Без сбоев при доставке: как «готовить» адресные данные

Добрый день, коллеги. На связи IT-компания HFlabs. 19 лет мы создаем софт, который помогает крупному бизнесу управлять клиентскими данными. Мы знаем, что корректная работа с адресами помогает быстрее рассчитывать тарифы и доставлять грузы. А еще — снижать затраты на общение с клиентом для уточнения или корректировки его данных и сводить к минимуму порожние перемещения транспорта из-за неточного адреса.

Смена справочников ФНС, их постоянные обновления, переименования объектов — это лишь верхушка айсберга, который неизменно сопровождает тех, кто работает с адресами. Компании, которые занимаются доставкой грузов, вынуждены учитывать множество факторов: наличие арок в домах, шлагбаумы на маршруте, размеры подземных паркингов. Разберемся, как эффективно работать со всеми этими данными, а также где и как их можно аккумулировать.

Сквозь тернии — к адресам

Как зачастую выглядит работа с адресами? Логистические компании идут по «простому» пути и создают собственные справочники на базе тех, что выпускает Федеральная налоговая служба. На деле это означает огромное количество рутинной работы:

— Представьте: компания добавляет в свой справочник новую улицу, например, Александра Пушкина. В информационных системах у объекта появляется идентификатор, к нему привязаны тарифы. Затем из ФНС приходит обновление справочника, где та же самая улица фигурирует с названием «Им. А. Пушкина». В реальности это один и тот же объект. Сопоставлять такого рода данные и избавляться от дублей чаще всего приходится вручную. Если адресов много, их разбор может затягиваться на несколько дней или даже недель, — объясняет Татьяна Бунто, эксперт HFLabs.

А еще люди часто пишут адреса с ошибками, путают индексы, строения, литеры — дополнительные символы, указывающие на конкретное строение или часть дома. Если компания использует собственную систему, которая не умеет стандартизировать названия или подсказывать правильное написание адреса, она скорее всего отправит введенные с ошибками данные на ручной разбор. Для клиента это означает, что он не сможет сразу узнать тариф по доставке, и — не исключено — уйдет к конкурентам.

При отсутствии стандартизации против бизнеса может сыграть даже банальная разница форматов. Если один человек напишет в адресе «Партизанская, дом 5 строение 12», а другой «Партизанская д 5, с 12», компания рискует отправить по одному и тому же адресу две машины и потратить на доставку в два раза больше денежных средств.

Меньше корректировок и порядок в данных

Что делать, если такой подход к адресам больше не устраивает бизнес? Решением может стать встроенная в IT-контур компании адресная мастер-система. Она содержит в себе:

• адресные объекты (российские и иностранные) и их характеристики

• местоположения различных объектов. Пример — заправка на трассе, где водителей обслуживают по партнерской программе. При этом у заправки или зоны отдыха может не быть точного адреса, а только геокод и описание. Все эти данные водитель получит буквально по одному клику.

Важное замечание: мастер-система по адресам – не клон Яндекс.Карт или 2GIS. Ее основное отличие в том, что она объединяет данные по адресному объекту из открытых и доступных внешних источников и обогащает их теми характеристиками, с которыми работает бизнес. Это могут быть зоны доставки, макрорегионы и многое другое.

По пути внедрения такой системы пошла, например, транспортная компания «Деловые Линии». С недавнего времени там работает мастер-система «Единый адрес» от HFLabs. «Адрес — один из ключевых аспектов при перевозке грузов. Система позволяет точно определить местоположение объекта, независимо от формата ввода данных. Это значительно сокращает время на оформление перевозки, минимизирует ошибки и снижает необходимость корректировки информации», — отметили в пресс-службе логистического оператора.

Дополнения в данных и прогноз спроса

Все дополнительные данные об объектах логично централизованно хранить в мастер-системе по адресам и оттуда распространять в другие системы компании. Например, это может быть информация о местах отдыха для водителей, а также альтернативные имена объектов — скажем, названия ЖК или ТЦ. И еще много чего — зависит от того, что требуют задачи бизнеса.

— Допустим, транспортная компания доставляет грузы в коттеджный поселок и мастер-система позволяет проверить, какие еще адресные объекты есть в этом населенном пункте, например, пока не застроенные земельные участки. На основе этого можно спрогнозировать спрос на доставку и запустить рекламную кампанию. Или пример с аркой: достаточно один раз зафиксировать, какой автомобиль проедет в небольшую арку в доме, чтобы затем все заинтересованные службы получили эту информацию и в дальнейшем учитывали ее при отправке грузов. Так и клиент вовремя получит груз, и компания не будет тратить деньги на повторные доставки, — объясняет Татьяна Бунто.

Как еще автоматизировать работу с данными?

Вместе с адресной мастер-системой эксперты HFLabs рекомендуют рассмотреть и другие решения, которые помогут логистическим компаниям корректно работать с адресами и другими клиентскими данными.

• «Подсказки» для ввода информации на сайте. Они обеспечивают быстрый ввод адресов, ФИО, email и других сведений. А если клиент что-то не знает или пропустил (например, не заполнил поле с почтовым индексом), «Подсказки» автоматически дополнят эти данные.


Лайфхак: не нужно делать все поля обязательными для заполнения. Например, потому, что в России есть дома, которые находятся не на улицах, а в поселках. И если вы сделаете поле «улица» обязательным, клиент будет вынужден внести туда «мусорные» данные или вовсе бросит заполнять адрес на полпути. «Мы пользуемся “Подсказками”, чтобы быстро и точно ввести адрес, а также получить все дополнительные характеристики, необходимые для оказания услуг», — добавили в пресс-службе ГК «Деловые Линии».

• Решение для стандартизации и обогащения данных. Такая система (как пример — «Фактор» от HFLabs) исправляет опечатки и сокращения, добавляет недостающие части адреса и правильный индекс, находит актуальные коды ОКАТО¹, ГАР (ФИАС), ОКТМО . Если компания автоматически получает корректный адрес, она сразу может посчитать тариф для клиента. Кроме того, меньше адресов отправляется на ручной разбор специалистам.

• Система класса Customer Data Integration, которая полностью отвечает за клиентские данные, собирая их в эталонную карточку (золотую запись). Она может работать с данными как физлиц, так и юрлиц. Информацию о компаниях система автоматически сверяет с ЕГРЮЛ. Подробнее о работе таких решений читайте здесь.



В совокупности решения HFLabs помогают логистическим компаниям управлять данными клиентов и сокращать время на их обслуживание. За счет чего?

• Один и тот же человек может фигурировать в базе логистической компании и как отправитель, и как получатель грузов. Дублирующиеся записи порождают хаос: например, оператор не может узнать клиента, если тот звонит по телефону. Автоматическое устранение дублей позволяет справиться с этой проблемой и сделать бизнес более клиентоориентированным;

• Анализ контактных данных показывает, какой телефон или почту выбрать, чтобы точно связаться с клиентом.

• В случае с юрлицами можно увидеть взаимосвязи и аффилированность контрагентов. Эти знания помогают оценить риски при сотрудничестве. Кроме того, иногда данные юрлиц устаревают, и с неправильными реквизитами приходится разбираться вручную. Клиенту же приходится ждать, пока он получит корректный счет для оплаты.

Материал подготовлен совместно с компанией «ХФ Лабс». Реклама, ООО «ХФ Лабс», ИНН 7707545900, erid: LjN8K4zTV

---

¹ОКАТО — общероссийский классификатор административно-территориальных образований. ГАР (ФИАС) — Государственный адресный реестр. ОКТМО — общероссийский классификатор территорий муниципальных образований.