Den beste e-postparseren i 2022

Bedriftens e-postinnboks er mye mer enn bare uleste e-poster og vedlegg – det er en skattekiste av data. Data som må trekkes ut manuelt og sendes til en bestemt forretningsprogramvare.

Bedrifter mottar massevis av e-poster hver dag med fakturaer, kvitteringer, tilbud, kundeemner, kontaktinformasjon, ordrebekreftelser, leveringsoppdateringer og mer.

Deretter følger det daglige slitet med å sile gjennom e-poster for å plukke ut viktige. Og manuelt trekke ut spesifikke data som skal legges til Google Sheets, CRM, ERP, regnskapsprogramvare eller andre forretningsapplikasjoner.

Tenk deg å gjøre dette manuelt for hundrevis eller tusenvis av e-poster – og de resulterende flaskehalsene! Denne prosessen kan bare ikke skaleres – spesielt for store bedrifter. Dette er grunnen til at mange bedrifter henvender seg til løsninger for e-postparsing.

En e-postparser er en programvare som kan klassifisere innkommende e-poster og vedlegg, trekke ut spesifikke data fra dem og eksportere dem til andre forretningsapplikasjoner.

I denne artikkelen gjennomgår vi noen av de beste programvarene for e-postparsing og hvordan de kan optimalisere arbeidsflytene dine for e-postdataregistrering.

Den beste programvaren for e-postparsing i 2022

• Nanonetter – automatiser avanserte arbeidsflyter for e-postparsing
• Zapier Email Parser – for e-postdataintegrasjon via Zapier
• parsisk – for malbasert e-postparsing
• Mailparser – for regelbasert e-postparsing
• EmailParser – for frittstående regelbasert e-postparsing på Windows
• Parsør – for malbasert e-postparsing
• Sigparser – for å trekke ut signaturer fra e-poster

Hvorfor analysere e-poster?

E-postdatautvinning er et ganske utfordrende problem å løse. E-postdata er ustrukturerte – de har ikke noe skjema. E-poster kommer i flere formater, og det er ingen standardisert representasjon.

Å klassifisere e-poster, gjenkjenne e-postdata og trekke ut relevant informasjon krever en kombinasjon av automatisering, regler og kognitiv datafangst. Dette er hva e-postparsere gjør.

Hvorfor bør du vurdere e-postparsing for bedriften din? Her er noen av fordelene med å ta i bruk e-postparsing:

1. Å analysere e-poster med en programvare er raskere og mer nøyaktig enn det manuelle alternativet.
2. E-postparsere kan automatiseres for å trekke ut viktige data fra innkommende e-poster – uten noen manuell intervensjon.
3. Data kan trekkes ut fra e-posthodet, brødteksten, signaturen og vedleggene (PDF, bilde eller andre filer) – alt uten å måtte åpne e-posten!
4. Innkommende e-postdata kan klassifiseres og sendes til passende forretningsapplikasjoner (CRM, ERP osv.) – glem manuell kopiering.

Hvordan velge den ideelle e-postparseren?

I dette innlegget ser vi på bare de syv beste programvarene for e-postparsing på markedet.

Det kan være enda flere der ute. Men hvilken er best for deg?

Her er noen tips du bør huske på når du velger den mest ideelle programvaren for e-postparsing for din bedrift:

Bruk saken

E-postparseren du trenger vil for det meste avhenge av typen data du ønsker å analysere fra innkommende e-poster.

Trenger du å analysere data kun fra e-posttekster eller metadata som overskrifter og tidsstempler? Trenger du også å trekke ut data fra vedlegg, PDF-er eller bilder?

Mal vs regelbasert vs kognitiv e-postparsing

Hvis du leter etter en e-postparser, trenger du for det meste å trekke ut noen spesifikke data eller felt fra e-postene dine?

Mottar du e-poster i samme format, med data nøyaktig på samme posisjon på tvers av alle e-poster? Vil du sette opp regler for å definere/spesifisere dataene i hver e-post? Eller trenger du en e-postparser som automatisk plukker ut alle relevante data?

Dataintegrasjoner

E-postdata analyseres for det meste slik at de kan sendes til en spesifikk forretningsapplikasjon for videre nedstrømsbehandling.

Kan e-postparseren din integreres sømløst med Google Sheets, CRM, ERP, regnskapsprogramvare, databaser eller til og med Slack? Du må sjekke om e-postparseren kan forbedre de nåværende prosessene dine uten å endre eksisterende arbeidsflyter.

Datatransformasjon

Kan dataene som er analysert fra e-postene dine behandles, transformeres eller endres til andre formater? Forretningsapplikasjoner kan bare ta inn data som er importert i bestemte filformater eller strukturer.

Beste programvare for e-postparsing i 2022

La oss se på noen av de beste programvarene for e-postparsing der ute:

Nanonetter

Nanonets er en AI-basert automatisert parser som kan trekke ut informasjon fra e-poster, metadata, vedlegg og mer.

I motsetning til andre parsere i denne listen, er den verken regelbasert eller malbasert. Når den er trent på noen få eksempel-e-poster, utnytter den AI og maskinlæringsfunksjoner for å analysere e-poster med forskjellige data og formater. AI blir stadig bedre ettersom den møter mer variasjon!

Pros:

• avanserte wokflyter for e-postparsing
• høy analyseringsnøyaktighet
• lett skalerbar
• funksjoner for etterbehandling og datatransformasjon
• kan automatisk analysere data fra alle typer vedlagte dokumenter
• kan analysere data fra hvilken som helst kilde: e-post, nettsteder, dokumenter osv.

Cons:

• kan ikke håndtere plutselige høye volumtopper
• tabellfangst UI kan bli bedre

Zapier Email Parser

Zapier e-postparser er perfekt grunnleggende parser å komme i gang med – spesielt hvis du allerede bruker Zaps i arbeidsflyten.

Dette er en gratis malbasert e-postparser som automatisk fanger opp tekst fra innkommende e-poster. Du kan lage en mal ved å bruke et pek-og-klikk-grensesnitt for å fremheve e-postdata av interesse.

Pros:

• enkel å konfigurere og bruke
• ubegrensede postkasser
• kan integreres med praktisk talt alle apper via Zapier

Cons:

• kan bare analysere enkle e-poster
• kan ikke håndtere e-poster med ukjente eller varierende maler
• kan ikke analysere metadata eller tabelldata fra e-poster
• kan ikke analysere vedlegg eller gjentatte elementer
• mangler avanserte analyseringsfunksjoner

parsisk

Parsio er en malbasert e-postparser som krever at brukere definerer maler eller interessefelt ved hjelp av en enkel uthevingsfunksjon. Den integreres med en rekke applikasjoner.

Pros:

• kan analysere data fra metadata og vedlagte filer (malbasert)
• tabelldataanalyse (malbasert)
• ubegrensede postkasser

Cons:

• kan ikke håndtere e-poster, vedlegg eller metadata med ukjente eller varierende maler

Mailparser

Mailparser er et populært og kraftig regelbasert verktøy for e-postparsing. Selv om den er mer allsidig enn dens malbaserte motparter, kan det å sette opp regler for e-postparsing bli komplisert – spesielt for kompliserte e-postoppsett.

Pros:

• kan håndtere kompliserte e-postoppsett
• kan analysere data fra metadata og vedlagte filer (regelbasert)
• tabelldataanalyse (regelbasert)

Cons:

• datautvinning fra vedlegg med visse begrensninger
• datert UI/UX
• kan bli overveldende for førstegangsbrukere
• vanskelig å sette opp for komplekse e-poststrukturer

EmailParser

EmailParser er en regelbasert programvare for e-postparsing som fungerer på linje-kolonne tekstfangst, regulære uttrykk og skriptregler.

Den fungerer som en Windows-applikasjon så vel som en nettapp og tillater integrering av e-postinformasjon med lokale filer eller interne verktøy.

Pros:

• kan koble til e-postservere (IMAP/POP3)
• støtter lokale filer
• kan analysere et bredt utvalg av filvedlegg

Cons:

• nettappen er ikke så avansert som Windows-appen
• kan bli overveldende for førstegangsbrukere
• vanskelig å sette opp for komplekse e-poststrukturer

Parsør

Parseur er en flott malbasert e-postparser som vi er ganske intuitive å bruke. Den tilbyr også avanserte etterbehandlingsfunksjoner og en Chrome-utvidelse som fungerer som en nettskraper.

Pros:

• enkel å bruke med fint brukergrensesnitt
• kan skrape et bredt utvalg av vedleggsfilformater
• bibliotek med maler for å håndtere vanlige e-posttyper
• støtter parsing fra et bredt utvalg tekstbehandlingsfilformater

Cons:

• dyrere enn andre alternativer

SigParser

SigParser er en e-postparser som utelukkende fokuserer på omtale av kontaktinformasjon i e-poster og e-postsignaturer.

Den kan til og med gjennomgå alle dine nåværende e-poster og konsolidere en liste over kontaktdetaljer – som deretter kan sendes til CRM-en din.

Pros:

• spesialiserer seg på parsing av e-signaturer

Cons:

• ikke en fullverdig e-postparser
• kan ikke analysere vedlegg

Ta Away

Selv om det er mange e-postparsere tilgjengelig på markedet, avhenger et selskaps valg av dets spesifikke behov.

Den riktige e-postparseren kan bidra til å spare enorm tid på å trekke ut viktig informasjon fra e-poster og kan til slutt hjelpe til med fullstendig automatisering av alle aktiviteter i en bedrift.