КАЧЕСТВО АДРЕСНОЙ БАЗЫ ДАННЫХ И НАВЫКИ НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ РАБОТЫ С АДРЕСНЫМИ БАЗАМИ

Некоторые владельцы мелкого бизнеса предпочитают всё делать самостоятельно, в том числе продвигать бизнес в интернете. Довольно часто они задаются вопросом: «А зачем использовать сервисы рассылок, переплачивать, если можно просто отправлять письма клиентам с личной почты?».

Да, теоретически такая возможность есть. Вы можете отправлять письма своим клиентам с личной почты. Но на практике массовая рассылка со своей почты, с большой вероятностью, будет заблокирована почтовыми провайдерами или попросту попадет в спам. Кроме того, отправляя письмо таким способом:

ESP позволяют массово отправлять письма пользователям, анализировать их поведение. Вы экономите время, собираете аналитику, работаете с отписками – причём делаете это всё законно.

Вы — маркетолог, а, значит, и email-маркетолог в том числе. Скорее всего, решая задачи email-маркетинга, вы так или иначе сталкиваетесь с разными платформами для рассылок (email service provider, или ESP). Обычно это происходит по нескольким причинам. Во-первых, волнует вопрос доставляемости. Разные сервисы действительно могут по-разному отрабатывать по вашей базе. Во-вторых, по мере работы с сервисом и развитием email-маркетинга будет расти и круг ваших задач и ожиданий от сервиса. Могут потребоваться возможности, которых нет у текущего поставщика или он не настолько быстр и гибок, чтобы быстро реализовать нужный вам функционал. В-третьих, просто что-то пошло не так. Так тоже бывает.

Мы — сервис email-маркетинга DashaMail. Относительно вас мы находимся по другую сторону баррикады. 🙂 Сегодня расскажем о редких среди email-сервисов функциях, которые вы можете найти в DashaMail и которые помогут не только с прямой задачей создания и отправки email-кампаний, но и, самое важное, с задачей повышения эффективности всех предпринимаемых действий. Ведь как обычно, дьявол в деталях.

Адресные базы данных – это важный инструмент для организаций и предпринимателей, позволяющий хранить и управлять информацией о контактах клиентов. Однако, эффективное использование адресных баз требует специальных навыков и знаний.

Современные адресные базы данных предлагают широкий спектр функций и возможностей, позволяющих управлять информацией о клиентах, создавать целевые группы для рассылки, анализировать данные и многое другое. Но без достаточных навыков и техник работы с адресными базами данных, эти возможности остаются незадействованными.

В данной статье представлены советы и техники, которые помогут вам эффективно работать с адресными базами данных:

1. Определите цель использования адресной базы данных

Прежде чем приступать к работе с адресной базой данных, необходимо определить, для чего именно вы ее используете. Ясное понимание целей поможет выбрать подходящий функционал и разработать стратегию работы с базой.

2. Организуйте базу данных и структурируйте информацию

Необходимо правильно организовать базу данных, создать удобные поля для хранения информации о клиентах. Также важно структурировать данные, чтобы было легко и быстро находить нужную информацию.

Основные принципы работы с адресными базами данных

Работа с адресными базами данных требует внимания к деталям и точности. Важно следовать определенным принципам, чтобы обеспечить эффективность и надежность работы.

Следуя этим основным принципам, вы сможете эффективно работать с адресными базами данных и использовать их для своих потребностей. Бережно относитесь к данным, внимательно выполняйте операции и обновляйте базу данных, чтобы она всегда оставалась актуальной и достоверной.

Почему в качестве решения был выбран именно сервис «Подсказок» от DaData

«Подсказки» по адресам позволяют пользователю быстро ввести корректный адрес на веб-форме или в приложении. Адресная база сервиса DaData ведется с 2014 года, основной справочник адресов обновляется один раз в неделю. Адреса в справочниках сервиса хранятся во всех форматах: ГАР, ФИАС, и КЛАДР. В целом, использование сервиса DaData значительно повышает качество данных и облегчает процессе заполнения адресов.

Среди основных плюсов сервиса:

Для начала введем адрес с использованием справочника ФИАС. При вводе «Апрелевка» отображается только один вариант адреса, который относится к Калининградской области.

После детализации адреса видим, что данные возвращаются в некорректном формате «г Городское поселение», вместо города значится «р-н».

В расширенном ответе по адресу возвращается и устаревший ОКТМО 46638102.

Для сравнения делаем запрос в DaData.

Результат заметен. DaData возвращает актуальные сведения и предлагает больше схожих вариантов для выбора, что для пользователей является большим преимуществом. О КТМО возвращается обновленным.

Актуальность возвращаемых данных – основной критерий, по которому был сделан выбор в пользу сервиса DaData.

Главред

Уверены, вы точно знаете Главред и периодически им пользуетесь. Главред интегрирован в редактор писем. Поэтому вы сможете пользоваться им непосредственно в сервисе при создании рассылки.

Пример работы Главреда:

Заполнение информации об адресе

При заполнении любой электронной формы документа пользователь обязан размещать полную и достоверную информацию, поэтому крайне важно, чтобы сведения, включая информацию об адресе, были указаны точно и в полном объеме. Не секрет, что адрес включает в себя несколько составляющих, заполнять которые в разных полях крайне неудобно пользователю. Регулировать правильность заполнения этих полей также непросто, потому что необходимо подключать проверки к каждому полю со сверкой данных в разных справочниках, которые в свою очередь требуют регулярного обновления. Вероятность допустить ошибку при таком вводе высока. Удобнее, когда адрес можно вводить одной строкой, а если еще и система предложит подходящие варианты, то для пользователя все упрощается в разы. Такое упрощение реализуется при помощи адресных справочников и специальных сервисов.

Несколько слов о развитии таковых

До 2018 года развивалась адресная база классификатора адресов РФ в формате КЛАДР. К ЛАДР основывается на 6-уровневой структуре адресов: субъект РФ, район, город/населенный пункт, улица, дом, квартира. Справочник не отличается особой точностью адресов. В нем содержатся ошибки, адрес может быть неактуальным, не существовать вообще или дублироваться. Идентификаторы, или коды КЛАДР, могут меняться от версии к версии для одних и тех же объектов, и сама структура адресов часто является трудно разборчивой.

До середины 2021 года была актуальной и развивалась адресная база Федеральной информационной адресной системы в формате ФИАС. В ФИАС, по сравнению с КЛАДР, была усовершенствована структура хранения информации. В адресном справочнике появились районы/округа в составе субъектов РФ, добавились отметки об актуальности адреса, а также дата начала и окончания действия записи. Более того, ФИАС ввел глобальный идентификатор, GUID, который позволил соединить структуру адреса воедино. До сих пор данный ID является фиксированным и служит ключом для внешних систем по определению элемента адреса.

Помимо улучшений стоит отметить проблемы, наблюдаемые в адресных справочниках ФИАС:

На смену ФИАС пришла адресная база государственного адресного реестра в формате ГАР. В реестре содержатся сведения об адресах в соответствии с муниципальным и административно-территориальным делениями. Информация об адресе лучше структурирована, модернизирован формат хранения адресов и введен уникальный идентификатор компонентов адреса – OBJECTID, который позволяет оптимизировать поиск данных в справочниках реестра. Плюс для пользователей в том, что поиск адреса осуществляется быстрее.

Работа с адресными базами данных

Работа с адресными базами данных может быть сложной и требовать определенных навыков. Ниже представлены полезные советы, которые помогут вам эффективно работать с адресными базами данных:

1. Очистка данных. Важно иметь чистые и актуальные данные в вашей базе данных. Периодически просматривайте и очищайте данные от устаревших и неправильно заполненных адресов. Это поможет избежать ошибок при отправке почтовых писем и посылок.

2. Структурирование данных. Разделите адреса на отдельные столбцы, такие как улица, номер дома, город, почтовый индекс и т.д. Это позволит вам искать, фильтровать и сортировать данные более эффективно. Используйте таблицу для организации структурированных данных.

3. Проверка адресов. Внимательно проверяйте правильность заполнения адресов при добавлении новых записей в базу данных. Используйте специальные сервисы или API для проверки правильности адресов, чтобы убедиться, что они существуют и написаны корректно.

4. Добавление дополнительной информации. Помимо стандартной информации, такой как улица и номер дома, вы можете добавить дополнительные поля для хранения других данных, например, квартиры или офисного номера. Это поможет улучшить точность вашей базы данных и облегчит поиск нужных адресов.

5. Резервное копирование данных. Регулярно создавайте резервные копии вашей адресной базы данных. Это позволит вам восстановить данные в случае потери или повреждения. Храните резервные копии на отдельных носителях или в облаке для дополнительной защиты.

Следование этим советам поможет вам лучше управлять вашей адресной базой данных и повысит эффективность вашей работы. Не забывайте охранять данные и обновлять их регулярно, чтобы быть на шаг впереди и иметь актуальную информацию.

Вместо послесловия

Для нас вы, маркетолог, профессионал, который не бегает, затыкает дыры и тушит пожары, а строит гипотезы, проверяет их и увеличивает эффективность работы email-канала для бизнеса. Вы можете без дизайнера и верстальщика создавать классные письма и пользоваться уникальными фишками сервиса DashaMail для их улучшения. Нет никакой магии, просто все для того, чтобы ваша работа с подписчиками была удобной, а письма эффективными.

Определяем задачу

Мы знаем три способа, как получить актуальные корректные адреса:

Первый вариант является лучшим, но не подходит тем, у кого уже есть большая база адресов сомнительного качества.
Второй вариант имеет большой процент хорошо разобранных адресов, но, как показывает наша практика, является дорогим и длительным.
Третий вариант сам по себе никогда не обеспечит такой процент хорошо разобранных адресов, как во втором варианте, но дешевле его и значительно быстрее.

Мы рекомендуем использовать синтезированный вариант из 2-го и 3-го пунктов:

Так вы получите большой процент разобранных адресов за приемлемую сумму.

Если вы решите использовать этот вариант или же разбирать адреса только автоматически, то необходимо будет правильно выбрать алгоритм для автоматического разбора данных. Как это сделать, мы расскажем дальше.

Анализ и оценка качества данных в адресных базах

Оценка качества данных начинается с проверки их полноты. Необходимо убедиться, что все необходимые поля заполнены для каждой записи в базе. Если есть пропущенные или неполные данные, это может привести к неправильной работе программ, использующих эту базу данных.

Ошибки ввода данных также могут привести к неправильным результатам. Поэтому следует проверить, нет ли опечаток или ошибок в записях. Для этого можно использовать сравнение справочников или автоматическую проверку с помощью специального программного обеспечения.

В процессе анализа и оценки качества данных могут быть выявлены и другие проблемы, такие как дубликаты или несоответствие форматов данных. Они также требуют внимания и корректировки для достижения более точной и надежной адресной базы данных.

В итоге, анализ и оценка качества данных в адресных базах являются важными шагами для обеспечения правильной и эффективной работы с ними. Регулярное обновление и проверка данных позволяют улучшить качество базы и достичь более точных результатов при ее использовании.

Какие бывают сервисы емайл-рассылок

Email сервисов рассылок сотни, условно их можно разделить на 4 группы:

Так как в этой статье мы рассматриваем полезные сервисы для малого бизнеса, далее речь пойдёт о маркетинговых сервисах, к которому относится Dashamail.

Что мы знаем об адресах

Для начала представимся. Мы занимаемся задачей автоматизированного разбора адресов более 9 лет. За это время мы работали как с крупными компаниями, так и с небольшими фирмами. Мы накопили большую выборку адресов, описывающую формат данных заказчиков, чтобы хорошо понимать, как наши идеи влияют на качество обработки адресов в реальных системах.

В течение последнего года мы разрабатывали новую версию алгоритма (мы его называем адресным фильтром) с целью поставить точку в алгоритме разбора адресов.

Email-валидатор

Валидатор создан для тех, кто долго собирал базу, но откладывал старт рассылок и, наконец, решился. Хорошо, что решился, ведь в работе маркетолога важно не просто собирать и пополнять базу, но и успешно с ней работать: увеличивать вовлеченность подписчиков, пробовать новые форматы. А что пробовать, если ничего и не было?

Если база подписчиков существует более года и работа по ней не велась, то в любом случае перед запуском рассылок ее лучше проверить и удалить несуществующие / неработающие адреса, поскольку это может сильно повлиять на весь дальнейший ход развития email-маркетинга.

В DashaMail email-валидатор встроенный, поэтому необходимость искать стороннее решение отпадает сама собой.

Работает Валидатор в двух режимах: экспресс- и полная проверка базы адресов. Механизмы проверки и аналитики позволяют полностью исключить адреса, начертание которых не соответствует стандартам электронной почты, дубли и известные алиасы адресов. Основываясь на собственных эталонных базах невалидных адресов, а также адресов, владельцы которых с большой вероятностью могут определить почту как нежелательную, Валидатор «чистит» базу, минимизируя ухудшение почтовой репутации отправителя рассылок. Он самообучаемый: постоянно фиксирует новую информацию о нелегально распространяемых контрафактных базах, а также об адресах, которые прекратили свое существование. Это позволяет добиться высокой гигиены баз и, как следствие, высокой почтовой репутации отправителя.

Использование email-валидатора экономически оправдано, ведь стоимость тарифа зависит от объема базы адресов, используемой для рассылок.

Важно отметить, что функция Валидатора оплачивается отдельно. Использование остального функционала DashaMail входит в ежемесячную абонентскую плату.

Интеграция с Постмастером Mail

Бывает такое, что сервис рассылок выбран, а технический отдел не спешит помочь. А для старта рассылок нужно успеть и домены настроить. И вот вы, бедный маркетолог, откровенно в поту.

Не нервничайте. Не успели настроить свой домен отправки? Настройте чуть позже. А тем временем можете все равно сделать рассылку и посмотреть блок с данными Постмастера Mail.ru в общей статистике рассылки DashaMail, чтобы все было под контролем.

Вот так может выглядеть статистика рассылки в течение суток после отправки:

Или вот так при доставляемости 100%:

Эффективные техники работы с адресными базами данных

1. Правильное хранение данных. Для эффективной работы с адресными базами данных важно правильно организовать и структурировать хранение данных. Используйте соответствующие программные решения или базы данных, которые позволяют удобно хранить и обрабатывать адресную информацию.

2. Проверка и обновление данных. Регулярно проверяйте и обновляйте данные в своей адресной базе данных. Используйте специальные программы или сервисы для автоматической проверки корректности адресов и обновления информации. Это поможет избежать недоставки товаров или услуг из-за неправильно указанных адресов.

3. Сегментация данных. Разделите адресную базу данных на группы или сегменты в зависимости от определенных критериев, таких как географическое расположение, тип клиента или предпочтения. Это позволит вам более точно настроить маркетинговые кампании и доставку товаров в соответствии с потребностями вашей целевой аудитории.

4. Интеграция с другими системами. Чтобы упростить и автоматизировать процессы работы с адресными базами данных, интегрируйте их с другими системами, такими как CRM или система управления заказами. Это позволит вам передавать данные между разными системами и избежать дублирования информации.

5. Анализ и отчетность. Проводите регулярный анализ данных в вашей адресной базе и создавайте отчеты, чтобы получить полное представление о состоянии вашей базы данных. Используйте полученные данные для принятия решений, оптимизации процессов и улучшения эффективности вашей работы.

Следуя этим эффективным техникам, вы сможете максимально использовать потенциал адресных баз данных и повысить эффективность вашей работы.

Как повысить качество данных при заполнении электронных форм

Время на прочтение

Привет, Хабр! Сегодня поговорим про способы упрощения клиентского пути приложений посредством использования подсказок при заполнении данных об адресах и реквизитах организаций, а также рассмотрим опыт подключения сервиса «Подсказок» от DaData к электронной форме документа. И сравним использование «Подсказок» по адресам и адресных справочников Федеральной информационной адресной системы (ФИАС). Через тернии к звездам ведет Алена Сычева, аналитик направления Аналитики «Цифровых технологий», ИТ-”дочки” ДОМ. РФ.

Когортный анализ

В качестве признака для разделения на когорты подписчиков используется дата подписки на рассылки. Когортный анализ помогает увидеть, как изменяются со временем активности (открытия и клики) когорт.

Пример когортного анализа:

Чем “чревато” использование когортного анализа? Вы прокачаетесь как email-маркетолог и сможете:

Сравниваем алгоритмы

Когда мы подготовили тестовую выборку, дальше всё просто. Обрабатываем адреса различными алгоритмами и сравниваем их по критериям:

ПиплМетр

Проверим, что у вас с адресной базой, чтобы узнать о ней чуть больше? Все не так просто. ПиплМетр использует алгоритмы машинного обучения для обработки адресных баз. Предоставит информацию, чем интересуется ваша аудитория и какой контент “обречен” на успех.

ПиплМетр ответит на следующие вопросы:

Пример работы ПиплМетра:

Здорово, не так ли? Располагая всей этой информацией, проще создавать контент, который лучше “зайдет” и, возможно, станет вирусным.

Плавная отправка рассылки

Функция плавной отправки позволяет отправлять рассылку равными порциями каждый час. Таким образом, вы сможете отследить время, на которое пришлась бОльшая доля открытий, и использовать его в дальнейшем как наиболее удачное.

Однако, не стоит забывать про влияние сезонности, дня недели отправки и многого другого. Поэтому как в обычной работе маркетолога тестируйте, анализируйте, вносите правки и снова тестируйте.

Готовим адреса

Для выбора алгоритма надо проанализировать результаты обработки некоторого объёма адресов разными алгоритмами. Кажется логичным взять часть адресов из реальных данных и дополнить их адресами с косметическими исправлениями, чтобы проверить, какой процент адресов с ошибками и опечатками будет распознан правильно.

Автоматически исправлять любые опечатки — хорошо

Большинство наших заказчиков, кто впервые сталкивался с задачей автоматического разбора адресов, да и мы сами на первых порах думали, что исправление опечаток — это основное, что должен уметь любой уважающий себя алгоритм.

Впоследствии мы поняли, что исправление опечаток выглядит красиво лишь на этапе демонстраций, когда вместо проверки алгоритма на своих адресах заказчики выдумывают небывалые случаи, восторгаясь преобразованиями вида «ихонравова,, Масква, Юбилейной, М. К.» в «Московская обл, г Юбилейный, ул Тихонравова». В боевых условиях этот функционал не только не используется, но и вредит работе с основной базой адресов.

Чем плохо исправление опечаток в общем случае? Производя исправление всех опечаток по n-граммам, расстоянию Левенштейна и т.п., алгоритм пытается притянуть адрес к справочнику с большим шансом получить совсем не то, что подразумевалось в исходном адресе. Кроме того, в исходном адресе может содержаться дополнительная информация, отсутствующая в адресном справочнике: название компании, бизнес-центра, как пройти от метро и т.д. В алгоритме с исправлением опечаток эти дополнения с большой долей вероятности будут восприняты как нормальный компонент адреса.

За 9 лет работы мы пришли к выводу, что необходимо делать исправление опечаток только по правилам, которые гарантируют, что данная опечатка может быть приведена только к корректным проанализированным вариантам.

Таким образом, мы советуем проверять алгоритмы только на реальных данных без искусственных искажений. Например, если у вас в базе есть адрес Москва Пушкина 13, то и используйте его, а не Маск Пушикино 13.

К алгоритмам с исправлением опечаток нужно относиться осторожно. Худшее, к чему может привести использование алгоритма с логикой исправления опечаток, описанной выше, — это получение неправильно разобранных адресов с хорошим кодом качества.

Процент хорошо разобранных адресов — основной критерий выбора фильтра (кроме стоимости, конечно)

Любой алгоритм автоматического разбора адресов на вход принимает адрес, а на выходе — выдаёт его же в стандартизированном виде. Обычно он умеет возвращать признак, показывающий, уверен алгоритм в разборе адреса или нет. Такой признак обычно называют кодом качества.

Адреса наших заказчиков с хорошим кодом качества разбора автоматически уходят в бизнес-процессы, а с плохим кодом качества — отправляются на ручной разбор. Чем больше процент адресов с хорошим кодом качества, тем больше заказчик экономит на процессе ручной обработки адресов.

Таким образом, основным критерием выбора алгоритма становится процент адресов с хорошим кодом качества.

Часто забывают один важный момент: гораздо дешевле привести адрес с плохим кодом качества к хорошему вручную, чем исправлять последствия в системе, которые повлекут неправильно распознанные адреса с хорошим кодом качества.

Например, сейчас мы разрабатываем систему оценки стоимости недвижимости, где для каждого дома известна стоимость квадратного метра, которая используется для оценки платежеспособности клиента при выдаче кредита. Система автоматически анализирует новые объявления о продаже квартир в сети, стандартизирует адрес и корректирует среднюю стоимость в справочнике. В случае, если среди стандартизированных адресов будет много адресов с неправильным разбором и хорошим кодом качества, у нас будет много ошибок в справочнике, где вместо реальной средней стоимости квартиры она будет в несколько раз выше или ниже. Такие адреса сложно найти, при этом они оказывают сильное негативное влияние на бизнес-процессы.

Именно этим и плохо автоматическое исправление всех опечаток: алгоритм пытается притянуть заведомо плохой адрес к справочнику с хорошим кодом качества, чем увеличивает процент обратной ошибки, то есть процент адресов с хорошим кодом качества, но неправильно стандартизированных.

На какие адреса обратить внимание

Сравнивая алгоритмы адресных фильтров, смотрите не только на процент адресов с хорошим кодом качества, но и на процент неправильно разобранных адресов с хорошим кодом качества. Лучше всего подготовить выборку из своих адресов, включающую случаи написания адресов повышенной опасности, а именно:

• Ошибку в указании самого компонента. Чаще всего неправильно указывают:Район, в котором находится населённый пункт, если он находится на границе двух районов. Например, в адресе Московская область, Дмитровский район, пгт Запрудня некорректно указан район, правильно — Талдомский. Регион, в котором находится объект. Особенно часто это встречается с адресами Москвы и Санкт-Петербурга, например:Ленинградская область, Санкт-Петербург, ФонтанкаМосковская область, Москва, ул. РасторгуеваМосковская область, Зеленоград, к 3113
• Регион, в котором находится объект. Особенно часто это встречается с адресами Москвы и Санкт-Петербурга, например:Ленинградская область, Санкт-Петербург, ФонтанкаМосковская область, Москва, ул. РасторгуеваМосковская область, Зеленоград, к 3113
• Московская область, Зеленоград, к 3113

Как содержать базу адресов в порядке

В маркетинг рассылок входит очень много – это и вёрстка, и сбор базы, и её обработка, и выявление потребностей клиентов, и анализ отдачи от каждой рассылки, и тестирования, и стимуляция продаж, и грамотный контент, вызывающий определенный отклик. Просто нажать кнопку «отправить» может любой. Но только специалист сможет сделать так, чтобы после этого нажатия произошли нужные изменения, появился нужный вам результат. Не пугайтесь, специалистом может стать каждый. Хотя бы даже просто читая наш блог и обсуждая его, вы узнаёте ключевые моменты — «тайны» которые отличают специалиста рассылки от оголтелого спамера.

Автоматизированная рассылка может давать сбои?

Один из наших читателей однажды пришел к такому выводу: если делать рассылку роботом, при персонализации не избежать ошибок, поэтому надо делать рассылку персональную и вручную, а сервисы рассылок – это просто сервисы ошибок какие-то. Однако, это не совсем так – таких трудностей можно избежать. Именно поэтому давайте поговорим сегодня о важном этапе, который предшествует собственно автоматизированной рассылке. Это – работа с вашей базой.

Работа с базой до создания самой базы

Подготовительная работа с базой начинается тогда, когда вы ещё только продумываете как собрать вашу базу. Вам нужно, грубо говоря, две вещи:

1. Сделать регистрацию быстрой, простой и привлекательной
2. Получить нужную вам информацию (имя, почту + то, что будет в дальнейшем существенно для вас, например пол, год или дату рождения, место проживания).

Баланс между этими двумя потребностями – настоящее искусство. С одной стороны, если регистрация происходит слишком просто, вы можете собрать лидов с неработающими или неподтвержденными ящиками, и тогда вы попросту ничего не собрали. С другой стороны, если запутать пользователя при регистрации, предложить слишком длинную процедуру регистрации, запросить слишком много входящих данных и подтверждений по электронной почте, то клиент разумно подумает «Да ну его нафиг» и уйдёт куда-нибудь ещё по просторам бескрайнего, а вы останетесь с носом. Поэтому, в идеале, сначала запрашивайте только основное – имя и почту. Затем сразу давайте доступ к сайту, но с оговоркой, что если на присланное письмо-подтверждение не ответить в течение, допустим, 24 часов, то регистрация будет приостановлена. Потом – продолжайте сбор информации, стимулируйте клиента рассказать о себе больше. Как – мы уже писали ранее и, не сомневайтесь, напишем ещё, потому что тема большая.

Работа с текущей базой

На этом работа с базой не заканчивается. Еженедельно проверяйте ваших лидов – и здесь да, действуйте вручную. Как правило еженедельный приток лидов достаточно скромен. Поэтому выделите время на то, чтобы отсортировать вашу базу — вы можете избежать многих ошибок и откровенно дурацких ситуаций, если сделаете это прежде чем запускать рассылку. В крупных компаниях это делает аналитик баз данных, в небольшой компании вы можете сделать это самостоятельно за час или несколько часов, в зависимости от того, насколько у вас большая база.

1. Выделите и пометьте тех, кто не указал имя.
Пометьте специальным тегом (= выделите в отдельный сегмент) тех, кто не указал имени, чтобы им не пришло письмо «Здравствуйте, ping1677» — «не персонализировать» — неплохой тег для таких писем.

2. Почистите базу от тех, чьи почтовые ящики не работают
Удалите неработающие ящики, те, от кого был процент отказа – ящик либо заброшен, либо переполнен, но в любом случае – больше писем на него слать не надо, т.к. процент отказа влияет на вашу репутацию в худшую сторону.

3. Найдите пробелы в информации
Выделите сегмент, в котором вам не достаёт информации о клиенте и подумайте, какую рассылку им сделать, чтобы стимулировать на раскрытие большего количества информации о себе

4. Расставьте теги в вашей базе в Unisender – те теги, которые будут актуальны для вас – таким образом, завершив сегментацию базы на сегодня.

5. Завершая эту работу, присмотритесь внимательно – возможно вы найдёте какую-то нелогичность или несоответствие в вашей конкретной базе. Подумайте, как это можно исправить.

Проверенная база стреляет метко

Теперь после нажатия клавиши «отправить» можно ожидать сокращения неприятных ситуаций. Да, базу вы обработали собственными руками и глазами. Однако рассылка по-прежнему пойдёт автоматически. Рассылать каждому персональное письмо заняло бы у вас больше времени, нежели чем небольшая предварительная работа с таблицей.

Делать такую работу нужно регулярно, так же регулярно, как вы анализируете отбивку от каждой рассылки (а вы ведь делаете это?). Если тратить на это время раз в неделю, то сможете избежать ситуации, когда вам придётся вручную перебирать большой массив данных. Содержать вашу базу в чистоте так же важно, как для музыканта, например, ухаживать за своим инструментом, а для любителя охоты – регулярно разбирать и смазывать ружье. Нужно это затем, чтобы с каждым новым залпом рассылки вы имели бы максимальное количество шансов попасть в цель.

Довольно часто рассылочные сервисы предлагают полезные «фишки» и дополнительные инструменты, улучшающие и оптимизирующие работу маркетолога. Например, в «ДашаМэйл» это проверка главредом, облачное хранение картинок, учёт локального времени подписчиков, ПиплМетр, автоматическая реактивация спящих подписчиков, валидация адресных баз, возможность оплаты прямо из письма и масса других полезных функций. Между тем любой из сервисов рассылок, в том числе и указанный, обладает базовым набором функций:

Возможность загрузить базу подписчиков из файлов, созданных в гугл. таблицах, экселе, текстовом редакторе (расширения csv, txt, xls, xlsx)

Помните о том, что адресную базу нельзя купить или формировать её, собирая контакты из открытых источников, не получив на это согласия пользователей. Эти действия преследуются законом ФЗ-152. Поэтому в сервисе рассылок могут спросить о том, каким образом была собрана база.

Работа с адресной базой

Базу можно сегментировать по различным критериям:

Сегментация позволяет делать рассылки более индивидуальными, тем самым повысить конверсию и лояльность подписчиков.

Базовый набор полей контактов, присутствующий во всех сервисах

Помимо основных, многие сервисы предоставляют возможность создания собственных полей для хранения данных. Это может быть количество заказов, баллов, накопленных в программе лояльности, размер одежды или обуви (актуально для интернет-магазинов одежды, обуви и аксессуаров) и т. п. Дополнительные поля помогут сделать более детальную сегментацию и, как следствие, отправлять подписчикам более релевантные сообщения.

Например, в сервисе DashaMail можно настроить интеграцию с CRM-системой и передавать любые данные о покупателях и их покупках. Информацию можно использовать как для сегментации, так и для настойки авторассылок. Например, автоматически отправлять письмо с поздравлениями на День Рождения.

Визуальный редактор и возможность использовать HTML

Письмо, сделанное профессиональным верстальщиком, безусловно, красивое, но можно справиться самостоятельно, если есть визуальный редактор. Например, такой, как в сервисе DashaMail. С его помощью можно создать письмо с нуля или воспользоваться готовыми шаблонами от дизайнеров. Также есть возможность работы с HTML.

Планировщик рассылок

Проведено немало исследований на тему самого удачного времени отправки рассылок. Доказано, что поведение пользователей меняется, в зависимости от дня недели и времени суток. Чтобы емайл-кампания была эффективной, отправляйте письма в нужное время. При этом ждать «часа икс» не нужно: вы можете собрать письмо поздно вечером или рано утром – в любое удобное время и запланировать отправку рассылки в определённый час. Подробно о том, как выбрать лучшее время для отправки писем, читайте в нашем блоге.

Подстановка данных подписчиков в тему и тело письма

Персонализацией в рассылках уже никого не удивишь. А ведь ещё совсем недавно, видя обращение по имени в письме, мы искренне верили, что компания отправляет письма лично каждому подписчику. Мы все знаем про автоматические подстановки, но видеть в письме свое имя всё равно приятно.

Хотя обращение по имени – это не единственный вариант персонализаии, предлагаемый сервисами для email-рассылок. Использовать можно любые данные, хранящиеся в адресной базе: количество баллов на бонусном счёте, город проживания, пол и т. д. Например, вы отправляете письмо подписчику по имени Иван из Москвы. При создании текст будет выглядеть так:

После автоматической подстановки программой переменных, хранящихся в ячейках адресной базы, получится «Иван, на вашем счёте 100 баллов, потратьте их, пока они не сгорели».

Статистика и аналитика

Во всех рассылочных сервисах можно посмотреть количество отправленных, доставленных, открытых писем, переходов по ссылкам в сообщениях. Многие также предоставляют инфографику: карту кликов, графику, позволяющую визуально оценить ситуацию. Например, так выглядит статистика по отправленной рассылке в сервисе DashaMail:

Кроме стандартных показателей, отслеживаемых сервисами рассылок, доступна статистика в разрезе сегментов, а также сравнение средними показателями по отрасли.

Управление отписками

Повторная отправка рассылки по неоткрывшим – полезная функция, способная улучшить открываемость писем, в среднем, на 15%. Её смысл заключается в отправке сообщения того же содержания пользователям, не открывшим прошлое письмо, но с изменённой темой.

Сервис email-маркетинга DashaMail позволяет сделать досыл с определённым временным интервалом, по окончании которого будет запущена доотправка. Эта функия доступна ещё на этапе создания основной рассылки, а можно вручную после отправки основной рассылки одним кликом.

Сегментация по кликам

Сегментацию базы можно проводить, основываясь на кликах в рассылках. При совершении клика по ссылке подписчиком его можно отписать, перенести в другую базу, сделать запись в поле в базе, например, указать его интерес.

Пример сегментации по кликам:

О «Подсказках» при вводе данных организации

Еще один полезный инструмент, который помогает быстро и безошибочно заполнять сведения об организациях в проектной декларации, размещаемых в отношении индивидуальных жилых домов – «Подсказки» по организациям.

Если требуется указать сведения об организациях, например, об органах, утвердивших документы, об организациях, выдавших заключения экспертизы проектной документации и (или) экспертизы результатов инженерных изысканий, об организациях, выполняющих работы в качестве генеральных подрядчиков и т.д., то заполнение будет производиться на основе «Подсказок» по организациям.

Пользователь начинает вводить наименование организации или ФИО индивидуального предпринимателя/руководителя организации, ИНН/ОГРН в свободной форме, а сервис автоматически предлагает подходящие варианты и возвращает результаты.

Поиск организация осуществляется по:

Сервис осуществляет поиск только среди действующих или ликвидированных компаний. Важно, что «Подсказки» по организациям основываются на официальной базе налоговой службы. Данные по организациям быстро обновляются и пополняются, максимально возможное отставание от сайта налоговой службы — 3 дня.

Как получить сведения из DaData, есть ли отличия от подключения ФИАС

Читатели, наверное, уже заметили, что интерфейс для заполнения адреса и информации об организации выглядит просто. На экране сначала отображается единственно поле для ввода данных, которое заполняется с помощью «Подсказок». Активировав флаг уточнения адреса, пользователь может внести недостающие сведения вручную.

К полю ввода подключается код, который вызывает адресный сервис. Для подключения непосредственно к DaData требуется получить API-ключ, который является паролем от сервиса, и при необходимости оплатить подписку. В нашем случае был получен API-ключ и оформлена лицензия, позволяющая развернуть нужные справочники сервиса в контуре системы. Для DaData есть еще вариант получения данных путем прямого вызова метод API «Подсказок» (для этого необходимо также получить API-ключ), или интеграция с DaData, используя jQuery-плагин.

Справочники ФИАС/ГАР достаточно загрузить в свою базу данных, а дальше развернуть внутреннее API для работы, подключить плагины.

Как и ФИАС, так и DaData через API работает по схеме: когда пользователь начинает вводить адрес, система отправляет REST-запрос, на который в режиме реального времени получает ответ от поставщика сведений в формате JSON/XML.

Запрос к DaData:

После того, как получен подробный ответ, из него забираются нужные данные, которые отображаются в экранной форме. При обычном вводе это адрес одной строкой. Если предусмотрено дробление адреса на части, то в поля экранной формы подставляются гранулярные поля адреса из ответа сервиса.

По результатам предварительного подключения «Подсказок» от DaData, анализа и опыта использования сервиса «Подсказок», становится понятно, что наиболее подходящим решением было использование именно его для заполнения полей формы документа. В заключении — краткое сравнение «Подсказок» и ФИАС по основным параметрам.

Как выбрать алгоритм для адресного фильтра

Довольно часто на Хабре появляются статьи с новыми алгоритмами автоматического разбора адресов, записанных одной строкой. Кроме этого, услуги по обработке адресов предоставляют различные it-компании. В статье мы расскажем как использовать свою адресную базу для выбора алгоритма автоматического разбора адресов, и на что стоит обратить внимание при тестировании и разработке алгоритмов адресных фильтров.

Эта статья для всех, кто хранит данные клиентов и хочет решить одну из следующих задач:

Какие еще есть плюсы у DaData по сравнению с ФИАС

Удобно, что поиск в «Подсказках» по адресам гибкий и осуществляется по любой части адреса — от региона до квартиры, причем сервис предлагает большое количество вариантов.

Вот несколько наглядных примеров:

Еще одним заметным преимуществом является поиск адреса при его вводе в неправильной раскладке. Сервис выдает результаты в соответствии с перекодировкой текста в нужную раскладку. Опечатки при использовании сервиса «Подсказки» автоматически корректируются, поэтому нет необходимости настраивать сложные валидации и придумывать мудреные формы.

Конечно, справочники DaData не лишены ошибок, для некоторых адресов частично отсутствуют или являются неактуальными данные (ОКТМО, округа городов федерального назначения). Например, для города Видное Московской области отсутствует городской округ Ленинский в ответе, если не подключено автодополнение при вводе. По умолчанию адрес возвращается в административном делении.

Выводы

Задача автоматического разбора адресов не такая простая, как кажется на первый взгляд. Если вы решили выбрать алгоритм для разбора адресов или же написать свой, то нужно подойти к этому процессу правильно: проанализировать существующие адреса, сделать репрезентативную выборку для тестов. Надеемся, что эта статья поможет вам в этой работе и все ваши адреса будут разбираться автоматически и правильно.

P. S.: В течение месяца мы установим новую версию адресного фильтра, про которую шла речь в начале статьи, на dadata.ru. Зарегистрируйтесь, чтобы быть в курсе и оказаться в числе первых исследователей нового алгоритма.

Спасибо chipQA за помощь при подготовке статьи.

Список литературы

Журнал
«Практика рекламы» № 7, 2006 год.