Les mauvaises donn\u00e9es d’adresses constituent un probl\u00e8me complexe de qualit\u00e9 des donn\u00e9es qui affecte les clients, les entreprises et m\u00eame le service postal. La quantit\u00e9 stup\u00e9fiante de donn\u00e9es d’adresses m\u00e9diocres a oblig\u00e9 les entreprises \u00e0 investir dans des outils robustes de normalisation et de v\u00e9rification des adresses qui les aideront \u00e0 obtenir des adresses valid\u00e9es par USPS facilement et sans effort. <\/span><\/p>\n Nous vous aidons \u00e0 comprendre : <\/span><\/p>\n Plongeons dans le vif du sujet !<\/p>\n Chaque ann\u00e9e, des millions de dollars sont gaspill\u00e9s \u00e0 cause de mauvaises donn\u00e9es d’adresses. L’USPS rapporte que pr\u00e8s de 6,6 milliards de pi\u00e8ces de courrier n’ont pas pu \u00eatre distribu\u00e9es au cours de la seule ann\u00e9e 2016. Les exp\u00e9diteurs d\u00e9pensent plus de 20 milliards de dollars en courrier UAA, tandis que les co\u00fbts directs pour l’USPS s’\u00e9l\u00e8vent \u00e0 plus de 1,5 milliard de dollars par an. Tous ces co\u00fbts inutiles sont simplement dus au fait que les entreprises n’ont pas acc\u00e8s aux bonnes donn\u00e9es d’adresse. <\/span><\/p>\n Si vous faites le calcul sur la base de ce seul co\u00fbt pr\u00e9liminaire, vous d\u00e9pensez probablement $$$$ rien qu’en gestion des frais de retour de courrier – sans parler du co\u00fbt op\u00e9rationnel de la v\u00e9rification des informations fournies par les clients et du renvoi du colis.<\/p>\n Quelques chiffres \u00e0 prendre en compte :<\/p>\n C’est la nature humaine de faire des erreurs. La plupart du temps, les consommateurs sont laxistes lorsqu’il s’agit de fournir leurs coordonn\u00e9es sur des formulaires physiques ou en ligne. Ils peuvent mal orthographier le nom d’un \u00c9tat, \u00e9crire des abr\u00e9viations, omettre un num\u00e9ro de rue ou oublier leur code postal. Il est in\u00e9vitable que des erreurs soient commises et que des donn\u00e9es incorrectes soient saisies.<\/p>\n Voici une image de ce \u00e0 quoi ressemblent des donn\u00e9es d’adresse brutes et non structur\u00e9es. Les mauvaises donn\u00e9es d’adresses sont un d\u00e9fi qui met \u00e0 rude \u00e9preuve les entreprises et leurs employ\u00e9s. Imaginez devoir r\u00e9soudre ces probl\u00e8mes de base pour chaque campagne d’envoi, chaque activit\u00e9 promotionnelle et chaque rapport sur les clients que vous devez ex\u00e9cuter. C’est non seulement extr\u00eamement frustrant, mais aussi contre-productif, car vous essayez de faire correspondre et de v\u00e9rifier chaque adresse pour vous assurer qu’elle est exacte et compl\u00e8te. Les scientifiques et les analystes de donn\u00e9es ou les utilisateurs professionnels qui ont besoin de ces donn\u00e9es doivent passer des jours et des mois \u00e0 r\u00e9soudre ces probl\u00e8mes.<\/p>\n On constate souvent que les donn\u00e9es d’adresses souffrent de : <\/span><\/p>\n Tous ces probl\u00e8mes font des donn\u00e9es d’adresses l’une des plus difficiles \u00e0 traiter dans une source de donn\u00e9es. En outre, cela augmente consid\u00e9rablement le co\u00fbt des courriers de retour, tout en emp\u00eachant une entreprise de s’appuyer sur les donn\u00e9es d’adresses pour prendre des d\u00e9cisions commerciales cruciales.<\/span><\/p>\n La plupart de ces probl\u00e8mes sont dus \u00e0 des erreurs de saisie de l’utilisateur et \u00e0 l’absence de contr\u00f4les appropri\u00e9s des donn\u00e9es. <\/span><\/p>\n Par exemple, certaines personnes choisiront d’\u00e9crire seulement le code postal mais pas l’adresse compl\u00e8te, d’autres oublieront simplement d’\u00e9crire le code postal, ou d’autres encore \u00e9criront une adresse incompl\u00e8te. Certains donnent une fausse adresse. Quelles que soient les raisons des erreurs de donn\u00e9es, une chose est s\u00fbre : pour qu’une entreprise puisse utiliser ses donn\u00e9es, il faut que celles-ci soient propres et valides.<\/strong><\/span><\/p>\n Mais les erreurs structurelles ne sont qu’une partie du probl\u00e8me que posent les mauvaises donn\u00e9es d’adresse. D’autres questions pourraient \u00eatre :<\/p>\n Lorsque ces informations ne sont pas v\u00e9rifi\u00e9es \u00e0 l’entr\u00e9e, cela affecte toute la correspondance future, ainsi que la relation avec ce client. Pour y rem\u00e9dier, les entreprises devront passer du temps \u00e0 appeler chaque client pour mettre \u00e0 jour les donn\u00e9es ou leur demander de fournir \u00e0 nouveau les bonnes informations. Le probl\u00e8me est que les entreprises sont g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 court de ressources et que ce mode de fonctionnement n’est pas tr\u00e8s viable.<\/p>\n En fin de compte, tout se r\u00e9sume \u00e0 une seule chose : les mauvaises donn\u00e9es sont in\u00e9vitables, mais elles peuvent \u00eatre corrig\u00e9es. Il existe de nombreux outils de normalisation d’adresses qui aident les entreprises \u00e0 corriger les donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9 en corrigeant les probl\u00e8mes de format et en nettoyant les donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es. Le processus est moins long mais peut n\u00e9cessiter une courbe d’apprentissage et une compr\u00e9hension de base de la correspondance, de l’analyse et de la d\u00e9duplication des<\/a> donn\u00e9es.<\/p>\n Les erreurs humaines sont la principale, mais pas la seule, cause de la mauvaise qualit\u00e9 des adresses. Mis \u00e0 part les difficult\u00e9s li\u00e9es \u00e0 la saisie de donn\u00e9es pr\u00e9cises<\/a>, les causes profondes sont bien plus nombreuses :<\/p>\n D\u00e9croissance de la base de donn\u00e9es :<\/strong><\/p>\n Selon le Bureau du recensement, un Am\u00e9ricain type d\u00e9m\u00e9nagera 11,7 fois dans sa vie. Comme le logement devient de plus en plus cher et que les Am\u00e9ricains essaient de trouver des zones convenables pour vivre, ce chiffre va augmenter. Parmi ceux-ci, seuls 60% des d\u00e9m\u00e9nageurs informent effectivement l’USPS de leur d\u00e9m\u00e9nagement en temps voulu.<\/p>\n Les entreprises sont donc coinc\u00e9es avec des donn\u00e9es d’adresses qui ne sont pas mises \u00e0 jour. S’ils envoient un million de factures ou de courriers promotionnels par mois, ils peuvent recevoir 90 000 avis de d\u00e9m\u00e9nagement au cours du m\u00eame mois. Pire, selon ce pourcentage, 60 000 de ces millions de clients n’auront pas fourni les bonnes informations \u00e0 l’USPS \u00e0 temps.<\/p>\n En supposant que les m\u00eames clients soient toujours pr\u00e9sents dans l’organisation, l’entreprise devra continuer \u00e0 mettre \u00e0 jour sa base de donn\u00e9es et s’assurer qu’elle dispose de l’adresse la plus r\u00e9cente \u00e0 utiliser.<\/p>\n Une mauvaise culture des donn\u00e9es :<\/strong><\/p>\n Ce n’est que r\u00e9cemment que les entreprises ont commenc\u00e9 \u00e0 discuter de l’importance de l’exploitation des donn\u00e9es, mais cela ne concerne que les dirigeants. L’employ\u00e9 \u00e0 son bureau n’est pas conscient du niveau des probl\u00e8mes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es auxquels il est confront\u00e9. En outre, il n’y a pas de r\u00e8gles commerciales \u00e0 respecter en mati\u00e8re de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Il n’y a pas de formation ou d’\u00e9ducation pour que les employ\u00e9s soient orient\u00e9s vers les donn\u00e9es et il n’y a absolument aucun investissement dans les outils de gestion des donn\u00e9es comme DataMatch Enterprise qui peut combler le foss\u00e9 entre les applications informatiques et la gestion des donn\u00e9es par les entreprises.<\/p>\n Fusions et acquisitions :<\/strong><\/p>\n Lorsque les entreprises migrent des donn\u00e9es lors d’une fusion ou d’une acquisition, la probabilit\u00e9 d’erreurs dans la qualit\u00e9 des donn\u00e9es augmente. Ces fusions sont rapides et les probl\u00e8mes sont parfois impr\u00e9vus. La pression en faveur de la consolidation est de plus en plus forte, mais il n’y a pas de contr\u00f4le de la qualit\u00e9 – en fait, il y a rarement un cadre de gestion de la qualit\u00e9 en place.<\/p>\n Ok, donc d\u00e9finition, comment standardiser r\u00e9ellement les donn\u00e9es ?<\/p>\n Il y a deux fa\u00e7ons de faire : la plus facile et la plus difficile.<\/p>\n La m\u00e9thode dure consiste \u00e0 transporter ces donn\u00e9es vers Excel, \u00e0 appliquer des formules et des filtres pour corriger les donn\u00e9es. Ne croyez pas les tutoriels qui vous disent que c’est \u00ab\u00a0super facile\u00a0\u00bb, car \u00e7a ne l’est jamais.<\/p>\n Jetez un coup d’\u0153il \u00e0 cet article qui vous apprendra \u00e0 corriger les erreurs dans Excel.<\/a> Vous voyez la quantit\u00e9 de temps, d’efforts et de connaissances techniques que vous devez poss\u00e9der pour effectuer des corrections de donn\u00e9es de base ? Plus les probl\u00e8mes sont complexes, plus cela prend du temps. Si vous devez traiter des millions de lignes de donn\u00e9es, le nettoyage des donn\u00e9es pourrait devenir votre emploi permanent.<\/p>\n La solution de facilit\u00e9 ?<\/p>\n Utilisez un logiciel de normalisation des adresses<\/a>. Avant de rejeter cette id\u00e9e, voici pourquoi.<\/p>\n Le logiciel permet \u00e9videmment de gagner un temps et des efforts consid\u00e9rables, mais il fait plus que cela.<\/p>\n Les enregistrements de donn\u00e9es d’adresses ne sont pas de simples erreurs. Comme dans l’exemple ci-dessus, vous avez des milliers de lignes qui ont des probl\u00e8mes. Vous avez besoin d’une solution qui vous permette de r\u00e9soudre tous ces probl\u00e8mes en une seule fois.<\/p>\n Si vous utilisez une solution de premier ordre, vous pouvez normaliser les donn\u00e9es :<\/p>\n \u00c9valuation des erreurs via le profilage des donn\u00e9es :<\/strong> Imaginez que vous puissiez obtenir un aper\u00e7u consolid\u00e9 de tout ce qui ne va pas dans vos donn\u00e9es d’adresses. Vous pouvez voir des colonnes avec des caract\u00e8res non imprimables, ou des colonnes avec des espaces n\u00e9gatifs ou m\u00eame des colonnes avec des lettres dans des champs num\u00e9riques. Le profilage des donn\u00e9es<\/a> vous permet d’effectuer des corrections en connaissance de cause. <\/strong>Si vous ne savez pas ce qui ne va pas, vous corrigez les probl\u00e8mes \u00e0 l’aveuglette.<\/p>\n Analyser les adresses pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques : <\/b>Une partie du nettoyage des adresses exige que vous analysiez ou d\u00e9composiez les diff\u00e9rentes parties des adresses (ville, \u00e9tat, code postal, etc.) et que vous les fixiez \u00e0 diff\u00e9rents niveaux. Par exemple, avec DataMatch Enterprise, vous pouvez fixer sp\u00e9cifiquement les codes ZIP et vous assurer qu’ils correspondent aux codes postaux<\/a> ZIP+4<\/a> ou ZIP+6.<\/span><\/span><\/p>\n Nettoyage des donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es : <\/strong>Nettoyez les probl\u00e8mes de formatage, supprimez les espaces n\u00e9gatifs et les caract\u00e8res non imprimables en un seul coup de balai. Il est imp\u00e9ratif de nettoyer vos donn\u00e9es d’adresse et de les normaliser conform\u00e9ment aux directives de l’USPS (voir ci-dessous) avant de pouvoir les v\u00e9rifier.<\/p>\n Suppression des doublons gr\u00e2ce \u00e0 la mise en correspondance des donn\u00e9es :<\/a> <\/b>le nettoyage des donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es n’est qu’une partie de l’op\u00e9ration – la partie la plus stressante consiste \u00e0 \u00e9liminer les doublons. Si vous avez des milliers de lignes de donn\u00e9es clients qui n’ont pas \u00e9t\u00e9 tri\u00e9es depuis longtemps, il y a de fortes chances que vous ayez des doublons et ils ne sont pas toujours de nature exacte.<\/p>\n Jetez un coup d’\u0153il \u00e0 ce tableau :<\/p>\n Vous voyez comment un client a cinq adresses diff\u00e9rentes saisies de plusieurs fa\u00e7ons ? Ce n’est pas quelque chose que vous pouvez trier facilement, \u00e0 moins d’utiliser un puissant outil de qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n Normalisation d’adresses CASS : <\/strong>Tout logiciel de normalisation d’adresses doit avoir la normalisation d’adresses CASS<\/a>. DataMatch Enterprise, par exemple, est une solution de normalisation d’adresses certifi\u00e9e CASS dont la base de donn\u00e9es est mise \u00e0 jour tous les mois.<\/p>\n Les logiciels qui corrigent ou font correspondre les adresses<\/a> doivent \u00eatre certifi\u00e9s par l’USPS. Cela se fait par le biais du Coding Accuracy Support System (CASS) que l’USPS utilise pour v\u00e9rifier l’exactitude du logiciel. Une certification CASS est une licence pour tous les fournisseurs de logiciels qui utilisent l’USPS pour \u00e9valuer la qualit\u00e9 de leurs donn\u00e9es d’adresses et pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision du codage ZIP+4 et \u00e0 cinq chiffres.<\/p>\n Comme l’USPS met r\u00e9guli\u00e8rement \u00e0 jour ses donn\u00e9es d’adresses, les fournisseurs de logiciels certifi\u00e9s CASS<\/a> sont tenus de renouveler chaque ann\u00e9e leur certification aupr\u00e8s de l’USPS. Tous les produits certifi\u00e9s CASS sont list\u00e9s sur le site web de l’USPS.<\/p>\n Les fournisseurs de logiciels de normalisation des donn\u00e9es d’<\/a> adresses suivent la directive de normalisation de l’USPS<\/a> qui exige que les adresses soient dans un format comme :<\/p>\n Voici les r\u00e8gles :<\/p>\n La normalisation des adresses est la condition pr\u00e9alable \u00e0 une validation efficace des adresses. Vous devez vous assurer que votre adresse r\u00e9pond aux directives de l’USPS avant que vos donn\u00e9es puissent \u00eatre v\u00e9rifi\u00e9es aupr\u00e8s de l’USPS.<\/p>\n Vous verrez souvent les termes \u00ab\u00a0validation et v\u00e9rification\u00a0\u00bb m\u00e9lang\u00e9s lorsqu’il s’agit de donn\u00e9es d’adresse. La diff\u00e9rence est plus contextuelle que lexicale. Data Ladder utilise le terme \u00a0\u00bb v\u00e9rification d’adresse\u00a0\u00bb<\/a> pour v\u00e9rifier les adresses par rapport \u00e0 la base de donn\u00e9es de l’USPS. D’autres organismes v\u00e9rifient les adresses par rapport aux relev\u00e9s de facturation, aux permis de conduire, aux relev\u00e9s bancaires, etc. Il s’agit d’un service compl\u00e8tement diff\u00e9rent, dont la plupart des entreprises n’ont pas besoin.<\/p>\n D’autres fournisseurs utilisent\u00ab\u00a0Address Validation<\/a>\u00a0\u00bb pour effectuer le m\u00eame rapprochement avec l’USPS afin de valider les donn\u00e9es des clients. Dans le contexte de ce guide, nous nous en tiendrons \u00e0 la v\u00e9rification des adresses.<\/p>\n Le processus de v\u00e9rification de l’adresse est simple. Vous comparez vos donn\u00e9es d\u00e9sormais normalis\u00e9es \u00e0 la base de donn\u00e9es gouvernementale ou \u00e0 toute autre norme d’autorit\u00e9. Si vous \u00eates aux \u00c9tats-Unis, l’USPS est la seule base de donn\u00e9es \u00e0 laquelle vous devez comparer vos donn\u00e9es.<\/p>\n Si vos donn\u00e9es d’adresse sont propres et normalis\u00e9es, ce processus prend quelques minutes. Si vous utilisez DataMatch Enterprise, vous pouvez faire correspondre l’adresse enti\u00e8re ou seulement certaines parties de l’adresse qui est bas\u00e9e sur 50 \u00e9l\u00e9ments actifs, y compris les emplacements g\u00e9ocod\u00e9s, ce qui signifie que vous pouvez v\u00e9rifier les adresses jusqu’au T !<\/span><\/p>\n Parmi les domaines les plus populaires pour lesquels nos clients demandent souvent des v\u00e9rifications, citons les suivants<\/p>\n Il existe 54 champs que vous pouvez utiliser pour valider vos donn\u00e9es d’adresse.<\/p>\n Une fois que vous aurez fait correspondre la liste d’adresses avec ces composants, vous obtiendrez une valeur de retour qui indiquera :<\/p>\n Des avertissements vous seront \u00e9galement propos\u00e9s :<\/p>\n Si vous souhaitez en savoir plus, n’h\u00e9sitez pas \u00e0 nous contacter pour une d\u00e9monstration rapide ! <\/a><\/p>\n Ok, alors on avance :<\/p>\n Les clients qui s’adressent \u00e0 nous n’ont qu’une seule plainte : ils ne parviennent jamais \u00e0 obtenir un bon taux de correspondance. Et nous sommes d’accord !<\/p>\n Lerapprochement des donn\u00e9es<\/a> est encore un domaine \u00e0 am\u00e9liorer. Il y a tr\u00e8s peu de vendeurs qui peuvent donner un taux de correspondance pr\u00e9cis \u00e0 100%. Il vous faut vraiment ce chiffre, sinon, au moins 95%. La raison en est que pour que la v\u00e9rification 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 d\u00e9terministes, il ne jouera pas en votre faveur.<\/p>\n Par cons\u00e9quent, lorsque vous choisissez un logiciel de normalisation et de v\u00e9rification des adresses, vous devez \u00eatre en mesure d’\u00e9valuer son taux de correspondance des donn\u00e9es. Sur une centaine de rangs, combien de rangs l’outil a-t-il manqu\u00e9, et pourquoi ? Il y a de fortes chances que vous constatiez que le logiciel ne parvient pas \u00e0 d\u00e9tecter les correspondances proches ou \u00e9troites et qu’il se fie uniquement aux caract\u00e8res exacts pour identifier une correspondance.<\/p>\n DataMatch Enterprise de Data Ladder est avant tout une solution de rapprochement de donn\u00e9es<\/a> qui a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e par des institutions gouvernementales et des entreprises Fortune 500 comme HP, Coca Cola, Deloitte et bien d’autres. Nous sommes connus pour notre capacit\u00e9 \u00e0 faire correspondre les donn\u00e9es avec un taux de pr\u00e9cision de 100 %. C’est parce que Data Ladder utilise une combinaison d’algorithmes de correspondance floue<\/a> et ses algorithmes propri\u00e9taires \u00e9tablis pour identifier m\u00eame les correspondances probables les plus \u00e9loign\u00e9es.<\/p>\n P.S. – Le rapprochement des donn\u00e9es demande beaucoup de ressources. \u00c9conomisez le temps et les efforts manuels de votre \u00e9quipe. D\u00e9couvrez comment dans cet article de blog d\u00e9taill\u00e9.<\/p>\n Comment surmonter les difficult\u00e9s li\u00e9es \u00e0 la comparaison manuelle des donn\u00e9es d’adresses ?<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n Voici une \u00e9tude de cas qui r\u00e9v\u00e8le \u00e0 quel point il est difficile, m\u00eame pour un fournisseur de donn\u00e9es, de garantir une correspondance pr\u00e9cise des donn\u00e9es.<\/p>\n Nous nous sommes entretenus avec Artem Axenov, directeur des op\u00e9rations chez E-Ideas Limited, une agence de marketing B2B bas\u00e9e \u00e0 Wellington. L’agence g\u00e8re une importante base de donn\u00e9es d’entreprises \u00e0 des fins de marketing, ce qui signifie qu’elle doit accorder une attention particuli\u00e8re aux donn\u00e9es d’adresses – un d\u00e9fi de taille qui implique beaucoup de travail manuel sur Excel.<\/p>\n 1. Comment votre agence g\u00e8re-t-elle le probl\u00e8me des mauvaises donn\u00e9es ? <\/strong><\/p>\n Nous avons souvent affaire \u00e0 des clients qui disposent d\u00e9j\u00e0 d’une liste de clients, mais dont les donn\u00e9es sont mal format\u00e9es. Il existe quelques t\u00e2ches automatiques que vous pouvez effectuer pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, mais au final, c’est un travail manuel. Tout d’abord, vous devez d\u00e9cider du format que vous allez utiliser. La fa\u00e7on la plus simple de corriger des donn\u00e9es mal format\u00e9es est de les trier une colonne \u00e0 la fois, puis d’apporter les modifications n\u00e9cessaires pour les remettre \u00e0 niveau. Il existe certaines formules dans Excel qui permettent de diviser ou de combiner des donn\u00e9es – pour diviser, vous pouvez utiliser MID et LEFT ensemble. Et pour combiner des donn\u00e9es, vous pouvez utiliser CONCATENATE.<\/p>\n En triant d’abord les donn\u00e9es, vous regroupez les ensembles d’adresses qui pr\u00e9sentent les m\u00eames probl\u00e8mes de formatage, ce qui facilite grandement leur traitement en une seule fois.<\/p>\n 2. Quelle a \u00e9t\u00e9 votre exp\u00e9rience des outils de v\u00e9rification et de validation des adresses ? <\/strong><\/p>\n Notre exp\u00e9rience avec tout type d’outil de validation ou de v\u00e9rification d’adresse a toujours \u00e9t\u00e9 mitig\u00e9e. En fin de compte, aucun des outils que nous avons utilis\u00e9s n’a r\u00e9ussi \u00e0 produire une correspondance \u00e9lev\u00e9e.<\/strong> Et cela est d\u00fb \u00e0 des m\u00e9thodes tr\u00e8s diff\u00e9rentes 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 quantit\u00e9 importante de travail manuel pour terminer le travail.<\/p>\n 3. Quel est le probl\u00e8me de rapprochement de donn\u00e9es le plus troublant ? <\/strong><\/p>\n Le probl\u00e8me principal est que, quelle que soit la correspondance automatique effectu\u00e9e, si les donn\u00e9es ne sont pas format\u00e9es de la mani\u00e8re exacte dont l’outil est programm\u00e9 pour les identifier, la correspondance ne se fait pas. Il peut s’agir par exemple d’une rue enregistr\u00e9e comme St, d’une avenue comme Ave, etc.<\/p>\n 4. Quel type de t\u00e2ches manuelles devez-vous effectuer apr\u00e8s avoir utilis\u00e9 un logiciel de validation d’adresses ? En g\u00e9n\u00e9ral, il suffit d’examiner les donn\u00e9es avec un \u0153il humain pour rep\u00e9rer les \u00e9ventuelles incoh\u00e9rences et les corriger. En Nouvelle-Z\u00e9lande, par exemple, le service postal a un format tr\u00e8s sp\u00e9cifique dans lequel les adresses doivent \u00eatre conserv\u00e9es pour b\u00e9n\u00e9ficier de la remise sur les envois en nombre. Rien n’est compliqu\u00e9 mais, l\u00e0 encore, de petites choses comme le fait que la rue soit enregistr\u00e9e comme St seront comptabilis\u00e9es contre vous. Ou un autre exemple si votre bo\u00eete postale est enregistr\u00e9e comme bo\u00eete postale<\/strong> – il ne le reconna\u00eet pas comme correctement format\u00e9.<\/strong> M\u00eame des \u00e9l\u00e9ments tels que les espaces avant ou arri\u00e8re peuvent compter contre vous – et certains de ces \u00e9l\u00e9ments sont difficiles \u00e0 rep\u00e9rer car, lorsque vous regardez l’adresse, vous ne voyez pas ce qui ne va pas !<\/p>\n 5. Comment les mauvaises donn\u00e9es d’adresses ont-elles affect\u00e9 votre entreprise ? <\/strong><\/p>\n Nous n’avons rencontr\u00e9 que des probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la n\u00e9cessit\u00e9 de consacrer des heures de travail suppl\u00e9mentaires \u00e0 la mise \u00e0 niveau des donn\u00e9es pour b\u00e9n\u00e9ficier de la remise postale. Il existe un test \u00e0 passer, appel\u00e9 \u00ab\u00a0d\u00e9claration d’exactitude\u00a0\u00bb, qui v\u00e9rifie automatiquement les donn\u00e9es pour s’assurer que 80 % d’entre elles sont correctement format\u00e9es. Dans un certain nombre de cas, nous avons fini par passer des jours de plus \u00e0 formater manuellement les donn\u00e9es pour nous assurer qu’elles sont correctement mises en forme.<\/p>\n La pratique que nous avons mise en place consiste \u00e0 stocker toutes nos donn\u00e9es dans le bon format. Il nous a fallu beaucoup de temps pour tout mettre en conformit\u00e9 avec cette norme, mais cela signifie maintenant que lorsque nous livrons des donn\u00e9es \u00e0 nos clients, elles sont pr\u00eates pour la poste NZ et qu’il n’y a plus de travail \u00e0 faire.<\/p>\n Les difficult\u00e9s rencontr\u00e9es par cette agence en raison de donn\u00e9es d’adresses erron\u00e9es entra\u00eenent des heures de travail suppl\u00e9mentaires qui affectent l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle. Malgr\u00e9 l’utilisation d’outils de correspondance et de validation des adresses, l’incapacit\u00e9 \u00e0 produire une correspondance \u00e9lev\u00e9e rend tr\u00e8s difficile la validation des donn\u00e9es d’adresses. Il est donc n\u00e9cessaire de choisir un outil qui offre \u00e0 l’utilisateur des capacit\u00e9s compl\u00e8tes de pr\u00e9paration<\/a> et de normalisation des donn\u00e9es<\/a> tout en fournissant une correspondance \u00e9lev\u00e9e. Cela n’est possible qu’avec le meilleur logiciel de pr\u00e9paration et de rapprochement des donn\u00e9es, tel que DataMatch Enterprise, qui permet \u00e0 l’utilisateur de pr\u00e9parer et de nettoyer les donn\u00e9es d’adresse tout en retournant un r\u00e9sultat de correspondance \u00e9lev\u00e9, m\u00eame avec du texte erron\u00e9.<\/p>\n Strat\u00e9gies commerciales pour la gestion des donn\u00e9es d’adresses<\/strong><\/p>\n Les mauvaises donn\u00e9es d’adresse sont un probl\u00e8me de qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Si vous pouvez utiliser des outils pour apporter des correctifs, vous devrez n\u00e9anmoins mettre en \u0153uvre des strat\u00e9gies commerciales pour emp\u00eacher les mauvaises donn\u00e9es d’affecter les processus op\u00e9rationnels. Certaines de ces strat\u00e9gies peuvent inclure :<\/p>\n Formations :<\/strong><\/p>\n La premi\u00e8re \u00e9tape vers la qualit\u00e9 est la formation – il faut s’assurer que les personnes qui manipulent, interagissent, utilisent et saisissent les donn\u00e9es connaissent l’impact qu’elles ont sur le processus et sur les applications en aval. Ils doivent comprendre les cons\u00e9quences de mauvaises donn\u00e9es sur l’ensemble de l’organisation et pas seulement sur un membre ou un client. Les employ\u00e9s qui appliquent les r\u00e8gles de qualit\u00e9 des donn\u00e9es doivent \u00eatre r\u00e9compens\u00e9s et appr\u00e9ci\u00e9s.<\/p>\n Liste d’outils pour la gestion des donn\u00e9es :<\/strong><\/p>\n Il est essentiel de disposer d’outils qui peuvent aider les utilisateurs professionnels et les professionnels de l’informatique \u00e0 g\u00e9rer les donn\u00e9es. Identifiez les outils dont vous avez besoin pour le nettoyage<\/a> et la gestion des donn\u00e9es<\/a> afin d’aider les utilisateurs informatiques et commerciaux \u00e0 avoir une relation non intimidante avec les donn\u00e9es.<\/p>\n Impliquer les utilisateurs professionnels dans le processus de qualit\u00e9 :<\/strong><\/p>\n Les donn\u00e9es ne sont pas seulement un probl\u00e8me informatique. Les utilisateurs professionnels sont \u00e9galement responsables de la gestion des donn\u00e9es. En effet, ils sont les seuls propri\u00e9taires des donn\u00e9es clients qui sont souvent utilis\u00e9es \u00e0 des fins de marketing et de vente. C’est pourquoi ils doivent \u00eatre impliqu\u00e9s dans le processus et doivent \u00e9galement \u00eatre form\u00e9s \u00e0 l’utilisation des outils de gestion des donn\u00e9es.<\/p>\n Gouvernance des donn\u00e9es :<\/strong><\/p>\n Mettez en place une \u00e9quipe de gouvernance des donn\u00e9es pour cr\u00e9er un plan de gestion des donn\u00e9es et veillez \u00e0 ce que l’organisation suive ce plan et que chaque employ\u00e9 le comprenne. Leur r\u00e8gle au sein du plan et les attentes qui accompagnent ce r\u00f4le.<\/p>\n Verrouiller les donn\u00e9es et les r\u00f4les des utilisateurs :<\/strong><\/p>\n Si n’importe qui dans votre \u00e9quipe peut ouvrir le CRM ou la source de donn\u00e9es, manipuler les donn\u00e9es sans laisser d’empreintes, vous allez avoir de s\u00e9rieux probl\u00e8mes. Il est n\u00e9cessaire de cr\u00e9er des d\u00e9tenteurs de donn\u00e9es de base qui ont le droit d’acc\u00e9der aux donn\u00e9es critiques, de les saisir ou de les traiter. Cela devrait figurer dans le plan de gestion des donn\u00e9es<\/a>.<\/p>\n Vous n’\u00eates pas victime de mauvaises donn\u00e9es. Il suffit d’accepter la gravit\u00e9 de la situation, de cultiver une culture ax\u00e9e sur les donn\u00e9es et de s’efforcer de g\u00e9rer les d\u00e9fis qui accompagnent la gestion des donn\u00e9es. Vous pouvez tr\u00e8s bien obtenir des donn\u00e9es qui ne n\u00e9cessitent qu’un nettoyage de base pour \u00eatre mises \u00e0 profit.<\/p>\n Notre produit est certifi\u00e9 CASS, ce qui signifie que nous respectons et d\u00e9passons les exigences de l’USPS en mati\u00e8re de qualit\u00e9 et de pr\u00e9cision des adresses. Nous vous aidons \u00e9galement \u00e0 faire correspondre et \u00e0 valider les adresses en vrac, en veillant \u00e0 ce que les \u00e9l\u00e9ments tels que les codes postaux, les noms des villes et des villages soient v\u00e9rifi\u00e9s et valid\u00e9s. Le meilleur avantage d’utiliser DataMatch Enterprise<\/a> de Data Ladder<\/strong>? Le logiciel trouve et rapproche les donn\u00e9es, m\u00eame si elles sont incompl\u00e8tes, avec un taux de pr\u00e9cision de 96 %. En outre, vous pouvez utiliser le logiciel pour obtenir une v\u00e9rification des adresses en temps r\u00e9el, afin de vous assurer que votre base de donn\u00e9es contient des adresses correctes. <\/span><\/p>\n\n
Le co\u00fbt des mauvaises donn\u00e9es d’adresses<\/h2>\n
![\"bad](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/cost-of-bad-address-data-1024x540.png\")
<\/span><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/address-verification-and-standardization-1024x1024.png\")
<\/span><\/p>\nLes probl\u00e8mes li\u00e9s aux donn\u00e9es d’adresses<\/h2>\n
![\"address](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Address-Variations_Data-Integration.png\")
<\/p>\n\n
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Causes profondes des mauvaises donn\u00e9es d’adresse<\/h2>\n
Comment faire pour normaliser les adresses ?<\/h2>\n
![\"address](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/DL_Address-Duplicates.png\")
<\/strong>Survivance et exportation des donn\u00e9es : Vous devez \u00eatre en mesure de cr\u00e9er facilement une fiche et de l’exporter sous forme de liste finale \u00e0 votre \u00e9quipe sans avoir \u00e0 la copier\/coller ou \u00e0 la charger manuellement dans un format acceptable.<\/p>\nQu’est-ce que la normalisation des adresses CASS ? <\/strong><\/h2>\n
Qu’est-ce que la directive de normalisation d’USPS ?<\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/USPS-address-guidelines-1024x138.png\")
<\/p>\n\n
V\u00e9rification ou validation d’adresse – Quelle est la diff\u00e9rence ?<\/h2>\n
Normalisation et v\u00e9rification des adresses – Comment v\u00e9rifier les donn\u00e9es d’adresse avec l’USPS<\/b><\/h2>\n
![\"address](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Address-Data-Cleansing.png\")
<\/span><\/p>\n\n
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\n
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Correspondance des donn\u00e9es – Le d\u00e9fi le plus important pour la normalisation et la v\u00e9rification des adresses<\/h2>\n
Correspondance adresse-donn\u00e9es<\/span><\/h3>\n<\/div>\n
Une \u00e9tude de cas – E-Ideas Limited<\/h3>\n
\n<\/strong><\/p>\nComment DataMatch Enterprise peut-il vous aider ?<\/b><\/h2>\n
![\"DataMatch](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/AddressValidation-1024x456.png\")
\u00c0 l’aide d’algorithmes qui d\u00e9terminent une correspondance sur la base de zones de similitude, notre plateforme donne un sens aux donn\u00e9es inutilisables et \u00e9tablit des liens entre les ensembles de donn\u00e9es. Qu’il s’agisse de fautes d’orthographe, de codes postaux incomplets, d’abr\u00e9viations ou de fautes de frappe. Nous trions de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es pour vous aider \u00e0 donner du sens \u00e0 vos donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n