Telefonnummerudtrækker: Alt hvad du behøver at vide

I dag, hvor antallet af virksomheder vokser, er konkurrencen på et rekordhøjt niveau, hvilket kræver, at virksomheder udvikler nye marketingstrategier.

Udover digitale marketingtrends er SMS-marketing og telemarketing også blevet afgørende marketingkanaler. Men organisationer skal have en enorm database med telefonnumre for at udnytte disse kanaler.

Der er millioner af telefonnumre spredt ud over tusindvis af e-mails og websteder, hver med sin unikke struktur og format. Så hvordan kan du hurtigt udvinde denne skattekiste af kontaktoplysninger uden nogen programmeringsviden?

Det er her telefonnumreudtrækkere kan hjælpe.

En telefonnummerudtrækker er en dataparser, der henter telefonnumre fra e-mails, vedhæftede filer og websteder uanset formatet.

Når de er udtrukket, kan telefonnummerdataene importeres til din foretrukne forretningsapplikation.

Når du har konfigureret dine indstillinger, kan telefonnummerudtrækkeren automatisk hente data fra flere kilder. Dette fjerner al manuel indsats og frigør din tid til mere produktive aktiviteter.

Hvad er en dataparser?

Dataparsere transformerer ustrukturerede eller ulæselige data til velstrukturerede og letforståelige data.

Dataparsing er metoden til at behandle strenge af bogstaver, specialtegn eller dataformater. Og så organiserer dataene ud fra nogle brugerdefinerede kriterier.

Med andre ord er det en måde at udtrække og filtrere data fra filer på.

Hvordan finder og udtrækker man telefonnumre?

Du skal først identificere de kilder, hvorfra du vil udtrække telefonnummerdataene. Er det offentlige databaser, eller websteder eller e-mails, du rutinemæssigt modtager?

Dernæst kan du enten vælge en e-mail-parser, en webskraber eller telefonnummerudtrækker for at konfigurere en ekstraktionsarbejdsgang.

I en ideel opsætning vil softwaren overvåge alle dine kilder rutinemæssigt. Og det vil automatisk analysere alle kilder for kun at udtrække telefonnumre baseret på visse forudindstillede kriterier. De udtrukne data kan derefter filtreres, redigeres, forfines eller behandles og gemmes i et foreskrevet format.

Disse data kan derefter importeres til CRM- eller ERP-software for at berige kundeemner eller give nye kundeemner.

Lad os finde ud af, hvordan du kan konfigurere en automatiseret arbejdsgang med Nanonets til at udtrække telefonnumre. Her er trinene:

Opret en konto

Tilmeld dig for at komme i gang med Nanonets.

Upload et par eksempelfiler og marker det eller de telefonnumre, du vil udpakke. AI'en lærer at identificere telefonnumre baseret på de eksempler, du viser - jo flere jo bedre.

Skærmbilleder af e-mails eller websider vil fungere fint. Test den brugerdefinerede udtrækker med nye filer for at se, hvordan den virker.

Definer kilden/kilderne

Hvis e-mails er din primære kilde, skal du oprette en Nanonets-modtageadresse og automatisk videresende alle relevante e-mails til det e-mail-id.

Hvis hjemmesider er din primære kilde, kan Nanonets sættes op som en webskraber til at udtrække data fra dynamiske websider.

Du kan også konfigurere en automatisk import af filer fra cloud storage, databaser eller oprette forbindelse via API.

Indstil arbejdsgangen

Opret hele arbejdsgangen ved at forbinde kilden til den brugerdefinerede dataudtrækker, du har bygget. Du kan også definere parsingregler for at behandle de udtrukne data til et passende outputformat.

Definer endelig den destination, som du vil eksportere de raffinerede data til. Du kan eksportere dataene direkte til CRM- eller ERP-software via Nanonets' API.