Für die Anwendung von mailRetrieval gibt es folgende, typische Einsatzszenarien, deren Gemeinsamkeit das schnelle, fehlertolerante Auffinden von Adressen in großen Datenbanken ist.

Mit Hilfe weniger Namens- und Adressfragmente (Beispiel: Name/Vorname, nur Name oder nur Ort) kann in diesem Einsatz-Szenario eine in der Adressdatenbank gespeicherte Adresse fehlertolerant gesucht und gefunden werden. Typischerweise wird dies angewendet, wenn sich ein Kunde meldet, aber seine Kundennummer nicht zur Hand hat oder diese falsch übermittelt.

Die Ergebnisse der Suche liefert mailRetrieval üblicherweise in weniger als einer Sekunde - auch bei Datenbankgrößen von mehreren Millionen Adressen. Und, mailRetrieval liefert auch dann optimale Ergebnisse, wenn die durch den Benutzer eingegebenen oder in der Datenbank enthaltenen Informationen Fehler aufweisen. Die Ergebnisse werden nach Grad der Übereinstimmung an den Benutzer zurückgeliefert.

Automatisch ohne expliziten Anstoß durch den Benutzer überprüft mailRetrieval unmittelbar vor jeder Neuanlage oder Veränderung eines Adresssatzes, ob eine Person oder ein Unternehmen bereits in der Datenbank gespeichert ist. Ist dies der Fall, wird dies vom System erkannt, auch wenn zwischen der Eingabe und den gespeicherten Daten einige Abweichungen bestehen. Das System differenziert auch, ob es sich mit sehr hoher Sicherheit oder nur mit einiger Wahrscheinlichkeit um eine Dublette handelt. Der User kann je nach Anwendung über diesen Sachverhalt informiert werden und so beispielsweise im Call Center einen Dublettenverdacht, der nur zu einer gewissen Wahrscheinlichkeit besteht, direkt am Telefon mit dem Anrufer klären.

Hier werden bei jeder Adressneuanlage oder -veränderung automatisch unterschiedliche "Cluster-Sichten" einer Adresse gebildet und entsprechende "Cluster-Identifikationen" in die Adressdatenbank eingestellt. Dabei ist es möglich, verschiedene Cluster sowohl unabhängig als auch hierarchisch zu bilden. Selbst bei einer "gewissen" Unsicherheit ist es möglich, die Zuordnung einer Adresse zu einem Cluster vorzunehmen und die "Wahrscheinlichkeit", mit der eine Adresse zu einem bestimmten Cluster gehört, mit in die Datenbank abzulegen.

Einige Praxisbeispiele für typische Cluster 

• für Consumer-Adressen: die Person, der Haushalt oder alle Adressen in einem Gebäude. 
• für Business-Adressen: Abteilung/Bezugsperson in einer Firma oder alle Kontakte innerhalb einer Firma.
• Bonitäts- und Risiko-Cluster.

Mit mailRetrieval können auch mehrere der oben beschriebenen Szenarien in einer Anwendung kombiniert eingesetzt werden.

Alle Retrieval-Funktionen können dank der von Uniserv speziell dafür entwickelten Verfahren nicht nur auf alle Namens- und Adresselemente, sondern auch auf Telefonnummer, e-Mail-Adresse, Geburtsdatum etc. nach Ihren Vorstellungen fehlertolerant durchgeführt werden - und dies bei kürzester Responsezeit (siehe dazu auch fehlertolerante Suchverfahren).

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