Adressstandardisering 101: Fördelar, metoder och tips

Adressstandardisering 101: Fördelar, metoder och tips

När var sista gången du hittade alla adresser i din lista i samma format och var felfria? Aldrig, eller hur?

Trots alla åtgärder som ditt företag kan vidta för att minimera datafel, är det oundvikligt att ta itu med datakvalitetsproblem – såsom felstavningar, saknade fält eller inledande mellanslag – på grund av manuell datainmatning. Faktum är att professor Raymond R. Panko i sin publicerat papper betonade att kalkylbladsdatafel, särskilt för små datamängder, kan variera mellan 18 % och 40 %.  

För att bekämpa detta problem kan adressstandardisering vara en bra lösning. Det här inlägget belyser hur företag kan dra nytta av att standardisera data, och vilka metoder och tips de bör överväga för att åstadkomma avsedda resultat.

Vad är adressstandardisering?

Adressstandardisering, eller adressnormalisering, är processen för att identifiera och formatera adressposter i linje med erkända posttjänststandarder som anges i en auktoritativ databas som t.ex. United States Postal Service (USPS).

De flesta adresser följer inte USPS-standarden, som definierar en standardiserad adress som en som är fullständigt stavad, förkortad med standardförkortningarna för Postal Service, eller som visas i den aktuella Postal Service ZIP+4-filen.

Postadressstandarder

Standardisering av adresser blir ett akut behov för företag som har adressinmatningar med inkonsekventa eller varierande format på grund av saknade adressuppgifter (t.ex. ZIP+4 och ZIP+6-koder) eller skiljetecken, skiftläge, mellanrum och stavfel. Ett exempel på detta ges nedan:

Standardiserade postadresser

Som framgår av tabellen har alla adressuppgifter ett eller flera fel och ingen uppfyller de obligatoriska USPS-riktlinjerna.

Adressstandardisering ska inte förväxlas med adressmatchning och adressvalidering. Även om det finns liknande, handlar adressvalidering om att verifiera om en adresspost överensstämmer med en befintlig adresspost i USPS-databasen. Adressmatchning, å andra sidan, handlar om att matcha två liknande adressdata för att fastställa om det hänvisar till samma enhet eller inte.

Fördelar med att standardisera adresser

Bortsett från de uppenbara skälen till att rensa dataavvikelser, kan standardisering av adresser ge en rad fördelar för företag. Dessa inkluderar:

  • Spara tid genom att verifiera adresser: utan att standardisera adresser finns det inget sätt att misstänka om adresslistan som används för direktreklamkampanjen är korrekt eller inte, såvida inte mailen returneras eller inte har fått några svar. Genom att normalisera varierande adresser kan avsevärda mantimmar sparas genom att personalen sållar igenom hundratals postadresser för noggrannhet.
  • Minska postkostnaderna: Direktreklamkampanjer kan leda till felaktiga eller felaktiga adresser som kan skapa fakturerings- och fraktproblem i direktreklamkampanjer. Att standardisera adresser för att förbättra datakonsistensen kan minska returnerade eller ej levererade e-postmeddelanden, vilket resulterar i högre svarsfrekvens för direktreklam.
  • Eliminera dubbletter av adresser: varierande format och adresser med fel kan resultera i att man skickar dubbelt så många e-postmeddelanden till kontakter som kan sänka kundnöjdheten och varumärkesimagen. Att rengöra dina adresslistor kan hjälpa ditt företag att spara bortkastade leveranskostnader.

Hur standardiseras adresser?

All adressnormaliseringsaktivitet bör uppfylla USPS riktlinjer för att det ska vara värt besväret. Med hjälp av data som markerats i Tabell 1, här är hur adressdata kommer att se ut vid normalisering.

Före och efter adressstandardisering

Standardisering av adresser innebär en process i 4 steg. Detta inkluderar:

  1. Importera adresser: samla alla adresser från flera datakällor – som Excel-kalkylblad, SQL-databaser, etc. – i ett ark.
  2. Profildata för att inspektera fel: utföra dataprofilering med hjälp av för att förstå omfattningen och typen av fel som finns i din adresslista. Genom att göra detta kan du få en ungefärlig uppfattning om de potentiella problemområden som måste åtgärdas innan du utför någon form av standardisering.  
  3. Rensa fel för att uppfylla USPS riktlinjer: När alla fel har upptäckts kan du rensa adresserna och standardisera dem i enlighet med USPS riktlinjer.
  4. Identifiera och ta bort dubbletter av adresser: för att identifiera eventuella dubbletter av adresser kan du söka efter dubbelräkningar i ditt kalkylblad eller databas eller använda exakta eller suddig matchning att dedupera poster.

Metoder för att standardisera adresser

Det finns två distinkta metoder för att normalisera adresser i din lista. Dessa inkluderar:

Manuella skript och verktyg

Användare kan manuellt hitta körda skript och tillägg för att normalisera adresser från bibliotek via olika

  1. Programmeringsspråk: Python, JavaScript eller R kan göra det möjligt för dig att köra otydlig adressmatchning för att identifiera inexakta adressmatchningar och tillämpa anpassade standardiseringsregler för att passa dina egna adressdata.
  2. Kodningslager: GitHub tillhandahåller kodmallar och USPS API integration som du kan använda för att verifiera och normalisera adresser.  
  3. Applikationsprogrammeringsgränssnitt: Tredjepartstjänster som kan integreras via API för att analysera, standardisera och validera postadresser.
  4. Excel-baserade verktyg: tillägg och lösningar som YAddress, AddressDoctor Excel Plugin eller excel VBA Master kan hjälpa dig att analysera och standardisera dina adresser i dina datauppsättningar.

Några fördelar med att gå den här vägen är att det är billigt och kan vara snabbt att normalisera data för små datamängder. Att använda sådana skript kan dock falla sönder bortom några tusen poster och är därför inte lämpade för mycket stora datamängder eller de som är spridda över olika källor.

Programvara för adressverifiering

En vanlig programvara för adressverifiering och normalisering kan också användas för att normalisera data. Vanligtvis kommer sådana verktyg med specifika adressvalideringskomponenter – såsom en integrerad USPS-databas – och har färdiga dataprofilerings- och rensningskomponenter tillsammans med luddiga matchningsalgoritmer för att standardisera adresser i skala.

Det är också viktigt att programvaran har CASS certifiering från USPS och uppfyller den erforderliga noggrannhetströskeln när det gäller:

  • 5-siffrig kodning – tillämpa det saknade eller felaktiga 5-siffriga postnumret.
  • ZIP+4-kodning – tillämpar den saknade eller felaktiga 4-siffriga koden.
  • Leveransindikator för bostäder (RDI) – avgöra om en adress är bostäder eller kommersiell.
  • Validering av leveranspunkt (PDS) – avgöra om en adress kan levereras ner till sviten eller lägenhetsnumret.
  • Enhanced Line of Travel (eLOT) – ett sekvensnummer som indikerar den första förekomsten av leverans som görs till tilläggsintervallet inom transportörens rutt, och den stigande/fallande koden indikerar den ungefärliga leveransordern inom sekvensnumret. 
  • Lokaliserabar adresskonverteringssystemlänk (LACSLink) – en automatiserad metod för att få nya adresser för lokala kommuner som har implementerat ett 911-nödsystem.
  • SuiteLink® gör det möjligt för kunder att tillhandahålla förbättrad adressinformation för företag genom att lägga till känd sekundär (svit)information till företagsadresser, vilket kommer att möjliggöra USPS-leveranssekvenser där det annars inte skulle vara möjligt.
  • Och mer…

De främsta fördelarna är den lätthet med vilken den kan verifiera och standardisera adressdata lagrade i olika system inklusive CRM, RDBM och Hadoop-baserade förråd och geokoddata för att ge longitud- och latitudvärden.

När det gäller begränsningar kan sådana verktyg kosta mycket mer än manuella adressnormaliseringsmetoder.

Vilken metod är bättre?

Att välja rätt metod för att förbättra dina adresslistor beror helt på volymen av dina adressposter, teknikstack och projekttidslinje.

Om din adresslista är mindre än säg fem tusen poster kan standardisering av den genom Python eller JavaScript vara ett bättre alternativ. Men om det är ett brådskande behov att uppnå en enda sanningskälla för adresser med hjälp av data som sprids i flera källor inom rätt tid, kan en CASS-certifierad adressstandardiseringsprogram vara ett bättre alternativ.