Verifica un indirizzo

Cosa vuol dire validare gli indirizzi dei clienti?

Validare gli indirizzi vuol dire verificare che gli indirizzi dei clienti siano completi e corrispondenti a indirizzi reali. Quando si parla di indirizzo “completo” si parla di un indirizzo preciso, aggiornato e che soddisfa gli standard postali.

La validazione degli indirizzi è un processo importante per garantire che i dati dei clienti siano affidabili, sopratutto in ambito data warehouse o CRM.

validare indirizzi clienti

Cos’è il data warehouse? 

Il data warehouse è un magazzino che serve ad archiviare e gestire i dati raccolti da diverse fonti all’interno di un’organizzazione. I dati immagazzinati all’interno del datawarehouse vengono integrati e trasformati in informazioni utili e significative per supportare le attività decisionali dell’azienda. Infatti, la struttura interna di un datawarehouse è ottimizzata affinché i dati possano essere facilmente confrontati per aiutare l’azienda a prendere importanti decisioni.

Cos’è il CRM?

Il CRM (Customer Relationship Management) è una strategia aziendale formata da una vasta gamma di attività che, unite ad un’insieme di tecnologie, aiutano le organizzazioni a gestire e migliorare le loro interazioni con i clienti sia a livello operativo, sia a livello strategico. L’obiettivo principale del CRM è da un lato soddisfare il cliente aumentandone la fidelizzazione, dall’altro migliorare la competitività dell’azienda e incrementandone le vendite.

Chiediamo a Chat GPT : “è utile validare gli indirizzi in ambito data warehouse o CRM”?

“Assolutamente sì!” è la risposta della nuova frontiera dell’intelligenza artificiale.
Ma approfondiamo la questione e chiediamo più informazioni a riguardo: 
“Chat GPT, per quali motivi è utile validare gli indirizzi dei clienti in ambiti data warehouse e CRM?”
Ecco l’ elenco che ci ha fornito:

In conclusione: validare gli indirizzi dei clienti all’interno di un datawarehouse o in un’applicazione CRM è importante perché aiuta a garantire la precisione e la completezza dei dati dei clienti in modo da ottimizzare l’azione di marketing, assicurare l’affidabilità dei dati, migliorare le relazioni con i clienti e rendere le vendite più efficaci.

Uno dei fatti che stupisce sempre e che emerge costantemente dalle analisi dei dati anagrafici delle aziende che trattiamo abitualmente è che essi… invecchiano.

Nonostante gli sforzi e la cura che vengono profusi nell’acquisirli e nel gestirli il più possibile con attenzione succede che i dati con il passare del tempo perdono di validità a causa di alcuni fenomeni. Vediamo quali sono questi fenomeni e qual è il loro impatto. Stiamo parlando ovviamente dei dati relativi all’indirizzo.

Variazioni di Provincia (cancellazione, fusione, spostamento di comuni)

Si tratta di un evento piuttosto raro fortunatamente ma quando avviene ha un impatto notevole. 

L’area in cui c’è stato più fervore in questo senso è certamente la Sardegna in cui nel giro di qualche anno si è assistito alla creazione di nuove province e poi la loro successiva riorganizzazione.

L’impatto di questo tipo di cambiamenti è notevole perché la provincia sbagliata in un indirizzo compromette in modo significativo la sua recapitabilità. Molti altri processi aziendali potrebbero esserne impattati. Pensiamo ad esempio a tutta la reportistica organizzata per provincia.

Variazioni nella struttura dei comuni (fusioni, cancellazioni, istituzione di nuovi comuni)

È diventato un fenomeno piuttosto frequente negli ultimi anni a causa della spinta a cancellare i comuni più piccoli e ad aggregarli in comuni più grossi e per la tendenza delle grosse città ad acquisire i comuni limitrofi.

Un numero variabile fra 20-50 comuni è stato impattato ogni anno negli ultimi 5,6 anni. L’elenco dei comuni variati viene pubblicato da ISTAT all’inizio dell’anno. Successivamente Poste Italiane assegna un nuovo CAP al nuovo Comune (o decide di mantenere il precedente).

Gli impatti possono essere significativi e non banali. Succede spesso ad esempio, nella fusione di due comuni in uno unico, che il comune risultante dalla fusione possiede due “VIA ROMA” due “VIA GARIBALDI” etc., etc. Non è quindi sufficiente in questi casi sostituire il nome del comune di provenienza (che è stato soppresso) con il nome del nuovo comune creato, ma è necessario in quello specifico indirizzo specificare che stiamo riferendoci alla “VIA ROMA del COMUNE x”.

Variazioni nei CAP

La pubblicazione dell’elenco ufficiale dei CAP avviene regolarmente due o tre volte all’anno. Alcuni rilasci sono significativi in termini di variazioni dei codici di avviamento postale altri meno. In generale comunque un certo numero di CAP viene rivisto ad ogni rilascio.

Il CAP è chiave nella recapitabilità della posta massiva ad esempio, ed è utilizzato anche da altri operatori postali (diversi da Poste). In linea di principio il CAP presente in anagrafica dovrebbe essere verificato almeno una volta all’anno.

Cambiamento di odònimo/toponimo delle strade

Un fenomeno abbastanza frequente e in alcuni casi con un impatto notevole (Si ricorda il caso del comune di Locorotondo che ha cambiato in un colpo solo la denominazione di tutte le strade).

Tale fenomeno si è intensificato negli ultimi anni a causa dell’introduzione di uno stradario unico dei comuni sul quale ISTAT (denominato ANNCSU) ha posto alcune “regole stilistiche” nella assegnazione dei nomi delle strade. (Vedi altro post sull’argomento sul nostro blog).

Tale indicazione normativa ha determinato la variazione degli stradari comunali per conformarsi alla nuova dizione richiesta.

Poiché lo stradario nazionale contiene circa 1,3 milioni di nomi di strade questo fenomeno è statisticamente non significativo pur coinvolgendo migliaia di nomi di strade ogni anno. Tuttavia al cambiare del nome della strada nel tempo l’indirizzo memorizzato con la vecchia denominazione diventa invalido.

I dati anagrafici invecchiano
Come gestire questi fenomeni sulla propria anagrafica per metterla al riparo dall’usura del tempo?

Data l’ineluttabilità di questo fenomeno è necessario avere in essere una policy per gestirlo. Possiamo con uno sforzo contenuto tenere traccia delle variazioni delle Province e dei Comuni. Più difficile seguire le variazioni dei CAP e dei nomi delle strade.

Un approccio unico e che può essere pianificato ad esempio due volte all’anno consiste nell’avere gli elementi degli indirizzi geocodificati. (La geocodifica consiste nella assegnazione di codici univoci agli elementi dell’indirizzo e si differenzia dalla georefenziazione che invece assegna le coordina geografiche).

La geocodifica si realizza scontrando i propri indirizzi con uno stradario completo contenente tutti i comuni, frazioni e nomi delle strade (con relativi CAP). Come ad esempio lo stradario di Streetmaster.

Dopo avere geocodificato gli indirizzi della propria anagrafica sarà semplice seguire la traccia di tutte le variazioni intervenute a tutti i livelli semplicemente utilizzando il codice strada (che a stradario è agganciato al nome corrente, al nome passato, al CAP, frazione, comune e provincia di appartenenza).

Un’alternativa è quella di sottoporre a normalizzazione periodica tutti gli indirizzi dell’anagrafica. Il normalizzatore, come ad esempio quello di Streetmaster, individuerà tutti gli indirizzi che non sono più validi e li correggere automaticamente (o segnalerà un’inconsistenza sullo stesso).

Le anagrafiche clienti presentano sempre degli errori. È un fatto naturale ovviamente ma l’obiettivo aziendale è sempre quello di ridurre questi errori al minimo. Infatti ognuno di questi errori si manifesta poi in problemi che affliggono l’efficienza dei processi aziendali e il servizio al cliente.
Vediamo dunque quali sono questi errori, in che condizioni si generano e come cercare di correggerli o meglio di prevenirli.

Le casistiche che riportiamo sono frutto di 20 anni di analisi e correzione di anagrafiche clienti per le maggiori aziende italiane. Esse riportano i più comuni errori che coinvolgono le anagrafiche analizzate. La parte più debole delle anagrafiche è certamente l’indirizzo che è facilmente soggetto a difficoltà di acquisizione e corretta rappresentazione.

Va notato che al di là di “errori grossolani” (come l’assenza dei campi o record palesemente nulli o privi di senso) vi sono indirizzi che hanno un ottimo aspetto ma sono drammaticamente sbagliati. Ci concentriamo su questi ultimi e vediamo un elenco di casistiche tipiche e significative (non necessariamente le più frequenti).

Anagrafica errore

Mismatch di Comune, Frazione o Località

Questo errore si sostanzia nell’indicazione nel campo Comune di un valore che è di per sé una Località valida, ma non è il Comune.

Ad esempio: Mestre invece di Venezia. O Parona invece di Verona. Sia Mestre che Parona sono Frazioni dei relativi Comuni di appartenenza. La corretta valorizzazione è Comune: Venezia. Frazione: Mestre.

Questo tipo di errore si riscontra sempre più frequente anche a causa dell’utilizzo di cartografie come supporto alla compilazione degli indirizzi su portali o App. Le cartografie infatti privilegiano l’aspetto geolocalizzazione rispetto al rigore formale richiesto in altri contesti. Per cui specificano le località più a basso livello (come le frazioni o i borghi) rispetto al Comune

Soluzione: per individuare questo tipo di errore, si richiede il confronto fra il campo Comune fornito e l’elenco ufficiale dei Comuni (poco meno di 8.000). In assenza di match si ricerca il valore fornito dentro l’elenco delle Località (circa 75.000 ognuna delle quali assegnata al corretto comune).

Errori di CAP

Un errore piuttosto comune dovuto sia a volte alla non conoscenza dello stesso utente del proprio CAP preciso: un’informazione che specialmente nelle città multicap con strade multicap può sfuggire, sopratutto a chi ad esempio si è appena trasferito, o a chi vive in una zona in cui è stato effettuato da Poste un cambio di CAP.

Inoltre, il database dei CAP è soggetto a variazioni, ultimamente abbastanza spesso cioè circa ogni 6 mesi. È quindi fisiologico che un’anagrafica cliente che ha una maturità di “qualche anno” contenga CAP che sono obsoleti, cioè sbagliati in quanto cambiati da quando sono stati acquisiti.

Questo tipo di errore può compromettere la corretta postalizzazione delle missive rivolte al cliente.

Soluzione: per correggere questo tipo di errore, è necessario controllare il CAP della Località cioè del Comune e in alcuni della Frazione relativamente alle Località Monocap. Le località Monocap sono quelle Località per le quali è valido un unico CAP per tutte le strade. 

Esistono poi 41 Località cosiddette Multicap (come Milano, Torino, etc) in cui il CAP varia strada per strada.  In questi casi va scontrato il nome della strada indicato nell’indirizzo per le strade Monocap. 

Infine ci sono delle strade Multicap, tipicamente le strade lunghe in seno alle città Multicap, come Viale Monza a Milano. Per queste è necessario confrontare il numero civico per determinare il CAP esatto.

Attribuzione provincia sbagliata

Questa casistica riguarda specialmente le aree che sono state coinvolte da cambiamenti di attribuzione dei comuni alla provincia. Un errore quindi non necessariamente dovuto all’indolenza dell’operatore he ha immesso i dati o all’ignoranza dell’utente, ma semplicemente all’obsolescenza dei dati.

Ad esempio: in Sardegna negli anni dal 2019 al 2022 si sono susseguiti una serie di operazioni di creazione di nuove province e ridefinizione delle stesse. Per cui semplicemente tutti gli indirizzi relativi a tale territorio acquisiti antecedentemente al 2019 sono in grande probabilità soggetti a errori.

Soluzione: Confrontare l’elenco dei Comuni aggiornato per verificare la corretta attribuzione Comune Provincia.

Nomi di via (cioè toponimi) ambigui

Questa tipologia di errore è abbastanza frequente e si realizza quando un indirizzo indica un nome di via che potrebbe avere più di un riscontro al confronto con lo stradario completo della sua località. Ad esempio “VIA GARIBALDI, VERONA” è un indirizzo ambiguo, infatti sono presenti a stradario di Verona:

Questo tipo di errore compromette anch’esso la recapitabilità della posta della merce.
Soluzione: Per completare l’indirizzo e dirimere l’ambiguità è spesso necessario riferirai al cliente stesso, per richiedere la specifica della parte di informazione mancante.

Nomi di via sbagliati o inesistenti 

In assoluto la casistica più frequente. L’indicazione di toponimi, cioè il nome della via, sbagliati fa riferimento ad una serie di situazioni note e diverse quali:

Soluzione: in questo tipo di casi è necessaria una analisi accurata di confronto fra l’indirizzo fornito, lo stradario comunale per cercare eventuali soluzioni. Ad esempio un nome precedente delal stessa strada. Nei casi che non si riescono a dirimere si contatta il cliente e si chiedono maggiori informazioni, ad esempio le coordinate geografiche o indicazioni precise sulla posizione.

Conclusioni:

L’approccio alla gestione degli errori presenti inevitabilmente nelle anagrafiche clienti consiste quindi:

Tale approccio va eseguito periodicamente poiché gli errori si ripresentano, per le motivazioni viste sopra, ad esempio:

L’utilizzo periodico di strumenti di analisi e correzione dei dati, come la normalizzazione basata su uno stradario e un localitario aggiornati consentono di ridurre questa attività al solo sforzo di recuperare gli indirizzi non recuperabili.

Una media di industria indica che una anagrafica in buone condizione, ma non controllata con costanza, può contenere circa il 5% di record problematici.

Senza uno strumento di misura è impossibile pianificare un miglioramento. Ad esempio per perdere peso è necessario avere una bilancia, cioè una misurazione oggettiva del proprio peso. Viceversa guardandosi allo specchio si può avere misurazioni mutevoli a seconda dell’umore, dell’ottimismo o delle condizioni di luce.

Come si misura dunque la qualità dei dati anagrafici contenuti nel proprio database clienti nell’ottica di perseguire l’obiettivo di migliorarla?

I database clienti assolvono al compito di memorizzare le informazioni relative alle persone o aziende che ci interessano con la finalità di rendere disponibili queste informazioni ai processi che ne necessitano.

Esse contengono dunque nomi, ragioni sociali, indirizzi e in genere punti di contatto o codici (come il codice fiscale o la partita IVA).

Come si misura la qualità di un’anagrafica clienti

Alla domanda: “In che stato è la mia anagrafica clienti, come si risponde?”.
È possibile misurare lo stato di qualità, diciamo di salute, della propria anagrafica clienti in base ad alcuni criteri. Tipicamente: la completezza, la correttezza o validità, il livello di duplicazione dei record. 

Per fare ciò occorre misurare tali indicatori, ad esempio:

Di quali problemi è affetta la mia anagrafica? Come li risolvo?

Non è infrequente nell’esperienza di chi lavora in ambito Data Quality incorrere in analisi che indicano come anche fino al 30% dei record anagrafici di una azienda risultino inutilizzabili (cioè sbagliati, obsoleti o incompleti). Ovviamente il problema reale emerge quando si fa un utilizzo dei dati.

Ad esempio scoprire che le lettere di auguri natalizi, o il catalogo inviato è andato perduto (cioè non è mai arrivato) al 30% dei destinatari potrebbe fare dispiacere al responsabile dell’attività.

In generale una problematica che affligge un’anagrafica è una problematica di informazioni. I dati in essa contenuti possono essere mancanti, inesatti, obsoleti, incompleti o ambigui. Queste condizioni determinano la non disponibilità dell’informazione quando serve. E quindi determinano un problema.

Quando l’anagrafica raggiunge dimensioni significative (circa 100/200mila record) o ha una certa anzianità (ad esempio 10+ anni di vita) i problemi possono cominciare a diventare significativi.

Ma come si individuano questi problemi? E come si risolvono? E quali sono? 

Quali sono i problemi tipici di una anagrafica cliente?

Le anagrafiche clienti contengono nomi (o ragioni sociali, cioè nomi di aziende), indirizzi e punti di contatto. La non adeguatezza dei dati contenuti in alcuni o tutti i record può determinare la sua effettiva indisponibilità nel momento del bisogno, e quindi il problema.

Vediamo alcuni dei problemi tipici:

DATI NON UNIFORMI

Parlando soprattutto della componente indirizzo la non uniformità dei dati è una caratteristica comune. Non è infrequente ad esempio che nel campo LOCALITÀ o COMUNE le informazioni siano stati acquisite in modo libero.
Per cui avremo record che riportano relativamente ad uno specifico comune: “SAN PIETRO IN CARIANO” svariate forme tutte in teoria equivalente a livello di contenuto. Per esempio: S. PIETRO IN CARIANOSAN PIETRO IN C. San P. in CarianoE così via.

Lo stesso fenomeno può avvenire per i diversi campi del database come la Provincia, l’indirizzo, il nome della via. Tale non uniformità genera non pochi problemi a livello di utilizzo del dato, ad esempio rende difficili o complesse le ricerche, invalida le analisi (ad esempio di tipo cubo di datawarehouse) ed in generale è una limitazione di qualità del dato.Questo tipo di problemi nasce spesso dalla modalità di acquisizione del dato, ad esempio dalla digitazione dello stesso cliente/utente via web o social. Ma anche la provenienza del dato da sistemi o fonti diverse con diversi standard qualitativi.

DATI MANCANTI/INCOMPLETI

Molti indirizzi vengono acquisiti o memorizzati con uno specifico obiettivo in mente, ad esempio tramite campagne volte ad acquisire la email o il numero di telefono, mentre si pone scarsa attenzione alla componente indirizzo. Oppure si pone grande attenzione al codice fiscale, per l’emissione di fatture, e si dedica poco controllo agli altri elementi. Salvo poi scoprire che sarebbe utile avere a disposizione anche i dati mancanti.

Questo specifico problema ha ed esempio afflitto molte assicurazioni a seguito del decreto Bersani, che ha imposto l’invio ad ogni assicurato di una lettera annuale riepilogativa. Ne emerse che molte assicurazioni non tenevano in gran conto la qualità degli indirizzi postali dei propri clienti poiché essi erano gestiti principalmente in modalità diretta dai propri agenti.

DATI SBAGLIATI

I dati sbagliati più tipici dipendono dalla modalità di acquisizione dell’indirizzo e sono legati ad esempio:

In tutti questi casi i dati sono affetti da veri e propri errori, i più tipici:

Tutti questi errori rendono il dato completamente inutilizzabile sia a fini postali ad esempio, ma anche per effettuare analisi dei dati, report di vendita o ricerche in generale.

DATI OBSOLETI

Per quanto possa sembrare strano i dati nelle anagrafiche “invecchiano” come il vino nelle bottiglie e al contrario del vino difficilmente migliorano nel tempo. I dati più soggetti all’usura del tempo sono:

Dunque ipotizzando di avere qualche problema nella propria anagrafica, o sapendo di averlo. Con quale strumento affrontiamo la misurazione del problema e con quali strumenti la sua soluzione?

Anagrafica clienti

Che cos’è la normalizzazione:

La normalizzazione è un’operazione che si applica ai dati semi-strutturati come quelli che compongono le anagrafiche: nomi, ragioni sociali o indirizzi.

L’operazione di normalizzazione ha lo scopo di acquisire in input un’informazione data in modo libero (cioè potenzialmente contenente errori, informazioni mancanti, abbreviazioni o informazioni ridondanti) e di scontrarla (cioè verificarla) con un database di riferimento.

A seguito di tale operazione ogni elemento fornito in input viene riferito ad un elemento presente nel database di riferimento e viene di conseguenza geocodificato (se parliamo di indirizzi, ovvero ad ogni elemento viene associato un valore unico di testo ed un codice), oppure scartato.

vantaggi di questa operazione, quando applicata agli indirizzi sono:

È evidente quindi come la normalizzazione affronta sia il tema della misurazione della qualità di una qualunque anagrafica, sia il tema della correzione degli errori correggibili automaticamente.

Conclusioni

In conclusione l’approccio iniziale alla misurazione della qualità della propria anagrafica non può che essere quello della sua normalizzazione attraverso uno strumento affidabile.

Infatti a valle della normalizzazione otterremo:

Con tale risultato in mano possiamo sia misurare la qualità corrente dell’anagrafica, conoscendo il numero di record preciso affetto dagli specifici problemi elencati, sia avviare un processo di miglioramento che prevederà l’invio dei record affetti da problemi in correzione.

Man mano che la attività di correzione producono nuove versioni dell’anagrafica è possibile rimisurare la qualità, cioè rinomalizzare per implementare il ciclo di miglioramento e di controllo della qualità della propria anagrafica.

La migrazione di anagrafiche clienti è un’operazione sempre più frequente in ambito aziendale. Essa diventa necessaria ad esempio in caso di migrazione di sistemi operativi, di scambio dati fra sistemi diversi come il CRM verso il datawarehouse, o nell’ambito della acquisizione di aziende il che richiede il trasferimento dei clienti dal sistema acquisito al sistema corrente.

Questa operazione presenta delle criticità tipiche specialmente se l’anagrafica risulta essere abbastanza numerosa (cioè al di sopra dei 100.000 record). Una delle difficoltà che più frequentemente si incontra è la differenza di struttura dati fra il database sorgente ed il database target.

Le anagrafiche clienti rappresentano dati semi strutturati, come nomi, cognomi, ragioni sociali e indirizzi. Specialmente l’indirizzo è spesso rappresentato in grande libertà e la struttura selezionata da ogni singolo sistema è diversa dalle altre.

sistemi informativi più moderni tendono ad avere requisiti più stringenti e rappresentano l’indirizzo in modo più dettagliato. Ecco alcuni esempi:

 DB SORGENTEDB DESTINAZIONE
INDIRIZZOIl campo LOCALITÀ è rappresentato con un unico valore. Per esempio:
INDIRIZZO: “VIA CAPRERA, 3/A”
Il campo INDIRIZZO è rappresentato in più campi separati. Per esempio:
INDIRIZZO: “VIA CAPRERA” NUMERO CIVICO: “3/A”
oppure:
DUG: “VIA” TOPONIMO: “CAPRERA CIVICO: “3” INT: “A”
LOCALITÀIl campo LOCALITÀ, o comune, è unico e contiene il COMUNE, la FRAZIONE o entrambi: Per esempio:
LOCALITÀ: “PARONA VERONA”
Il campo LOCALITÀ distingue il COMUNE e l’eventuale FRAZIONE o LOCALITÀ di dettaglio.
Per esempio:
COMUNE: “VERONA”
FRAZIONE: “PARONA”
COORDINATE GEOGRAFICHEIl sistema sorgente è privo di riferimenti geografici.Il sistema Target utilizza le coordinate geografiche.
CODICI TERRITORIALI Il sistema target potrebbe richiedere codici non presenti i input, come:
CODICE ISTAT
CODICE CATASTALE
CODICE REMI
CODICE STRADA O LOCALITÀIl sistema SORGENTE contiene dati testuali “liberi” non uniformati:
Ad esempio:
LOCALITÀ: “DESENZANO S GARDA”
LOCALITÀ: “DESENZANO DEL GARDA”
LOCALITÀ: “DESENZANO S GARDA”
LOCALITÀ: “DESENZ. SUL G.”
Il sistema target potrebbe avere uno stradario di riferimento, in cui ogni elemento è codificato anche numericamente. Per evitare dizioni difformi della stessa località:
ES: LOCALITÀ: “DESENZANO DEL GARDA”
CODLOC: 12668

La produzione dunque dei dati necessari al sistema target può presentare delle complessità che rientrano i alcune tipologie:

Affrontare manualmente e senza un approccio questo tipo di trasformazione può rivelarsi oneroso e soprattutto essere destinata a notevoli problematiche che emergono ad una ad una durante il processo, o purtroppo come spesso avviene anche alla fine dell’operazione, quando è troppo tardi per porre rimedio.

Inoltre nel contesto di anagrafiche numerose, il numero di micro situazioni da risolvere va moltiplicato per il numero di record, il che porta ad una quantità di lavoro difficile o impossibile da portare a termine nei tempi previsti.

Che cos’è la normalizzazione:

La normalizzazione è un’operazione che si applica ai dati semi-strutturati come quelli che compongono le anagrafiche: nomi, ragioni sociali o indirizzi.

La operazione di normalizzazione ha lo scopo di acquisire in input un’informazione data in modo libero (cioè potenzialmente contenente errori, informazioni mancanti, abbreviazioni o informazioni ridondanti) e di scontrarla (cioè verificarla) con un database di riferimento.

A seguito di tale operazione ogni elemento fornito in input viene riferito ad un elemento presente nel database di riferimento e viene di conseguenza geocodificato (se parliamo di indirizzi, ovvero ad ogni elemento viene associato un valore unico di testo ed un codice), oppure scartato.

I vantaggi di questa operazione, quando applicata agli indirizzi sono:

Conclusioni:

In conclusione sottoponendo una qualunque anagrafica ad una operazione di normalizzazione se ne ottiene una versione verificata ed arricchita, con i seguenti vantaggi:

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