Adressestandardisering 101: Fordeler, metoder og tips

Adressestandardisering 101: Fordeler, metoder og tips

Når var siste gang du fant at alle adressene i listen din fulgte samme format og var feilfrie? Aldri, ikke sant?

Til tross for alle trinnene bedriften din kan ta for å minimere datafeil, er det uunngåelig å løse problemer med datakvalitet – som stavefeil, manglende felt eller mellomrom – på grunn av manuell datainntasting. Faktisk professor Raymond R. Panko i sin publisert papir fremhevet at regnearkdatafeil, spesielt for små datasett, kan variere mellom 18 % og 40 %.  

For å bekjempe dette problemet kan adressestandardisering være en flott løsning. Dette innlegget fremhever hvordan bedrifter kan dra nytte av å standardisere data, og hvilke metoder og tips de bør vurdere for å oppnå tilsiktede resultater.

Hva er adressestandardisering?

Adressestandardisering, eller adressenormalisering, er prosessen med å identifisere og formatere adresseposter i tråd med anerkjente posttjenestestandarder som er lagt ut i en autoritativ database som den til United States Postal Service (USPS).

De fleste adresser følger ikke USPS-standarden, som definerer en standardisert adresse som en som er fullstendig stavet ut, forkortet med standardforkortelser for Postal Service, eller som vist i gjeldende Postal Service ZIP+4-fil.

Postadressestandarder

Standardisering av adresser blir et presserende behov for selskaper som har adresseoppføringer med inkonsekvente eller varierende formater på grunn av manglende adressedetaljer (f.eks. ZIP+4 og ZIP+6-koder) eller tegnsetting, store og små bokstaver, mellomrom og stavefeil. Et eksempel på dette er gitt nedenfor:

Standardiserte postadresser

Som det fremgår av tabellen, har alle adressedetaljer én eller flere feil, og ingen oppfyller de nødvendige USPS-retningslinjene.

Adresse standardisering må ikke forveksles med adressematching og adressevalidering. Selv om det er lignende, handler adressevalidering om å verifisere om en adressepost samsvarer med en eksisterende adressepost i USPS-databasen. Adressematching handler på den annen side om å matche to like adressedata for å finne ut om det refererer til samme enhet eller ikke.

Fordeler med å standardisere adresser

Bortsett fra de åpenbare årsakene til å rense dataanomalier, kan standardisering av adresser gi en rekke fordeler for bedrifter. Disse inkluderer:

  • Spar tid ved å bekrefte adresser: uten standardisering av adresser, er det ingen måte å mistenke om adresselisten som brukes for direktereklamekampanjen er nøyaktig eller ikke med mindre e-postene blir returnert eller ikke har fått noen svar. Ved å normalisere varierende adresser kan betydelige arbeidstimer spares ved at personalet ser gjennom hundrevis av postadresser for nøyaktighet.
  • Reduser postkostnader: Direktepostkampanjer kan føre til feil eller feil adresser som kan skape fakturerings- og fraktproblemer i direktereklamekampanjer. Standardisering av adresser for å forbedre datakonsistensen kan redusere returnerte eller ikke-leverte e-poster, noe som resulterer i høyere direktepostsvar.
  • Eliminer dupliserte adresser: varierende formater og adresser med feil kan resultere i sending av dobbelt så mange e-poster til kontakter som kan redusere kundetilfredsheten og merkevarebildet. Rengjøring av adresselistene dine kan hjelpe firmaet ditt med å spare bortkastede leveringskostnader.

Hvordan standardisere adresser?

Eventuell adressenormaliseringsaktivitet bør oppfylle USPS-retningslinjene for at det skal lønne seg. Ved å bruke dataene som er uthevet i tabell 1, ser du hvordan adressedata vil vises ved normalisering.

Før og etter adressestandardisering

Standardisering av adresser innebærer en 4-trinns prosess. Dette inkluderer:

  1. Importadresser: samle alle adresser fra flere datakilder – som Excel-regneark, SQL-databaser osv. – i ett ark.
  2. Profildata for å inspisere feil: utføre dataprofilering ved å bruke for å forstå omfanget og typen feil som finnes i adresselisten din. Å gjøre dette kan gi deg en grov ide om de potensielle problemområdene som må fikses før du utfører noen form for standardisering.  
  3. Fjern feil for å oppfylle USPS-retningslinjene: Når alle feil er oppdaget, kan du rense adressene og standardisere dem i samsvar med USPS-retningslinjene.
  4. Identifiser og fjern dupliserte adresser: for å identifisere eventuelle dupliserte adresser, kan du søke etter dobbelttellinger i regnearket eller databasen eller bruke eksakte eller uklar matchning å dedupere oppføringer.

Metoder for standardisering av adresser

Det er to forskjellige tilnærminger til normalisering av adresser i listen din. Disse inkluderer:

Manuelle skript og verktøy

Brukere kan manuelt finne kjørte skript og tillegg for å normalisere adresser fra biblioteker via ulike

  1. Programmerings språk: Python, JavaScript eller R kan gjøre det mulig for deg å kjøre uklar adressematching for å identifisere unøyaktige adressetreff og bruke tilpassede standardiseringsregler som passer til dine egne adressedata.
  2. Kodelager: GitHub gir kodemaler og USPS API integrasjon som du kan bruke til å verifisere og normalisere adresser.  
  3. Applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt: Tredjepartstjenester som kan integreres via API for å analysere, standardisere og validere postadresser.
  4. Excel-baserte verktøy: tillegg og løsninger som YAddress, AddressDoctor Excel Plugin eller excel VBA Master kan hjelpe deg med å analysere og standardisere adressene dine i datasettene dine.

Noen fordeler med å gå denne ruten er at det er billig og kan være raskt å normalisere data for små datasett. Bruk av slike skript kan imidlertid falle fra hverandre utover noen få tusen poster og er derfor ikke egnet for veldig store datasett eller de som er spredt over forskjellige kilder.

Programvare for adressebekreftelse

En standard programvare for adresseverifisering og normalisering kan også brukes til å normalisere data. Vanligvis kommer slike verktøy med spesifikke adressevalideringskomponenter – for eksempel en integrert USPS-database – og har ut-av-boksen dataprofilerings- og rensekomponenter sammen med uklare matchende algoritmer for å standardisere adresser i skala.

Det er også viktig at programvaren har CASS sertifisering fra USPS og oppfyller den nødvendige nøyaktighetsterskelen når det gjelder:

  • 5-sifret koding – bruk av manglende eller feil 5-sifret postnummer.
  • ZIP+4-koding – bruk av manglende eller feil firesifret kode.
  • Indikator for boliglevering (RDI) – avgjøre hvorvidt en adresse er bolig eller kommersiell.
  • Validering av leveringspunkt (DPV) – avgjør om en adresse kan leveres ned til suite- eller leilighetsnummeret.
  • Forbedret reiselinje (eLOT) – et sekvensnummer som indikerer den første forekomsten av levering gjort til tilleggsområdet innenfor transportørruten, og den stigende/synkende koden indikerer den omtrentlige leveringsrekkefølgen innenfor sekvensnummeret. 
  • Lokaliserbar adressekonverteringssystemkobling (LACSLink) – en automatisert metode for å skaffe nye adresser for lokale kommuner som har implementert et 911-nødsystem.
  • SuiteLink® gjør det mulig for kundene å tilby forbedret forretningsadresseinformasjon ved å legge til kjent sekundær (suite) informasjon til forretningsadresser, som vil tillate USPS-leveringssekvensering der det ellers ikke ville vært mulig.
  • Og mer…

Hovedfordelene er hvor enkelt det kan verifisere og standardisere adressedata som er lagret i ulike systemer, inkludert CRM-er, RDBM-er og Hadoop-baserte depoter og geokodedata for å gi lengde- og breddegradsverdier.

Når det gjelder begrensninger, kan slike verktøy koste mye mer enn manuelle adressenormaliseringsmetoder.

Hvilken metode er bedre?

Å velge riktig metode for å forbedre adresselistene dine avhenger helt av volumet på adressepostene dine, teknologistabelen og prosjekttidslinjen.

Hvis adresselisten din er mindre enn si fem tusen poster, kan standardisering av den gjennom Python eller JavaScript være et bedre alternativ. Men hvis det er et presserende behov å oppnå én enkelt sannhetskilde for adresser ved å bruke data spredt i flere kilder innen rimelig tid, kan en CASS-sertifisert adressestandardiseringsprogramvare være et bedre alternativ.