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Un guide rapide pour la normalisation et la vérification des adresses

Qu’est-ce que la normalisation des adresses ?

La normalisation des adresses est le processus qui consiste à mettre à jour et à appliquer une norme ou un format à l’ensemble de vos données d’adresses.

Les mauvaises données d’adresses constituent un problème complexe de qualité des données qui affecte les clients, les entreprises et même le service postal. La quantité stupéfiante de données d’adresses médiocres a obligé les entreprises à investir dans des outils robustes de normalisation et de vérification des adresses qui les aideront à obtenir des adresses validées par USPS facilement et sans effort.

Nous vous aidons à comprendre :

  • Le coût des mauvaises données
  • Les problèmes liés aux données d’adresses
  • Causes profondes de la mauvaise qualité des données
  • Comment standardiser l’adresse
  • Qu’est-ce que la normalisation des adresses CASS ?
  • Comment valider une adresse ?
  • Comment vérifier une adresse auprès d’USPS ?
  • Correspondance des données – Le défi le plus important pour la normalisation et la vérification des adresses
  • Une étude de cas – E-Ideas Limited
  • Stratégies commerciales pour améliorer vos données d’adresses

Plongeons dans le vif du sujet !

Le coût des mauvaises données d’adresses

Chaque année, des millions de dollars sont gaspillés à cause de mauvaises données d’adresses. L’USPS rapporte que près de 6,6 milliards de pièces de courrier n’ont pas pu être distribuées au cours de la seule année 2016. Les expéditeurs dépensent plus de 20 milliards de dollars en courrier UAA, tandis que les coûts directs pour l’USPS s’élèvent à plus de 1,5 milliard de dollars par an. Tous ces coûts inutiles sont simplement dus au fait que les entreprises n’ont pas accès aux bonnes données d’adresse.

bad address data

Si vous faites le calcul sur la base de ce seul coût préliminaire, vous dépensez probablement $$$$ rien qu’en gestion des frais de retour de courrier – sans parler du coût opérationnel de la vérification des informations fournies par les clients et du renvoi du colis.

Quelques chiffres à prendre en compte :

Les problèmes liés aux données d’adresses

C’est la nature humaine de faire des erreurs. La plupart du temps, les consommateurs sont laxistes lorsqu’il s’agit de fournir leurs coordonnées sur des formulaires physiques ou en ligne. Ils peuvent mal orthographier le nom d’un État, écrire des abréviations, omettre un numéro de rue ou oublier leur code postal. Il est inévitable que des erreurs soient commises et que des données incorrectes soient saisies.

Voici une image de ce à quoi ressemblent des données d’adresse brutes et non structurées. Les mauvaises données d’adresses sont un défi qui met à rude épreuve les entreprises et leurs employés. Imaginez devoir résoudre ces problèmes de base pour chaque campagne d’envoi, chaque activité promotionnelle et chaque rapport sur les clients que vous devez exécuter. C’est non seulement extrêmement frustrant, mais aussi contre-productif, car vous essayez de faire correspondre et de vérifier chaque adresse pour vous assurer qu’elle est exacte et complète. Les scientifiques et les analystes de données ou les utilisateurs professionnels qui ont besoin de ces données doivent passer des jours et des mois à résoudre ces problèmes.

address variation data integration

On constate souvent que les données d’adresses souffrent de :

  • Informations incomplètes (nom de la rue, numéro de l’îlot, code postal).
  • Informations non valides (fausses adresses et codes postaux)
  • Informations incorrectes (fautes de frappe, noms mal orthographiés, format médiocre tel que l’utilisation d’abréviations)
  • Informations inexactes (numéros d’appartement ou de maison inexacts)

Tous ces problèmes font des données d’adresses l’une des plus difficiles à traiter dans une source de données. En outre, cela augmente considérablement le coût des courriers de retour, tout en empêchant une entreprise de s’appuyer sur les données d’adresses pour prendre des décisions commerciales cruciales.

La plupart de ces problèmes sont dus à des erreurs de saisie de l’utilisateur et à l’absence de contrôles appropriés des données.

Par exemple, certaines personnes choisiront d’écrire seulement le code postal mais pas l’adresse complète, d’autres oublieront simplement d’écrire le code postal, ou d’autres encore écriront une adresse incomplète. Certains donnent une fausse adresse. Quelles que soient les raisons des erreurs de données, une chose est sûre : pour qu’une entreprise puisse utiliser ses données, il faut que celles-ci soient propres et valides.

Mais les erreurs structurelles ne sont qu’une partie du problème que posent les mauvaises données d’adresse. D’autres questions pourraient être :

  • Adresser les données qui sont valides, mais qui n’existent plus.
  • Adresse qui est structurellement correcte mais qui n’appartient pas au client.
  • Adresse qui n’existe pas dans la base de données de l’USPS.

Lorsque ces informations ne sont pas vérifiées à l’entrée, cela affecte toute la correspondance future, ainsi que la relation avec ce client. Pour y remédier, les entreprises devront passer du temps à appeler chaque client pour mettre à jour les données ou leur demander de fournir à nouveau les bonnes informations. Le problème est que les entreprises sont généralement à court de ressources et que ce mode de fonctionnement n’est pas très viable.

En fin de compte, tout se résume à une seule chose : les mauvaises données sont inévitables, mais elles peuvent être corrigées. Il existe de nombreux outils de normalisation d’adresses qui aident les entreprises à corriger les données de mauvaise qualité en corrigeant les problèmes de format et en nettoyant les données désordonnées. Le processus est moins long mais peut nécessiter une courbe d’apprentissage et une compréhension de base de la correspondance, de l’analyse et de la déduplication des données.

Causes profondes des mauvaises données d’adresse

Les erreurs humaines sont la principale, mais pas la seule, cause de la mauvaise qualité des adresses. Mis à part les difficultés liées à la saisie de données précises, les causes profondes sont bien plus nombreuses :

Décroissance de la base de données :

Selon le Bureau du recensement, un Américain type déménagera 11,7 fois dans sa vie. Comme le logement devient de plus en plus cher et que les Américains essaient de trouver des zones convenables pour vivre, ce chiffre va augmenter. Parmi ceux-ci, seuls 60% des déménageurs informent effectivement l’USPS de leur déménagement en temps voulu.

Les entreprises sont donc coincées avec des données d’adresses qui ne sont pas mises à jour. S’ils envoient un million de factures ou de courriers promotionnels par mois, ils peuvent recevoir 90 000 avis de déménagement au cours du même mois. Pire, selon ce pourcentage, 60 000 de ces millions de clients n’auront pas fourni les bonnes informations à l’USPS à temps.

En supposant que les mêmes clients soient toujours présents dans l’organisation, l’entreprise devra continuer à mettre à jour sa base de données et s’assurer qu’elle dispose de l’adresse la plus récente à utiliser.

Une mauvaise culture des données :

Ce n’est que récemment que les entreprises ont commencé à discuter de l’importance de l’exploitation des données, mais cela ne concerne que les dirigeants. L’employé à son bureau n’est pas conscient du niveau des problèmes de qualité des données auxquels il est confronté. En outre, il n’y a pas de règles commerciales à respecter en matière de qualité des données. Il n’y a pas de formation ou d’éducation pour que les employés soient orientés vers les données et il n’y a absolument aucun investissement dans les outils de gestion des données comme DataMatch Enterprise qui peut combler le fossé entre les applications informatiques et la gestion des données par les entreprises.

Fusions et acquisitions :

Lorsque les entreprises migrent des données lors d’une fusion ou d’une acquisition, la probabilité d’erreurs dans la qualité des données augmente. Ces fusions sont rapides et les problèmes sont parfois imprévus. La pression en faveur de la consolidation est de plus en plus forte, mais il n’y a pas de contrôle de la qualité – en fait, il y a rarement un cadre de gestion de la qualité en place.

Comment faire pour normaliser les adresses ?

Ok, donc définition, comment standardiser réellement les données ?

Il y a deux façons de faire : la plus facile et la plus difficile.

La méthode dure consiste à transporter ces données vers Excel, à appliquer des formules et des filtres pour corriger les données. Ne croyez pas les tutoriels qui vous disent que c’est « super facile », car ça ne l’est jamais.

Jetez un coup d’œil à cet article qui vous apprendra à corriger les erreurs dans Excel. Vous voyez la quantité de temps, d’efforts et de connaissances techniques que vous devez posséder pour effectuer des corrections de données de base ? Plus les problèmes sont complexes, plus cela prend du temps. Si vous devez traiter des millions de lignes de données, le nettoyage des données pourrait devenir votre emploi permanent.

La solution de facilité ?

Utilisez un logiciel de normalisation des adresses. Avant de rejeter cette idée, voici pourquoi.

Le logiciel permet évidemment de gagner un temps et des efforts considérables, mais il fait plus que cela.

Les enregistrements de données d’adresses ne sont pas de simples erreurs. Comme dans l’exemple ci-dessus, vous avez des milliers de lignes qui ont des problèmes. Vous avez besoin d’une solution qui vous permette de résoudre tous ces problèmes en une seule fois.

Si vous utilisez une solution de premier ordre, vous pouvez normaliser les données :

Évaluation des erreurs via le profilage des données : Imaginez que vous puissiez obtenir un aperçu consolidé de tout ce qui ne va pas dans vos données d’adresses. Vous pouvez voir des colonnes avec des caractères non imprimables, ou des colonnes avec des espaces négatifs ou même des colonnes avec des lettres dans des champs numériques. Le profilage des données vous permet d’effectuer des corrections en connaissance de cause. Si vous ne savez pas ce qui ne va pas, vous corrigez les problèmes à l’aveuglette.

Analyser les adresses pour résoudre des problèmes spécifiques : Une partie du nettoyage des adresses exige que vous analysiez ou décomposiez les différentes parties des adresses (ville, état, code postal, etc.) et que vous les fixiez à différents niveaux. Par exemple, avec DataMatch Enterprise, vous pouvez fixer spécifiquement les codes ZIP et vous assurer qu’ils correspondent aux codes postaux ZIP+4 ou ZIP+6.

Nettoyage des données désordonnées : Nettoyez les problèmes de formatage, supprimez les espaces négatifs et les caractères non imprimables en un seul coup de balai. Il est impératif de nettoyer vos données d’adresse et de les normaliser conformément aux directives de l’USPS (voir ci-dessous) avant de pouvoir les vérifier.

Suppression des doublons grâce à la mise en correspondance des données : le nettoyage des données désordonnées n’est qu’une partie de l’opération – la partie la plus stressante consiste à éliminer les doublons. Si vous avez des milliers de lignes de données clients qui n’ont pas été triées depuis longtemps, il y a de fortes chances que vous ayez des doublons et ils ne sont pas toujours de nature exacte.

Jetez un coup d’œil à ce tableau :

Vous voyez comment un client a cinq adresses différentes saisies de plusieurs façons ? Ce n’est pas quelque chose que vous pouvez trier facilement, à moins d’utiliser un puissant outil de qualité des données.

address duplicationSurvivance et exportation des données : Vous devez être en mesure de créer facilement une fiche et de l’exporter sous forme de liste finale à votre équipe sans avoir à la copier/coller ou à la charger manuellement dans un format acceptable.

Normalisation d’adresses CASS : Tout logiciel de normalisation d’adresses doit avoir la normalisation d’adresses CASS. DataMatch Enterprise, par exemple, est une solution de normalisation d’adresses certifiée CASS dont la base de données est mise à jour tous les mois.

Qu’est-ce que la normalisation des adresses CASS ?

Les logiciels qui corrigent ou font correspondre les adresses doivent être certifiés par l’USPS. Cela se fait par le biais du Coding Accuracy Support System (CASS) que l’USPS utilise pour vérifier l’exactitude du logiciel. Une certification CASS est une licence pour tous les fournisseurs de logiciels qui utilisent l’USPS pour évaluer la qualité de leurs données d’adresses et pour améliorer la précision du codage ZIP+4 et à cinq chiffres.

Comme l’USPS met régulièrement à jour ses données d’adresses, les fournisseurs de logiciels certifiés CASS sont tenus de renouveler chaque année leur certification auprès de l’USPS. Tous les produits certifiés CASS sont listés sur le site web de l’USPS.

Qu’est-ce que la directive de normalisation d’USPS ?

Les fournisseurs de logiciels de normalisation des données d’ adresses suivent la directive de normalisation de l’USPS qui exige que les adresses soient dans un format comme :

Voici les règles :

  • Placez toujours l’adresse et l’affranchissement sur le même côté de votre envoi.
  • Sur une lettre, l’adresse doit être parallèle au côté le plus long.
  • Toutes les lettres majuscules.
  • Pas de ponctuation.
  • Au moins un caractère de 10 points.
  • Un espace entre la ville et l’État.
  • Deux espaces entre l’état et le code postal.
  • Polices de caractères simples.
  • justifié à gauche.
  • Encre noire sur papier blanc ou clair.
  • Pas de caractères inversés (impression blanche sur un fond noir).
  • Si votre adresse apparaît à l’intérieur d’une fenêtre, assurez-vous qu’il y a au moins 1/8 de pouce d’espace libre autour de l’adresse. Parfois, des parties de l’adresse échappent à la vue derrière la fenêtre et les machines de traitement du courrier ne peuvent pas lire l’adresse.
  • Si vous utilisez des étiquettes d’adresse, veillez à ne pas couper les informations importantes. Assurez-vous également que vos étiquettes sont bien droites. Les machines de traitement du courrier ont du mal à lire les informations tordues ou inclinées.

La normalisation des adresses est la condition préalable à une validation efficace des adresses. Vous devez vous assurer que votre adresse répond aux directives de l’USPS avant que vos données puissent être vérifiées auprès de l’USPS.

Vérification ou validation d’adresse – Quelle est la différence ?

Vous verrez souvent les termes « validation et vérification » mélangés lorsqu’il s’agit de données d’adresse. La différence est plus contextuelle que lexicale. Data Ladder utilise le terme  » vérification d’adresse » pour vérifier les adresses par rapport à la base de données de l’USPS. D’autres organismes vérifient les adresses par rapport aux relevés de facturation, aux permis de conduire, aux relevés bancaires, etc. Il s’agit d’un service complètement différent, dont la plupart des entreprises n’ont pas besoin.

D’autres fournisseurs utilisent« Address Validation » pour effectuer le même rapprochement avec l’USPS afin de valider les données des clients. Dans le contexte de ce guide, nous nous en tiendrons à la vérification des adresses.

Normalisation et vérification des adresses – Comment vérifier les données d’adresse avec l’USPS

Le processus de vérification de l’adresse est simple. Vous comparez vos données désormais normalisées à la base de données gouvernementale ou à toute autre norme d’autorité. Si vous êtes aux États-Unis, l’USPS est la seule base de données à laquelle vous devez comparer vos données.

Si vos données d’adresse sont propres et normalisées, ce processus prend quelques minutes. Si vous utilisez DataMatch Enterprise, vous pouvez faire correspondre l’adresse entière ou seulement certaines parties de l’adresse qui est basée sur 50 éléments actifs, y compris les emplacements géocodés, ce qui signifie que vous pouvez vérifier les adresses jusqu’au T !

address data cleansing

Parmi les domaines les plus populaires pour lesquels nos clients demandent souvent des vérifications, citons les suivants

  • V Statut – L’enregistrement est-il vérifié (oui/non) ?
  • V Indicateur de livraison résidentielle – Définit si l’adresse résidentielle peut recevoir des livraisons directes à la porte.
  • Société V Firm
  • V Adresse principale
  • V Adresse secondaire
  • Ville de V
  • V État
  • V Code postal – 5 chiffres (USA)
  • V Code postal (Canada)
  • V Plus4 – 4 chiffres supplémentaires associés au code postal à 5 chiffres.

Il existe 54 champs que vous pouvez utiliser pour valider vos données d’adresse.

Une fois que vous aurez fait correspondre la liste d’adresses avec ces composants, vous obtiendrez une valeur de retour qui indiquera :

  • 10 = Adresse Invald
  • 11 = Code ZIP invalide
  • 12 = Code d’État non valide
  • 13 = In invalid Ville
  • 21 = l’adresse n’a pas été trouvée

Des avertissements vous seront également proposés :

    • A# ZIP
    • B# Ville/État corrigé
    • C# Ville/État/Zip non valide
    • D# Pas de ZIP attribué
    • E# ZIP attribué pour réponse multiple
    • F# Pas de ZIP disponible
    • G# Partie de l’entreprise déplacée à l’adresse
    • H# Numéro secondaire manquant
    • I# Données insuffisantes/incorrectes
    • J# Double entrée

Si vous souhaitez en savoir plus, n’hésitez pas à nous contacter pour une démonstration rapide !

Ok, alors on avance :

Correspondance des données – Le défi le plus important pour la normalisation et la vérification des adresses

Les clients qui s’adressent à nous n’ont qu’une seule plainte : ils ne parviennent jamais à obtenir un bon taux de correspondance. Et nous sommes d’accord !

Lerapprochement des données est encore un domaine à améliorer. Il y a très peu de vendeurs qui peuvent donner un taux de correspondance précis à 100%. Il vous faut vraiment ce chiffre, sinon, au moins 95%. La raison en est que pour que la vérification fonctionne, votre champ d’adresse doit trouver une correspondance avec l’USPS. Si la plupart de vos correspondances sont manquantes parce que le logiciel s’appuie sur des correspondances exactes ou déterministes, il ne jouera pas en votre faveur.

Par conséquent, lorsque vous choisissez un logiciel de normalisation et de vérification des adresses, vous devez être en mesure d’évaluer son taux de correspondance des données. Sur une centaine de rangs, combien de rangs l’outil a-t-il manqué, et pourquoi ? Il y a de fortes chances que vous constatiez que le logiciel ne parvient pas à détecter les correspondances proches ou étroites et qu’il se fie uniquement aux caractères exacts pour identifier une correspondance.

DataMatch Enterprise de Data Ladder est avant tout une solution de rapprochement de données qui a été utilisée par des institutions gouvernementales et des entreprises Fortune 500 comme HP, Coca Cola, Deloitte et bien d’autres. Nous sommes connus pour notre capacité à faire correspondre les données avec un taux de précision de 100 %. C’est parce que Data Ladder utilise une combinaison d’algorithmes de correspondance floue et ses algorithmes propriétaires établis pour identifier même les correspondances probables les plus éloignées.

P.S. – Le rapprochement des données demande beaucoup de ressources. Économisez le temps et les efforts manuels de votre équipe. Découvrez comment dans cet article de blog détaillé.

Correspondance adresse-données

Comment surmonter les difficultés liées à la comparaison manuelle des données d’adresses ?

Voici une étude de cas qui révèle à quel point il est difficile, même pour un fournisseur de données, de garantir une correspondance précise des données.

Une étude de cas – E-Ideas Limited

Nous nous sommes entretenus avec Artem Axenov, directeur des opérations chez E-Ideas Limited, une agence de marketing B2B basée à Wellington. L’agence gère une importante base de données d’entreprises à des fins de marketing, ce qui signifie qu’elle doit accorder une attention particulière aux données d’adresses – un défi de taille qui implique beaucoup de travail manuel sur Excel.

1. Comment votre agence gère-t-elle le problème des mauvaises données ?

Nous avons souvent affaire à des clients qui disposent déjà d’une liste de clients, mais dont les données sont mal formatées. Il existe quelques tâches automatiques que vous pouvez effectuer pour résoudre ce problème, mais au final, c’est un travail manuel. Tout d’abord, vous devez décider du format que vous allez utiliser. La façon la plus simple de corriger des données mal formatées est de les trier une colonne à la fois, puis d’apporter les modifications nécessaires pour les remettre à niveau. Il existe certaines formules dans Excel qui permettent de diviser ou de combiner des données – pour diviser, vous pouvez utiliser MID et LEFT ensemble. Et pour combiner des données, vous pouvez utiliser CONCATENATE.

En triant d’abord les données, vous regroupez les ensembles d’adresses qui présentent les mêmes problèmes de formatage, ce qui facilite grandement leur traitement en une seule fois.

2. Quelle a été votre expérience des outils de vérification et de validation des adresses ?

Notre expérience avec tout type d’outil de validation ou de vérification d’adresse a toujours été mitigée. En fin de compte, aucun des outils que nous avons utilisés n’a réussi à produire une correspondance élevée. Et cela est dû à des méthodes très différentes de stockage des adresses. Ils sont utiles pour prendre une longueur d’avance sur le processus, mais en fin de compte, il faut toujours une quantité importante de travail manuel pour terminer le travail.

3. Quel est le problème de rapprochement de données le plus troublant ?

Le problème principal est que, quelle que soit la correspondance automatique effectuée, si les données ne sont pas formatées de la manière exacte dont l’outil est programmé pour les identifier, la correspondance ne se fait pas. Il peut s’agir par exemple d’une rue enregistrée comme St, d’une avenue comme Ave, etc.

4. Quel type de tâches manuelles devez-vous effectuer après avoir utilisé un logiciel de validation d’adresses ?

En général, il suffit d’examiner les données avec un œil humain pour repérer les éventuelles incohérences et les corriger. En Nouvelle-Zélande, par exemple, le service postal a un format très spécifique dans lequel les adresses doivent être conservées pour bénéficier de la remise sur les envois en nombre. Rien n’est compliqué mais, là encore, de petites choses comme le fait que la rue soit enregistrée comme St seront comptabilisées contre vous. Ou un autre exemple si votre boîte postale est enregistrée comme boîte postaleil ne le reconnaît pas comme correctement formaté. Même des éléments tels que les espaces avant ou arrière peuvent compter contre vous – et certains de ces éléments sont difficiles à repérer car, lorsque vous regardez l’adresse, vous ne voyez pas ce qui ne va pas !

5. Comment les mauvaises données d’adresses ont-elles affecté votre entreprise ?

Nous n’avons rencontré que des problèmes liés à la nécessité de consacrer des heures de travail supplémentaires à la mise à niveau des données pour bénéficier de la remise postale. Il existe un test à passer, appelé « déclaration d’exactitude », qui vérifie automatiquement les données pour s’assurer que 80 % d’entre elles sont correctement formatées. Dans un certain nombre de cas, nous avons fini par passer des jours de plus à formater manuellement les données pour nous assurer qu’elles sont correctement mises en forme.

La pratique que nous avons mise en place consiste à stocker toutes nos données dans le bon format. Il nous a fallu beaucoup de temps pour tout mettre en conformité avec cette norme, mais cela signifie maintenant que lorsque nous livrons des données à nos clients, elles sont prêtes pour la poste NZ et qu’il n’y a plus de travail à faire.

Les difficultés rencontrées par cette agence en raison de données d’adresses erronées entraînent des heures de travail supplémentaires qui affectent l’efficacité opérationnelle. Malgré l’utilisation d’outils de correspondance et de validation des adresses, l’incapacité à produire une correspondance élevée rend très difficile la validation des données d’adresses. Il est donc nécessaire de choisir un outil qui offre à l’utilisateur des capacités complètes de préparation et de normalisation des données tout en fournissant une correspondance élevée. Cela n’est possible qu’avec le meilleur logiciel de préparation et de rapprochement des données, tel que DataMatch Enterprise, qui permet à l’utilisateur de préparer et de nettoyer les données d’adresse tout en retournant un résultat de correspondance élevé, même avec du texte erroné.

Stratégies commerciales pour la gestion des données d’adresses

Les mauvaises données d’adresse sont un problème de qualité des données. Si vous pouvez utiliser des outils pour apporter des correctifs, vous devrez néanmoins mettre en œuvre des stratégies commerciales pour empêcher les mauvaises données d’affecter les processus opérationnels. Certaines de ces stratégies peuvent inclure :

Formations :

La première étape vers la qualité est la formation – il faut s’assurer que les personnes qui manipulent, interagissent, utilisent et saisissent les données connaissent l’impact qu’elles ont sur le processus et sur les applications en aval. Ils doivent comprendre les conséquences de mauvaises données sur l’ensemble de l’organisation et pas seulement sur un membre ou un client. Les employés qui appliquent les règles de qualité des données doivent être récompensés et appréciés.

Liste d’outils pour la gestion des données :

Il est essentiel de disposer d’outils qui peuvent aider les utilisateurs professionnels et les professionnels de l’informatique à gérer les données. Identifiez les outils dont vous avez besoin pour le nettoyage et la gestion des données afin d’aider les utilisateurs informatiques et commerciaux à avoir une relation non intimidante avec les données.

Impliquer les utilisateurs professionnels dans le processus de qualité :

Les données ne sont pas seulement un problème informatique. Les utilisateurs professionnels sont également responsables de la gestion des données. En effet, ils sont les seuls propriétaires des données clients qui sont souvent utilisées à des fins de marketing et de vente. C’est pourquoi ils doivent être impliqués dans le processus et doivent également être formés à l’utilisation des outils de gestion des données.

Gouvernance des données :

Mettez en place une équipe de gouvernance des données pour créer un plan de gestion des données et veillez à ce que l’organisation suive ce plan et que chaque employé le comprenne. Leur règle au sein du plan et les attentes qui accompagnent ce rôle.

Verrouiller les données et les rôles des utilisateurs :

Si n’importe qui dans votre équipe peut ouvrir le CRM ou la source de données, manipuler les données sans laisser d’empreintes, vous allez avoir de sérieux problèmes. Il est nécessaire de créer des détenteurs de données de base qui ont le droit d’accéder aux données critiques, de les saisir ou de les traiter. Cela devrait figurer dans le plan de gestion des données.

Vous n’êtes pas victime de mauvaises données. Il suffit d’accepter la gravité de la situation, de cultiver une culture axée sur les données et de s’efforcer de gérer les défis qui accompagnent la gestion des données. Vous pouvez très bien obtenir des données qui ne nécessitent qu’un nettoyage de base pour être mises à profit.

Comment DataMatch Enterprise peut-il vous aider ?

Notre produit est certifié CASS, ce qui signifie que nous respectons et dépassons les exigences de l’USPS en matière de qualité et de précision des adresses. Nous vous aidons également à faire correspondre et à valider les adresses en vrac, en veillant à ce que les éléments tels que les codes postaux, les noms des villes et des villages soient vérifiés et validés. Le meilleur avantage d’utiliser DataMatch Enterprise de Data Ladder? Le logiciel trouve et rapproche les données, même si elles sont incomplètes, avec un taux de précision de 96 %. En outre, vous pouvez utiliser le logiciel pour obtenir une vérification des adresses en temps réel, afin de vous assurer que votre base de données contient des adresses correctes.

DataMatch Enterprise HelpÀ l’aide d’algorithmes qui déterminent une correspondance sur la base de zones de similitude, notre plateforme donne un sens aux données inutilisables et établit des liens entre les ensembles de données. Qu’il s’agisse de fautes d’orthographe, de codes postaux incomplets, d’abréviations ou de fautes de frappe. Nous trions de grandes quantités de données pour vous aider à donner du sens à vos données.

En conclusion

Les mauvaises données d’adresses sont inévitables, mais cela ne signifie pas que vous devez les laisser affecter les performances de votre entreprise. La correction manuelle des données d’adresses vous coûtera plus de temps et d’efforts, et vous ne pourrez pas non plus les normaliser ou les vérifier si vous n’utilisez pas une solution certifiée CASS.

Ne vous noyez pas dans les mauvaises données. Nous sommes là pour vous aider.

Pour savoir comment nous pouvons vous aider à normaliser et à vérifier les adresses, contactez dès aujourd’hui l’un de nos experts en solutions et voyez comment nous pouvons vous aider à obtenir des données d’adresses que vous pouvez utiliser aux fins prévues.

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