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Guía rápida para la normalización y verificación de direcciones

¿Qué es la normalización de direcciones?

La estandarización de las direcciones es el proceso de actualización e implementación de un estándar o formato en sus datos de direcciones.

Los datos de direcciones deficientes constituyen un complejo reto de calidad de datos que afecta a los clientes, a las empresas e incluso al servicio de correo. La asombrosa cantidad de datos de direcciones deficientes ha obligado a las empresas a invertir en sólidas herramientas de normalización y verificación de direcciones que les ayuden a obtener direcciones validadas por USPS de forma fácil y sin esfuerzo.

Lea mientras le ayudamos a entenderlo:

  • El coste de los datos erróneos
  • Los problemas con los datos de las direcciones
  • Causas de la mala calidad de los datos
  • ¿Cómo se estandariza la dirección?
  • ¿Qué es la normalización de direcciones CASS?
  • ¿Cómo validar una dirección?
  • ¿Cómo verificar una dirección con USPS?
  • Coincidencia de datos: el reto más importante para la normalización y verificación de direcciones
  • Un estudio de caso – E-Ideas Limited
  • Estrategias empresariales para mejorar sus datos de dirección

Vamos a sumergirnos de lleno.

El coste de los datos de direcciones erróneas

Cada año se desperdician millones de dólares por culpa de unos datos de direcciones deficientes. El USPS informa de que casi 6.600 millones de piezas de correo no se pudieron entregar solo en 2016. Los carteros gastan más de 20.000 millones de dólares en correo del SAU, mientras que los costes directos para el USPS son de más de 1.500 millones de dólares al año. Todo este coste innecesario se debe simplemente al hecho de que las empresas no tienen acceso a los datos de dirección correctos.

bad address data

Si hace los cálculos basándose sólo en este coste preliminar, probablemente esté gastando $$$$ sólo en la gestión de los costes del correo de retorno, por no mencionar el coste operativo de verificar la información de los clientes y volver a enviar el paquete.

Algunas cifras a tener en cuenta:

Los problemas con los datos de las direcciones

Es de naturaleza humana cometer errores. La mayoría de las veces, los consumidores son poco rigurosos a la hora de facilitar sus datos de dirección en formularios físicos o web. Pueden escribir mal el nombre de un estado, escribir abreviaturas, omitir un número de calle u olvidar su código postal. Es inevitable que se cometan algunos errores y se introduzcan datos incorrectos.

Esta es una imagen de cómo son los típicos datos de direcciones sin estructurar y sin procesar. La falta de datos sobre las direcciones es un reto que provoca una gran tensión en las empresas y sus empleados. Imagínese tener que arreglar estos problemas tan básicos para cada campaña de correo, actividad promocional y cada informe de clientes que tenga que ejecutar. No sólo es alucinantemente frustrante, sino también contraproducente, ya que intentas cotejar y verificar cada dirección para asegurarte de que es exacta y completa. Los científicos de datos y los analistas o usuarios empresariales que necesitan estos datos deben pasar días y meses solucionando estos problemas.

address variation data integration

Los datos de las direcciones suelen adolecer de:

  • Información incompleta (falta el nombre de la calle, el número de manzana o el código postal)
  • Información no válida (direcciones y códigos postales falsos)
  • Información incorrecta (errores tipográficos, nombres mal escritos, mal formato como el uso de abreviaturas)
  • Información inexacta (números de apartamento o casa inexactos)

Todos estos problemas hacen que los datos de direcciones sean uno de los más difíciles de abordar en una fuente de datos. Además, también aumenta significativamente el coste de las devoluciones de correo, a la vez que dificulta la confianza de una empresa en los datos de las direcciones para tomar decisiones comerciales cruciales.

La mayoría de estos problemas se deben a errores de introducción de datos por parte de los usuarios y a la falta de controles de datos adecuados.

Por ejemplo, algunas personas optarán por escribir sólo el código postal pero no la dirección completa, otras simplemente se olvidarán de escribir el código postal, o algunas escribirán una dirección incompleta. Algunos dan una dirección falsa. Sean cuales sean las razones de los errores de datos, una cosa es cierta: para que una empresa pueda utilizar sus datos, es necesario que éstos estén limpios y sean válidos.

Pero los errores estructurales son sólo una parte del problema de los datos de direcciones erróneas. Otras cuestiones podrían ser:

  • Datos de la dirección que son válidos, pero que ya no existen.
  • Dirección estructuralmente correcta pero que no pertenece al cliente.
  • Dirección que no existe en la base de datos de USPS.

Cuando esta información no se comprueba en la fase de entrada, afecta a toda la correspondencia futura, así como a la relación con ese cliente. Para rectificar esto, las empresas tendrán que dedicar tiempo a llamar a cada cliente para actualizar los datos o hacer que proporcionen de nuevo la información correcta. El problema es que las empresas suelen tener pocos recursos y no es un modo de funcionamiento muy viable.

Al final, todo se reduce a una cosa: los datos deficientes son inevitables, pero se pueden arreglar. Existen muchas herramientas de estandarización de direcciones que ayudan a las empresas a corregir los datos deficientes, corrigiendo los problemas de formato y limpiando los datos desordenados. El proceso lleva menos tiempo, pero puede requerir una curva de aprendizaje y una comprensión básica de la concordancia, el análisis sintáctico y la deduplicación de datos.

Causas de los datos de direcciones erróneas

Los errores humanos son la causa principal, pero no la única, de la mala calidad de las direcciones. Aparte de los retos que plantea la captura de datos precisos, hay muchas más causas de fondo, como:

Decaimiento de la base de datos:

Según la Oficina del Censo, un estadounidense típico se mudará 11,7 veces en su vida. A medida que la vivienda se encarezca y los estadounidenses traten de encontrar zonas adecuadas para vivir, esta cifra aumentará. De ellos, sólo el 60% de los que hacen la mudanza informan al USPS de su traslado a tiempo.

Por lo tanto, las empresas se quedan con datos de direcciones que no están actualizados. Si envían un millón de facturas o folletos promocionales al mes, pueden recibir 90.000 avisos de mudanza en el mismo mes. Y lo que es peor, según este porcentaje, 60.000 de esos millones de clientes no habrán proporcionado la información correcta a USPS a tiempo.

Suponiendo que los mismos clientes sigan con la organización, la empresa tendrá que seguir actualizando su base de datos y asegurarse de que tiene la dirección más reciente para utilizarla.

Mala cultura de los datos:

Hace poco que las empresas están empezando a hablar sobre el uso de los datos, pero esto se limita a la dirección ejecutiva. El empleado en su mesa no es consciente del nivel de problemas de calidad de los datos al que se enfrenta. Además, no hay reglas de negocio a las que atenerse cuando se trata de la calidad de los datos. No hay formación ni educación para que los empleados se orienten hacia los datos y no hay absolutamente ninguna inversión en herramientas de gestión de datos como DataMatch Enterprise, que puede salvar la brecha entre las aplicaciones de TI y la gestión empresarial de los datos.

Fusiones y adquisiciones:

Cuando las empresas migran los datos durante una fusión y adquisición, aumenta la probabilidad de que se produzcan errores en la calidad de los datos. Estas fusiones se producen rápidamente y los problemas son a veces imprevistos. La presión por la consolidación es cada vez mayor, pero no hay control de la calidad; de hecho, rara vez existe un marco de gestión de la calidad.

¿Cómo se hace la normalización de direcciones?

Bien, entonces la definición, ¿cómo se estandarizan los datos?

Pues bien, hay dos maneras de hacerlo: la fácil y la difícil.

El camino difícil incluirá que transportes esos datos a Excel, aplicando fórmulas y filtros para arreglar los datos. No te creas los tutoriales que te dicen que es «superfácil», porque nunca lo es.

Echa un vistazo a este artículo, ya que te enseña cómo corregir errores en Excel. ¿Ves la cantidad de tiempo, esfuerzo y conocimientos técnicos que tendrás que poseer para hacer correcciones básicas de datos? Cuanto más complejos son los problemas, más tiempo se necesita. Si tiene que tratar con millones de filas de datos, la limpieza de datos puede convertirse en su trabajo permanente.

¿La manera fácil?

Utilice un programa de normalización de direcciones. Antes de que descartes la idea, te explicamos por qué.

Obviamente, el software ahorrará mucho tiempo y esfuerzo, pero hace más que eso.

Los registros de datos de direcciones no son simples errores. Como en el ejemplo anterior, tienes miles de filas que tienen problemas. Necesitas una solución que te permita arreglar todos esos problemas de una sola vez.

Si utiliza una solución de las mejores, puede estandarizar los datos:

Evaluación de los errores mediante la elaboración de perfiles de datos: Imagine que puede obtener una visión general consolidada de todo lo que está mal en sus datos de direcciones. Puede ver columnas con caracteres no imprimibles, o columnas con espacios negativos o incluso columnas con letras en campos numéricos. La elaboración de perfiles de datos le permite realizar correcciones con conocimiento de causa. A menos que no sepas qué es lo que está mal, estarás haciendo correcciones en la oscuridad.

Análisis de direcciones para resolver problemas específicos: Parte de la limpieza de direcciones requiere que se analicen o desglosen diferentes partes de las direcciones (ciudad, estado, código postal, etc.) y se fijen en diferentes niveles. Por ejemplo, con DataMatch Enterprise, puede fijar específicamente los códigos postales y asegurarse de que cumple con los códigos postales ZIP+4 o ZIP+6.

Limpieza de datos desordenados: Limpie los problemas de formato, elimine los espacios negativos y los caracteres no imprimibles de una sola vez. Es imperativo limpiar los datos de su dirección y estandarizarlos de acuerdo con las directrices de USPS (ver más abajo) antes de poder verificarlos.

Eliminación de duplicados con coincidencia de datos: La limpieza de datos desordenados es sólo una parte del proceso; la parte más estresante es eliminar los duplicados. Si tiene miles de filas de datos de clientes que no se han ordenado en mucho tiempo, lo más probable es que tenga duplicados y que éstos no siempre sean exactos.

Echa un vistazo a esta tabla:

¿Ves cómo un cliente tiene cinco direcciones diferentes introducidas de múltiples maneras? Ahora bien, esto no es algo que se pueda clasificar fácilmente a menos que se utilice una potente herramienta de calidad de datos.

address duplicationSupervisión y exportación de datos: Debería poder crear fácilmente un registro maestro y exportarlo como una lista final a su equipo sin tener que copiar/pegar o cargarlo manualmente en un formato aceptable.

Normalización de direcciones CASS: Cualquier software de normalización de direcciones debe contar con la normalización de direcciones CASS. DataMatch Enterprise, por ejemplo, es una solución de normalización de direcciones certificada por CASS con una base de datos CASS que se actualiza cada mes.

¿Qué es la normalización de direcciones CASS?

Los programas informáticos que corrigen o hacen coincidir las direcciones deben estar certificados por el USPS. Esto se hace a través del sistema de apoyo a la exactitud de la codificación (CASS) que el USPS utiliza para verificar la exactitud del software. La certificación CASS es una licencia para todos los proveedores de software que utilizan el USPS para evaluar la calidad de sus datos de direcciones y mejorar la precisión de la codificación ZIP+4 y de cinco dígitos.

Dado que el USPS actualiza sus datos de direcciones con regularidad, los proveedores de software con certificación CASS deben renovar anualmente su certificación con el USPS. Todos los productos CASS certificados aparecen en el sitio web de USPS.

¿Qué es la directriz de normalización de USPS?

Los proveedores de software de estandarización de datos de direcciones siguen la directriz de estandarización de USPS que requiere que las direcciones tengan un formato como:

Estas son las reglas:

  • Ponga siempre la dirección y el franqueo en el mismo lado de su pieza postal.
  • En una carta, la dirección debe ser paralela al lado más largo.
  • Todo en mayúsculas.
  • No hay puntuación.
  • Al menos con letra de 10 puntos.
  • Un espacio entre la ciudad y el estado.
  • Dos espacios entre el estado y el código postal.
  • Fuentes tipográficas simples.
  • Justificado a la izquierda.
  • Tinta negra sobre papel blanco o claro.
  • No hay tipo inverso (impresión blanca sobre fondo negro).
  • Si su dirección aparece dentro de una ventana, asegúrese de que hay un espacio libre de al menos 1/8 de pulgada alrededor de la dirección. A veces, partes de la dirección se pierden de vista detrás de la ventana y las máquinas de procesamiento de correo no pueden leer la dirección.
  • Si utiliza etiquetas de dirección, asegúrese de no cortar ninguna información importante. Asegúrate también de que las etiquetas están bien puestas. Las máquinas de procesamiento de correo tienen problemas para leer la información torcida o inclinada.

La normalización de las direcciones es el requisito previo para una validación eficaz de las mismas. Tiene que asegurarse de que su dirección cumple con la directriz de USPS antes de que sus datos puedan ser verificados con el USPS.

Verificación o validación de la dirección: ¿cuál es la diferencia?

A menudo verá el término «validación y verificación» entremezclado cuando se trata de datos de direcciones. La diferencia es más contextual que léxica. Data Ladder utiliza el término Verificación de Direcciones para verificar las direcciones con la base de datos de USPS. Otras organizaciones verifican las direcciones con los registros de facturación, los permisos de conducir, los extractos bancarios, etc. Ese es un servicio completamente diferente y que la mayoría de las empresas no necesitan.

Otros proveedores utilizanla «Validación de Direcciones», para hacer el mismo cotejo con el USPS para validar los datos del cliente. En el contexto de esta guía, lo mantendremos para la verificación de direcciones.

Normalización y verificación de direcciones – Cómo verificar los datos de las direcciones con el USPS

El proceso de verificación de la dirección es sencillo. Usted coteja sus datos, ahora estandarizados, con la base de datos del gobierno o con cualquier otra norma de la autoridad. Si está en Estados Unidos, el USPS es la única base de datos con la que debería cotejar sus datos.

Si sus datos de dirección están limpios y estandarizados, este proceso dura unos minutos. Si utiliza DataMatch Enterprise, puede cotejar toda la dirección o sólo partes de la misma, basándose en 50 elementos activos, incluidas las ubicaciones geocodificadas, lo que significa que puede verificar las direcciones al pie de la letra.

address data cleansing

Algunos de los campos más populares contra los que nuestros clientes suelen requerir una verificación incluyen:

  • V Estado – El registro está verificado (Sí/No)
  • V Indicador de entrega residencial – Define si la dirección residencial puede recibir entregas directas en la puerta
  • V Empresa Empresa
  • V Dirección principal
  • V Dirección secundaria
  • V Ciudad
  • V Estado
  • V Código postal – 5 dígitos (USA)
  • V Código postal (Canadá)
  • V Plus4 – 4 dígitos adicionales asociados al código postal de 5 dígitos

Hay 54 campos que puede utilizar para validar sus datos de dirección.

Una vez que coincida con la lista de direcciones con estos componentes, se le dará un valor de retorno que indicará:

  • 10 = Dirección Invald
  • 11 = Código postal no válido
  • 12 = Código de Estado inválido
  • 13 = Ciudad inválida
  • 21 = Dirección no encontrada

También te aparecerán advertencias como:

    • A# ZIP
    • B# Ciudad/Estado Corregido
    • C# Ciudad/estado/código postal no válidos
    • D# Sin ZIP asignado
    • E# ZIP asignado para respuesta múltiple
    • F# No hay ZIP disponible
    • G# Parte de la empresa trasladada a la dirección
    • H# Falta el número secundario
    • I# Datos insuficientes/incorrectos
    • J# Entrada doble

Si quieres saber más sobre esto, no dudes en pedirnos una demostración rápida.

Vale, pues a seguir adelante:

Coincidencia de datos: el reto más importante para la normalización y verificación de direcciones

Los clientes que acuden a nosotros siempre tienen una queja: nunca consiguen una buena tasa de coincidencia. Y estamos de acuerdo.

Elcotejo de datos sigue siendo un área de mejora. Hay muy pocos vendedores que puedan dar una tasa de coincidencia del 100%. Realmente necesitas esa cifra, si no, al menos el 95%. La razón es que para que la verificación funcione, su campo de dirección debe encontrar una coincidencia con el USPS. Si la mayoría de las coincidencias no se dan porque el software se basa en coincidencias exactas o deterministas, entonces no va a funcionar a su favor.

Por lo tanto, a la hora de elegir un software de normalización y verificación de direcciones, debe ser capaz de evaluar su tasa de coincidencia de datos. De un centenar de filas, ¿cuántas filas ha pasado por alto la herramienta y por qué? Lo más probable es que vea que el software no detecta las coincidencias cercanas o próximas y se basa únicamente en los caracteres exactos para identificar una coincidencia.

Data Ladder’s DataMatch Enterprise es principalmente una solución de cotejo de datos que ha sido utilizada por instituciones gubernamentales y empresas de Fortune 500 como HP, Coca Cola, Deloitte y muchas otras. Somos conocidos por hacer coincidir los datos con una tasa de precisión del 100%. Esto se debe a que Data Ladder utiliza una combinación de algoritmos de coincidencia difusa y sus algoritmos patentados establecidos para identificar incluso las coincidencias probables más distantes.

P.D. – La comparación de datos requiere muchos recursos. Ahorre tiempo y esfuerzo manual a su equipo. Aprenda a hacerlo en esta detallada entrada del blog.

Coincidencia de datos de direcciones

Cómo superar los retos de la comparación manual de direcciones

Este es un estudio de caso que revela lo difícil que es, incluso para un proveedor de datos, garantizar una correspondencia de datos precisa.

Un estudio de caso – E-Ideas Limited

Hablamos con Artem Axenov, director de operaciones de E-Ideas Limited, una agencia de marketing B2B con sede en Wellington. La agencia gestiona una gran base de datos de empresas con fines de marketing, lo que significa que tienen que cuidar mucho los datos de las direcciones, un reto importante que implica mucho trabajo manual en Excel.

1. ¿Cómo afronta su agencia el problema de los datos erróneos?

A menudo tratamos con clientes que ya tienen una lista de clientes, pero los datos están mal formateados. Hay algunas tareas automáticas que puedes hacer para resolverlo pero al final, es un trabajo manual. En primer lugar, tienes que decidir qué formato vas a utilizar. Entonces, la forma más sencilla de arreglar los datos mal formateados es ordenarlos columna por columna y luego hacer los cambios necesarios para que queden bien. Hay algunas fórmulas en Excel que ayudan a dividir o combinar datos – para dividir puedes usar MID y LEFT juntos. Y para combinar datos se puede utilizar CONCATENAR.

Al clasificar los datos en primer lugar, se agrupan los conjuntos de direcciones que tienen los mismos problemas de formato, lo que facilita enormemente su tratamiento de una sola vez.

2. ¿Cómo ha sido su experiencia con las herramientas de verificación y validación de direcciones?

Nuestra experiencia con cualquier tipo de herramienta de validación o verificación de direcciones siempre ha sido desigual. A fin de cuentas, ninguna de las herramientas que hemos utilizado ha logrado producir una alta coincidencia. Y esto se debe a que las formas de almacenar las direcciones son muy diferentes. Son útiles para adelantarse al proceso, pero al final siempre hay una cantidad importante de trabajo manual para terminar el trabajo.

3. ¿Cuál es el problema de concordancia de datos más preocupante?

El principal problema es que, sea cual sea el cotejo automático, si los datos no tienen el formato exacto que la herramienta está programada para identificar, el cotejo no se produce. Esto puede ser tan pequeño como que la calle se registre como St, la avenida como Ave, etc.

4. ¿Qué tipo de tareas manuales tiene que hacer después de utilizar un software de validación de direcciones?

Por lo general, sólo es cuestión de revisar los datos con un ojo humano para detectar cualquier incoherencia y corregirla. En Nueva Zelanda, por ejemplo, el servicio postal tiene un formato muy específico en el que deben mantenerse las direcciones para obtener el descuento por correo masivo. Nada es complicado pero, de nuevo, pequeñas cosas como que la calle se registre como St se contarán en tu contra. Otro ejemplo es si tiene su apartado de correos registrado como P.O. Boxno reconoce esto como correctamente formateado. Incluso los espacios iniciales o finales pueden contar en tu contra, y algunos de ellos son difíciles de detectar porque cuando miras la dirección no puedes ver lo que está mal.

5. ¿Cómo han afectado los datos de direcciones erróneas a su negocio?

Sólo hemos tenido problemas en cuanto a tener que dedicar horas extra para conseguir que los datos estén al día para poder optar al descuento postal. Hay una prueba que tiene que pasar, llamada Declaración de Exactitud, que verifica los datos automáticamente para garantizar que el 80% de ellos están correctamente formateados. Hemos tenido varios casos en los que hemos acabado pasando días más tiempo formateando manualmente los datos para asegurarnos de que están correctamente formateados.

La práctica que hemos implementado ahora es almacenar todos nuestros datos en el formato correcto. Nos ha llevado mucho tiempo conseguir que todo se ajuste a esta norma, pero ahora significa que cuando entregamos los datos a nuestros clientes ya están listos para NZ Post y no hay que hacer más trabajo.

Los problemas de esta agencia con los datos erróneos de las direcciones se traducen en horas de trabajo adicionales que afectan a la eficacia operativa. A pesar del uso de herramientas de cotejo y validación de direcciones, la incapacidad de producir una alta coincidencia hace que sea muy difícil validar los datos de las direcciones. Por lo tanto, es necesario elegir una herramienta que permita al usuario una completa capacidad de preparación y estandarización de los datos y que, al mismo tiempo, devuelva una alta coincidencia. Esto sólo es posible con el mejor software de preparación y cotejo de datos de su clase, como DataMatch Enterprise, que permite al usuario preparar y limpiar los datos de las direcciones al tiempo que devuelve un resultado de alta coincidencia incluso con texto erróneo.

Estrategias empresariales para la gestión de datos de direcciones

Los datos de direcciones erróneas son un problema de calidad de datos. Aunque puede utilizar herramientas para realizar correcciones, tendrá que aplicar estrategias empresariales para frenar los datos erróneos que afectan a los procesos operativos. Algunas de estas estrategias pueden ser:

Formaciones:

El primer paso hacia la calidad es la formación: asegúrese de que las personas que manipulan, interactúan, utilizan e introducen datos conocen el impacto que tienen en el proceso y en las aplicaciones posteriores. Deben comprender las consecuencias de los datos erróneos en toda la organización y no sólo en un miembro o cliente. Los empleados que practican las normas de calidad de datos deben ser recompensados y apreciados.

Lista de herramientas para la gestión de datos:

Es fundamental disponer de herramientas que ayuden a los usuarios de la empresa y a los profesionales de TI a gestionar los datos. Identifique las herramientas que necesita para la limpieza y la gestión de datos para ayudar tanto a los usuarios de TI como a los de la empresa a tener una relación no intimidatoria con los datos.

Implicar a los usuarios de la empresa en el proceso de calidad:

Los datos no son sólo un problema informático. Los usuarios empresariales son igualmente responsables de la gestión de los datos. De hecho, son los únicos propietarios de los datos de los clientes que a menudo se utilizan con fines de marketing y ventas. Por eso es necesario que participen en el proceso y que reciban formación para utilizar las herramientas de gestión de datos.

Gobernanza de los datos:

Establezca un equipo de gobernanza de datos para crear un plan de gestión de datos y asegúrese de que la organización sigue el plan en el que cada empleado entiende el plan. Su regla dentro del plan y las expectativas que vienen junto con el papel.

Bloqueo de datos y roles de usuario:

Si cualquier persona de su equipo puede abrir el CRM o la fuente de datos, trastear con los datos y no dejar ninguna huella, está usted en serios problemas. Es necesario crear titulares de datos maestros que tengan derechos para acceder, introducir o procesar datos críticos. Esto debería venir en el plan de gestión de datos.

No eres una víctima de los malos datos. Sólo hay que aceptar la gravedad de la situación, cultivar una cultura orientada a los datos y esforzarse por gestionar los retos que conlleva la gestión de los mismos. Es muy posible que se obtengan datos que sólo requieran una limpieza básica para ser utilizados.

¿Cómo ayuda DataMatch Enterprise?

Nuestro producto está certificado por CASS, lo que significa que cumplimos y superamos los requisitos de USPS en cuanto a calidad y precisión de las direcciones. También le ayudamos con la coincidencia y validación masiva de direcciones, asegurando que elementos como los códigos postales, los nombres de las ciudades y los pueblos sean verificados y validados. ¿La mejor ventaja de utilizar DataMatch Enterprise de Data Ladder? El programa encuentra y coteja los datos aunque estén incompletos con un índice de precisión del 96%. Además, puede utilizar el software para obtener una verificación de direcciones en tiempo real que garantice que tiene las direcciones correctas en su base de datos.

DataMatch Enterprise HelpMediante algoritmos que determinan una coincidencia basada en áreas de similitud, nuestra plataforma da sentido a los datos inutilizables y deriva conexiones entre conjuntos de datos. Ya sean errores ortográficos o códigos postales incompletos, abreviaturas o erratas. Clasificamos grandes cantidades de datos para ayudarle a darles sentido.

Para concluir

Los datos de direcciones erróneas son inevitables, pero eso no significa que deba dejar que afecten al rendimiento de su empresa. Arreglar manualmente los datos de las direcciones le costará más tiempo y esfuerzo, y además no podrá estandarizarlos ni verificarlos a menos que utilice una solución con certificación CASS.

No te ahogues en los datos malos. Estamos aquí para ayudar.

Para ver cómo podemos ayudarle con la estandarización y verificación de direcciones, póngase en contacto con uno de nuestros expertos en soluciones hoy mismo y vea cómo podemos ayudarle a obtener datos de direcciones que pueda utilizar para el fin previsto.

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