog: Python, JavaScript eller R kan give dig mulighed for at køre fuzzy adressematching for at identificere upræcise adressematches og anvende tilpassede standardiseringsregler, så de passer til dine egne adressedata.
  2. Kodningslager: GitHub leverer kodeskabeloner og USPS API integration, som du kan bruge til at verificere og normalisere adresser.  
  3. Applikationsprogrammeringsgrænseflader: Tredjepartstjenester, der kan integreres via API til at parse, standardisere og validere postadresser.
  4. Excel-baserede værktøjer: tilføjelser og løsninger såsom YAddress, AddressDoctor Excel Plugin eller excel VBA Master kan hjælpe dig med at parse og standardisere dine adresser i dine datasæt.

Et par fordele ved at gå denne vej er, at det er billigt og kan være hurtigt at normalisere data for små datasæt. Brug af sådanne scripts kan dog falde fra hinanden ud over et par tusinde poster og er derfor ikke egnet til meget store datasæt eller dem spredt på tværs af forskellige kilder.

Adressebekræftelsessoftware

En standard-adressebekræftelse og -normaliseringssoftware kan også bruges til at normalisere data. Normalt kommer sådanne værktøjer med specifikke adressevalideringskomponenter - såsom en integreret USPS-database - og har out-of-the-box dataprofilerings- og rensekomponenter sammen med fuzzy matchende algoritmer til standardisering af adresser i skala.

Det er også vigtigt, at softwaren har CASS certificering fra USPS og opfylder den krævede nøjagtighedstærskel i form af:

  • 5-cifret kodning – anvendelse af det manglende eller forkerte 5-cifrede postnummer.
  • ZIP+4-kodning – anvendelse af den manglende eller forkerte 4-cifrede kode.
  • Indikator for levering til bolig (RDI) – afgøre, om en adresse er privat eller kommerciel.
  • Validering af leveringspunkt (PDS) – afgøre, om en adresse kan leveres ned til suite- eller lejlighedsnummeret.
  • Forbedret rejselinje (eLOT) – et sekvensnummer, der angiver den første forekomst af levering foretaget til tilføjelsesområdet inden for transportørruten, og den stigende/faldende kode angiver den omtrentlige leveringsrækkefølge inden for sekvensnummeret. 
  • Lokaliserbart adressekonverteringssystemlink (LACSLink) – en automatiseret metode til at få nye adresser til lokale kommuner, der har implementeret et 911-alarmsystem.
  • SuiteLink® giver kunderne mulighed for at levere forbedret forretningsadresseinformation ved at tilføje kendte sekundære (pakke)oplysninger til virksomhedsadresser, hvilket vil tillade USPS leveringssekvensering, hvor det ellers ikke ville være muligt.
  • Og meget mere ...

De vigtigste fordele er den lethed, hvormed det kan verificere og standardisere adressedata, der er gemt i forskellige systemer, herunder CRM'er, RDBM'er og Hadoop-baserede repositories og geokodedata for at give længde- og breddegradsværdier.

Hvad angår begrænsninger, kan sådanne værktøjer koste langt mere end manuelle adressenormaliseringsmetoder.

Hvilken metode er bedre?

Valget af den rigtige metode til at forbedre dine adresselister afhænger helt af mængden af ​​dine adresseregistreringer, teknologistak og projekttidslinje.

Hvis din adresseliste er mindre end f.eks. fem tusinde poster, kan standardisering af den gennem Python eller JavaScript være en bedre mulighed. Men hvis det er et presserende behov at opnå en enkelt kilde til sandhed for adresser ved hjælp af data spredt i flere kilder inden for en rettidig måde, kan en CASS-certificeret adressestandardiseringssoftware være en bedre mulighed.