Оценка качества почтовых адресов без балшита
C утра получила
брошюру от Informatica «Три способа оценки качества адресных данных». По прочтению 16 страниц, мне нестерпимо захотелось раскрыть эту тему, обойдясь одной страницей. Спасибо коллегам за вдохновение 🙂
Можно ли жить с плохими почтовыми адресами
Да. Если вы не рассылаете директ мейл, не сдаете отчетность в АСВ и не строите единые клиентские реестры.
В типичной почтовой рассылке вы посылаете письма:
1) По неполным адресам или адресам с неправильным индексом. Купили у директ мейлера базу на 100 тыс адресов, разослали, 90 тысяч не дошло.
2) Несколько раз по одному и тому же адресу. Непросто догадаться, что «Самара 13 проезд, 10″ и Самара Георгия Ратнера, 10» — это одно и то же.
3) По старым адресам, где человек уже не живет. Смиритесь с этим типом ошибок из-за 152-ФЗ. Попробуйте послать письмо по адресу, который клиент вам не давал, и он может смело подать на вас в суд.
Если ваши почтовые адреса не приведены к КЛАДР:
4) Вы не сдадите отчетность в АСВ.
5) У вас будут сложности с построением единых клиентских карточек.
Как понять, хорошие ли у вас почтовые адреса
Считать возвраты. 2-3 процента возвратов — хорошо, 50% — плохо.
Или подготовить набор почтовых адресов для тестирования и проверить их через сервис разбора почтовых адресов (например, dadata.ru).
Как подготовить правильную выборку для тестирования
1. Сделайте «ядовитые записи»: уберите или поменяйте индексы, внесите ошибки в названия городов и улиц. Не перестарайтесь — придуманные опечатки отличаются от настоящих данных. Вспоминайте реальные случаи и тестируйте на них.
2. Включите адреса из всех источников, где важно качество данных. Как минимум один на систему: партнерские, CRM, дилерские центры, точки продаж и т.д.
3. Включите адреса с разной датой изменения, так как разные операторы делают различные ошибки.
Как оценить качество почтовых адресов
Обработайте и оцените ваши адреса.
Смотрите на:
1. Код качества — оцените процент почтовых адресов, которые операторы дорабатывают за алгоритмом. Чем больше количество ручной обработки — тем хуже качество исходных данных.
Решите, будете ли вы дорабатывать базу до 100% качества или делать рассылку по автоматически распознанным адресам.
2. Код полноты — оцените процент почтовых адресов, по которым нельзя послать почту (нет региона, города, улицы, дома или квартиры; туда же относятся иностранные адреса).
3. Код проверки дома — оцените процент почтовых адресов, для которых дом не нашли в КЛАДР. С высокой вероятностью почта туда не дойдет.
На этом все. Да пребудет с нами высокая конверсия рассылок 🙂
Filed under: Качество данных, Маркетинг, Отчетность, Управление данными Tagged: dadata, КЛАДР, ФИАС, анализ клиентских данных, маркетинг, почтовые адреса 
