סטנדרטיזציה של כתובת 101: יתרונות, שיטות וטיפים

סטנדרטיזציה של כתובת 101: יתרונות, שיטות וטיפים

מתי הייתה הפעם האחרונה שמצאת שכל הכתובות ברשימה שלך עוקבות אחר אותו פורמט והיו ללא שגיאות? אף פעם, נכון?

למרות כל הצעדים שהחברה שלך עשויה לנקוט כדי למזער שגיאות נתונים, טיפול בבעיות איכות הנתונים - כגון שגיאות כתיב, שדות חסרים או רווחים מובילים - עקב הזנת נתונים ידנית - הן בלתי נמנעות. למעשה, פרופסור ריימונד ר. פנקו בשלו מאמר שפורסם הדגיש כי שגיאות נתונים בגיליון אלקטרוני במיוחד של מערכי נתונים קטנים יכולים לנוע בין 18% ל-40%.  

כדי להילחם בבעיה זו, סטנדרטיזציה של כתובת יכולה להיות פתרון מצוין. פוסט זה מדגיש כיצד חברות יכולות להפיק תועלת מסטנדרטיזציה של נתונים, ואילו שיטות וטיפים עליהן לשקול כדי להביא לתוצאות המיועדות.

מהי תקינת כתובות?

סטנדרטיזציה של כתובות, או נורמליזציה של כתובות, היא תהליך של זיהוי ועיצוב של רשומות כתובות בהתאם לתקני שירותי הדואר המוכרים כפי שנקבעו במסד נתונים סמכותי כמו זה של שירות הדואר של ארצות הברית (USPS).

רוב הכתובות אינן עוקבות אחר תקן USPS, המגדיר כתובת סטנדרטית ככתובת מאויתת במלואה, מקוצרת באמצעות קיצורי התקן של Postal Service, או כפי שמוצג בקובץ ZIP+4 של Postal Service הנוכחי.

תקני כתובת דואר

תקנון כתובות הופך להיות צורך דחוף עבור חברות שיש להן רשומות כתובות עם פורמטים לא עקביים או משתנים עקב פרטי כתובת חסרים (למשל, קודי ZIP+4 ו-ZIP+6) או שגיאות פיסוק, רישיות, ריווח ואיות. דוגמה לכך מובאת להלן:

כתובות דואר סטנדרטיות

כפי שניתן לראות מהטבלה, בכל פרטי הכתובת יש שגיאה אחת או מרובות ואף אחת לא עומדת בהנחיות ה-USPS הנדרשות.

כתובת סטנדרטיזציה אין לבלבל עם התאמת כתובת ואימות כתובת. בעוד שיש דומים, אימות כתובת עוסק באימות אם רשומת כתובת תואמת לרשומת כתובת קיימת במסד הנתונים של USPS. התאמת כתובות, לעומת זאת, עוסקת בהתאמת שני נתוני כתובות דומים כדי לוודא אם הם מתייחסים לאותה ישות או לא.

היתרונות של סטנדרטיזציה של כתובות

מלבד הסיבות הברורות של ניקוי חריגות בנתונים, סטנדרטיזציה של כתובות יכולה לספק מגוון יתרונות לחברות. אלו כוללים:

  • חסוך זמן באימות כתובות: ללא סטנדרטיזציה של כתובות, אין שום דרך לחשוד אם רשימת הכתובות המשמשת לקמפיין הדיוור הישיר מדויקת או לא, אלא אם הדואר הוחזר או לא קיבלו תגובות. על ידי נורמליזציה של כתובות משתנות, ניתן לחסוך שעות עבודה ניכרות על ידי צוות מנפה של מאות כתובות דואר לצורך דיוק.
  • להפחית את עלויות הדיוור: מסעות פרסום של דיוור ישיר עלולים להוביל לכתובות שגויות או שגויות שעלולות ליצור בעיות חיוב ומשלוח בקמפיינים של דיוור ישיר. סטנדרטיזציה של כתובות כדי לשפר את עקביות הנתונים יכולה להפחית דואר שהוחזר או לא נמסר, וכתוצאה מכך שיעורי תגובה גבוהים יותר של דיוור ישיר.
  • הסר כתובות כפולות: פורמטים וכתובות משתנים עם שגיאות עלולים לגרום לשליחת כמות כפולה של מיילים לאנשי קשר שיכולים להוריד את שביעות רצון הלקוחות ואת תדמית המותג. ניקוי רשימות הכתובות שלך יכול לעזור לחברה שלך לחסוך עלויות משלוח מבוזבזות.

איך לתקן כתובות?

כל פעילות נורמליזציה של כתובת צריכה לעמוד בהנחיות USPS כדי שזה יהיה כדאי. באמצעות הנתונים המודגשים בטבלה 1, הנה כיצד נתוני כתובת יופיעו עם נורמליזציה.

סטנדרטיזציה של כתובת לפני ואחרי

תקנון כתובות כרוך בתהליך בן 4 שלבים. זה כולל:

  1. כתובות ייבוא: לאסוף את כל הכתובות ממקורות נתונים מרובים - כגון גיליונות אלקטרוניים של Excel, מסדי נתונים של SQL וכו' - לגיליון אחד.
  2. נתוני פרופיל לבדיקת שגיאות: בצע פרופיל נתונים באמצעות כדי להבין את היקף וסוג השגיאות הקיימות ברשימת הכתובות שלך. פעולה זו יכולה לתת לך מושג גס על אזורי הבעיות הפוטנציאליים הדורשים תיקון לפני ביצוע כל סוג של סטנדרטיזציה.  
  3. נקה שגיאות כדי לעמוד בהנחיות USPS: לאחר זיהוי כל השגיאות, תוכל לנקות את הכתובות ולתקן אותן בהתאם להנחיות USPS.
  4. זיהוי והסר כתובות כפולות: כדי לזהות כתובות כפולות, אתה יכול לחפש ספירות כפולות בגיליון האלקטרוני או במסד הנתונים שלך או להשתמש במדויק או התאמה מטושטשת כדי לבטל ערכים.

שיטות לתקנון כתובות

ישנן שתי גישות שונות לנרמול כתובות ברשימה שלך. אלו כוללים:

סקריפטים וכלים ידניים

משתמשים יכולים למצוא באופן ידני סקריפטים ותוספות הפעלה כדי לנרמל כתובות מספריות דרך שונות

  1. שפות תכנות: Python, JavaScript או R יכולים לאפשר לך להפעיל התאמת כתובות מעורפלת כדי לזהות התאמות כתובות לא מדויקות ולהחיל כללי סטנדרטיזציה מותאמים אישית כדי להתאים לנתוני הכתובות שלך.
  2. מאגרי קידוד: GitHub מספק תבניות קוד ו-USPS API אינטגרציה שבה אתה יכול להשתמש כדי לאמת ולנרמל כתובות.  
  3. ממשקי תכנות יישומים: שירותי צד שלישי שניתן לשלב באמצעות API לניתוח, סטנדרטיזציה ואימות של כתובות דואר.
  4. כלים מבוססי אקסל: תוספות ופתרונות כגון YAddress, AddressDoctor Excel Plugin או Excel VBA Master יכולים לעזור לך לנתח ולתקן את הכתובות שלך בתוך מערכי הנתונים שלך.

כמה יתרונות של יציאה למסלול זה הוא שהוא זול ויכול להיות מהיר לנרמל נתונים עבור מערכי נתונים קטנים. עם זאת, שימוש בסקריפטים כאלה עלול להתפרק מעבר לכמה אלפי רשומות ולכן אינם מתאימים למערכי נתונים גדולים מאוד או לאלה המפוזרים על פני מקורות שונים.

תוכנה לאימות כתובות

ניתן להשתמש בתוכנת אימות ונורמליזציה של כתובות מהמדף כדי לנרמל נתונים. בדרך כלל, כלים כאלה מגיעים עם רכיבי אימות כתובות ספציפיים - כגון מסד נתונים משולב של USPS - ויש להם רכיבי פרופיל נתונים וניקוי מנותקים מהקופסה יחד עם אלגוריתמים מעורפלים של התאמה לסטנדרטיזציה של כתובות בקנה מידה.

חשוב גם שתהיה לתוכנה קאס הסמכה מ-USPS ועומד בסף הדיוק הנדרש במונחים של:

  • קידוד בן 5 ספרות - החלת מיקוד בן 5 ספרות חסר או שגוי.
  • קידוד ZIP+4 - החלת קוד בן 4 ספרות חסר או שגוי.
  • מחוון משלוחים למגורים (RDI) – קביעה אם כתובת היא מגורים או מסחרית.
  • אימות נקודת אספקה ​​(DPV) - קביעה אם כתובת ניתנת למסירה עד למספר הסוויטה או הדירה.
  • קו נסיעות משופר (eLOT) – מספר רצף המציין את ההתרחשות הראשונה של מסירה שנעשתה לטווח התוספות בתוך מסלול הספק, והקוד העולה/יורד מציין את סדר המסירה המשוער בתוך מספר הרצף. 
  • קישור מערכת המרת כתובות שניתן לאתר (LACSLink) – שיטה אוטומטית לקבלת כתובות חדשות עבור עיריות מקומיות שהטמיעו מערכת חירום 911.
  • סוויטהקישור® מאפשר ללקוחות לספק מידע כתובות עסקי משופר על ידי הוספת מידע משני (חבילה) ידוע לכתובות העסקיות, מה שיאפשר רצף מסירה של USPS במקום שלא היה אפשרי אחרת.
  • ועוד…

היתרונות העיקריים הם הקלות שבה הוא יכול לאמת ולתקן נתוני כתובות המאוחסנים במערכות שונות, כולל CRMs, RDBMs ומאגרים מבוססי Hadoop ונתוני קוד גיאוגרפי כדי להניב ערכי קווי אורך ורוחב.

באשר למגבלות, כלים כאלה יכולים לעלות הרבה יותר משיטות נורמליזציה ידניות של כתובות.

איזו שיטה עדיפה?

בחירת השיטה הנכונה לשיפור רשימות הכתובות שלך תלויה לחלוטין בנפח רשומות הכתובות שלך, מחסנית הטכנולוגיה וציר הזמן של הפרויקט.

אם רשימת הכתובות שלך היא פחות מחמשת אלפים רשומות, סטנדרטיזציה שלה באמצעות Python או JavaScript יכולה להיות אפשרות טובה יותר. עם זאת, אם השגת מקור אמת אחד עבור כתובות תוך שימוש בהפצת נתונים במספר מקורות בזמן הוא צורך דחוף אז תוכנת תקנון כתובות מאושרת CASS יכולה להיות אופציה טובה יותר.