<p>零售利润始终面临压力。尽管今天数字商务的增长为零售商和消费者简化了许多流程，但这也意味着不良数据在购物体验的多个环节可能造成问题的新机会。一些最持久的利润流失是由错误地址引起的。当地址或身份数据缺失、不完整、不正确或明显欺诈时，负面影响会在整个购买路径上产生涟漪，导致履行、营销和防欺诈方面的可避免成本增加。</p>
<p>最明显的影响来自于未送达的包裹和退回邮件，增加了重新发货、邮资和客户服务处理的成本。但随之而来的影响更大，因为未送达会触发退款请求和增加客户服务互动。这个请求是被视为欺诈，还是客户是合法的？无论哪种情况，你的利润率都处于危险之中，要么是虚假的交易，要么是对有价值客户的处理不当。</p>
<p>这是 “做生意的成本” 还是零售商可以做得更好？显然，数据质量是一个未被充分利用的工具，可以从端到端保护利润，应该在从客户购买到产品履行和交付的零售运营中整合。</p>
<h4><strong>从一开始就开始，然后交付</strong></h4>
<p>在争夺利润的战斗中，从一开始就避免不良数据是常识。Melissa 的地址验证和自动补全工具为所有零售运营创建了坚实的数据基础。实时中，只有有效的、标准化的地址信息进入系统，验证扩展到全球地址数据和区域地址格式的独特方面。</p>
<p>卖家避免了未送达、承运人附加费和重新发货成本；此外，像住宅交付指标这样的工具允许正确选择承运人和家庭与商业交付的要求。总体而言，正确、经过验证和标准化的地址数据推动了更智能的交付决策，减少了不必要的履行成本，并让客户满意。</p>
<h4><strong>将地址数据与防欺诈结合</strong></h4>
<p>优秀的地址和身份数据构成了电子身份验证（eIDV）的基础，这是一种低成本的欺诈检查，可以阻止高风险交易。额外的工具，如姓名匹配、地理定位和手机检查，使实时的欺诈预防变得无缝。这些操作至关重要，因为欺诈越来越多地发生在交易之前，包括虚假账户、忠诚度计划和订阅的设置。</p>
<p>数据质量工具帮助更早地发现风险模式，减少误报，并保持合法客户交易的顺畅流动。更好的数据使零售商能够更加精准，而不仅仅是限制，这有助于保护整体客户转化率。</p>
<h4><strong>不要浪费资源试图接触无法接触的客户</strong></h4>
<p>第一方数据，或你直接从客户那里收集的数据，随着零售商通过提供客户账户或新闻通讯注册、跟踪网站访客和建立社交媒体关注者而不断增长。随着人们的生活变化，这些数据也在不断变化，例如，搬家或换工作和电子邮件。</p>
<p>客户数据迅速衰减，间歇性的数据质量操作不足以长期保护利润。集成的地址和身份工具进行持续的数据清理和更新，帮助零售商避免因目标不准确、无法接触的联系人或重复客户档案而造成的错失机会。这些工具还可以验证客户的电子邮件和手机，以阻止无法送达的电子邮件和短信。失去重复业务可能是对业务利润的最大损耗，因此通过增强客户档案的 demographics 和 firmographics 来保持个性化的进展。数据质量支持明智使用营销资金，保护客户获取成本（CAS）和广告支出回报率（ROAS）。</p>
<h4><strong>数据质量是持续的利润保护策略</strong></h4>
<p>Melissa 的工具和解决方案认识到，任何增长策略都需要从保护当前客户关系及其代表的利润率开始。为了保持运营顺畅，效率不需要更多的员工，只需要减少可避免的错误。纪律很重要，数据质量基础意味着更早地发现错误，并能够在不增加损失的情况下扩展增长。</p>
<p>在零售中，利润侵蚀通常不是由于公司战略的重大失误，而是由于数千个由不良数据驱动的小型可避免失败。这些利润流失可能是多样的，因此通常被视为独立的问题。未送达、浪费的广告支出、低转化率和欺诈交易都需要不同的操作来解决，但它们都共享客户数据的共同基础。如果这些流失的根本原因是糟糕或不可靠的数据，那么数据质量可能是被忽视的商业利润保护者之一。</p>

<p>零售利润受到压力，主要是由于不良数据，特别是错误地址，导致履行和客户服务成本增加。地址验证工具可以通过确保数据输入的准确性来防止错过交付和减少欺诈。持续的数据质量管理对于维护客户关系和保护利润率至关重要。通过整合数据质量工具，零售商可以避免代价高昂的错误，改善目标定位，增强客户档案，最终保护其底线，抵御由可预防的数据问题引起的利润侵蚀</p>

<p>Retail margins are always under pressure. And while today’s growth in digital commerce streamlines so much for retailers and shoppers, it also means new opportunities for bad data to cause problems at multiple points in the shopping experience. Some of the most persistent margin leaks are caused by bad addresses. When address or identity data is missing, incomplete, incorrect, or just plain fraudulent, the negative impact reverberates across the entire path to purchase, driving avoidable cost increases in fulfillment, marketing and fraud prevention.</p>
<div class="lb-trans"><p>零售利润始终面临压力。尽管今天数字商务的增长为零售商和消费者简化了许多流程，但这也意味着不良数据在购物体验的多个环节可能造成问题的新机会。一些最持久的利润流失是由错误地址引起的。当地址或身份数据缺失、不完整、不正确或明显欺诈时，负面影响会在整个购买路径上产生涟漪，导致履行、营销和防欺诈方面的可避免成本增加。</p>
</div><p>The most obvious hit comes from failed deliveries and returned mail, adding costs for re-shipping, postage and customer service handling. But what follows is even bigger, as missed deliveries trigger refund claims and increased customer service interactions. Is the claim dismissed as fraud, or is the customer legitimate? Either way, your profit margin is in jeopardy, either with a sham transaction or poor handling of a valuable customer.</p>
<div class="lb-trans"><p>最明显的影响来自于未送达的包裹和退回邮件，增加了重新发货、邮资和客户服务处理的成本。但随之而来的影响更大，因为未送达会触发退款请求和增加客户服务互动。这个请求是被视为欺诈，还是客户是合法的？无论哪种情况，你的利润率都处于危险之中，要么是虚假的交易，要么是对有价值客户的处理不当。</p>
</div><p>Is this the ‘cost of doing business’ or can retailers do better? Clearly, data quality is an underused tool to protect margins from end-to-end and should be integrated into retail operations from customer purchase to product fulfillment and delivery.</p>
<div class="lb-trans"><p>这是 “做生意的成本” 还是零售商可以做得更好？显然，数据质量是一个未被充分利用的工具，可以从端到端保护利润，应该在从客户购买到产品履行和交付的零售运营中整合。</p>
</div><h4><strong>Start at the beginning and then deliver</strong></h4>
<div class="lb-trans"><h4><strong>从一开始就开始，然后交付</strong></h4>
</div><p>In the battle for the bottom line, avoiding bad data from the start is just common sense. Melissa’s address verification and autocomplete tools create a solid data foundation for all retail operations. In real time, only valid, standardized address information enters the system, with verification extending to worldwide address data and the unique aspects of regional address formats.</p>
<div class="lb-trans"><p>在争夺利润的战斗中，从一开始就避免不良数据是常识。Melissa 的地址验证和自动补全工具为所有零售运营创建了坚实的数据基础。实时中，只有有效的、标准化的地址信息进入系统，验证扩展到全球地址数据和区域地址格式的独特方面。</p>
</div><p>Sellers avoid missed deliveries, carrier surcharges and re-shipping costs; plus, tools like Residential Delivery Indicators allow the correct choice of shippers and delivery requirements for home vs business deliveries. Overall, correct, verified and standardized address data powers more intelligent delivery decisions, reduces unnecessary fulfillment costs and keeps customers happy.</p>
<div class="lb-trans"><p>卖家避免了未送达、承运人附加费和重新发货成本；此外，像住宅交付指标这样的工具允许正确选择承运人和家庭与商业交付的要求。总体而言，正确、经过验证和标准化的地址数据推动了更智能的交付决策，减少了不必要的履行成本，并让客户满意。</p>
</div><h4><strong>Tie address data to fraud prevention</strong></h4>
<div class="lb-trans"><h4><strong>将地址数据与防欺诈结合</strong></h4>
</div><p>Great address and identity data form the basis for electronic identity verification (eIDV), low-cost fraud checks that block high-risk transactions. Additional tools like name matching, geolocation and mobile phone checks enable seamless fraud prevention in real-time. These operations are critical, as fraud increasingly happens before the transaction itself, with the setup of false accounts, loyalty programs and subscriptions.</p>
<div class="lb-trans"><p>优秀的地址和身份数据构成了电子身份验证（eIDV）的基础，这是一种低成本的欺诈检查，可以阻止高风险交易。额外的工具，如姓名匹配、地理定位和手机检查，使实时的欺诈预防变得无缝。这些操作至关重要，因为欺诈越来越多地发生在交易之前，包括虚假账户、忠诚度计划和订阅的设置。</p>
</div><p>Data quality tools help spot risky patterns earlier, reduce false positives and keep legitimate customer transactions flowing smoothly. Better data empowers retailers to be more precise, not just restrictive, which helps protect overall customer conversion.</p>
<div class="lb-trans"><p>数据质量工具帮助更早地发现风险模式，减少误报，并保持合法客户交易的顺畅流动。更好的数据使零售商能够更加精准，而不仅仅是限制，这有助于保护整体客户转化率。</p>
</div><h4><strong>Don’t waste resources trying to reach unreachable customers</strong></h4>
<div class="lb-trans"><h4><strong>不要浪费资源试图接触无法接触的客户</strong></h4>
</div><p>First-party data, or data you’ve collected directly from your customer, is continually growing as retailers create new data sources by offering customer accounts or newsletter signups, tracking site visitors and building up social media followers. It’s also continually changing as people live their lives, for example, moving or changing jobs and emails.</p>
<div class="lb-trans"><p>第一方数据，或你直接从客户那里收集的数据，随着零售商通过提供客户账户或新闻通讯注册、跟踪网站访客和建立社交媒体关注者而不断增长。随着人们的生活变化，这些数据也在不断变化，例如，搬家或换工作和电子邮件。</p>
</div><p>Customer data decays quickly and intermittent data quality operations aren’t enough to protect margins for the long term. Integrated address and identity tools perform ongoing data cleansing and updates, helping retailers avoid missed opportunities caused by poor targeting, unreachable contacts, or duplicate customer profiles. The same tools can validate customer emails and mobile phones to stop undeliverable emails and SMS messages. Losing repeat business may be the biggest drain on business margins, so keep personalization on track by enhancing customer profiles with demographics and firmographics. Data quality supports the wise use of marketing dollars, protecting customer acquisition cost (CAS) and return on ad spend (ROAS).</p>
<div class="lb-trans"><p>客户数据迅速衰减，间歇性的数据质量操作不足以长期保护利润。集成的地址和身份工具进行持续的数据清理和更新，帮助零售商避免因目标不准确、无法接触的联系人或重复客户档案而造成的错失机会。这些工具还可以验证客户的电子邮件和手机，以阻止无法送达的电子邮件和短信。失去重复业务可能是对业务利润的最大损耗，因此通过增强客户档案的 demographics 和 firmographics 来保持个性化的进展。数据质量支持明智使用营销资金，保护客户获取成本（CAS）和广告支出回报率（ROAS）。</p>
</div><h4><strong>Data quality is a continuous margin protection strategy</strong></h4>
<div class="lb-trans"><h4><strong>数据质量是持续的利润保护策略</strong></h4>
</div><p>Melissa’s tools and solutions recognize that any growth strategy needs to start with protecting current customer relationships and the profit margins they represent. To keep operations smooth, efficiency doesn’t need more headcount, just fewer preventable errors. Discipline counts and a data quality foundation means catching errors earlier and being able to scale growth without scaling losses.</p>
<div class="lb-trans"><p>Melissa 的工具和解决方案认识到，任何增长策略都需要从保护当前客户关系及其代表的利润率开始。为了保持运营顺畅，效率不需要更多的员工，只需要减少可避免的错误。纪律很重要，数据质量基础意味着更早地发现错误，并能够在不增加损失的情况下扩展增长。</p>
</div><p>In retail, margin erosion doesn’t usually come from big misses in company strategy, but thousands of small, preventable failures driven by bad data. These profit leaks can be diverse and so they are often treated as separate problems. Failed deliveries, wasted ad spend, poor conversion and fraudulent transactions all require different operations to solve and yet they all share a common foundation of customer data. If the root cause of these leaks is bad or unreliable data, then data quality may be one of the most overlooked protectors of business margins.</p>
<div class="lb-trans"><p>在零售中，利润侵蚀通常不是由于公司战略的重大失误，而是由于数千个由不良数据驱动的小型可避免失败。这些利润流失可能是多样的，因此通常被视为独立的问题。未送达、浪费的广告支出、低转化率和欺诈交易都需要不同的操作来解决，但它们都共享客户数据的共同基础。如果这些流失的根本原因是糟糕或不可靠的数据，那么数据质量可能是被忽视的商业利润保护者之一。</p>
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数据质量是一种保护利润率的策略