<p>零售利潤始終面臨壓力。儘管今天數字商務的增長為零售商和消費者簡化了許多流程，但這也意味着不良數據在購物體驗的多個環節可能造成問題的新機會。一些最持久的利潤流失是由錯誤地址引起的。當地址或身份數據缺失、不完整、不正確或明顯欺詐時，負面影響會在整個購買路徑上產生漣漪，導致履行、營銷和防欺詐方面的可避免成本增加。</p>
<p>最明顯的影響來自於未送達的包裹和退回郵件，增加了重新發貨、郵資和客户服務處理的成本。但隨之而來的影響更大，因為未送達會觸發退款請求和增加客户服務互動。這個請求是被視為欺詐，還是客户是合法的？無論哪種情況，你的利潤率都處於危險之中，要麼是虛假的交易，要麼是對有價值客户的處理不當。</p>
<p>這是 “做生意的成本” 還是零售商可以做得更好？顯然，數據質量是一個未被充分利用的工具，可以從端到端保護利潤，應該在從客户購買到產品履行和交付的零售運營中整合。</p>
<h4><strong>從一開始就開始，然後交付</strong></h4>
<p>在爭奪利潤的戰鬥中，從一開始就避免不良數據是常識。Melissa 的地址驗證和自動補全工具為所有零售運營創建了堅實的數據基礎。實時中，只有有效的、標準化的地址信息進入系統，驗證擴展到全球地址數據和區域地址格式的獨特方面。</p>
<p>賣家避免了未送達、承運人附加費和重新發貨成本；此外，像住宅交付指標這樣的工具允許正確選擇承運人和家庭與商業交付的要求。總體而言，正確、經過驗證和標準化的地址數據推動了更智能的交付決策，減少了不必要的履行成本，並讓客户滿意。</p>
<h4><strong>將地址數據與防欺詐結合</strong></h4>
<p>優秀的地址和身份數據構成了電子身份驗證（eIDV）的基礎，這是一種低成本的欺詐檢查，可以阻止高風險交易。額外的工具，如姓名匹配、地理定位和手機檢查，使實時的欺詐預防變得無縫。這些操作至關重要，因為欺詐越來越多地發生在交易之前，包括虛假賬户、忠誠度計劃和訂閲的設置。</p>
<p>數據質量工具幫助更早地發現風險模式，減少誤報，並保持合法客户交易的順暢流動。更好的數據使零售商能夠更加精準，而不僅僅是限制，這有助於保護整體客户轉化率。</p>
<h4><strong>不要浪費資源試圖接觸無法接觸的客户</strong></h4>
<p>第一方數據，或你直接從客户那裏收集的數據，隨着零售商通過提供客户賬户或新聞通訊註冊、跟蹤網站訪客和建立社交媒體關注者而不斷增長。隨着人們的生活變化，這些數據也在不斷變化，例如，搬家或換工作和電子郵件。</p>
<p>客户數據迅速衰減，間歇性的數據質量操作不足以長期保護利潤。集成的地址和身份工具進行持續的數據清理和更新，幫助零售商避免因目標不準確、無法接觸的聯繫人或重複客户檔案而造成的錯失機會。這些工具還可以驗證客户的電子郵件和手機，以阻止無法送達的電子郵件和短信。失去重複業務可能是對業務利潤的最大損耗，因此通過增強客户檔案的 demographics 和 firmographics 來保持個性化的進展。數據質量支持明智使用營銷資金，保護客户獲取成本（CAS）和廣告支出回報率（ROAS）。</p>
<h4><strong>數據質量是持續的利潤保護策略</strong></h4>
<p>Melissa 的工具和解決方案認識到，任何增長策略都需要從保護當前客户關係及其代表的利潤率開始。為了保持運營順暢，效率不需要更多的員工，只需要減少可避免的錯誤。紀律很重要，數據質量基礎意味着更早地發現錯誤，並能夠在不增加損失的情況下擴展增長。</p>
<p>在零售中，利潤侵蝕通常不是由於公司戰略的重大失誤，而是由於數千個由不良數據驅動的小型可避免失敗。這些利潤流失可能是多樣的，因此通常被視為獨立的問題。未送達、浪費的廣告支出、低轉化率和欺詐交易都需要不同的操作來解決，但它們都共享客户數據的共同基礎。如果這些流失的根本原因是糟糕或不可靠的數據，那麼數據質量可能是被忽視的商業利潤保護者之一。</p>

<p>零售利潤受到壓力，主要是由於不良數據，特別是錯誤地址，導致履行和客户服務成本增加。地址驗證工具可以通過確保數據輸入的準確性來防止錯過交付和減少欺詐。持續的數據質量管理對於維護客户關係和保護利潤率至關重要。通過整合數據質量工具，零售商可以避免代價高昂的錯誤，改善目標定位，增強客户檔案，最終保護其底線，抵禦由可預防的數據問題引起的利潤侵蝕</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>零售利潤始終面臨壓力。儘管今天數字商務的增長為零售商和消費者簡化了許多流程，但這也意味着不良數據在購物體驗的多個環節可能造成問題的新機會。一些最持久的利潤流失是由錯誤地址引起的。當地址或身份數據缺失、不完整、不正確或明顯欺詐時，負面影響會在整個購買路徑上產生漣漪，導致履行、營銷和防欺詐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>最明顯的影響來自於未送達的包裹和退回郵件，增加了重新發貨、郵資和客户服務處理的成本。但隨之而來的影響更大，因為未送達會觸發退款請求和增加客户服務互動。這個請求是被視為欺詐，還是客户是合法的？無論哪種情況，你的利潤率都處於危險之中，要麼是虛假的交易，要麼是對有價值客户的處理不當。</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>這是 “做生意的成本” 還是零售商可以做得更好？顯然，數據質量是一個未被充分利用的工具，可以從端到端保護利潤，應該在從客户購買到產品履行和交付的零售運營中整合。</p>
</div><h4><strong>Start at the beginning and then deliver</strong></h4>
<div class="lb-trans"><h4><strong>從一開始就開始，然後交付</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>在爭奪利潤的戰鬥中，從一開始就避免不良數據是常識。Melissa 的地址驗證和自動補全工具為所有零售運營創建了堅實的數據基礎。實時中，只有有效的、標準化的地址信息進入系統，驗證擴展到全球地址數據和區域地址格式的獨特方面。</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>賣家避免了未送達、承運人附加費和重新發貨成本；此外，像住宅交付指標這樣的工具允許正確選擇承運人和家庭與商業交付的要求。總體而言，正確、經過驗證和標準化的地址數據推動了更智能的交付決策，減少了不必要的履行成本，並讓客户滿意。</p>
</div><h4><strong>Tie address data to fraud prevention</strong></h4>
<div class="lb-trans"><h4><strong>將地址數據與防欺詐結合</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>優秀的地址和身份數據構成了電子身份驗證（eIDV）的基礎，這是一種低成本的欺詐檢查，可以阻止高風險交易。額外的工具，如姓名匹配、地理定位和手機檢查，使實時的欺詐預防變得無縫。這些操作至關重要，因為欺詐越來越多地發生在交易之前，包括虛假賬户、忠誠度計劃和訂閲的設置。</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>數據質量工具幫助更早地發現風險模式，減少誤報，並保持合法客户交易的順暢流動。更好的數據使零售商能夠更加精準，而不僅僅是限制，這有助於保護整體客户轉化率。</p>
</div><h4><strong>Don’t waste resources trying to reach unreachable customers</strong></h4>
<div class="lb-trans"><h4><strong>不要浪費資源試圖接觸無法接觸的客户</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>第一方數據，或你直接從客户那裏收集的數據，隨着零售商通過提供客户賬户或新聞通訊註冊、跟蹤網站訪客和建立社交媒體關注者而不斷增長。隨着人們的生活變化，這些數據也在不斷變化，例如，搬家或換工作和電子郵件。</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>客户數據迅速衰減，間歇性的數據質量操作不足以長期保護利潤。集成的地址和身份工具進行持續的數據清理和更新，幫助零售商避免因目標不準確、無法接觸的聯繫人或重複客户檔案而造成的錯失機會。這些工具還可以驗證客户的電子郵件和手機，以阻止無法送達的電子郵件和短信。失去重複業務可能是對業務利潤的最大損耗，因此通過增強客户檔案的 demographics 和 firmographics 來保持個性化的進展。數據質量支持明智使用營銷資金，保護客户獲取成本（CAS）和廣告支出回報率（ROAS）。</p>
</div><h4><strong>Data quality is a continuous margin protection strategy</strong></h4>
<div class="lb-trans"><h4><strong>數據質量是持續的利潤保護策略</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 的工具和解決方案認識到，任何增長策略都需要從保護當前客户關係及其代表的利潤率開始。為了保持運營順暢，效率不需要更多的員工，只需要減少可避免的錯誤。紀律很重要，數據質量基礎意味着更早地發現錯誤，並能夠在不增加損失的情況下擴展增長。</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，利潤侵蝕通常不是由於公司戰略的重大失誤，而是由於數千個由不良數據驅動的小型可避免失敗。這些利潤流失可能是多樣的，因此通常被視為獨立的問題。未送達、浪費的廣告支出、低轉化率和欺詐交易都需要不同的操作來解決，但它們都共享客户數據的共同基礎。如果這些流失的根本原因是糟糕或不可靠的數據，那麼數據質量可能是被忽視的商業利潤保護者之一。</p>
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數據質量是一種保護利潤率的策略