Полное руководство по парсерам электронной почты

Более Восемьдесят процентов малых и средних фирм используют электронный маркетинг для привлечения новых клиентов и удержания уже существующих.

Электронная почта является важным компонентом современных деловых операций. Электронные письма часто содержат контактную информацию клиентов, подтверждения заказов клиентов, платежные запросы поставщиков, запросы потенциальных клиентов и аналогичные важные бизнес-данные.

Анализаторы электронной почты могут помочь организациям извлекать и использовать все данные, содержащиеся в их электронных письмах и вложениях.

Что такое парсер электронной почты?

Анализатор электронной почты — это инструмент, используемый для сбора информации из входящих электронных писем. Данные можно извлечь из заголовка и содержимого электронного письма с помощью API анализа почты. Кроме того, он может извлекать данные непосредственно из вложений электронной почты, таких как файлы PDF, файлы CSV, изображения и другие типы документов.

Анализаторы электронной почты можно запрограммировать на извлечение определенных полей данных из новых сообщений. Пользователь может превратить неструктурированные данные электронной почты в структурированные данные, которые удобно вводить в программное обеспечение CRM или ERP. Таким образом, анализ электронной почты исключает ненужный ввод данных вручную.

Парсинг электронной почты похож на веб-скрейпинг?

Парсинг электронной почты аналогичен веб-скрейпингу. В то время как веб-скребки обычно собирают данные с веб-сайтов HTML, парсеры электронной почты извлекают данные только из заголовков, тела и вложений электронной почты.

Программное обеспечение для анализа электронной почты ищет определенные фразы и ключевые слова в электронном письме.

Парсеры электронной почты могут напрямую извлекать электронные письма из вашего почтового ящика. Кроме того, они также предоставляют специальный идентификатор электронной почты, на который все ваши электронные письма могут автоматически пересылаться.

Инструмент анализа электронной почты затем автоматически распознает и извлекает поля данных из электронных писем на основе правил анализа, установленных пользователем. Большинство синтаксических анализаторов электронной почты позволяют пользователям настраивать собственные правила синтаксического анализа в простом пользовательском интерфейсе без кода.

Почему важно анализировать электронную почту?

Программное обеспечение для анализа электронной почты помогает повысить производительность компаний, которые ежедневно получают и анализируют электронные письма. Теперь сотрудники могут сосредоточиться на более важных задачах. Вместо того, чтобы просматривать несколько электронных писем в поисках кусочков информации по одному.

Автоматический анализ электронной почты намного точнее, чем ввод данных вручную, и его можно использовать для настройки рабочих процессов. Например, можно настроить правила синтаксического анализа для выделения полей данных с низкой достоверностью синтаксического анализа, которые можно отправить на проверку вручную.

Таким образом, синтаксический анализ электронной почты может исключить ручной ввод данных и обеспечить минимальную ручную проверку.

Преимущества парсинга электронной почты

Анализ электронных писем предлагает значительные преимущества для предприятий любого размера и сектора. Вот некоторые из них:

Экономия времени и денег

Как упоминалось выше, синтаксические анализаторы электронной почты могут устранить много расточительной ручной работы. Это помогает персоналу сосредоточиться на других важных задачах, которые могут напрямую повлиять на итоговую прибыль компании.

Синтаксический анализ электронной почты также может сократить задержки, гарантируя, что данные отправляются практически сразу в последующие бизнес-приложения.

Автоматизация рабочих процессов

Анализаторы электронной почты автоматически извлекают интересующие поля данных из электронных писем. Извлеченные данные затем можно преобразовать в любой предпочтительный формат. И, наконец, данные можно импортировать в любое последующее программное обеспечение, такое как CRM, ERP или бухгалтерское программное обеспечение.

Весь этот процесс можно настроить как автоматизированный рабочий процесс с нулевым касанием.

Улучшение качества работы

Когда меньше усилий уделяется ручным операциям, количество ошибок при вводе данных резко снижается. Представьте себе, что вы просматриваете сотни электронных писем для извлечения информации — это просто огромное количество данных, которыми нужно управлять вручную!

Точность обеспечивается при использовании анализатора электронной почты для автоматизации извлечения данных. Анализ электронной почты можно легко масштабировать без ущерба для качества и точности извлечения данных.

Популярные примеры использования парсинга электронной почты

Практически любое электронное письмо можно проанализировать для извлечения ценных данных. Деловые документы и обновления транзакций часто отправляются по электронной почте и содержат важные данные.

Вот несколько популярных вариантов использования для анализа электронной почты:

Заявки на покупку, заказы на покупку, счета-фактуры, банковские выписки и другие документы часто отправляются по электронной почте в виде вложений. С помощью парсеров электронной почты вы можете автоматически классифицировать/категоризировать каждое электронное письмо или вложение и отправлять его соответствующему парсеру для дальнейшей обработки.

Представьте, что вы получаете заказ на поставку по электронной почте и автоматически выставляете счет клиенту! Или автоматически извлекать данные из прикрепленных квитанций об оплате и вводить их в свое бухгалтерское программное обеспечение.

Лид-менеджмент и обогащение

У компаний часто есть потенциальные клиенты, которые связываются с ними по электронной почте. Эти электронные письма содержат контактную информацию потенциальных клиентов и другую информацию, относящуюся к отделам продаж и маркетинга. Анализатор электронной почты может автоматически извлекать информацию о лидах и обновлять данные в CRM, такой как Salesforce или Hubspot.

Маркетинговые команды могут затем нацелить этих лидов с соответствующим охватом. Или отделы продаж могут дополнительно квалифицировать таких потенциальных клиентов, отправив предложение или ответив на звонок.

Автоматизация процессов электронной коммерции

Каждая покупка в электронной коммерции вызывает серию электронных писем, содержащих информацию о заказе, счета-фактуры и обновления.

API-интерфейсы для анализа электронной почты могут помочь сайтам электронной коммерции оптимизировать выполнение заказов, отгрузку и отслеживание клиентов.

Как автоматизировать парсинг электронной почты с помощью Nanonets

Вот шаги по настройке автоматизированного рабочего процесса анализа электронной почты с помощью Nanonets:

Регистрация

Подписаться чтобы начать работу с Nanonets.

Создайте собственный парсер электронной почты

Загрузите несколько образцов файлов и отметьте поля, которые вы хотите извлечь. ИИ научится определять области ваших интересов на основе примеров, которые вы показываете — чем больше, тем лучше.

Скриншоты писем тоже подойдут. Протестируйте пользовательский экстрактор с новыми файлами, чтобы увидеть, как он работает.

Обратите внимание, что Nanonets предлагает готовые экстракторы для распространенных типов документов, которые могут быть вложены в виде вложений, включая счета-фактуры, заказы на поставку, квитанции и многое другое.

Определите источник(и)

Если электронные письма являются вашим основным источником, настройте адрес получения Nanonets и автоматически перенаправляйте все соответствующие электронные письма на этот идентификатор электронной почты.

Также можно настроить автоматический импорт файлов из облачных хранилищ, баз данных или подключиться через API.

Настройка рабочего процесса

Создайте весь рабочий процесс, подключив источник к созданному вами средству извлечения данных. Вы также можете определить правила синтаксического анализа для обработки извлеченных данных в соответствующем формате вывода.

Наконец, определите место назначения, в которое вы хотите экспортировать уточненные данные. Вы можете экспортировать данные непосредственно в программное обеспечение CRM или ERP через API Nanonets.