Cím szabványosítása 101: Előnyök, módszerek és tippek

Cím szabványosítása 101: Előnyök, módszerek és tippek

Mikor találta utoljára, hogy a listán szereplő összes cím azonos formátumú, és hibamentes volt? Soha, igaz?

Annak ellenére, hogy a vállalat minden lépést megtehet az adathibák minimalizálása érdekében, elkerülhetetlenek az adatminőségi problémák – például az elírások, a hiányzó mezők vagy a kezdő szóközök – a kézi adatbevitel miatt. Valójában Raymond R. Panko professzor az övében megjelent cikk kiemelte, hogy a táblázatos adathibák, különösen a kis adatkészletek esetében, 18% és 40% között mozoghatnak.  

A probléma leküzdésére a címek szabványosítása nagyszerű megoldás lehet. Ez a bejegyzés rávilágít arra, hogy a vállalatok hogyan profitálhatnak az adatok szabványosításából, és milyen módszereket és tippeket érdemes figyelembe venniük a kívánt eredmények eléréséhez.

Mi az a címszabványosítás?

A címszabványosítás vagy címnormalizálás a címrekordok azonosításának és formázásának folyamata az elismert postai szolgáltatási szabványokkal összhangban, amelyeket egy hiteles adatbázisban, például a Egyesült Államok postai szolgálata (USPS).

A legtöbb cím nem követi az USPS szabványt, amely szabványosított címként definiál egy olyan címet, amely teljesen ki van írva, a Postaszolgáltatás szabványos rövidítéseivel van rövidítve, vagy ahogy az az aktuális Postal Service ZIP+4 fájlban látható.

Postai címzési szabványok

A címek szabványosítása sürgető szükségletté válik azoknak a vállalatoknak, amelyek a hiányzó címadatok (pl. ZIP+4 és ZIP+6 kódok), illetve írásjelek, kis- és nagybetűk, szóközök és helyesírási hibák miatt inkonzisztens vagy változó formátumú címeket tartalmaznak. Az alábbiakban erre mutatunk be egy példát:

Szabványos levelezési címek

A táblázatból látható, hogy minden címadat egy vagy több hibát tartalmaz, és egyik sem felel meg a szükséges USPS-irányelveknek.

Cím szabványosítás nem keverendő össze a címegyeztetéssel és a címérvényesítéssel. Bár vannak hasonlók, a címérvényesítés célja annak ellenőrzése, hogy egy címrekord megfelel-e az USPS-adatbázisban meglévő címrekordnak. A címegyeztetés viszont két hasonló címadat egyeztetéséről szól, hogy megbizonyosodjon arról, hogy ugyanarra az entitásra vonatkozik-e vagy sem.

A címek szabványosításának előnyei

Az adatok anomáliák megtisztításának nyilvánvaló okai mellett a címek szabványosítása számos előnnyel jár a vállalatok számára. Ezek tartalmazzák:

  • Takarítson meg időt a címek ellenőrzésével: a címek szabványosítása nélkül nincs mód arra gyanakodni, hogy a direkt mail kampányhoz használt címlista pontos-e vagy sem, kivéve, ha a leveleket visszaküldik, vagy nem kaptak választ. A változó címek normalizálásával jelentős munkaórákat takaríthat meg az alkalmazottak több száz levelezési cím átvizsgálása a pontosság érdekében.
  • Csökkentse a postázási költségeket: A direkt mail kampányok rossz vagy helytelen címekhez vezethetnek, ami számlázási és szállítási problémákat okozhat a direkt mail kampányokban. A címek szabványosítása az adatok konzisztenciájának javítása érdekében csökkentheti a visszaküldött vagy kézbesítetlen levelek számát, ami magasabb válaszadási arányt eredményez a közvetlen levélben.
  • Az ismétlődő címek eltávolítása: a hibákat tartalmazó változó formátumok és címek kétszer annyi e-mailt küldhetnek a kapcsolattartóknak, ami csökkentheti az ügyfelek elégedettségét és a márka imázsát. A címlisták megtisztításával cége megtakaríthatja az elpazarolt szállítási költségeket.

Hogyan lehet szabványosítani a címeket?

Minden címnormalizálási tevékenységnek meg kell felelnie az USPS irányelveinek, hogy érdemes legyen. Az 1. táblázatban kiemelt adatok felhasználásával a következőképpen jelennek meg a címadatok normalizáláskor.

Címszabványosítás előtt és után

A címek szabványosítása 4 lépésből áll. Ebbe beletartozik:

  1. Import címek: több adatforrásból – például Excel-táblázatokból, SQL-adatbázisokból stb. – származó összes címet egy lapra gyűjtheti.
  2. Profiladatok a hibák ellenőrzéséhez: segítségével végezzen adatprofilozást, hogy megértse a címlistában előforduló hibák terjedelmét és típusát. Ezzel hozzávetőleges képet kaphat azokról a lehetséges problémás területekről, amelyeket ki kell javítani, mielőtt bármilyen szabványosítást végrehajtana.  
  3. Tisztítsa meg a hibákat, hogy megfeleljen az USPS irányelveinek: Miután minden hibát észlelt, megtisztíthatja a címeket, és szabványosíthatja azokat az USPS irányelveinek megfelelően.
  4. Az ismétlődő címek azonosítása és eltávolítása: az ismétlődő címek azonosításához kettős számokat kereshet a táblázatában vagy adatbázisában, vagy használhatja a pontos ill. homályos egyezés bejegyzések törléséhez.

A címek szabványosításának módszerei

A listában szereplő címek normalizálására két különböző megközelítés létezik. Ezek tartalmazzák:

Kézi szkriptek és eszközök

A felhasználók manuálisan kereshetik meg a futtatott szkripteket és bővítményeket a könyvtárak címeinek normalizálásához különféle módokon

  1. Programozási nyelvek: A Python, a JavaScript vagy az R lehetővé teszi, hogy fuzzy címegyeztetést futtasson a pontatlan címegyezések azonosítása érdekében, és egyéni szabványosítási szabályokat alkalmazzon saját címadatainak megfelelően.
  2. Kódolási adattárak: A GitHub kódsablonokat és USPS-t biztosít API integráció, amelyet a címek ellenőrzésére és normalizálására használhat.  
  3. Alkalmazás programozási felületek: Harmadik féltől származó szolgáltatások, amelyek ezen keresztül integrálhatók API a levelezési címek elemzéséhez, szabványosításához és ellenőrzéséhez.
  4. Excel alapú eszközök: A bővítmények és megoldások, például a YAddress, az AddressDoctor Excel Plugin vagy az Excel VBA Master segíthetnek elemezni és szabványosítani a címeket az adatkészletekben.

Ennek az útnak néhány előnye az, hogy olcsó, és gyorsan normalizálható a kis adatkészletek adatai. Az ilyen szkriptek használata azonban több ezer rekordnál is széteshet, és ezért nem alkalmasak nagyon nagy adatkészletekhez vagy olyanokhoz, amelyek különböző forrásokban vannak elosztva.

Címellenőrző szoftver

Egy készen kapható címellenőrző és -normalizáló szoftver is használható az adatok normalizálására. Az ilyen eszközök általában speciális címellenőrzési összetevőkkel – például integrált USPS-adatbázissal – rendelkeznek, és készen kapható adatprofilozó és -tisztító komponensekkel, valamint fuzzy illesztési algoritmusokkal rendelkeznek a címek méretarányos szabványosítására.

Az is fontos, hogy a szoftver rendelkezik CASS tanúsítvány az USPS-től, és teljesíti a szükséges pontossági küszöböt a következők tekintetében:

  • 5 számjegyű kódolás – a hiányzó vagy hibás 5 számjegyű irányítószám alkalmazása.
  • ZIP+4 kódolás – a hiányzó vagy hibás 4 számjegyű kód alkalmazása.
  • Lakossági kézbesítés jelző (RDI) – annak meghatározása, hogy egy cím lakó- vagy kereskedelmi célú-e vagy sem.
  • Szállítási pont érvényesítése (DPV) – annak meghatározása, hogy egy lakcím vagy lakásszámig szállítható-e vagy sem.
  • Továbbfejlesztett utazási vonal (eLOT) – egy sorszám, amely a fuvarozási útvonalon belül a kiegészítő tartományba történő szállítás első előfordulását jelzi, a növekvő/csökkenő kód pedig a hozzávetőleges szállítási sorrendet jelzi a sorszámon belül. 
  • Kereshető címkonverziós rendszer linkje (LACSLink) – automatizált módszer új címek megszerzésére azon helyi önkormányzatok számára, amelyek bevezették a 911-es segélyhívó rendszert.
  • SuiteLink® lehetővé teszi az ügyfelek számára továbbfejlesztett üzleti címzési információk ismert másodlagos (csomag) információk hozzáadásával az üzleti címekhez, ami lehetővé teszi az USPS kézbesítési sorrendet ott, ahol ez egyébként nem lenne lehetséges.
  • És több…

A fő előnye az, hogy könnyen ellenőrizheti és szabványosítja a különböző rendszerekben tárolt címadatokat, beleértve a CRM-eket, az RDBM-eket és a Hadoop-alapú adattárakat, valamint a geokódadatokat, hosszúsági és szélességi értékeket eredményezve.

Ami a korlátozásokat illeti, az ilyen eszközök sokkal többe kerülhetnek, mint a kézi címnormalizálási módszerek.

Melyik módszer a jobb?

A címlisták bővítésének megfelelő módszerének kiválasztása teljes mértékben a címrekordok mennyiségétől, a technológiai kötegtől és a projekt idővonalától függ.

Ha a címlistája kevesebb, mint mondjuk ötezer rekordból áll, a Python vagy a JavaScript használatával történő szabványosítása jobb megoldás lehet. Ha azonban sürgető szükség van egyetlen igazságforrás elérésére a több forrásból terjesztett adatokkal, akkor a CASS-tanúsítvánnyal rendelkező cím szabványosítási szoftver jobb megoldás lehet.