Een bestelling is betaald, het label geprint en het pakket vertrekt uit het magazijn. Een dag later blijkt huisnummer 41 helemaal niet te bestaan in combinatie met de ingevoerde postcode.
Eén fout kost geen bedrijf de kop. Op schaal wordt het anders.
Retourporto, verwerking, een nieuw label en een klant die contact opneemt: slechte adresdata veroorzaakt verrassend veel vervolgwerk.
Het probleem begint vaak bij invoer
Een cijfer is snel omgedraaid. Browsers vullen soms oude gegevens automatisch in en een huisnummertoevoeging wordt gemakkelijk vergeten.
Kijk daarom kritisch naar het bestelformulier.
Moet een klant ieder onderdeel zelf typen? Wordt invoer gecontroleerd? Kan een fout eenvoudig worden aangepast voordat de bestelling definitief wordt verwerkt?
Hoe eerder een probleem wordt gevonden, hoe goedkoper het is.
Controleer twijfelgevallen vóór verzending
Bij een incidenteel vreemd adres kan handmatige controle voldoende zijn. Via postcode zoeken is bijvoorbeeld na te gaan welke plaats of straat bij een postcode hoort.
Voor webshops met grote volumes is een geautomatiseerde oplossing logischer, mits daarvoor een geschikte en actuele databron wordt gebruikt.
Het doel blijft hetzelfde: voorkom dat een dataprobleem verandert in een logistiek probleem.
CRM-data wordt vanzelf oud
Ook bedrijven die nauwelijks pakketten versturen krijgen ermee te maken.
Relaties verhuizen, vestigingen sluiten en organisaties veranderen van naam. Een CRM-systeem dat jaren niet wordt opgeschoond bevat vrijwel gegarandeerd verouderde gegevens.
Dat wordt vaak pas zichtbaar bij een grote mailing of verzending van eindejaarsgeschenken.
Plan daarom periodiek een controle in, zeker bij relaties waarmee lange tijd geen contact is geweest.
Vraag alleen wat nodig is
Meer velden leveren niet automatisch betere data op.
Ieder extra invoerveld is een nieuwe kans op een fout. Maak duidelijk welke gegevens verplicht zijn en gebruik een logische structuur voor postcode, huisnummer en eventuele toevoeging.
Een B2B-organisatie kan factuur- en bezoekadres apart nodig hebben. Een eenvoudige consumentenbestelling misschien niet.
Ontwerp het formulier rond het proces, niet rond alles wat ooit handig zou kunnen zijn.
Meet retourredenen
Wie wil weten of adreskwaliteit werkelijk geld kost, moet retouren categoriseren.
Hoeveel zendingen komen terug wegens onvolledige of onjuiste adresgegevens? Hoe vaak belt een klant na bestelling om een adres aan te passen? Hoeveel drukwerk komt retour?
Koppel daar gemiddelde verwerkingskosten aan en een klein dataprobleem krijgt ineens een concreet prijskaartje.
Goede adresdata valt niet op
Een klant complimenteert zelden de kwaliteit van je adresdatabase.
Dat hoeft ook niet.
Goede data doet zijn werk op de achtergrond: een bestelling arriveert, een factuur komt aan en een medewerker hoeft niets handmatig te herstellen.
Juist processen die niemand merkt wanneer ze goed gaan, blijken vaak duur wanneer ze worden verwaarloosd.