개요
이메일은 우리 삶의 필수적인 부분이 되었으며 전 세계적으로 개인, 기업 및 조직의 주요 커뮤니케이션 채널 역할을 합니다. 우리는 회의 알림 및 작업 할당에서 고객 문의 및 거래 확인에 이르기까지 풍부한 정보로 채워진 엄청난 양의 이메일을 매일 보내고 받습니다. 이메일은 직접적인 의사소통에 탁월하지만 이 풍부한 데이터를 효율적으로 구성, 분석 또는 공유해야 할 때는 부족합니다. 강력한 데이터 조작 및 공동 작업 기능을 제공하는 Google 스프레드시트가 필요한 곳입니다.
이 블로그에서는 이메일을 Google 스프레드시트로 변환하는 과정을 설명합니다. 데이터가 왕인 이 디지털 시대에 이메일 데이터를 효과적으로 활용하는 방법을 이해하면 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 복잡하거나 기술적으로 들릴 수 있지만 두려워하지 마십시오. 우리의 목표는 기술 능력에 관계없이 간단하고 이해하기 쉬운 단계로 이 프로세스를 안내하는 것입니다.
생각해보세요. 이메일에는 종종 프로젝트 관리, 리드 추적, 고객 관계 관리 및 비즈니스의 수많은 다른 측면에 중요한 데이터가 포함되어 있습니다. 이 구조화되지 않은 데이터를 Google 스프레드시트와 같은 구조화 형식으로 변환하면 가능성의 세계가 열립니다. 손쉬운 데이터 분석이 가능하고 의사 결정을 돕고 팀 협업을 촉진합니다. 개인으로서도 이 전환을 통해 개인 재정, 이벤트 RSVP를 추적하거나 매우 복잡한 여행 일정을 관리할 수 있습니다.
운영을 간소화하려는 비즈니스 전문가, 설문조사를 수행하는 학술 연구원 또는 디지털 생활에 질서를 부여하고자 하는 일반 인터넷 사용자라면 이메일을 Google 스프레드시트로 변환하는 것이 게임 체인저가 될 수 있습니다. 그리고 우리는 이 변화의 여정을 안내하기 위해 여기에 있습니다.
송장 처리: 회사는 매일 이메일을 통해 수많은 인보이스를 받습니다. 이 정보를 Google 스프레드시트로 변환하면 인보이스 처리 및 추적이 빨라질 수 있습니다. 인보이스가 포함된 이메일은 이메일 본문 또는 첨부 파일에서 핵심 데이터(인보이스 번호, 공급업체 이름, 금액 등)를 추출하는 Nanonets로 자동 전달됩니다. 추출된 데이터는 Google 시트에 채워집니다. 이를 통해 받은 모든 인보이스에 대한 명확한 개요를 확인하고 결제를 간소화하며 현금 흐름 관리를 돕습니다.
구매 주문 처리: 기업은 종종 PDF 첨부 파일로 이메일을 통해 고객으로부터 구매 주문서(PO)를 받습니다. 이 문서에는 고객의 이름, 주소, PO 번호, 항목 세부 정보, 수량, 가격 및 배송 지침과 같은 필수 세부 정보가 포함되어 있습니다. 이러한 PO를 수동으로 관리하면 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. OCR 기술이 적용된 자동화 프로세스를 사용하면 이러한 이메일을 자동으로 탐지하고 첨부된 PO 문서를 스캔할 수 있습니다. OCR 프로세스는 클라이언트 이름, PO 번호, 항목 세부 정보, 수량, 가격 및 배송 날짜와 같은 중요한 데이터 요소를 추출합니다. 추출된 정보는 Google 시트로 전송됩니다. 이 자동화 시스템은 모든 PO를 관리하기 위한 구조화된 중앙 집중식 플랫폼을 제공합니다. 수동 데이터 입력이 필요하지 않아 오류가 줄어들고 귀중한 시간이 절약됩니다. 또한 모든 주문과 현재 상태에 대한 빠른 개요를 제공하고 향후 수요를 예측하는 데 도움이 됩니다. 모든 구매 주문을 한 곳에 정리하면 기업은 주문 관리 프로세스를 개선하고 공급망 효율성을 개선하며 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.
마케팅 캠페인의 리드 추적: 비즈니스에서 잠재 리드의 응답을 이메일로 수신하는 이메일 마케팅 캠페인을 운영하는 경우 이를 파싱하여 Google 스프레드시트로 전송할 수 있습니다. 그 사람의 이름, 이메일, 연락처 정보 및 메시지와 같은 세부 정보를 추출하고 대조할 수 있습니다. 이 자동화를 통해 리드를 실시간으로 추적하고 더 빠르고 개인화된 후속 조치를 수행하여 전환율을 높일 수 있습니다.
이력서 처리 시 OCR: HR 부서의 경우 이메일로 전송된 무수히 많은 이력서를 선별하는 작업은 시간이 많이 소요될 수 있습니다. OCR을 구현하면 첨부된 이력서 문서에서 지원자 이름, 연락처, 기술, 경험, 학력과 같은 핵심 데이터 포인트를 추출할 수 있습니다. 이 정보는 Google 시트에 입력되어 후보자 심사를 간소화하고 지원자의 자격을 효율적으로 비교할 수 있습니다.
고객 서비스 관리: 회사는 종종 이메일을 통해 고객 서비스 요청을 받습니다. 이러한 이메일 데이터를 Google 스프레드시트로 자동 추출함으로써 기업은 고객 서비스 운영을 보다 효과적으로 관리하고 모니터링할 수 있습니다. 고객 이름, 이메일, 보고된 문제 및 수신 시간과 같은 세부 정보는 자동으로 Google 시트로 파싱될 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 응답 시간을 단축하고 문제를 실시간으로 추적할 수 있으며 일반적인 문제를 분석하여 전반적인 서비스 품질을 개선할 수 있습니다.
이메일을 Google 스프레드시트로 변환하는 단계
Nanonets의 Google 스프레드시트로 이메일 데이터 추출을 설정하는 단계를 나열했습니다. 수신 이메일에서 데이터를 추출하고 Google 스프레드시트에 실시간으로 채우는 워크플로를 설정할 수 있습니다.
또는 아래 데모를 살펴보고 이메일 데이터 추출 워크플로를 시작하고 설정할 수 있습니다.
단계는 다음과 같습니다.
- 문서 유형에 따라 사전 학습된 모델을 선택하고 몇 분 안에 고유한 문서 추출기를 생성합니다.
- 모델을 생성했으면 왼쪽 탐색 창에서 워크플로 섹션으로 이동합니다.
- 가져오기 탭으로 이동하여 "이메일로 파일 받기"를 클릭합니다.
- 확장된 보기에서 Nanonets에서 생성한 자동 생성된 이메일 주소를 찾을 수 있습니다.
- 이 주소로 전송된 모든 이메일은 귀하가 생성한 Nanonets 모델에 의해 수집되고 여기에서 구조화된 데이터가 추출됩니다. 전자 메일 수집 및 데이터 추출을 자동화하기 위해 임의의 전자 메일 주소에서 Nanonets 전자 메일 주소로 수신 전자 메일을 자동으로 전달하도록 전자 메일 전달을 설정할 수 있습니다.
위의 단계를 완료하면 통합이 Nanonets 계정에 추가됩니다. 모든 신규 및 수신 이메일은 Nanonets로 가져와 구조화된 데이터를 추출하는 모델에 의해 처리됩니다. 후처리, 유효성 검사/승인 규칙, 원하는 소프트웨어/데이터베이스로 내보내기를 추가하여 워크플로우를 확장할 수도 있습니다.
지금은 워크플로에 Google 시트 내보내기를 추가하겠습니다.
- 워크플로 화면에서 내보내기 탭으로 이동하여 "Google 스프레드시트로 내보내기"를 클릭합니다.
- Google 계정을 인증합니다.
- 스프레드시트, 워크시트를 선택하고 Google 시트의 헤더를 Nanonets의 구조화된 데이터 레이블과 일치시켜 Google 시트를 채울 형식을 지정합니다.
- "통합 추가"를 클릭하면 됩니다.
이제 Nanonets 데이터 추출 모델이 수신 이메일을 수신하고 이메일에서 필요한 데이터를 추출하며 지정된 Google 스프레드시트로 데이터를 실시간으로 내보냅니다!
Google 스프레드시트에 대한 자동 이메일용 Nanonets
자동화는 현대 비즈니스 효율성의 초석이 되었으며 Nanonets는 이메일을 Google 스프레드시트로 쉽게 변환할 수 있는 AI 기반 솔루션을 제공하여 이 분야에서 자리를 잡았습니다. Nanonets를 사용하면 AI의 힘을 활용하여 보다 구조화되고 체계적이며 액세스 가능한 방식으로 이메일 데이터를 처리, 분석 및 관리할 수 있습니다.
Nanonets는 기계 학습(ML) 알고리즘을 사용하여 스캔한 PDF 및 이미지에 대해 OCR이 필요한 경우에도 이메일 및 첨부 파일에서 관련 정보를 감지하고 추출합니다. 인보이스, 구매 주문서, 판매 확인서, 이력서 또는 고객 서비스 요청을 처리하든 관계없이 Nanonets는 데이터를 식별, 추출 및 대조하여 모든 것이 Google 시트에서 깔끔하고 검색 가능하도록 할 수 있습니다.
Nanonets를 사용하면 이메일을 Google 스프레드시트로 변환하는 이점이 훨씬 더 접근 가능하고 실용적이 됩니다. 조직은 대량의 이메일 데이터를 신속하게 처리할 수 있으므로 수동 데이터 입력의 부담이 줄어들어 인적 오류의 위험이 크게 줄어듭니다. 이 프로세스는 반복적인 작업에 소요되는 시간을 줄여 팀이 보다 전략적이고 가치를 창출하는 활동에 집중할 수 있도록 하여 팀의 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
Nanonets API는 사용자 친화적인 인터페이스로 설계되어 기존 이메일 시스템 및 Google 스프레드시트와 쉽게 통합할 수 있습니다. 고유한 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터 추출 프로세스를 사용자 지정할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이름, 주소, 인보이스 번호, 주문 세부 정보 또는 특정 제품 코드 등 이메일이나 첨부 파일에서 추출하려는 필드를 정의할 수 있습니다.
또한 Nanonets의 AI 모델은 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 개선되어 필요한 정보를 더욱 정확하게 추출합니다. 형식이나 디자인이 다르더라도 문서의 다양한 텍스트 형식을 이해하고 인식하기 위해 머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝을 사용합니다. 이 기능은 종종 다양한 템플릿과 구조로 제공되는 구매 주문 또는 이력서를 처리할 때 특히 유용합니다.
예를 들어 송장이나 구매 주문서를 처리할 때 Nanonets는 여러 회사에서 이러한 문서를 보낼 수 있는 다양한 형식에 관계없이 모든 관련 데이터 필드를 자동으로 추출할 수 있습니다. 마찬가지로 다양한 형식으로 수백 개의 이력서를 받는 기업의 경우 Nanonets는 OCR을 사용하여 후보자 세부 정보를 식별하고 추출하여 모든 지원자에 대한 구조화된 요약을 제공합니다.
이메일을 통해 수많은 고객 문의 및 피드백을 받는 고객 서비스 시스템이 있는 경우 Nanonets는 이러한 이메일을 구문 분석하고 데이터를 Google 스프레드시트의 사전 정의된 범주로 분리할 수 있습니다. 이 접근 방식은 고객 문제를 추적하고 응답 시간을 개선하며 고객 만족도 및 제품 개선에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전반적으로 자동 이메일을 Google Sheets로 변환하기 위해 Nanonets와 같은 솔루션을 구현하면 데이터 관리 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터 처리 및 분석을 단순화할 뿐만 아니라 더 많은 정보에 입각한 의사 결정, 간소화된 운영 및 개선된 고객 서비스를 가능하게 합니다.
빠르게 진화하는 디지털 세계에서 데이터는 의심할 여지 없이 기업이 보유한 가장 귀중한 자원 중 하나입니다. 따라서 해당 데이터를 효율적으로 활용하면 경쟁 시장에서 중요한 차별화 요소가 될 수 있습니다. 그리고 Nanonets를 사용하면 이메일 데이터의 힘을 추출하고 활용하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 따라서 자동화의 힘을 받아들이고 이메일 데이터의 미개척 잠재력을 활용하고 비즈니스의 생산성과 효율성을 위한 새로운 길을 열 수 있습니다.
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