Содержание

как он работает и чем лучше парсить?

Для организации эффективной рассылки необходимо создать большую базу mail адресов. Она не должна быть статичной, важно постоянно пополнять ее. Хорошей считается база, в которую входит несколько десятков тысяч контактов. Собрать столько информации вручную и организовать постоянное пополнение невозможно. Для этих целей применяют специальную программу — парсер. Один из таких парсеров вы можете увидеть на сайте https://a-parser.com/. Более того, с помощью хорошего парсера вы можете парсить не только email адреса, но и любые данные, которые видите на сайтах.

Что такое парсеры сайтов?

Каждый email адрес принадлежит конкретному физическому или юридическому лицу. Чтобы собрать их в одну базу, данные людей парсят в социальных сетях, форумах. Данные компаний можно получают в результате парсинга корпоративных сайтов.
Парсеры собирают данные в автоматизированном порядке, а главное — практически мгновенно. За пару минут можно получить сотню или больше адресов. Программа может не только собрать данные, но и систематизировать их, обработать, сохранить, результат представить в графическом виде.

Как выполняется парсинг?

Программа, осуществляющая парсинг может распространяться в декстопной версии или в виде онлайн приложения. Первую придется скачать и установить, для вторых достаточно регистрации и авторизации. Обычно парсинг необходим тем предпринимателям и компаниям, которые значительную часть клиентов находят в интернете. Поэтому важно правильно настроить поиск парсера, чтобы в итоговую базу попали адреса целевой аудитории.

Программа может отбирать письма и сайты по самым разным критериям:

  • ключевым словам;
  • датам публикации;
  • местоположению;
  • любым другим критериям, которые будут заданы.

Как только парсер находит искомое выражение, дату начинается поиск составляющих электронного адреса — «@», «email» и др. При наличии совпадений, данные попадают в базу и там сохраняются.

Преимущества A-PARSER

Эффективная работа компании, предпринимателя, общественной организации в современном мире без парсера практически невозможна. Специальные программы и приложения обладают рядом неоспоримых преимуществ:

  • конструктор, уникализацию и форматирование запросов;
  • форматирование, фильтрация и уникализация результатов;
  • планировщик заданий — одновременное выполнение нескольких заданий, управление ими, расстановка приоритетов, сохранение истории;
  • проксичекеры и работа с прокси — A-PARSER может работать со всеми протоколами прокси, чекер проверяет все типы одновременно;
  • многопоточная проверка;
  • отключение проверки прокси для экономии ресурсов;
  • исключение прокси из проверки в случае бана;
  • гибкие настройки;
  • низкое потребление ресурсов;
  • распределение нагрузки по ядрам;
  • автоматическое распознавание капчи — интеграция с XEvil и CapMonster, сервисами распознавания.

A-PARSER постоянно совершенствуется, с 2011 года было выпущено более 140 новых версий программы. Большинство новых функций и парсеров появились по запросам пользователей.

 

Парсер Email-адресов: Топ сервисов и программ для сбора электронной почты для рекламы в LinkedIn и Email-маркетинга

Получить лидов, взрастить их, а затем превратить в клиентов — это совсем не простая задача. Многие IT сервисные и продуктовые компании используют сервисы парсинга для лидогенерации.

Что такое парсинг электронных адресов?

Под этим понятием подразумевается автоматизированный процесс сбора электронных адресов. Например, для настройки рекламных кампаний или Email-рассылок. 

Парсинг может помочь:

  • таргетироваться на аудиторию, которая отвечает вашим характеристикам в платном трафике;
  • настраивать Email-кампании для потенциальных клиентов;
  • повысить количество лидов.

ТОП сервисов парсинга для IT-компаний

Мы составили список лучших сервисов для простого и грамотного парсинга электронных адресов. 

Среди них:

  1. Расширения для Chrome: AeroLeads, Hunter, Alore Email Finder, EmailDrop и Find That Email.
  2. Бесплатные сервисы: Online Email Extractor, Email Extractor Pro, AtSign, uScraper.
  3. Парсеры с сайтов: ZoomInfo, Octoparse, Skyrapp.io, RocketReach, Hunter.io.
  4. Парсеры для Twitter: Twitter Data Extractor, Social Media Extractor и многие другие.

Остановимся подробнее на каждом.

LinkedIn Sales Navigator

LinkedIn Sales Navigator — это базовый инструмент для продаж в B2B-сегменте. Среди его возможностей: помощь в формировании портрета идеального клиента, сбор лидов на LinkedIn, поиск ЛПР.

Есть множество различных фильтров, с применением которых можно искать ЛПРов по индустрии, должностям, размерам компаний и т.д.

Плюсы

  • постоянное обновление информации о действиях лидов;
  • подходит для бизнеса любого размера.

Минусы

  • есть сложности с сохранением данных, поэтому их не всегда получится найти, если такая необходимость возникнет.

Особенности

  • продвинутый поиск компаний и лидов;
  • рекомендации лидов — поиск нужных людей через настроенные под вас предложения;
  • интеграция с CRM и большой список фильтров.

Цена

От 79 долларов. Доступны 3 платных пакета. Есть демоверсия и бесплатный пробный период.

Дизайн для IT сервисной компании Pingle Studio. Отвечаем на вопрос, как создать сайт, который генерирует лидов.

Signum.ai LeadMachine

Signum.ai LeadMachine — продвинутая платформа для автоматизированного поиска лидов на основе искусственного интеллекта. Она проводит анализ более 200 млн компаний в реальном времени, подбирая «теплых» лидов с валидными контактами под ваш ICP. Это могут быть списки компаний или отдельные ЛПРы.

Плюсы

  • вы устанавливаете критерии, искусственный интеллект подбирает контакты под них;
  • пополняет CRM качественными данными;
  • используя различные триггеры, можно находить горячих лидов;
  • позволяет сократить бюджет на рекламу.

Минусы

  • невозможно узнать стоимость без запроса.

Особенности

  • для анализа и сбора информации используется искусственный интеллект;
  • с помощью инструмента можно создавать портрет идеального клиента.

Цена

Стоимость можно узнать только по запросу. Она зависит от комплектации заказа (длительности контракта и количества лидов). Есть демоверсия.

Zoominfo

С Zoominfo вы можете искать электронные адреса, используя только название компании. Парсер позиционирует себя как отличное решение для маркетинга, бизнеса или торговли. С ним можно повышать эффективность работы Sales-отдела, оптимизировать движение лида по воронке и получать важные данные о поведении лидов.

Инструмент удобен для поиска контактов и компаний, управления базой данных, а также настройки таргетинга на базу клиентов и оптимизации рекламных кампаний.

Плюсы

  • удобный в использовании;
  • есть API;
  • подходит для бизнеса любого размера.

Минусы

  • довольно дорогой;

Функции

  • подробная аналитика;
  • сохранение контактов и синхронизация сообщений с вашей CRM;
  • управление базой данных;
  • создание и оптимизация кампаний по маркетингу;
  • поддержка API.

Цена

Предусмотрены 3 тарифных плана. Стоимость можно узнать только по запросу. Профессиональный план имеет бесплатную пробную версию.

SEO для Apriorit. Рост трафика на 1440% для IT-компании в сложной нише низкоуровневой разработки.

Skrapp.IO

Skrapp.IO — это расширение для Chrome. Предназначено для массового поиска электронных адресов в B2B-сегменте. Работает с любым источниками, включая LinkedIn и сайты компаний. У плагина понятный интерфейс с удобной навигацией.

Плюсы

  • автоматическое извлечение адресов из одного источника;
  • удобная навигация.

Минусы

  • некоторые полученные адреса могут быть некорректными;
  • низкое качество работы службы поддержки.

Функции

  • поиск адресов на LinkedIn;
  • поиск лидов на сайтах компаний.

Особенности

  • групповой или массовый поиск адресов;
  • API;
  • поиск по домену.

Цена

От 39 долларов в месяц. Стоимость зависит от количества пользователей и писем. Предусмотрено 4 платных пакета.

Octoparse

Octoparse — инструмент для эффективного сканирования и парсинга данных (email-адресов).

Плюсы

  • простой интерфейс;
  • эффективен для работы с крупными или сложными по структуре сайтами.

Минусы

  • в бесплатном режиме нет возможности работать с API;
  • нет приложений для MAC и Android.

Функции

  • сбор данных в один клик;
  • возможность парсинга по расписанию;
  • ротация IP-адресов;
  • совместимость с любыми сайтами;
  • конвертация результатов в удобный формат.

Цена

От 75 долларов в месяц. Предусмотрен 1 бесплатный тарифный план и несколько платных в зависимости от сложности задачи.

Hunter.IO

Hunter.IO — это расширение для Chrome. Для парсинга нужно только ввести домен и начать поиск. Инструмент проводит проверку адресов на корректность, позволяет осуществлять групповые и массовые операции. Есть API, который можно использовать для решения ваших задач.

Плюсы

  • удобен в использовании;
  • высокая скорость парсинга.

Минусы

  • не работает с LinkedIn.

Функции

  • поиск по домену;
  • поиск и проверка электронных адресов;
  • групповой и массовый поиск;
  • API;
  • маркетинговые кампании.

Особенности

  • поиск любых адресов на любом сайте;
  • проверка адресов на корректность.

Цена

От 49 долларов в месяц. Есть один бесплатный пакет и 4 платных.

RocketReach

RocketReach — это расширение для Chrome. В базе данных инструмента содержатся контакты больше 450 млн специалистов и 17 млн компаний по всему миру. Предусмотрен продвинутый и массовый поиск, есть API, «умные отчеты и многое другое.

Плюсы

  • есть возможно получить большую базу контактов;
  • высокая надежность данных.

Минусы

  • в бесплатном плане ограниченные функции.

Особенности

  • высокие надежность и точность функционала;
  • можно получить личные адреса;
  • есть «умные» отчеты;
  • есть API.

Цена

От 39 долларов в месяц. Есть пробный бесплатный период и 3 платных плана.

+261% рост количества лидов. Платное продвижение IT-компании Bvblogic.

Prospect.IO

Prospect.IO — автоматизированная платформа продаж для облегчения поиска лидов. Находит и проверяет адреса. Позволяет рассылать письма, анализировать и синхронизировать данные, запускать маркетинговые кампании, отслеживать активность лидов.

Плюсы

  • через инструмент можно настраивать автоматизацию маркетинга;
  • удобно пользоваться.

Минусы

  • могут попадаться некорректные адреса;
  • высокая стоимость.

Функции

  • поиск потенциальных клиентов;
  • отправка писем;
  • аналитика;
  • синхронизация данных.

Особенности

  • можно проводить маркетинговые кампании и делать рассылку холодных писем;
  • не требует ручного ввода информации;
  • можно отслеживать любую активность лидов;
  • проверяет адреса на корректность.

Цена

От 89 долларов в месяц. Предусмотрены 2 платных плана.

SLIK

SLIK — это расширение для Chrome. Удобный инструмент для поиска потенциальных клиентов, формирования и сегментирования списков и их экспорта в CRM. Дает полный контроль над процессом получения данных, позволяет посетить практически любой профиль LinkedIn и найти электронную почту человека.

Плюсы

  • работает с большими базами данных;
  • может обрабатывать огромные массивы данных для парсинга электронных писем;
  • 20 бесплатных писем в месяц;
  • высокая точность доставляемости.

Минусы

  • бывают неточности в работе.

Функции

  • работа с любым профилем LinkedIn;
  • поиск потенциальных клиентов, сохранение их в списки и экспорт в CRM;
  • сегментация потенциальных покупателей.

Цена

От 49 долларов. Есть пробная бесплатная версия и 3 платных плана.

EMAIL extractor — инструмент для автоматизированного и качественного поиска электронных адресов с разных источников.

Плюсы

  • убирает повторы адресов;
  • интеграция с CRM;
  • автоматизированный процесс парсинга с минимальным контролем со стороны пользователя.

Минусы

  • сложный интерфейс, который требует технических знаний.

Функции

  • автоматическое извлечение адресов с веб-страниц;
  • устранение повторяющихся позиций.

Цена

Полностью бесплатно.

Аeroleads

Fairleads — это расширение для Chrome и Firefox с удобным интерфейсом для поиска потенциальных клиентов. С ним легко находить телефонные номера и электронные адреса в B2B-сегменте, а также экспортировать их для дальнейшей работы.

Плюсы

  • удобно пользоваться;
  • легкое подключение к CRM-системам;
  • хорошая поддержка пользователя.

Минусы

  • не предоставляет личные контакты.

Функции

  • собирает электронные адреса в LinkedIn;
  • инструмент собирает все данные по контакту в карточку.

Особенности

  • расширение для Chrome и Firefox.

Цена

От 49 долларов. Есть 4 платных плана и бесплатная пробная версия.

VOILA norbert

VOILA norbert позволяет находить, проверять и детализировать информацию о лидах. С ним легко повысить эффективность лидогенерации и получить точные, подробные данные. Работает с любым источником.

Плюсы

  • высокая точность данных;
  • легкий сбор электронных адресов.

Минусы

  • при большом количестве сведений о потенциальном покупателе может удалять некоторые данные самостоятельно.

Функции

  • поиск лидов;
  • проверка адресов;
  • детализация контактов.

Цена

От 49 долларов в месяц. Есть 4 тарифных плана и бесплатный пробный период для каждого.

Listgrabber

Listgrabber — инструмент для качественного, быстрого и точного сбора лидов из разных источников.

Плюсы

  • информация экспортируется в Excel, поэтому в дальнейшем вы можете легко использовать данные для Email-рассылок;
  • широкий функционал.

Минусы

  • каждая новая версия платная, а выпускаются они каждый год;
  • есть вероятность аварийного завершения работы при обработке больших объемов данных.

Функции

  • перенос данных в один клик;
  • массовый сбор электронных адресов;
  • автоматическое обновление;
  • обнаружение повторов в адресах;
  • создание списков адресатов для рассылки;
  • экспорт данных в Excel.

Цена

От 249,95 долларов в год.

Дополнительные сервисы

Но на этом список не заканчивается. Полезными также будут следующие сервисы для управления данными клиентов, сбора контактных данных, автоматизации, запуска email-рассылок, а также анализа продаж.

LeadIQ

LeadIQ — платформа с широким функционалом для автоматизации продаж. С ее помощью можно находить и структурировать данные о лидах, а также запускать кампании на разные целевые сегменты, проводить анализ вовлеченности, через геймификацию повышать мотивацию лидов.

Цена

От 75 долларов в месяц за одного пользователя + 25 долларов за каждого последующего. Есть гарантия на 30 дней.

Продвижение POS-системы. Как стать лидером в нише и собрать максимум из Google и Яндекс. Увеличение количества регистраций до 920 в месяц.

Lemlist

Lemlist — инструмент для холодных рассылок. Имеет очень широкий ряд шаблонов и интегрируется почти со всеми email-провайдерами. Интерфейс простой и понятный.

Цена

От 29 долларов за месяц. Доступно 3 платных плана. Есть бесплатный пробный период на 14 дней.

Reply.io

Reply.io — инструмент для автоматизации и запуска аутрича. В нем легко работать с цепочками холодных писем. 

Цена

От 70 долларов за пользователя. Предусмотрено 3 платных пакета. Есть двухнедельный пробный бесплатный период.

MixMax

MixMax — инструмент автоматизации для простой и удобной работы с холодными рассылками. С ним можно запустить аутрич через почтовый сервис Gmail, а именно: управлять задачами, отправлять письма, посылать запросы в LinkedIn на коннект, а также в календарь для митингов.

Цена

От 9 долларов за месяц для одного пользователя. Предусмотрены 1 бесплатный и 4 платных плана.

ProspectIn

ProspectIn — инструмент для автоматизации задач аутрича в LinkedIn. С ним можно создавать, а также запускать различные кампании по целому ряду признаков, автоматизировать запросы на коннект и отправлять персонализированные сообщения.

Цена

От 12,99 евро в месяц. Предусмотрены 1 бесплатный и 3 платных плана.

Owler

Owler — инструмент для улучшения работы Sales-отдела и получения инсайтов о лидах, а также доступа к данным более чем 14 млн компаний. С ним удобно находить новых лидов, анализировать компании, которые подходят под ваш ICP, и получать данные об их активности на регулярной основе.

Цена

От 99 долларов в год. Предусмотрены 1 бесплатный и 3 платных плана.

Feedly

Feedly — инструмент на базе искусственного интеллекта для получения инсайтов о потенциальных клиентах. Поиск информации по источникам проходит в режиме реального времени. Есть множество фильтров для анализа лидов.

Цена

От 6 долларов. Предусмотрены 3 платные версии и 1 бесплатная 30-дневная пробная.

Gong.io

Gong.io — облачная платформа для анализа коммуникации отдела продаж с клиентами. С ней можно проводить запись, транскрибацию, изучение звонков в режиме реального времени.

Цена

Стоимость предоставляется только по запросу и зависит от комплектации пакета. Есть демоверсия.

Парсинг в LinkedIn. Популярные инструменты для поиска потенциальных клиентов в LinkedIn

Expandi

Expandi — один из самых безопасных инструментов для работы с LinkedIn. Имеет удобный интерфейс с простой настройкой. Среди его особенностей:

  • управление входящими сообщениями;
  • динамическая персонализация, с которой можно увеличить частоту отклика;
  • высокая безопасность работы.

Цена

99 долларов за аккаунт. Есть пробный, бесплатный период (на 7 дней).

Phantombuster

Phantombuster — инструмент для автоматизации, генерирования лидов, сбора данных и планирования задач. Работает с LinkedIn, Instagram, Sales Navigator, Google и Twitter.

Хорошо подходит для работы с LinkedIn, так как имеет:

  • стимулятор активности LinkedIn Network Booster;
  • сборщик профилей LinkedIn Profile Scraper;
  • инструмент для отправки сообщений LinkedIn Message Sender;
  • инструмент для лайков и комментариев LinkedIn Auto Commenter/Liker и т.д.

Цена

От 30 долларов в месяц. Есть бесплатная версия и 4 платных. Есть двухнедельный пробный период.

TexAu

TexAu — платформа для автоматизации маркетинга и продаж, которая работает с Facebook, Instagram, Quora, Twitter.

Среди ее возможностей:

  • сбор электронных адресов из профилей LinkedIn;
  • сбор данных об участниках групп в LinkedIn и связь с ними через автоматические сообщения;
  • автоматические лайкинг, комментирование, отправка сообщений и поддержка навыков.

Цена

От 290 долларов. Есть двухнедельный бесплатный период.

Zopto

Zopto — инструмент для LinkedIn для автоматизации аутрича. Хороший помощник отдела продаж, так как повышает эффективность лидогенерации.

Среди его возможностей:

  • фильтр клиентов по ряду параметров;
  • сопоставление уровней заинтересованности;
  • управление лидами.

Цена

От 215 долларов в месяц. Предусмотрено 3 плана.

WeConnect

WeConnect — облачный инструмент. С ним легко искать потенциальных клиентов, взращивать лидов и повышать процент закрытия сделок.

Среди его возможностей:

  • менеджер кампаний с широким функционалом;
  • «умное» управление ответами;
  • управление контактами в LinkedIn.

Цена

49 долларов за пользователя в месяц либо 490 долларов за пользователя в год с 2 бесплатными месяцами.

LinkedHelper

LinkedHelper — облачный инструмент для эффективного и безопасного поиска лидов, а также автоматизации работы в LinkedIn, LinkedIn Recruiter (в версиях Full и Lite) и Sales Navigator.

Среди его возможностей:

  • автоответчик;
  • отправка сообщений участникам групп;
  • экспорт контактов и управление ими.

Цена

До 15 долларов в месяц за одни аккаунт. Чем больше месяцев в пакете, тем ниже стоимость одного. Есть пробный бесплатный период.

GrowthLead

GrowthLead — облачный инструмент. Среди его возможностей:

  • поиск и выявление потенциальных клиентов;
  • автоматизация аутрича;
  • планирование отправки сообщений, а также получение подробных данных о лидах.

Цена

От 67,35 долларов в месяц за одного пользователя. Консультация бесплатна.

Выводы

Сервисы для парсинга контактов могут помочь настроить рекламные кампании на более теплую аудиторию, получить контакты для Email-рассылок и персонализированных рассылок в LinkedIn.

Наша команда занимается созданием и реализацией маркетинговых стратегий для IT-компаний уже больше 5 лет. Если вы хотите составить свою стратегию IT-маркетинга, обратитесь к команде Livepage. Мы сделаем аудит вашего бизнеса и поможем системно увеличить количество лидов.

email.parser: Парсинг сообщений электронной почты

Исходный код: Lib/email/parser.py


Структуры объектов сообщений могут быть созданы одним из двух способов: они
могут быть созданы из целой ткани путем создания объекта EmailMessage, добавления
заголовков с помощью интерфейса словаря и добавления полезных данных с помощью
методов set_content() и связанных методов,
или они могут быть созданы путемпарсинг сериализованного представления сообщения электронной почты.

Пакет email предоставляет стандартный парсер, который понимает
большинство структур документов электронной почты, включая MIME
документы. Вы можете передать парсер байты, строка или объект файла, и
парсер будет возвращает to вы EmailMessage сущность корня структуры
объекта. Для простых сообщений non-MIME полезной нагрузкой этого
корневого объекта, вероятно, будет строка, содержащий текст сообщения. Для
сообщений MIME корневой объект будет возвращает True из своего
метода is_multipart(), и к подразделам можно получить
доступ с помощью методов манипулирования полезной нагрузкой, таких как get_body(), iter_parts() и
walk().

Есть на самом деле два интерфейса парсер, доступные для использования,
Parser API и возрастающего FeedParser API. API Parser наиболее
полезен при наличии всего текста сообщения в памяти или при наличии всего
сообщения в файле файловой системы. FeedParser более подходит при чтении
сообщения из потока, который может блокировать ожидание дополнительных входных
данных (например, чтение сообщения электронной почты из сокет).
FeedParser может потреблять и разобрать сообщение с приращением и только
возвращает объект корня, когда вы закрываете парсер.

Отметим, что парсер можно расширить ограниченными способами, и, конечно,
можно реализовать свой собственный парсер полностью с нуля. Вся логика,
которая соединяет пакет email, связала парсер, и класс EmailMessage
воплощен в классе policy, таким образом, пользовательский парсер может
создать деревья объекта сообщения любым путем, это считает необходимым,
осуществляя пользовательский версии соответствующих методов policy.

FeedParser API

BytesFeedParser, импортированный из модуля email.feedparser, предоставляет API, который
способствует возрастающему парсинг электронных писем, тех, которые были бы
необходимы, читая текст электронного письма из источника, который может
заблокировать (такие как сокет). Конечно, BytesFeedParser может быть
используемый для анализа сообщения электронной почты, полностью содержащегося в
байтоподобном объекте, строка или файле, но API BytesParser
может быть более удобным для таких случаев использования. Семантика и результаты двух парсер API
идентичны.

API BytesFeedParser прост; вы создаете сущность, кормите его связкой байтов, пока
нет, чтобы больше не накормить его, затем закрыть парсер, чтобы
восстановить объект сообщения корня. BytesFeedParser чрезвычайно точен, когда
соответствующие стандартам сообщения парсинг, и он делает очень хорошую
работу по несоответствующим сообщениям парсинг, предоставляя информацию о
том, как сообщение считали сломанным. Он заполнит defects атрибут объекта
сообщения списком проблем, обнаруженных в сообщении. Список обнаруженных
дефектов см. в модуле email.errors.

Вот API для BytesFeedParser:

class email.parser.BytesFeedParser(_factory=None, *, policy=policy.compat32)

Создайте BytesFeedParser сущность. Необязательный _factory является вызываемым
без аргументов; если не указано, используйте message_factory из
policy. Вызывайте _factory всякий раз, когда требуется новый объект сообщения.

Если задано значение policy, используйте указанные правила для обновления
представления сообщения. Если параметр policy не задан, используйте
политику compat32, которая поддерживает обратную
совместимость с версией
Python 3.2 пакета электронной почты и предоставляет параметр Message в
качестве фабрики по умолчанию. Все остальные политики предоставляют EmailMessage
в качестве _factory по умолчанию. Дополнительные сведения о других элементах
управления policy см. в документации по policy.

Примечание: Ключевое слово политики всегда должно быть указано; значение по умолчанию
изменится на email.policy.default в будущей версии Python.

Добавлено в версии 3.2.

Изменено в версии 3.3: Добавлено ключевое слово policy.

Изменено в версии 3.6: _factory по умолчанию к политике message_factory.

feed(data)

Передать парсеру еще немного данных. data должен быть
байтоподобным объектом,
содержащим одну или несколько строк. Линии могут быть частичными, и парсер
будет сшивать такие частичные линии вместе должным образом. Линии могут иметь
любое из трёх общих окончаний линий: carriage return, newline или carriage
возвращает and newline (их можно даже смешивать).

close()

Закончите парсинг всех ранее питаемых данных и объекта сообщения корня
возвращает. Это не определено, что происходит, если feed() называют
после того, как этот метод назвали.

class email.parser.FeedParser(_factory=None, *, policy=policy.compat32)

Работает как BytesFeedParser, за исключением того, что входными данными метода
feed() должны быть строка. Это имеет ограниченную полезность, так как
единственный способ для такого сообщения быть действительным, чтобы оно
содержало только текст ASCII или, если utf8 True, никаких двоичных
вложений.

Изменено в версии 3.3: Добавлено ключевое слово policy.

API анализатора

Класс BytesParser, импортированный из модуля email.parser, предоставляет API,
который может быть используемый, чтобы разобрать сообщение, когда полное
содержание сообщения доступно в байтоподобном объекте или файле. Модуль email.parser также
предоставляет Parser для парсинг строки и только заголовок
парсерами, BytesHeaderParser и HeaderParser, которые могут быть используемый, если вас
интересуют только заголовки сообщения. BytesHeaderParser и HeaderParser могут быть
гораздо быстрее в этих ситуациях, так как они не пытаются разобрать тело
сообщения, вместо этого устанавливая полезную нагрузку на необработанное тело.

class email.parser.BytesParser(_class=None, *, policy=policy.compat32)

Создайте BytesParser сущность. Аргументы _class и policy имеют то же
значение и семантику, что и аргументы _factory и policy BytesFeedParser.

Примечание: Ключевое слово политики всегда должно быть указано; значение по умолчанию
изменится на email.policy.default в будущей версии Python.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict, устаревший в 2.4. Добавлен ключевой policy.

Изменено в версии 3.6: _class по умолчанию к политике message_factory.

parse(fp, headersonly=False)

Считывание всех данных из двоичного файлового объекта fp, синтаксический
анализ полученных байтов и объекта сообщения возвращает. fp должны
поддерживать методы readline() и read().

Байты, содержавшиеся в fp, должны быть отформатированы как блок
RFC 5322 (или, если utf8True, RFC 6532),
заголовки стиля и
линии продолжения заголовка, которым произвольно предшествует заголовок
конверта. Блок заголовка завершается либо концом данных, либо пустой строкой.
После блока заголовка находится тело сообщения (которое может содержать
MIME-кодированный подразделы, включая подразделы с
8bit).

Необязательный headersonly — флаг, определяющий, следует ли останавливать
парсинг после чтения заголовков или примечания. значение по умолчанию равно
False, то есть он анализирует все содержимое файла.

parsebytes(bytes, headersonly=False)

Аналогично методу parse(), за исключением того, что вместо файлового объекта
используется метод байтоподобного объекта.
Вызов этого метода в байтоподобном объекте эквивалентен
переносу bytes в BytesIO парвой сущности и вызову parse().

Дополнительный headersonly как с методом parse().

Добавлено в версии 3.2.

Точно как BytesParser, за исключением того, что headersonly по умолчанию имеет
значение True.

Добавлено в версии 3.3.

class email.parser.Parser(_class=None, *, policy=policy.compat32)

Этот класс параллелен BytesParser, но обрабатывает ввод строка.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict. Добавлен policy ключевой.

Изменено в версии 3.6: _class defaults to the policy message_factory.

parse(fp, headersonly=False)

Прочитайте все данные из текстового режима подобный файлу объект fp,
разберите получающийся текст и объект сообщения корня возвращает the.
fp должны поддерживать методы readline() и
read() для файловых объектов.

Кроме требования текстового режима, этот метод работает как BytesParser.parse().

parsestr(text, headersonly=False)

Аналогично методу parse(), за исключением того, что он принимает объект
строка вместо объекта, похожего на файл. Вызов этого метода в строка
эквивалентен переносу text в StringIO сущность first и вызову
parse().

Дополнительный headersonly как с методом parse().

Точно как Parser, за исключением того, что headersonly по умолчанию имеет
значение True.

Начиная с создания структуры объекта сообщения от строка или объекта файла
такая общая задача, четыре функции обеспечены как удобство. Они доступны в
пространстве имен пакета email верхнего уровня.

email.message_from_bytes(s, _class=None, *, policy=policy.compat32)

Возвращает структуры объекта сообщения из байтоподобного объекта.
Это эквивалентно BytesParser().parsebytes(s). Необязательные _class и policy
интерпретируются как с
конструктором класса BytesParser.

Добавлено в версии 3.2.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict. Добавлен policy ключевой.

email.message_from_binary_file(fp, _class=None, *, policy=policy.compat32)

Сообщение возвращает a возражает дереву структуры от открытого двоичного
файлового объекта. Это эквивалентно BytesParser().parse(fp). _class и policy
интерпретируются как с конструктором класса BytesParser.

Добавлено в версии 3.2.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict. Добавлен policy ключевой.

email.message_from_string(s, _class=None, *, policy=policy.compat32)

Возвращает a структуры объекта сообщения из строка. Это эквивалентно
Parser().parsestr(s). _class и policy интерпретируются как с конструктором
класса Parser.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict. Добавлен policy ключевой.

email.message_from_file(fp, _class=None, *, policy=policy.compat32)

Сообщение возвращает a возражает дереву структуры от открытого
файлового объекта. Это
эквивалентно Parser().parse(fp). _class и policy интерпретируются как с
конструктором класса Parser.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict. Добавлен policy ключевой.

Изменено в версии 3.6: _class defaults to the policy message_factory.

Вот пример того, как вы могли бы использовать message_from_bytes() в интерактивном
незамедлительном Python:

>>> import email
>>> msg = email.message_from_bytes(myBytes)  

Дополнительные примечания

Вот несколько заметок о семантике парсинг:

  • Большинство сообщений неmultipart типа анализируются как один объект
    сообщения с полезной нагрузкой строка. Эти объекты будут
    возвращает False для is_multipart(),
    и iter_parts() будет yield пустой
    список.
  • Все сообщения типа multipart будут проанализированы как объект контейнерного
    сообщения со списком объектов вложенных сообщений для их полезной нагрузки.
    Сообщение внешнего контейнера будет возвращает True
    для is_multipart(), и
    iter_parts() будет yield список подразделов.
  • Большинство сообщений с типом содержимого message/* (например,
    message/delivery-status и
    message/rfc822) также будут проанализированы как объект контейнера, содержащий
    полезную нагрузку списка длиной 1. Их метод is_multipart() будет
    возвращает True. Одиночный элемент, выдаваемый
    iter_parts(), будет объектом
    вложенного сообщения.
  • Некоторые сообщения, не совместимые со стандартами, могут быть внутренне
    несовместимыми с их multipart. Такие сообщения могут иметь заголовок
    типа multipart, но их
    метод is_multipart() может быть
    возвращает False. Если такие сообщения были проанализированы с помощью
    FeedParser, они будут иметь сущность
    класса MultipartInvariantViolationDefect в своем списке
    defects атрибут. Дополнительные сведения см. в разделе email.errors.

Email Парсинг Cloud Сервис — CodeRoad

Я искал услугу cloud email, которая предлагала следующее:

  • Garauntee deliveribility электронных писем
  • Иметь возможность анализировать email и отправлять сообщения соответственно в конечную точку HTTP

Клянусь, я видел подобную службу, но не могу ее перенести.

Есть ли шанс, что кто-то знает о каких-либо других услугах, которые соответствуют моему описанию?

Я нашел сервис под названием mailgun, но он не выполняет синтаксический анализ email. Я также знаю, сервиса Amazon по email, а также.

Заранее спасибо

web-services

email

rest

service

cloud

Поделиться

Источник


Khalid Abuhakmeh    

28 июня 2011 в 18:36

3 ответа


  • Json парсинг против xml парсинг?

    В чем преимущество и недостаток синтаксического анализа json? Почему разработчики предпочитают использовать парсинг json вместо xml?

  • Azure Cloud сервис с несколькими IP-адресами

    У меня есть один сервис Cloud с двумя веб-ролями (веб-сайт и Wcf сервис). В настоящее время я использую порт 80 для веб-сайта и 8080 для служб Wcf. Могу ли я использовать разные IPs для веб-сайта и Wcf сервисов (чтобы использовать порт 80 на обоих из них)? Я могу создать две службы Cloud, но это…


Поделиться


Taylor    

21 июля 2011 в 00:51



6

http://cloudmailin.com позволяет получить email. Он может выполнять синтаксический анализ и доставку http, но не обрабатывает отправку email.

Поделиться


Steve Smith    

29 июня 2011 в 07:34



0

Я вижу, что на этот вопрос был дан ответ. Но я призываю будущих читателей проверить http://getdispatch.com .

Электронные письма можно не только анализировать и выводить на HTTP(Webhook), но и отправлять на SMS, Email, Voice, а также указывать на другие сторонние сервисы, такие как Mailchimp, Highrise, Zendesk и т. Д.

Поделиться


David Link    

18 октября 2012 в 03:09


Похожие вопросы:

Email сервис для отправки и получения email в google compute engine

Я новичок в google compute engine, раньше я использовал выделенный сервер, где я получаю cpanel для настройки email, чтобы я мог отправлять и получать, но в google cloud он недоступен. Итак, как я…

Напишите сервис через Google Cloud Dataflow

Мне нужно написать сервис для подключения к Google Cloud Dataflow (GCD). Моя идея такова: Служба получает запросы (содержащие SQL строк, JSON, обычный текст и т. д.). Служба отправляет данные в…

Почему spring cloud сервис использует mysql?

У нас есть ключевая Литейная среда Cloud, и мы настроили сервис Spring Cloud. В последнее время мы наблюдали, что у нас есть ошибка, и причина ошибок приводит нас к ошибке соединения mysql. После…

Json парсинг против xml парсинг?

В чем преимущество и недостаток синтаксического анализа json? Почему разработчики предпочитают использовать парсинг json вместо xml?

Azure Cloud сервис с несколькими IP-адресами

У меня есть один сервис Cloud с двумя веб-ролями (веб-сайт и Wcf сервис). В настоящее время я использую порт 80 для веб-сайта и 8080 для служб Wcf. Могу ли я использовать разные IPs для веб-сайта и…

Azure cloud сервис (классический) вариант масштабируемости отсутствует

Я новичок в azure. Я публикую сервис azure cloud для azure, используя Visual Studio. Он публикуется правильно, но на портале azure, в разделе cloud service (classic), я не нахожу никакой возможности…

Отправлено Email в сервис Google Cloud

У меня есть некоторые сомнения относительно настройки email в сервисе Google Cloud с существующими приложениями 1.we настроил SMTP с помощью учетной записи gmail с портом 587 & попробуйте…

Cloud Литейный сервис против приложения

В чем разница между понятиями service / user provided service и apps в литейном производстве Cloud? Ведь оба выставляют URLs Итак, когда рекомендуется создавать сервис, а когда приложение?

Могу ли я использовать Cloud Pub / Sub для отправки email позже?

Мы пытаемся реализовать очередь, которая содержит сведения о получателе email и времени доставки, в которое ему должен быть отправлен email. Например, допустим, вы добавляете напоминание в наше…

Firebase Cloud функции: отправка Email через систему аутентификации

Firebase Authentication имеет встроенный сервис email. Можно ли запустить auth на основе email через функции Cloud (admin js sdk)? Похоже, я должен быть в состоянии вызвать email из…

Python — email.parser:Парсинг электронных сообщений — Source code:Lib/email/parser.py Структуры объекта сообщения могут быть созданы о

Source code:Lib/email/parser.py

Структуры объекта сообщения могут быть созданы одним из двух способов: они могут быть созданы из цельного материала путем создания объекта EmailMessage , добавления заголовков с помощью интерфейса словаря и добавления полезной нагрузки с помощью set_content() и связанных методов, либо они могут быть создается путем анализа сериализованного представления сообщения электронной почты.

Пакет email предоставляет стандартный синтаксический анализатор, который понимает большинство структур документов электронной почты, включая документы MIME. Вы можете передать парсеру байты, строку или файловый объект, и парсер вернет вам корневой экземпляр EmailMessage структуры объекта. Для простых сообщений, отличных от MIME, полезной нагрузкой этого корневого объекта, скорее всего, будет строка, содержащая текст сообщения. Для сообщений MIME корневой объект вернет True из своего is_multipart() , а к подчастям можно будет получить доступ с помощью методов управления полезной нагрузкой, таких как get_body() , iter_parts() и walk() .

На самом деле для использования доступны два интерфейса синтаксического анализатора: Parser API и добавочный FeedParser API. Parser API наиболее полезен , если у вас есть весь текст сообщения в памяти, или если вся жизнь сообщений в файл в файловой системе. FeedParser более подходит, когда вы читаете сообщение из потока, который может блокировать ожидание дополнительных входных данных (например, чтение сообщения электронной почты из сокета). FeedParser может потреблять и анализировать сообщение постепенно, и только возвращает корневой объект , когда вы закрываете анализатор.

Обратите внимание, что синтаксический анализатор может быть расширен ограниченными способами, и, конечно же, вы можете реализовать свой собственный синтаксический анализатор полностью с нуля. Вся логика, которая связывает связанный анализатор пакета email и класс EmailMessage , воплощена в классе policy , поэтому настраиваемый синтаксический анализатор может создавать деревья объектов сообщений любым способом, который сочтет необходимым, путем реализации настраиваемых версий соответствующих методов policy .



FeedParser API

BytesFeedParser , импортировано из email.feedparser модуля, обеспечивает API, способствующие дополнительный разбор сообщений электронной почты, например, было бы необходимо при чтении текста сообщения электронной почты из источника , который может блокировать (например, сокет). BytesFeedParser может быть, конечно , используются для анализа сообщений электронной почты полностью , содержащихся в байтах, как объект , строка или файл, но BytesParser API может быть более удобным для таких случаев использования. Семантика и результаты двух API-интерфейсов синтаксического анализатора идентичны.

В BytesFeedParser API «сек проста; вы создаете экземпляр, скармливаете ему кучу байтов до тех пор, пока его больше не станет кормить, а затем закрываете синтаксический анализатор, чтобы получить корневой объект сообщения. BytesFeedParser чрезвычайно точна при разборе совместимых со стандартами сообщений, и это делает очень хорошую работу по синтаксическому несоответствующим сообщениям, предоставляя информацию о том , как сообщение было сочтено сломано. Он заполнит атрибут defects объекта сообщения списком любых проблем, обнаруженных в сообщении. См. email.errors модуле email.errors список дефектов, которые он может найти.

Вот API для BytesFeedParser :

class email.parser.BytesFeedParser(_factory=None, *, policy=policy.compat32)

Создайте экземпляр BytesFeedParser . Необязательный _factory вызывается без аргументов; если не указано, используйте message_factory из политики . Вызов _factory всякий раз , когда новый объект сообщения необходимо.

Если указана политика, используйте правила, которые она определяет, для обновления представления сообщения. Если политика не задана, используйте политику compat32 , которая поддерживает обратную совместимость с версией пакета электронной почты Python 3.2 и предоставляет Message в качестве фабрики по умолчанию. Все остальные политики обеспечивают EmailMessage , как по умолчанию _factory . Дополнительные сведения о том, какие еще элементы управления политикой , см. В документации по policy .

Примечание. Всегда следует указывать ключевое слово политики ; Значение по умолчанию изменится на email.policy.default в будущей версии Python.

Новинка в версии 3.2.

Изменено в версии 3.3: Добавлено ключевое слово политики .

Изменено в версии 3.6: _factory по умолчанию используется политика message_factory .

feed(data)

Подайте парсеру еще немного данных. data должен быть байтовым объектом, содержащим одну или несколько строк. Строки могут быть частичными, и синтаксический анализатор будет правильно сшивать такие частичные строки. Строки могут иметь любое из трех общих окончаний строки: возврат каретки, перевод строки или возврат каретки и новая строка (они даже могут быть смешаны).

close()

Завершите анализ всех ранее загруженных данных и верните корневой объект сообщения. Неизвестно, что произойдет, если после вызова этого метода вызывается feed() .

class email.parser.FeedParser(_factory=None, *, policy=policy.compat32)

Работает аналогично BytesFeedParser , за исключением того, что ввод в метод feed() должен быть строкой. Это имеет ограниченную полезность, поскольку единственный способ сделать такое сообщение действительным — это содержать только текст ASCII или, если utf8 имеет значение True , никаких двоичных вложений.

Изменено в версии 3.3: Добавлено ключевое слово политики .

API парсера

Класс BytesParser , импортированный из модуля email.parser , предоставляет API, который можно использовать для анализа сообщения, когда полное содержимое сообщения доступно в байтовом объекте или файле. Модуль email.parser также предоставляет Parser для синтаксического анализа строк и анализаторы только заголовков, BytesHeaderParser и HeaderParser , которые можно использовать, если вас интересуют только заголовки сообщения. BytesHeaderParser и HeaderParser могут быть намного быстрее в этих ситуациях, поскольку они не пытаются анализировать тело сообщения, а вместо этого устанавливают полезную нагрузку в необработанное тело.

class email.parser.BytesParser(_class=None, *, policy=policy.compat32)

Создайте экземпляр BytesParser . В _class и политические аргументы имеют тот же смысл и семантику, что и _factory и политические аргументы BytesFeedParser .

Примечание. Всегда следует указывать ключевое слово политики ; Значение по умолчанию изменится на email.policy.default в будущей версии Python.

Изменено в версии 3.3: удален строгий аргумент, устаревший в версии 2.4. Добавлено ключевое слово политики .

Изменено в версии 3.6: _class по умолчанию соответствует политике message_factory .

parse(fp, headersonly=False)

Прочтите все данные из двоичного файлового объекта fp , проанализируйте полученные байты и верните объект сообщения. fp должен поддерживать как методы readline() и read() .

Байты, содержащиеся в fp, должны быть отформатированы как блок заголовков стиля RFC 5322 (или, если utf8True , RFC 6532 ), и строки продолжения заголовка, необязательно предваряемые заголовком конверта. Блок заголовка завершается либо концом данных, либо пустой строкой. После заголовка блока является тело сообщения (которое может содержать MIME-кодированные подразделы, в том числе подразделов с Content-Transfer-Encoding из 8bit ).

Необязательные заголовки — это флаг, указывающий, следует ли останавливать синтаксический анализ после чтения заголовков или нет. По умолчанию используется значение False , что означает анализ всего содержимого файла.

parsebytes(bytes, headersonly=False)

Подобен методу parse() , за исключением того, что он принимает байтовый объект вместо файлового объекта. Вызов этого метода для BytesIO объекта эквивалентен переносу байтов сначала в экземпляр BytesIO и вызову parse() .

Дополнительный headersonly как с parse() метода.

Новинка в версии 3.2.

Точно так BytesParser , как BytesParser , за исключением того, что для заголовков по умолчанию установлено значение True .

Новинка в версии 3.3.

class email.parser.Parser(_class=None, *, policy=policy.compat32)

Этот класс параллелен BytesParser , но обрабатывает строковый ввод.

Изменено в версии 3.3: Удален строгий аргумент. Добавлено ключевое слово политики .

Изменено в версии 3.6: _class по умолчанию соответствует политике message_factory .

parse(fp, headersonly=False)

Прочтите все данные из файлового объекта текстового режима fp , проанализируйте полученный текст и верните корневой объект сообщения. fp должен поддерживать методы readline() и read() для файловых объектов.

Помимо требований текстового режима, этот метод работает как BytesParser.parse() .

parsestr(text, headersonly=False)

Подобен методу parse() , за исключением того, что он принимает строковый объект вместо файлового объекта. Вызов этого метода для строки эквивалентен сначала StringIO текста в экземпляр StringIO и вызову parse() .

Дополнительный headersonly как с parse() метода.

Точно так же, как Parser , за исключением того, что для заголовков по умолчанию установлено значение True .

Поскольку создание структуры объекта сообщения из строки или файлового объекта является такой распространенной задачей, для удобства предоставляются четыре функции. Они доступны в пространстве имен пакета email верхнего уровня .

email.message_from_bytes(s, _class=None, *, policy=policy.compat32)

Вернуть структуру объекта сообщения из байтового объекта . Это эквивалентно BytesParser().parsebytes(s) . Необязательный _class и политика интерпретируются как BytesParser класса BytesParser .

Новинка в версии 3.2.

Изменено в версии 3.3: Удален строгий аргумент. Добавлено ключевое слово политики .

email.message_from_binary_file(fp, _class=None, *, policy=policy.compat32)

Возвращает дерево структуры объекта сообщения из открытого двоичного файлового объекта . Это эквивалентно BytesParser().parse(fp) . _class и политика интерпретируются как BytesParser класса BytesParser .

Новинка в версии 3.2.

Изменено в версии 3.3: Удален строгий аргумент. Добавлено ключевое слово политики .

email.message_from_string(s, _class=None, *, policy=policy.compat32)

Вернуть структуру объекта сообщения из строки. Это эквивалентно Parser().parsestr(s) . _class и policy интерпретируются как конструктор класса Parser .

Изменено в версии 3.3: Удален строгий аргумент. Добавлено ключевое слово политики .

email.message_from_file(fp, _class=None, *, policy=policy.compat32)

Возвращает дерево структуры объекта сообщения из открытого файлового объекта . Это эквивалентно Parser().parse(fp) . _class и policy интерпретируются как конструктор класса Parser .

Изменено в версии 3.3: Удален строгий аргумент. Добавлено ключевое слово политики .

Изменено в версии 3.6: _class по умолчанию соответствует политике message_factory .

Вот пример того, как вы можете использовать message_from_bytes() в интерактивной подсказке Python:

>>> import email
>>> msg = email.message_from_bytes(myBytes)  

Дополнительные примечания

Вот некоторые заметки по семантике разбора:

  • Большинство не- многокомпонентные сообщения типа обрабатываются как единый объект сообщения с струнной полезной нагрузкой. Эти объекты вернут False для is_multipart() , а iter_parts() выдаст пустой список.
  • Все сообщения составного типа будут анализироваться как объект сообщения-контейнера со списком объектов вложенного сообщения для их полезной нагрузки. Сообщение внешнего контейнера вернет True для is_multipart() , а iter_parts() выдаст список подчастей.
  • Большинство сообщений с типом содержимого message / * (например, message / delivery-status и message / rfc822 ) также будут анализироваться как контейнерный объект, содержащий полезную нагрузку списка длиной 1. Их is_multipart() вернет True . Единственный элемент, iter_parts() будет объектом вложенного сообщения.
  • Некоторые сообщения не-стандарты , совместимые не могут быть внутренне непротиворечивыми об их многочастном -edness. Такие сообщения могут иметь заголовок Content-Type типа multipart , но их is_multipart() может возвращать False . Если такие сообщения были проанализированы с помощью FeedParser , они будут иметь экземпляр класса MultipartInvariantViolationDefect в их списке атрибутов дефектов . См. Подробности в email.errors .

Интеграция с почтой: парсинг резюме + отправка писем

Интеграция аккаунта CleverStaff с почтой позволяет существенно экономить время на загрузке резюме и отправлять письма из интерфейса.

Автоматическая загрузка резюме кандидатов из почты в базу аккаунта

Система считывает файлы из папки «Входящие» вашей почты, находит файлы резюме и загружает их в ваш аккаунт CleverStaff. Благодаря технологии парсинга, полученные CV сохраняются в виде профилей кандидатов.

Найти резюме полученных кандидатов вы можете на странице «Кандидаты»«Наша база», отсортировав кандидатов по дате добавления в базу. Загрузка файлов резюме из почты происходит 1 раз в час.

Отправка писем кандидатам и клиентам напрямую из интерфейса

Эта функция позволяет отправлять:

  • Автоматические письма при переводе кандидата на этапы
  • Письма с отказом кандидатам по вакансиям
  • Письма с предложением вакансии
  • Письма заказчикам и кандидатам из их профиля

Настроить шаблоны писем можно на странице вакансии, на вкладке «Шаблоны писем».

Как настроить интеграцию с почтой:

1. В меню пользователя выберите «Интеграция с email» и введите вашу почту.

2. Введите пароль почтового ящика и его SMTP-настройки. Эту информацию вы можете узнать на почтовом сервере, сайте провайдера или у вашего системного администратора.
Для пользователей некоторых почтовых сервисов (например, Gmail) ввод SMTP-настроек происходит автоматически. Синхронизация активируется в течении часа.

3. Во вкладке «Интеграция с email» вы можете изменить настройки подключения:

  • Импорт резюме из папки «Входящие» (Да/Нет)
  • Возможность отправить сообщение на email в интерфейсе CS (Да/Нет)
  • Настройки подключения почты

Ваши друзья из CleverStaff

Как работает интеграция с почтой: парсинг резюме + отправка писем

5 (100%) 1 vote


Понравилась статья? Поделиться с друзьями:

5 лучших приложений для парсеров электронной почты в 2021 году




Опубликовано: 2021-09-14

В вашем почтовом ящике есть не только сообщения — он полон данных. Это особенно верно, если вы занимаетесь бизнесом. Возможно, ваши лиды приходят по электронной почте; может быть, именно здесь и заканчиваются определенные счета.

Но вы мало что можете сделать с этими данными, если они находятся в вашем почтовом ящике. Квитанции более полезны, например, в бухгалтерском программном обеспечении. Контакты более полезны в вашей CRM. Конечно, вы можете вручную скопировать эту информацию, но это большая работа, особенно если вы говорите о десятках или даже сотнях электронных писем в день.

Именно здесь на помощь приходят инструменты синтаксического анализа электронной почты. Эти инструменты делают работу за вас, собирая информацию из вашего почтового ящика и систематизируя ее таким образом, чтобы ее могли использовать другие приложения.

Не знаете, для чего использовать приложение для анализа электронной почты? Ознакомьтесь с нашими предложениями по лучшим способам использования приложений для анализа электронной почты для некоторых идей.

Лучшие парсеры электронной почты

  • Mailparser для быстрой настройки эффективных правил парсинга электронной почты

  • Email Parser от Zapier для парсера начального уровня для пользователей Zapier

  • Email Parser для встроенного инструмента анализа электронной почты Windows

  • Parseur для разбора вложений электронной почты

  • SigParser для очистки электронных писем

Что делает анализатор электронной почты отличным?

Я протестировал каждое приложение для анализа электронной почты, которое попадалось мне в руки, и выбрал лучшее. Лучшие приложения для анализа электронной почты соответствуют следующим критериям (а некоторые выходят далеко за рамки).

  • Они получают информацию из вашей электронной почты . Это можно сделать с помощью настраиваемых правил, шаблонов, предлагаемых самим приложением, или, в некоторых случаях, путем автоматического сканирования всех входящих писем на предмет определенных данных.

  • Их легко или, по крайней мере, легко настроить . Вы можете, имея достаточно времени или ресурсов, создать собственные сценарии, которые сделают эту работу за вас. Сервисы парсинга электронной почты означают, что вам это не нужно, поэтому лучшие из них должны быть удобными для пользователя.

  • Они помещают эти данные туда, куда вы хотите. Некоторые люди время от времени хотят загружать электронные таблицы, и большинство приложений в этой категории предлагают это. Однако лучшие из них могут отправлять данные в другие приложения, которые вы уже используете.

В некоторых случаях я находил приложения, которые предлагали аналогичные функции и качество по разным ценам, и в этих случаях я отдавал предпочтение более доступному варианту. Вот приложения, которые, на мой взгляд, работали лучше всего.

Лучший анализатор электронной почты для быстрой установки эффективных правил

Mailparser (Интернет)

Разбор электронной почты совсем не простой — вам нужно научить компьютер просматривать электронную почту и извлекать именно те фрагменты данных, которые вам нужны. Mailparser является довольно хорошо сделать процесс кажется простым, и это впечатляет.

Вы настраиваете почтовый ящик, у которого есть собственный адрес электронной почты. Отправьте несколько писем на этот адрес, и Mailparser угадает, какую информацию вы, возможно, захотите извлечь. Совершенно очевидно, что это не всегда будет идеально, но если вы пытаетесь извлечь что-то вроде квитанции, он неплохо справится сам по себе. Если нет, вы можете создать свои собственные правила.

Mailparser может анализировать тему, тело, получателей и заголовки для каждого электронного письма. Он также может анализировать вложения — файлы PDF, XLS, CSV, TXT и XML могут быть очищены. Но, на мой взгляд, главная особенность заключается в простоте пользовательского интерфейса. Если вы никогда не использовали службу синтаксического анализа электронной почты и не знаете, с чего начать, вам следует сначала попробовать этот инструмент.

Mailparser интегрируется с Zapier, что означает, что вы можете отправлять проанализированные данные в тысячи приложений, как только приходят электронные письма. Например, вы можете добавлять элементы в Google Sheet, создавать новых подписчиков в Mailchimp или даже получать уведомления о новых извлеченных сообщениях. электронные письма в Slack.

Цены на Mailparser : 30 писем в месяц бесплатно; от 39 долларов в месяц для профессионального плана за 500 писем в месяц

Лучший анализатор электронной почты начального уровня для пользователей Zapier

Парсер электронной почты от Zapier (Интернет)

Это продукт Zapier в сообщении в блоге Zapier, поэтому я понимаю, если вы скептически относитесь к моей способности сохранять нейтралитет. Но я не собираюсь делать вид, что это самый мощный инструмент анализа электронной почты, и если вам не нужны другие решения, предлагаемые Zapier, они могут не подойти вам. Но если разбор электронной почты — лишь одна из многих автоматизаций, которые вы будете использовать, она выполняет свою работу. Если вы уже платите за Zapier, даже лучше.

Начните работу с Email Parser от Zapier, и вы можете настроить столько почтовых ящиков, сколько захотите, каждый со своим собственным адресом электронной почты @ robot.zapier.com. Вы можете пересылать электронные письма на этот адрес вручную или используя что-то вроде системы фильтров Gmail. Отправьте несколько образцов писем, затем выделите и назовите информацию, которую вы хотите удалить из будущих писем. Здесь вы не найдете много дополнительных функций — например, вы не сможете очистить содержимое вложений электронной почты.

Затем вы настроите Zap, наш термин для автоматического рабочего процесса, который будет отправлять эту информацию в любое другое приложение, которое вы хотите, — вы можете выбирать из тысяч приложений. Несколько примеров: отправьте информацию из электронной почты в электронную таблицу, добавьте новые контакты в список Mailchimp или создайте событие Календаря Google на основе информации в электронном письме.

Цены на Email Parser от Zapier : включены во все планы Zapier.

Чтобы узнать, как использовать анализатор электронной почты от Zapier, ознакомьтесь с нашим руководством по синтаксическому анализатору электронной почты.

Лучший нативный инструмент для анализа электронной почты Windows

Парсер электронной почты (Windows, Интернет)

Email Parser не держит вас за руку: нет мастера, который угадывает, что вы хотите проанализировать, а это значит, что вам нужно установить все правила самостоятельно. Это будет непросто, но компромисс — мощность, которой нет в других приложениях.

Частично это связано с тем, что Email Parser доступен как реальное приложение Windows. Он также напрямую подключается к серверам Gmail, Exchange и POP / IMAP, вместо того, чтобы полагаться на то, что вы пересылаете сообщения на настраиваемый адрес, как большинство других анализаторов электронной почты.

У работы в Windows есть одно очевидное преимущество: поддержка локальных файлов. Приложение может передавать данные электронной почты непосредственно в электронную таблицу Excel, файл CSV или даже текстовый документ на вашем компьютере — облачное хранилище не требуется. Также есть поддержка локальных сценариев PowerScript и C #, что означает, что нет ограничений на то, что вы можете делать с данными, которые вы анализируете, если у вас есть некоторые способности кодирования. Это особенно интересно, учитывая, что Email Parser для Windows — это единовременная покупка — это единственное приложение, не имеющее постоянной подписки, за которую нужно платить.

Но есть также веб-версия с действующей подпиской: она предлагает вариант настраиваемого почтового ящика, на который вы можете пересылать электронные письма, как работают такие службы, как Mailparser. Веб-версия не очень хорошо сравнивается с некоторыми другими приложениями, представленными здесь, но приятно иметь такую ​​возможность, особенно если вы предпочитаете более подробный подход к созданию правил, предлагаемый Email Parser.

Стоимость почтового парсера : веб-приложение за 19 долларов в месяц; Приложение для Windows — это единовременная покупка за 79 долларов.

Лучший парсер электронной почты для обработки вложенных документов

Парсер (Интернет)

Parseur во многом похож на Mailparser, но отличается одним ключевым моментом: огромным количеством форматов файлов вложений, которые он может очистить. Если вы получаете много квитанций, которые (необъяснимо) отправляются как документы текстового редактора, это инструмент, который вам нужно попробовать. Parseur может извлекать данные из файлов любого типа, который может использовать Mailparser, но он также поддерживает форматы обработки текстов, такие как DOCX, ODT, RTF, Apple Pages и даже WordPerfect (по какой-то причине).

И здесь есть еще несколько вещей, которых нет в подобных инструментах. Есть поддержка постобработки, например, с использованием скриптов Python (по более высокой цене). Расширение Chrome позволяет анализировать не только электронные письма, но и веб-сайты. И есть шаблоны для обработки писем от обычных сервисов, в том числе Google Alerts.

Вы можете интегрировать Parseur с Zapier, что позволит вам отправлять очищенные данные из вашей электронной почты в тысячи приложений. Вы можете, например, автоматически создавать события Календаря Google или подписчиков Mailchimp при поступлении новых писем.

Обратная сторона: Parseur дороже альтернатив. Это может быть полезно, в зависимости от ваших потребностей, поэтому попробуйте Parseur, прежде чем выбирать услугу. Не позволяйте псевдо-французскому имени полностью вас выключить.

Стоимость Parseur : 20 документов в месяц бесплатно; от 59 долларов в месяц для стандартного плана до 10 000 документов в месяц

Лучший парсер электронной почты для автоматической очистки подписей электронной почты

SigParser (Интернет)

SigParser является наиболее специализированным из всех инструментов здесь: он фокусируется исключительно на контактной информации в подписях электронной почты. Но подумайте о ценности этого — у большинства электронных писем есть подписи, а это означает, что в вашем почтовом ящике есть всевозможная контактная информация, о которой вы даже не задумываетесь.

Вы можете скопировать и вставить эту контактную информацию в свою адресную книгу или CRM по своему выбору, но с SigParser это не обязательно. Бесплатная версия SigParser проверяет ваши электронные письма за 90 дней — вы можете заплатить больше, чтобы вернуться к ним. Приложение также может сканировать новые электронные письма по мере их поступления, что означает, что вся контактная информация в вашем почтовом ящике автоматически захватывается. Затем вы можете отправить эту информацию в свою CRM, адресную книгу или в другое место, которое может пригодиться.

Теоретически вы можете использовать любой из представленных здесь инструментов для очистки контактной информации, но это потребует некоторой работы. Подпись электронной почты у всех немного отличается, и простых правил недостаточно для ее последовательного анализа. Это приложение предназначено для одной работы, и в моих тестах оно отлично справилось с множеством различных сигнатур. Это может показаться простым делом, но это может изменить правила игры, если ваш бизнес зависит от работы с потенциальными клиентами.

Вы также можете интегрировать SigParser с Zapier, что позволит вам отправлять очищенную контактную информацию в тысячи приложений, включая Mailchimp и Constant Contact.

Стоимость SigParser : от 8 долларов в месяц для индивидуального плана.

5 лучших приложений для парсеров электронной почты в 2021 году

В вашем почтовом ящике больше, чем просто сообщения — он полон данных. Это особенно верно, если вы занимаетесь бизнесом. Возможно, ваши лиды приходят по электронной почте; может быть, именно здесь и заканчиваются определенные счета.

Но вы мало что можете сделать с этими данными, если они находятся в вашем почтовом ящике. Квитанции более полезны, например, в бухгалтерском программном обеспечении. Контакты более полезны в вашей CRM. Конечно, вы можете вручную скопировать эту информацию, но это большая работа, особенно если вы говорите о десятках или даже сотнях электронных писем в день.

Вот тут-то и пригодятся инструменты анализа электронной почты. Эти инструменты делают работу за вас, собирая информацию из вашего почтового ящика и систематизируя ее таким образом, чтобы ее могли использовать другие приложения.

Лучшие парсеры электронной почты

Что делает отличный анализатор электронной почты?

Я протестировал все приложения для анализа электронной почты, которые попадались мне в руки, и выбрал лучшие из них. Лучшие приложения для анализа электронной почты соответствуют следующим критериям (а некоторые выходят далеко за рамки).

  • Они получают информацию из вашей электронной почты .Это можно сделать с помощью настраиваемых правил, шаблонов, предлагаемых самим приложением, или, в некоторых случаях, путем автоматического сканирования всех входящих писем на предмет определенных данных.

  • Их легко или, по крайней мере, легко настроить . Вы можете, имея достаточно времени или ресурсов, создать собственные сценарии, которые сделают эту работу за вас. Сервисы парсинга электронной почты означают, что вам не нужно этого делать, поэтому лучшие из них должны быть удобными для пользователя.

  • Они помещают эти данные там, где вы хотите. Некоторым людям время от времени захочется загружать электронные таблицы, и большинство приложений в этой категории предлагают это. Однако лучшие из них могут отправлять данные в другие приложения, которые вы уже используете.

В некоторых случаях я находил приложения, которые предлагали аналогичные функции и качество по разным ценам, и в этих случаях я отдавал предпочтение более доступному варианту. Вот приложения, которые, на мой взгляд, работали лучше всего.

Лучший анализатор электронной почты для быстрой установки эффективных правил

Mailparser (Интернет)

Разбор электронной почты не простой, а именно — вам нужно научить компьютер просматривать электронную почту и извлекать точные фрагменты из электронной почты. данные, которые вам нужны.Mailparser довольно хорошо делает процесс кажущимся простым, и это впечатляет.

Вы создали почтовый ящик с собственным адресом электронной почты. Отправьте несколько писем на этот адрес, и Mailparser угадает, какую информацию вы, возможно, захотите извлечь. Совершенно очевидно, что это не всегда будет идеально, но если вы пытаетесь извлечь что-то вроде квитанции, он неплохо справится сам по себе. Если нет, вы можете создать свои собственные правила.

Mailparser может анализировать тему, тело, получателей и заголовки для каждого электронного письма.Он также может анализировать вложения — файлы PDF, XLS, CSV, TXT и XML могут быть очищены. Но, на мой взгляд, главная особенность заключается в простоте пользовательского интерфейса. Если вы никогда не использовали службу синтаксического анализа электронной почты и не знаете, с чего начать, вам следует сначала попробовать этот инструмент.

Mailparser интегрируется с Zapier, что означает, что вы можете отправлять проанализированные данные в тысячи приложений, как только приходят электронные письма. Например, вы можете добавлять элементы в Google Sheet, создавать новых подписчиков в Mailchimp или даже получать уведомления о новые очищенные электронные письма в Slack.

Стоимость Mailparser : 30 писем в месяц бесплатно; от 39 долларов в месяц для профессионального плана на 500 писем в месяц

Лучший анализатор электронной почты начального уровня для пользователей Zapier

Электронный анализатор от Zapier (Интернет)

Это продукт Zapier в сообщении в блоге Zapier, поэтому я понимаю, если вы скептически относитесь к моей способности сохранять нейтралитет. Но я не собираюсь делать вид, что это самый мощный инструмент для анализа электронной почты, и если вам не нужны другие решения, предлагаемые Zapier, они могут не подойти вам.Но если разбор электронной почты — лишь одна из многих автоматизаций, которые вы будете использовать, она выполняет свою работу. Если вы уже платите за Zapier, даже лучше.

Начните работу с Email Parser от Zapier, и вы можете настроить столько почтовых ящиков, сколько захотите, каждый со своим собственным адресом электронной почты @ robot.zapier.com. Вы можете пересылать электронные письма на этот адрес вручную или используя что-то вроде системы фильтров Gmail. Отправьте несколько образцов писем, затем выделите и назовите информацию, которую вы хотите удалить из будущих писем.Вы не найдете здесь много дополнительных функций — например, вы не можете очистить содержимое вложений электронной почты.

Затем вы настроите Zap, наш термин для автоматического рабочего процесса, который будет отправлять эту информацию в любое другое приложение, которое вы хотите — вы можете выбирать из тысяч приложений. Несколько примеров: отправьте информацию из электронной почты в электронную таблицу, добавьте новые контакты в список Mailchimp или создайте событие Календаря Google на основе информации в электронном письме.

Email Parser от Zapier цена : Включено во все планы Zapier.

Чтобы узнать, как использовать анализатор электронной почты от Zapier, ознакомьтесь с нашим руководством по синтаксическому анализатору электронной почты.

Лучший собственный инструмент для синтаксического анализа электронной почты Windows

Email Parser (Windows, Web)

Email Parser не держит вас за руку: нет мастера, который угадывает, что вы хотите проанализировать, а это значит, что вам нужно настроить все норм сам. Это будет непросто, но компромисс — мощность, которой нет в других приложениях.

Отчасти это связано с тем, что анализатор электронной почты доступен как фактическое приложение Windows.Он также напрямую подключается к серверам Gmail, Exchange и POP / IMAP, вместо того, чтобы полагаться на то, что вы пересылаете сообщения на настраиваемый адрес, как большинство других анализаторов электронной почты.

Запуск в Windows имеет одно очевидное преимущество: поддержка локальных файлов. Приложение может передавать данные электронной почты непосредственно в электронную таблицу Excel, файл CSV или даже текстовый документ на вашем компьютере — облачное хранилище не требуется. Также есть поддержка локальных сценариев PowerScript и C #, что означает, что нет ограничений на то, что вы можете делать с данными, которые вы анализируете, если у вас есть некоторые способности кодирования.Это особенно интересно, учитывая, что Email Parser для Windows — это единовременная покупка — это единственное приложение, не имеющее постоянной подписки, за которую нужно платить.

Но есть также веб-версия с действующей подпиской: она предлагает вариант настраиваемого почтового ящика, на который вы можете пересылать электронные письма, как работают такие службы, как Mailparser. Веб-версия не очень хорошо сравнивается с некоторыми другими приложениями, представленными здесь, но приятно иметь такую ​​возможность, особенно если вы предпочитаете более подробный подход к созданию правил, предлагаемый Email Parser.

Стоимость анализатора почты : веб-приложение за 19 долларов в месяц; Приложение для Windows — это единовременная покупка за 79 долларов

Лучший анализатор электронной почты для обработки вложенных документов

Parseur (Интернет)

Parseur во многом похож на Mailparser, но отличается одним ключевым аспектом: огромное количество форматов файлов вложений, которые он может очистить. Если вы получаете много квитанций, которые (необъяснимо) отправляются в виде документов текстового редактора, вам нужно попробовать этот инструмент.Parseur может извлекать данные из файлов любого типа, который может использовать Mailparser, но он также поддерживает форматы обработки текстов, такие как DOCX, ODT, RTF, Apple Pages и даже WordPerfect (по какой-то причине).

И здесь есть еще несколько вещей, которые не предлагаются аналогичными инструментами. Например, есть поддержка постобработки с использованием скриптов Python (по более высокой цене). Расширение Chrome позволяет анализировать не только электронные письма, но и веб-сайты. И есть шаблоны для обработки писем от обычных сервисов, в том числе Google Alerts.

Вы можете интегрировать Parseur с Zapier, что позволит вам отправлять очищенные данные из вашей электронной почты в тысячи приложений. Вы можете, например, автоматически создавать события Календаря Google или подписчиков Mailchimp при поступлении новых писем.

Обратная сторона: Parseur дороже, чем альтернативы. Это может быть полезно, в зависимости от ваших потребностей, поэтому попробуйте Parseur, прежде чем выбирать услугу. Не позволяйте псевдо-французскому имени полностью вас выключить.

Стоимость Parseur : 20 документов в месяц бесплатно; от 59 долларов в месяц для стандартного плана с до 10 000 документов в месяц

Лучший анализатор электронной почты для автоматической очистки подписей электронной почты

SigParser (Интернет)

SigParser является наиболее специализированным из всех инструментов здесь: он фокусируется на исключительно по контактной информации в электронных подписях.Но подумайте о ценности этого — у большинства электронных писем есть подписи, а это означает, что в вашем почтовом ящике есть всевозможная контактная информация, о которой вы даже не задумываетесь.

Вы можете скопировать и вставить эту контактную информацию в свою адресную книгу или CRM по своему выбору, но с SigParser это не обязательно. Бесплатная версия SigParser проверяет ваши электронные письма за 90 дней — вы можете заплатить больше, чтобы вернуться к ним. Приложение также может сканировать новые электронные письма по мере их поступления, что означает, что вся контактная информация в вашем почтовом ящике автоматически захватывается.Затем вы можете отправить эту информацию в свою CRM, адресную книгу или в другое место, которое может пригодиться.

Теоретически вы можете использовать любой из перечисленных здесь инструментов для очистки контактной информации, но это потребует некоторой работы. Подпись электронной почты у всех немного отличается, и простых правил недостаточно для ее последовательного анализа. Это приложение предназначено для одной работы, и в моих тестах оно отлично справилось с множеством различных сигнатур. Это может показаться простым делом, но это может изменить правила игры, если ваш бизнес зависит от работы с потенциальными клиентами.

Вы также можете интегрировать SigParser с Zapier, что позволит вам отправлять очищенную контактную информацию в тысячи приложений, включая Mailchimp и Constant Contact.

Стоимость SigParser : от 8 долларов в месяц для индивидуального плана

Все, что вам нужно знать

Неудивительно, что электронная почта — одна из наиболее загруженных данными форм современного общения. Что-то настолько простое, как отправка электронного письма, собирает, передает и интерпретирует около 100 КБ данных.Умножьте это на миллиарды, и теперь вы поймете, почему компаниям может быть сложно манипулировать этими данными для потребления людьми. К счастью, есть решение этой проблемы: парсинг электронной почты.

Службы анализа электронной почты и API

Службы синтаксического анализа электронной почты предоставляют разработчикам простой способ анализировать входящие сообщения электронной почты и интегрировать содержимое сообщений в ряд различных приложений. Анализатор электронной почты API — это приложение SaaS, которое извлекает настраиваемые данные из входящих или исходящих сообщений электронной почты и применяет их к заданной инфраструктуре для дальнейшего человеческого или машинного анализа.

Итак, что это на самом деле означает, и как вы анализируете электронную почту для своего приложения?

Для чего используется анализ электронной почты?

Одним из многих преимуществ хорошего API синтаксического анализа входящего трафика является его настраиваемость. Благодаря этой возможности настройки разработчики могут интегрировать API синтаксического анализа электронной почты с множеством различных приложений. Например, большинство клиентов SocketLabs используют наш API анализа входящего трафика для трех основных приложений:

Служба поддержки клиентов / Заявки на обслуживание клиентов

Большинство современных приложений поддержки клиентов фиксируют взаимодействия с клиентами в потоке сообщений, используя электронную почту в качестве основного механизма доставки этих сообщений.SocketLabs Inbound Email Parsing API обеспечивает идеальное решение для поставщиков услуг приложений в этой отрасли, предоставляя полностью размещенную, готовую к использованию систему для сбора и анализа входящих сообщений от клиентов для хранения и отображения в приложениях поддержки.

Наш сервис полностью избавляет от необходимости внутренней разработки совместимого механизма синтаксического анализа электронной почты. Это означает отсутствие дорогостоящего обслуживания и затрат на инфраструктуру электронной почты.

Приложения для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM)

Приложения

Продажи или CRM часто записывают электронные письма с клиентами, чтобы предоставить ценные данные истории клиентов.Направляя ответы клиентов через нашу службу анализа входящей электронной почты, приложения CRM могут получать предварительно проанализированные сообщения электронной почты в виде структуры данных JSON через простое сообщение HTTP POST. Это чистый, безболезненный и более экономичный способ поддержки электронной почты в вашем приложении. Вы получаете все нужные данные в нужное время, упакованные и готовые к работе.

Социальные приложения

Социальные приложения, которые обеспечивают личное или групповое взаимодействие по электронной почте, могут получить отличные результаты с помощью нашего API анализа входящей электронной почты.Приложения социальных сетей часто позволяют общаться по электронной почте, позволяя пользователям следить за разговором в Интернете. Наша служба анализа входящей электронной почты — это простой и быстрый способ для разработчиков приложений настроить свои почтовые приложения таким образом, чтобы они масштабировались по мере их масштабирования. По мере роста социального взаимодействия наша служба анализа входящей электронной почты растет вместе с вами, не заботясь об инфраструктуре, которая ее поддерживает.

Это лишь несколько примеров того, как наш API анализа входящей электронной почты может помочь предоставить готовое решение для разработчиков приложений и архитекторов решений, которые хотят встроить возможности входящей электронной почты в свои приложения.API-интерфейс синтаксического анализа входящей почты SocketLabs обеспечивает эффективное, масштабируемое и надежное управляемое решение для обработки входящей электронной почты.

Как разобрать электронную почту из вашего приложения

Мы часто получаем запросы от клиентов, которые спрашивают о сложностях, связанных с созданием инструмента синтаксического анализа электронной почты, и о том, следует ли им просто создавать свои собственные. Дело в том, что вы, вероятно, могли бы построить свой собственный. В конце концов, вы просто пытаетесь получить сообщение и ввести его в нечто вроде CRM-приложения, верно?

Хотя это, безусловно, возможно, есть ряд препятствий, которые следует учитывать перед тем, как отправиться в такое приключение.Самонастраиваемые системы синтаксического анализа могут быть созданы таким образом, чтобы упростить потребление данных, но они требуют пристального внимания ко многим проблемам с сервером, кодом и инфраструктурой. Вот некоторые проблемы, которые следует учитывать конкретно в области CRM:

  • Создание принимающего сервера, на который будет направляться входящая почта
  • Логика записи для входящего сообщения
  • Написание логики для разбиения входящего сообщения на составные части и захвата таких элементов, как «Тема», «От», «Кому», «текст произвольной формы» и т. Д.
  • Написание логики для копирования в базу данных

Лучшее и быстрое решение — использовать SocketLabs Inbound Email Parsing API. Это приложение делает за вас всю тяжелую работу, а затем передает вам простой файл JSON через HTTP, который идеально отформатирован для размещения в базах данных ваших приложений.

Технология, которую использует SocketLabs, такая же, как и в нашем API уведомлений. Наш код может классифицировать и сортировать входящие сообщения и позволяет вашей компании упростить разработку за счет интеграции логики обработки с инфраструктурой мирового класса.

Если этого недостаточно, наш процесс анализа электронной почты даже применяет «рейтинг спама» к входящим сообщениям. Это критически важная функция для защиты клиентов, которые помещают свои данные электронной почты в базу данных, чтобы они могли поддерживать безопасность своего приложения.

Как API синтаксического анализа электронной почты SocketLabs помогает вам

Теперь вы знаете, насколько эффективна хорошая служба анализа электронной почты для сбора, анализа и организации данных, которые будут способствовать развитию нового бизнеса.

Независимо от проблем, SocketLabs предлагает полностью интегрированный API анализа входящей электронной почты, который предоставляет клиентам:

  • Высокомасштабируемая служба для приема и анализа сообщений электронной почты
  • Полная деконструкция сообщений электронной почты, включая текст, HTML, вложения, настраиваемые заголовки и многое другое.
  • Электронная почта, которая доставляется прямо в ваше приложение в виде большого двоичного объекта JSON через HTTP POST
  • Полная сводка и подробный отчет обо всех входящих сообщениях электронной почты для вашей учетной записи

Полная документация по API для функции входящего синтаксического анализа доступна здесь.Начните с регистрации БЕСПЛАТНОЙ учетной записи и начните разработку прямо сейчас!

Узнайте больше о нашем API анализа электронной почты здесь.

Что такое разбор электронной почты? — SigParser

Все, что вам нужно знать о парсинге электронной почты?

124 миллиарда деловых писем отправляются каждый день. Средний офисный работник получает 3600 писем в месяц.

Ваша учетная запись электронной почты — невероятный источник информации о вашем бизнесе. Он включает в себя информацию о ваших клиентах, заказах, партнерах и перспективах.

Однако есть проблема с электронной почтой. Это плохо структурировано. Электронная почта — это просто текстовое общение, написанное людьми. Это затрудняет поиск и извлечение данных из электронного письма без того, чтобы его прочитал человек. Вот где пригодится специализированный инструмент вроде парсера электронной почты.

Что такое анализ электронной почты?

Анализ электронной почты — это процесс использования программного обеспечения для поиска и извлечения определенных данных в электронном письме, чтобы избежать ручного ввода данных. Такие вещи, как номера заказов, потенциальных клиентов, контактные данные и многое другое, можно найти в электронных письмах.

Проблема с анализом электронной почты заключается в том, что электронные письма предназначены для людей, а не для машин. То, что человек может легко увидеть, машине очень трудно понять.

Традиционно парсеры электронной почты фокусировались на отформатированных сообщениях электронной почты с данными в одном и том же месте каждый раз. Но по мере развития науки о данных и искусственного интеллекта стали возможны более сложные варианты использования анализа электронной почты. Отличный новый вариант использования — извлечение подписей электронной почты для автоматического обновления систем CRM.

Что такое анализатор электронной почты?

Парсеры электронной почты — это настоящие компьютерные программы, которые сканируют электронную почту в поисках важных данных для извлечения.Они настроены для конкретной задачи синтаксического анализа, такой как извлечение деталей заказа или подписей электронной почты, которые необходимо загрузить в систему CRM.

Учитывая, что парсеры электронной почты созданы для конкретных задач, важно отметить, что есть два разных типа парсеров электронной почты. Есть «структурированные» и «неструктурированные» парсеры электронной почты.

Сравнение структурированных и неструктурированных писем

Подумайте о разнице между структурными и неструктурированными данными, как о разнице между файлом Excel и документом Word.В Excel у вас есть столбцы и строки, которые определяют данные. Когда у вас есть столбец с именем order #, все в этом столбце является номером заказа. В текстовом документе нет столбцов или строк, поэтому нет определенного места для поиска номера заказа. Данные электронной почты точно так же. Структурированное письмо — это письмо, которое каждый раз имеет один и тот же формат. Они часто генерируются машиной, и информация для анализа всегда находится в одном и том же месте. Неструктурированные электронные письма — это электронные письма, которые люди отправляют друг другу.Это электронные письма произвольной формы без формальной структуры.

Анализаторы структурированной электронной почты

Структурированные анализаторы электронной почты сосредоточены на извлечении данных из электронной почты, которую легко определить или пометить. Чтобы эти парсеры электронной почты работали, вы должны скармливать им электронные письма, которые каждый раз выглядят одинаково. Это позволяет настроить анализатор для поиска различных фрагментов данных в определенных разделах электронного письма.

Анализаторы неструктурированной электронной почты

Анализаторы неструктурированной почты сосредоточены на поиске данных, которые не появляются каждый раз в одном и том же месте.Скорее, они ищут в электронном письме шаблоны, которые представляют важные данные, а затем могут просматривать любое электронное письмо независимо от формата, чтобы извлечь эти важные данные. Это представляет собой основную часть сообщений электронной почты, что означает, что существует гораздо больше данных, которые можно добыть.

Для чего можно использовать анализатор электронной почты?

Есть много вариантов использования парсеров электронной почты.

Ведущие веб-сайты (структурированные)

Многие компании получают потенциальных клиентов со своих веб-сайтов. Затем эти потенциальные клиенты отправляются по электронной почте в один почтовый ящик.Полезно автоматически фиксировать этих потенциальных клиентов в CRM-системе. Не полагаясь на человека, вам следует автоматизировать сбор данных. Формат будет одинаковым для каждого электронного письма, поэтому легко настроить парсер электронной почты для захвата этих писем.

Детали заказа (структурированные)

Часто заказы отправляются из одной компании в другую по электронной почте. Компания-получатель должна получить детали заказа из электронного письма и ввести их в свою систему управления заказами.

Парсер электронной почты, такой как Parserr, может выполнить эту задачу, потому что электронное письмо с деталями заказа всегда выглядит одинаково.

Подписи электронной почты (неструктурированные)

Подписи электронной почты содержат большой объем информации. Электронные подписи — это контактные данные, которые люди помещают в конце своего электронного письма. Обычно они включают номера телефонов, заголовки, местоположения и т. Д. Парсеры электронной почты, такие как SigParser, созданы для этой цели, и они очень разные, потому что не все подписи электронной почты выглядят одинаково, и они не всегда находятся в одном и том же месте. Он должен быть достаточно умным, чтобы найти подпись электронной почты, где бы она ни находилась.

SigParser — отличный пример парсера электронной почты этого типа. Он не только извлекает структурированные данные из таких полей, как поля «Кому», «От» и «Копия», но также обрабатывает текст сообщения электронной почты для подписей. Затем он объединяет все данные в единую базу данных для одного пользователя или всей компании и автоматически обновляет их CRM.

Попробуйте SigParser бесплатно и получите 90-дневную историческую подписку, когда вы зарегистрируетесь сейчас.

Как работает синтаксический анализ электронной почты?

Анализаторы структурированной электронной почты настроены для открытия электронной почты и поиска определенного ключевого слова или определенного местоположения (обычно количество слов).Затем они извлекают символы, следующие сразу за этим ключевым словом, или символы, следующие сразу за, например, словом 50 в электронном письме. На самом деле у них есть более сложная логика, чем эта, но это основная предпосылка.

Анализаторы неструктурированной электронной почты основаны на серии шаблонов, которые программа усвоила в процессе обучения. Обычно эти программы используют так называемый обучающий набор, который помогает им просматривать несколько различных примеров данных, которые они ищут.При создании обучающего набора человеку необходимо просмотреть и пометить различные части электронного письма, такие как заголовок, тело или подпись электронной почты. Имея достаточное количество этих примеров, машина научится определять закономерности, чтобы находить нужные данные в любом электронном письме.

Парсинг электронной почты похож на веб-скрапинг?

Очистка веб-страниц и анализ электронной почты очень похожи. Как веб-скрапинг, так и анализ электронной почты используют машинное обучение для обработки неструктурированных данных. Единственное отличие состоит в том, что веб-парсер фокусируется на html-страницах, а не на электронных письмах.Веб-скрапинг создает программу, которая может читать веб-сайт в поисках определенных данных. После обнаружения он извлекает и сохраняет данные для дальнейшего использования.

Хорошим примером этого является веб-скребок, который обучен находить и извлекать имена и должности руководителей с веб-страницы для маркетингового списка. Было бы полезно создать обучающий набор для веб-парсера, чтобы он знал, когда он на самом деле находится на странице обзора руководства, а не на странице отзывов клиентов.

Как парсер электронной почты может помочь вашему бизнесу?

У вас есть задачи по вводу данных из электронной почты, которые вы выполняете ежедневно.Правда в том, что у вас есть дела поважнее. Заставьте парсер электронной почты работать на вас. .

Решения

, такие как SigParser, могут буквально читать каждое электронное письмо, которое вы или ваша компания получаете, и автоматически обновлять вашу CRM без вмешательства человека. Все, с кем вы взаимодействуете, автоматически отображаются в вашей CRM с историей всех взаимодействий и любыми контактными данными (номерами телефонов, должностями и т. Д.). Больше не нужно искать в своей электронной почте номер телефона или полагаться на племенные знания об отношениях с клиентами после того, как коллега уйдет.Наконец-то вы можете иметь систему CRM, которая всегда точна и актуальна.

Используя парсеры электронной почты, вы можете отказаться от ручного ввода данных и сосредоточиться на своем бизнесе.

Попробуйте SigParser сегодня, чтобы начать анализ электронной почты.

парсинга писем на Python | Программа инженерного образования (EngEd)

Возможно, вы инженер по машинному обучению, пытающийся создать классификатор спама в электронной почте. Возможно, вы захотите получить способ предварительной обработки электронных писем или поиска корреляций между случайными электронными письмами.Так или иначе, вам придется сначала проанализировать электронные письма. Мы посмотрим, как это сделать с помощью Python. В Python есть модуль email , содержащий методы, которые помогут нам в этом.

Предварительные требования

Чтобы читать эту статью, читатель должен иметь:

  • Понимание Python.
  • Установлен ноутбук

  • Jupyter или доступ к Google Colab.

В этой статье мы будем использовать записные книжки Jupyter. Вы можете использовать обычные файлы Python для выполнения кода.

Записную книжку Colab с кодом можно найти здесь.

Начало работы

Мы проанализируем электронные письма с веб-сайта SpamAssassin , чтобы изучить их структуру и содержание. Сайт содержит спам и любительские электронные письма. Мы попробуем взглянуть на их структуру, используя выделенные метрики.

Мы импортируем нужные нам пакеты в новую ячейку, а затем добавим код для получения писем с веб-сайта SpamAssassin .

  импорт ОС
импортировать tarfile
импортировать urllib.запрос
импортировать электронную почту
импортировать email.policy
из коллекций счетчик импорта

# корневой URL
EMAILS_URL_ROOT = "http://spamassassin.apache.org/old/publiccorpus/"
# адрес электронной почты
HAM_URL = EMAILS_URL_ROOT + "20030228_easy_ham.tar.bz2"
SPAMS_URL = EMAILS_URL_ROOT + "20030228_spam.tar.bz2"
#datasets path
SPAM_PATH = os.path.join («наборы данных», «спам»)

# метод получения писем с URL-адреса
def fetch_emails (HAM_URL = HAM_URL, SPAMS_URL = SPAMS_URL, spams_path = SPAM_PATH):
  # создание каталога
    если не os.path.isdir (spams_path):
        os.makedirs (spams_path)
        для имени файла, URL в (("ham.tar.bz2", HAM_URL), ("spam.tar.bz2", SPAMS_URL)):
            путь = os.path.join (spams_path, имя файла)
            # проверка наличия файла
            если не os.path.isfile (путь):
                urllib.request.urlretrieve (URL, путь)
                #extracting
            email_tar_file = tarfile.open (путь)
            email_tar_file.extractall (путь = spams_path)
            email_tar_file.close ()
  

Мы устанавливаем пути и URL-адреса как константы.Затем в методе fetch_emails () мы проверяем, существует ли каталог, с помощью метода isdir () модуля os . Если каталог не существует, мы создаем новый с помощью метода makedirs () .

Мы создаем два пути для хранения писем для ветчины и спама.

После этого мы создаем каталог файлов, если он не существует, и извлекаем его с помощью метода urlretrieve () . Наконец, мы открываем файлы tar и извлекаем их.

В следующей ячейке мы вызываем метод fetch_emails () .

Начнем с анализа писем в новой ячейке.

  # создание каталогов для извлеченных писем
HAM_DIR = os.path.join (SPAM_PATH, "easy_ham")
SPAMS_DIR = os.path.join (SPAM_PATH, «спам»)

# отсортированных имен файлов для писем
ham_filenames = [имя для имени в отсортированном (os.listdir (HAM_DIR))]
spam_filenames = [имя для имени в отсортированном (os.listdir (SPAMS_DIR))]
# загрузить электронные письма
def load_emails (is_spam, filename, spams_path = SPAM_PATH):
  # если аргумент верен для спама, загрузить из каталога spam_emails и наоборот
    directory = "spam" if is_spam else "easy_ham"
    # открыть как читаемый и в двоичном формате
    с открытым (os.path.join (spams_path, directory, filename), "rb") как f:
      #parse с использованием разрыва строки по умолчанию (\ n)
        вернуть email.parser.BytesParser (policy = email.policy.default) .parse (f)
#нагрузка
ham_emails = [load_emails (is_spam = False, filename = name) для имени в ham_filenames]
spam_emails = [load_emails (is_spam = True, filename = name) для имени в spam_filenames]
  

Мы создаем каталог для спама и любительских писем и сортируем их.

В load_emails () мы открываем соответствующие каталоги как читаемые в двоичном формате.После этого мы разбираем их с помощью класса BytesParser . Класс BytesParser содержит в конструкторе аргумент, называемый политикой . Он имеет политику по умолчанию . Использование по умолчанию позволяет нам анализировать электронную почту, используя разрывы строк \ n .

Затем мы вызываем метод load_emails () для загрузки писем.

В новой ячейке мы можем взглянуть на образец электронного письма.

  печать (ham_emails [42].get_content (). полоса ())
  
Просмотр структуры электронных писем

В этой части мы рассмотрим, как получить структуру электронных писем и общие типы структур для спама и любительских писем.

Вставьте этот код в следующую ячейку.

  '' Получение наиболее распространенных структур электронной почты ''
def get_structures (электронная почта):
  # если это простой текст, вернуть текст / простой
    если isinstance (электронная почта, str):
        ответное письмо
    email_payload = email.get_payload ()
    # если полезная нагрузка представляет собой список, то это, вероятно, составной
    # после этого вернуть составную часть
    если isinstance (email_payload, list):
        вернуть "multipart ({})".формат ("," .join ([
            get_structures (sub_email)
            для sub_email в email_payload
        ]))
    еще:
        return email.get_content_type ()
# функция для подсчета типов
def type_counter (электронные письма):
    our_count = Счетчик ()
    для электронной почты в электронных письмах:
        структура = get_structures (электронная почта)
        our_count [структура] + = 1
    вернуть our_count
  

В этом коде у нас есть два метода: get_structures () и type_counter () .

В функции get_structures () мы проверяем структуру.Если это обычное текстовое письмо, мы возвращаем text / plain, , но если это составной тип письма, мы возвращаем multipart и все части, которые он содержит. Рекурсия используется, если во вложенных сообщениях этого составного электронного письма много структур электронной почты.

Составное электронное письмо — это электронное письмо, состоящее из нескольких частей. Например, он может содержать как часть text / plain , так и часть HTML . Чтобы проверить другие части электронного письма, мы должны проверять их, пока письмо не будет повторно проанализировано.Отличный способ сделать это — использовать рекурсию.

Любая другая структура электронной почты, кроме двух, text / plain и multipart , отображается путем возврата типа содержимого электронной почты ( get_content_type () ).

Метод type_counter () проверяет, сколько типов структур электронной почты существует в спаме и любительских сообщениях, например 'текст / простой', 2409 . Итак, мы сначала запускаем счетчик, а затем подсчитываем их для каждой подобной структуры.

Этот код отображает один для любительских писем:

  печать (счетчик_структур (ham_emails))
  

Мы проверяем наиболее распространенные структуры с помощью метода most_common () :

  печать (счетчик_структур (spam_emails) .most_common ())
  

Мы должны увидеть результат, как показано ниже:

  [('text / plain', 2409), ('multipart (text / plain, application / pgp-signature)', 66), ('multipart (text / plain, text / html)', 8), ( 'multipart (text / plain, text / plain)', 4), ('multipart (text / plain)', 3), ('multipart (text / plain, application / octet-stream)', 2), ('' multipart (text / plain, text / enriched) ', 1), (' multipart (text / plain, application / ms-tnef, text / plain) ', 1), (' multipart (multipart (текст / простой, текст / простой, текст / обычный), приложение / pgp-подпись) ', 1), (' составной (текст / простой, видео / mng) ', 1), (' составной (текст / простой, составной (текст / простой)) ', 1), (' multipart (text / plain, application / x-pkcs7-signature) ', 1), (' multipart (text / plain, multipart (text / plain, text / plain), text / rfc822-headers) ) ', 1), (' multipart (text / plain, multipart (text / plain, text / plain), multipart (multipart (text / plain, application / x-pkcs7-signature))) ', 1), (' multipart (текст / простой, приложение / x-java-applet) ', 1)]
  

Выходные данные показывают типы, за которыми следуют их соответствующие количества, например.g., в любительских сообщениях содержится 2409 текстовых / обычных сообщений электронной почты .

Затем мы просматриваем заголовки и их значения, используя:

  для заголовка, значение в spam_emails [0] .items ():
    print (заголовок, ":", значение)
  

Заголовки в электронных письмах — это такие части, как тема, дата и т. Д. Пример вывода здесь:

  Обратный путь: <[email protected]>
Кому доставлено: [email protected]
Получено: от localhost (localhost [127.0.0.1]) от phobos.labs.spamassassin.taint.org (Postfix) с идентификатором ESMTP 136B943C32 для ; Чт, 22 августа 2002 г., 08:17:21 -0400 (EDT)
Получено: от mail.webnote.net [193.120.211.219] на localhost с POP3 (fetchmail-5.9.0) для zzzz @ localhost (single-drop); Чт, 22 августа 2002 13:17:21 +0100 (IST)
Получено: от dd_it7 ([210.97.77.167]) через webnote.net (8.9.3 / 8.9.3) с идентификатором ESMTP NAA04623 для ; Чт, 22 августа 2002 13:09:41 +0100
От: [email protected]
Получено: от р-пгт.korea.com - 203.122.2.197 от dd_it7 с Microsoft SMTPSVC (5.5.1775.675.6); Сб, 24 авг. 2002 09:42:10 +0900
Кому: [email protected]
Тема: Страхование жизни - зачем платить больше?
Дата: 21 августа 2002 г., среда, 20:31:57 -1600
MIME-версия: 1.0
Идентификатор сообщения: <0103c1042001882DD_IT7 @ dd_it7>
Тип содержимого: текст / html; charset = "iso-8859-1"
Content-Transfer-Encoding: цитируется-печатается
  

Заключение

Мы рассмотрели парсинг писем с помощью python. Для этого сначала были получены электронные письма с веб-сайта SpamAssassin и сохранены в наших рабочих каталогах.Затем мы рассмотрели, как мы получаем структуры электронных писем, и дополнительно проверили общие структуры, обнаруженные в электронных письмах.

Основным модулем, участвующим в синтаксическом анализе, является модуль электронной почты .

Дополнительная литература

Дополнительную информацию о модуле email.parser можно получить здесь.


Вклад экспертной оценки: Lalithnarayan C

Что такое анализатор электронной почты?

Полное руководство по синтаксическому анализу электронной почты

Электронная почта сегодня является неотъемлемой частью всех предприятий, более 80% малых и средних компаний используют электронную почту для привлечения и удержания клиентов.Мало того, компании создают электронные письма на основе подтверждений заказов, онлайн-подписок и автоматических предупреждений. Все входящие электронные письма содержат важную информацию, которая может помочь в развитии бизнеса.

Хранение этих данных в почтовом ящике никогда не бывает идеальным: подумайте о часах, потраченных на сортировку входящих писем в дополнение ко всем другим бизнес-функциям. В этом руководстве по синтаксическому анализу электронной почты вы узнаете, как этот тип программного приложения может сэкономить ваше время и ресурсы за счет автоматического анализа данных из всех входящих сообщений, поступающих в ваш почтовый ящик.

Что такое анализатор электронной почты?

Инструмент для быстрого извлечения текста и данных из писем

Парсер электронной почты — это тип программного приложения, используемого для извлечения данных из входящих писем. API синтаксического анализа извлекает текстовые данные из заголовка и тела письма. Он также может анализировать информацию непосредственно из файловых вложений электронной почты, таких как документы PDF, файлы CSV и файлы MS Office.

Проанализированные данные затем передаются в приложения автоматизации рабочего процесса, такие как Salesforce, чтобы избежать ручного ввода данных.Анализ электронной почты — это простой способ автоматизации бизнес-процессов, который легко интегрируется во многие приложения CRM.

Как работают инструменты анализа электронной почты?

Программное обеспечение для анализа электронной почты запрограммировано на поиск определенных терминов и ключевых слов в каждом электронном письме по своей сути. После первоначальной настройки создания правил синтаксического анализа инструмент синтаксического анализа будет автоматически захватывать и извлекать важную текстовую информацию из каждого входящего электронного письма, что значительно упрощает поиск именно того, что вы ищете.

Вместо того, чтобы вручную искать в почтовом ящике Gmail или любом другом почтовом ящике электронной почты ключевые слова, имена или заголовки документов, извлеченные данные собираются и доставляются в удобном для использования текстовом формате. Анализатор электронной почты помогает очистить ваш почтовый ящик и освободить больше времени для других видов деятельности, таких как привлечение потенциальных клиентов и маркетинг.

Почему важно программное обеспечение для анализа электронной почты?

Экономьте время и деньги с помощью автоматического парсинга электронной почты

Для предприятий, которые получают большое количество электронных писем каждый день, программное обеспечение для анализа электронной почты может стать огромным облегчением с точки зрения управления временем и ресурсами.Благодаря автоматическому синтаксическому анализу электронной почты сотрудникам больше не нужно вручную просматривать все электронные письма в поисках легко упускаемых из виду деталей из-за человеческой ошибки. Например, поиск и копирование информации, такой как имена клиентов, номера телефонов, адреса электронной почты, местоположения и т. Д., Могут привести к серьезным ошибкам при вводе данных.

С программным обеспечением для синтаксического анализа электронной почты вы можете расслабиться, зная, что API отлично справляется с автоматическим сбором этих данных за вас, а это означает, что больше не нужно вводить данные вручную.

Парсинг электронной почты похож на веб-скрапинг?

Парсинг электронной почты и веб-скрапинг имеют некоторые общие черты. Например, оба типа программного обеспечения используют машинное обучение для обработки данных. Они могут извлекать такую ​​информацию, как имена, заголовки, контактную информацию и любые другие типы данных по вашему выбору.

Разбор электронной почты VS парсинг веб-страниц

Однако ключевое различие между синтаксическим анализом электронной почты и веб-скрапингом заключается в том, откуда API получает данные. Анализатор электронной почты специально извлекает текстовые данные из электронных писем, а веб-парсер извлекает текстовые данные с веб-сайтов.Точно так же, как парсер электронной почты может читать ваши входящие электронные письма для получения конкретной информации, веб-парсер делает то же самое для веб-страниц HTML.

5 преимуществ анализа электронной почты

Анализ электронной почты дает пять ключевых преимуществ для любой компании, независимо от ее размера и отрасли. Вот эти преимущества:

  1. Автоматизация рабочего процесса

Любое программное обеспечение, автоматизирующее бизнес-процессы, бесценно для компании. Когда меньше времени и человеческих ресурсов уходит на ручные процессы, вероятность ошибки при вводе данных значительно уменьшается.

Анализ электронной почты автоматически собирает данные из всех входящих писем, даже с нескольких адресов электронной почты, и передает их в вашу CRM. Просто выберите нужное поле данных, которое вы хотите извлечь, а все остальное оставьте парсеру электронной почты.

  1. Сэкономьте на расходах на сотрудников

Вы не поверите, но ручной ввод данных стоит намного дороже, чем вы думаете. Специализированный сотрудник по вводу данных работает медленно, дорого и подвержен ошибкам по сравнению с инструментом API автоматического извлечения данных.Если сотрудники берут на себя утомительные задачи по вводу данных электронной почты, их другие рабочие задания могут сильно пострадать (особенно сотрудники ИТ, маркетинга или обслуживания клиентов).

Если у вас есть программное обеспечение для автоматического анализа электронной почты, вам не нужно нанимать персонал для ввода данных или поручать эти задачи другим сотрудникам. И помните, что синтаксический анализ электронной почты работает безостановочно в течение 24 часов каждый день, поэтому даже платное программное обеспечение для синтаксического анализа вернет ваши вложения в кратчайшие сроки.

  1. Более быстрое время обработки

Анализ электронной почты — это полностью автоматизированный процесс, поэтому ваше программное обеспечение для синтаксического анализа будет продолжать работать, даже если вы или ваши сотрудники недоступны.Электронные письма продолжают поступать в ваш бизнес, когда вы находитесь вне офиса по разным причинам, например, из-за отпуска, отпуска по болезни или посещения конференций.

Благодаря синтаксическому анализу электронной почты у вас будет меньше проблем с электронной почтой, а извлеченные данные будут автоматически связываться с вашей CRM. Автоматический почтовый ящик электронной почты означает, что вы можете работать удаленно или перераспределять обязанности, не пропуская ни одного шага в общих бизнес-процессах.

  1. Лучшее обеспечение качества

Когда вы используете анализатор электронной почты для автоматизации извлечения данных, все ваши данные имеют 100% точность, поскольку они перетекают из входящих писем в CRM или другие бизнес-приложения.Например, если вы ежедневно обрабатываете сотни заказов с разных платформ, таких как ресторан, указанный в нескольких приложениях для еды, объем данных о клиентах может быть огромным.

Даже лучший специалист по ручному вводу данных не может быть на 100% точным, и в этом случае ошибка может нанести ущерб вашим системам заказа и доставки. Благодаря синтаксическому анализу электронной почты такие данные, как контакты клиентов, заказанные товары и места доставки, могут стать доступными непосредственно для группы доставки.

Ваше программное обеспечение для анализа электронной почты всегда будет предоставлять полные и точные данные в соответствии с вашими требованиями.Это означает, что ваш бизнес будет неизменно надежным и будет каждый раз предоставлять именно то, что нужно клиентам.

  1. Лучшее управление рабочей нагрузкой в ​​пиковые сезоны

Многие компании постоянно перегружены в праздничные дни, такие как пасхальные выходные, Рождество, День благодарения и Новый год, или когда они предлагают скидки в особые дни, такие как Черная пятница или Четвертое июля. Некоторые предприятия также могут достигать пика летом или зимой, в зависимости от типа продуктов, которые они предлагают.

Анализ электронной почты

может помочь управлять возросшим рабочим процессом за счет извлечения данных из всех входящих сообщений электронной почты, поэтому вы и ваша команда можете сосредоточиться на удовлетворении ваших клиентов. Поскольку вы устанавливаете свои собственные правила при настройке API синтаксического анализа электронной почты, вы можете настроить таргетинг на электронные письма, специально связанные с вашими предложениями и рекламными акциями, для интеграции с выбранной вами CRM.

Вы можете уложиться в сроки, распределить ресурсы и сбалансировать рабочий процесс с помощью той же замечательной команды, с которой вы работаете в непиковые часы.

Автоматизируйте свой бизнес с помощью анализа электронной почты

Что можно делать с извлеченными данными электронной почты?

Давайте посмотрим, как именно вы можете использовать данные из вашего приложения для анализа электронной почты.

  • Генерация потенциальных клиентов и управление потенциальными клиентами

Каждый бизнес полагается на потенциальных клиентов для развития своих продаж. Значительный процент маркетинговых усилий уходит на генерацию лидов, и именно здесь синтаксический анализ электронной почты действительно проявляет себя.Проанализированные данные поступают прямо в Salesforce или любую другую CRM-систему по продажам и маркетингу для сбора и хранения информации о клиентах прямо из входящих писем.

Ищете ли вы потенциальных клиентов по недвижимости, страховщиков или даже новых пациентов для своей практики, создание потенциальных клиентов намного проще, если процесс электронной почты полностью автоматизирован.

При каждой покупке на платформе электронной коммерции создается электронное письмо, содержащее контакты клиентов, счета-фактуры и сведения о продуктах. Чтобы автоматизировать этот критически важный бизнес-процесс, свяжите API парсера электронной почты со своим сайтом электронной коммерции.

Таким образом, синтаксический анализатор будет записывать данные счетов в режиме реального времени, а затем API электронной коммерции использует эти данные для выполнения заказов, отгрузки и последующих действий для всех ваших клиентов. Вы также можете создавать автоматический отчет в формате PDF каждую неделю или каждый месяц, чтобы отслеживать свой прогресс.

Анализатор электронной почты упрощает масштабирование вашего бизнеса для выполнения большего количества заказов и увеличения вашей прибыли, когда применяется таким образом.

Прелесть структурированных данных, которые обычно встречаются в формах заказов и таблицах Excel, в том, что их очень легко автоматизировать.

Предположим, вы используете программное обеспечение для записи на прием для своего бизнеса, например для записи на прием к стоматологу, билетов на мероприятия, тест-драйвов автомобилей для вашего представительства и т. Д. В этом случае вы каждый день будете получать важную информацию о клиентах по электронной почте.

Свяжите проанализированные данные из ваших электронных писем с вашим программным обеспечением для планирования встреч, чтобы легко автоматизировать рабочий процесс и организовать свой календарь.

  • Планирование сообщений для взаимодействия

Анализатор электронной почты может делать больше, чем просто извлекать информацию о клиентах из входящих писем.Вы также можете запланировать автоматические ответы по электронной почте, односторонние текстовые сообщения или предварительно записанные голосовые сообщения для своего списка рассылки.

Обращение к своим потенциальным клиентам с приветственными сообщениями и дополнительной информацией о вашем продукте или услуге может улучшить вашу маркетинговую стратегию и повысить вовлеченность.

Для маркетинговых кампаний по электронной почте, в частности, анализ электронной почты может быть отличным способом проведения сплит-тестирования или A / B-тестирования с вашими получателями. Используйте регулярные выражения для фильтрации списка адресов электронной почты по конкретным профилям клиентов на основе их местоположения, пола, истории покупок или любых других характеристик, имеющих отношение к вашей маркетинговой кампании.

Используйте эти проанализированные данные для автоматизации целевых электронных писем и сбора отзывов, которые помогут вам настроить маркетинговые электронные письма для достижения лучших результатов.

Как анализировать электронные письма с помощью Parserr

5 простых шагов, чтобы начать работу менее чем за 10 минут

Итак, мы узнали о преимуществах и примерах извлечения электронной почты с помощью программного обеспечения для анализа. Если вы готовы погрузиться в автоматизацию электронной почты для своего бизнеса, давайте посмотрим, как анализировать электронные письма с помощью Parserr.Имейте в виду, что для настройки Parserr не нужно быть экспертом в области программирования. Этот инструмент для извлечения электронной почты стремится быть максимально интуитивным, чтобы помочь вам автоматизировать рабочий процесс.

Шаг 1. Настройте адрес электронной почты Parserr

Первый шаг — зарегистрировать адрес электронной почты Parserr, на который вы сможете получать все проанализированные данные. Впоследствии входящие электронные письма от вашего Gmail, Hotmail, Outlook или других почтовых клиентов будут перенаправлены на вашу электронную почту Parserr, где вы получите извлеченные данные.

Шаг 2. Настройте правила анализа электронной почты

Чтобы извлечь необходимую информацию из ваших электронных писем, вы должны сначала настроить правила синтаксического анализа в программном приложении синтаксического анализа. В мастере настройки Parserr вы можете создать собственные правила или выбрать шаблон синтаксического анализа для более быстрой настройки. Вы можете выбрать различные компоненты, такие как заголовок темы электронного письма, имена отправителей и получателей, а также адреса электронной почты, основной текст и даже вложения файлов.

Шаг 3. Запустите тестовое электронное письмо

После того, как вы указали необходимые правила, вам нужно отправить образец электронного письма на ваш почтовый ящик, чтобы проверить, правильно ли вы настроили свои правила Parserr.Обычные электронные письма будут работать до тех пор, пока они похожи на типы сообщений, которые вы получаете, например, оповещения о подписке, счета-фактуры, встречи и т. Д. Вы даже можете переслать существующее электронное письмо от клиента, чтобы проверить свои правила извлечения Parserr.

После того, как тестовое электронное письмо будет отправлено, ваше электронное письмо Parserr будет содержать извлеченные данные в удобном для использования формате. Сохраните эти данные в виде таблицы Google или файла Excel и проверьте, собрана ли важная информация, которая вам нужна.

Шаг 4. Задайте ключевые условия поиска

Вы захотите извлечь определенные данные из проанализированных электронных писем, например ключевое слово в теле сообщения, заголовок или объект, например, вложение файла электронной почты.Наилучший способ — использовать регулярное выражение для поиска нужных вам терминов в данных.

Для создания более конкретных шаблонов поиска могут потребоваться некоторые базовые знания Python или Javascript, но в большинстве случаев достаточно простого «найти и заменить». Более сложные шаблоны регулярных выражений могут удалять нежелательный контент, такой как URL-адреса, подписи электронной почты, разрывы строк или извлекать контент из вложений PDF.

Шаг 5. Экспорт проанализированных данных

Вы можете легко экспортировать извлеченные данные в файлы формата CSV, Excel или JSON, которые затем можно импортировать непосредственно в программное обеспечение CRM.Интегрируйте Parserr с Zapier, Google Sheets, Microsoft Flow, Sharepoint, Salesforce, Hubspot и множеством других локальных и облачных систем автоматизации. Любое веб-приложение, использующее точно извлеченные данные о клиентах, является отличным кандидатом для интеграции с Parserr. Отсюда вы можете легко планировать свои бизнес-процессы, такие как лидогенерация и маркетинговые кампании.

Сколько стоит разбор электронной почты?

Анализ электронной почты доступен по разным ценам в зависимости от количества писем, которые вы получаете в своей компании.Если вы получаете в среднем 15 писем каждый месяц, лучше всего начать с бесплатного пакета Parserr. Другие пакеты включают 49,99 долларов США за 450 писем, 99,99 долларов США за 2 500 писем и 149,99 долларов США за 5 000 писем в месяц.

Все тарифные планы Parserr предлагают неограниченные правила синтаксического анализа и интеграцию с Google Sheets, Zapier, Sharepoint и Power Automate.

Заключение

Улучшите свой бизнес с помощью инструмента автоматизации электронной почты Parserr

Если вы готовы повысить эффективность своего бизнеса, управлять своим временем и ресурсами, а также сэкономить на расходах, Parserr — это то, что вам нужно.Независимо от того, являетесь ли вы стартапом, приспосабливающимся к высокому спросу со стороны клиентов, или устоявшимся предприятием, стремящимся к расширению, автоматизируйте данные электронной почты с помощью Parserr. Зарегистрируйте свою бесплатную учетную запись Parserr сегодня.

Лучший инструмент для синтаксического анализа электронной почты 2021 года

Какое ваше новогоднее решение?

Для многих это достижение нуля входящих сообщений.

Этот метод был разработан как философия для работы с электронной почтой. Эта технология должна быть просто способом общения. Почтовые ящики электронной почты не должны занимать весь наш рабочий день и мешать дальнейшей производительности.

Один из самых простых и эффективных способов уменьшить размер почтового ящика и повысить его эффективность — это использовать инструмент синтаксического анализа электронной почты.

Это не только уменьшит беспорядок в вашем почтовом ящике, но также поможет автоматизировать процессы для повышения производительности. Кроме того, это гарантирует, что провода не проскочат сквозь щели, как это может случиться при ручном вводе данных.

Сохранение всех данных в загруженном почтовом ящике может быть отдельной работой. За счет автоматизации этого процесса освобождается больше времени для других сфер бизнеса.Вы можете быть уверены, что все клиенты или потенциальные клиенты задокументированы, а информация отправлена ​​в нужное место для обработки.

Продолжайте читать, чтобы узнать больше о том, как анализ электронной почты может облегчить вашу жизнь, а также о лучшем инструменте для этого.

Что такое анализ электронной почты?

Проще говоря, синтаксический анализ электронной почты — это технология, которая извлекает определенные данные из входящих писем.

Все программы синтаксического анализа отличаются. Но, вообще говоря, эта технология преобразует неструктурированные электронные письма в данные, которые соответствуют вашей существующей схеме.

Процесс аналогичен очистке веб-страниц. Однако вместо того, чтобы извлекать данные с веб-сайтов HTML, данные извлекаются из электронных писем.

Эти данные могут поступать из заголовка, текста или подписи электронного письма. С помощью более продвинутых решений соответствующие данные можно также извлекать из вложений электронной почты.

Обычно инструменты синтаксического анализа электронной почты используются для извлечения информации из:

  • Заказы на покупку
  • Записи контактной формы
  • Запросы о встрече
  • Электронные письма, отправленные ведущими поставщиками

Специально для компаний, которые в значительной степени полагаются на электронный маркетинг, с использованием электронной почты инструмент синтаксического анализа может изменить правила игры.

Как работает анализ электронной почты?

Точный процесс будет во многом зависеть от индивидуальных потребностей вашего бизнеса.

Программное обеспечение для синтаксического анализа настроено в соответствии с информацией, на которую вы полагаетесь. Вы обучаете систему тому, как идентифицировать эти данные, будь то простой текст или HTML. Оттуда парсер извлечет эти данные и отправит их для удобного анализа и хранения.

Вообще говоря, процесс синтаксического анализа электронной почты начинается с извлечения либо определенных писем непосредственно из вашего почтового ящика, либо писем, пересылаемых непосредственно анализатору.

Для специалистов по продажам и маркетингу парсер извлекает данные о потенциальных клиентах, клиентах и ​​другие данные и отправляет их непосредственно в вашу CRM или другие платформы.

Извлечение данных из электронной почты в Excel

Извлечение информации из электронной почты в Excel или из электронной почты в Google Таблицы является одним из примеров многих применений инструмента синтаксического анализа электронной почты.

Вообще говоря, специалисты по продажам и маркетингу могут захотеть, чтобы проанализированные данные отправлялись на платформы CRM. Однако для конкретных проектов или кампаний вы можете также проанализировать отдельные группы данных.

Вот здесь-то и вступает в игру функция «Электронная почта для превосходства».

Вы можете настроить анализатор электронной почты для извлечения информации из различных электронных писем. Это могут быть запросы на прием, заказы электронной коммерции или другие форматы. Когда информация поступает, инструмент анализа электронной почты извлекает соответствующие данные.

Оттуда он автоматически отправляется в электронную таблицу Excel, где может быть проанализирован. Кроме того, этот процесс защищает ваши данные, создавая резервную копию на случай потери данных.

Как разбор электронной почты может помочь моему бизнесу?

Многие люди пытались очистить свое пространство во время пандемии COVID-19, вдохновленные Мари Кондо и ее акцентом на уборке мусора. В 2021 году упор будет делаться на упрощение и уменьшение беспорядка.

Хорошее место для внесения этого изменения — ваш почтовый ящик. Внедряя инструмент анализа электронной почты в почтовый ящик вашей компании, вы можете улучшить организацию электронной почты и эффективность автоматизированных процессов.

Внедрение инструмента синтаксического анализа электронной почты может помочь упростить процесс преобразования потенциальных клиентов. С того момента, как электронное письмо попадает в ваш почтовый ящик, данные быстро и точно анализируются для извлечения нужной информации. Оттуда возможности безграничны.

Автоматизация, автоматизация, автоматизация

Чем больше областей бизнеса вы можете автоматизировать, тем меньше времени и внимания вы должны уделять этим рутинным задачам.

Используя систему анализа электронной почты, вы можете автоматически извлекать нужные данные даже из самых неструктурированных электронных писем.Это создает простой для понимания файл данных для каждого входящего сообщения, который вписывается в существующую систему данных вашей компании.

Кодировать не нужно

Владельцам бизнеса, которые не могут быть профессиональными программистами, может помочь инструмент синтаксического анализа электронной почты.

Этот инструмент позволяет вам подключать ваши любимые приложения и службы к вашим почтовым программам без необходимости писать какой-либо код самостоятельно.

Это быстро и просто, но существенно меняет ваш повседневный рабочий процесс.

Сопряжение с другими средствами автоматизации бизнеса

Еще одним большим преимуществом использования инструмента синтаксического анализа электронной почты является простота внедрения в существующие рабочие процессы. Вы можете подключить свой анализатор электронной почты для работы с другими вашими приложениями, тем самым повысив уровень автоматизации по всем направлениям.

После извлечения данных анализатором электронной почты их можно отсортировать по соответствующим категориям. Другие действия могут быть выполнены в зависимости от содержимого данных, в зависимости от того, как вы даете команду программному обеспечению реагировать.

Например, вы можете настроить рабочий процесс для тех, кто записывается на определенный онлайн-курс. После того, как они заполнят информационную форму, входящее электронное письмо анализируется, чтобы извлечь важную информацию.

При подключении других приложений автоматизации эта информация может быть применена к вашему списку курсов и базе данных. Электронное письмо может быть отправлено автоматически, чтобы предоставить материалы курса и дополнительную информацию.

Все это происходит без единого вмешательства человека — и все начинается с инструмента синтаксического анализа электронной почты.

Как выбрать лучший инструмент для анализа электронной почты?

Как и в случае с другими решениями на рынке, существуют варианты лучшей службы синтаксического анализа электронной почты. Однако не все инструменты анализа электронной почты одинаковы.

Конечно, процесс извлечения данных должен быть безупречным. Будь то простой текст или HTML, соответствующие данные могут быть в теле письма, в строке адреса электронной почты или даже в подписи электронного письма. Выбранный вами инструмент должен даже служить парсером заголовков электронной почты.

Лиды и другая важная информация может поступать откуда угодно, и ее следует анализировать с головы до ног.

В 2021 году важно максимально эффективно использовать рабочее время. Тем не менее, выбор идеального парсера электронной почты может помочь максимизировать производительность и привлечь потенциальных клиентов. Это еще больше увеличивается за счет улучшения возможностей автоматизации везде, где это возможно.

Обязательно выберите инструмент анализа электронной почты, который хорошо работает с другими программами. Важно выбрать инструмент, который лучше всего подходит для вашего бизнеса. Нет двух одинаковых компаний. Таким образом, действительно не существует универсальных инструментов для анализа электронной почты.

Если вам нужен лучший инструмент для синтаксического анализа электронной почты, не ищите дальше.

Parsey — ваше решение

Parsey — это идеальный инструмент для синтаксического анализа электронной почты, который можно внедрить в рабочие процессы вашего бизнеса на пороге 2021 года. Parsey предоставляет целый ряд функций, в том числе:

  • Анализатор электронной почты
  • Анализатор веб-перехватчика
  • Гибкое вложение анализатор
  • Глубокая интеграция с платформой
  • Исходящий веб-перехватчик
  • Входящие
  • Многоуровневые фильтры
  • Автоответ
  • Одностороннее SMS
  • Голосовые сообщения
  • Изменения регистра
  • Преобразование дат
  • Преобразование чисел
  • Обрезка строки
  • Помощники по именам
  • Помощники по адресам
  • Помощники по электронной почте

Кроме того, новые функции всегда в разработке.

Parsey доверяют более 5000 компаний. Существуют разные планы для предприятий разного размера с ежемесячной оплатой. Таким образом, легко начать с более простого плана и с легкостью обновить его, чтобы автоматизировать электроэнергию в следующем месяце.

Кроме того, персонализированные сеансы подключения могут помочь вам максимально эффективно использовать ваш новый инструмент синтаксического анализа.

Специализированные агенты Parsey будут работать с вами, чтобы убедиться, что вы знаете, как использовать программное обеспечение в полной мере. Когда вы переезжаете, они всегда доступны для помощи по электронной почте, телефону или в чате, если у вас возникнут вопросы.

Parsey также хорошо интегрируется с другими программами. Он работает с различными платформами CRM, а также с более чем 150 приложениями. Это упрощает автоматизацию целых рабочих процессов, освобождая время администратора, чтобы позволить вашей команде сосредоточиться на том, что действительно важно.

Реализация планов

Тем более, что многие сотрудники будут продолжать работать из дома в новом году, отвлекающие факторы неизбежны. Повышение производительности и оптимизация рабочих процессов важны как никогда.

Один из самых простых, но эффективных способов повышения продуктивности рабочего дня — автоматизация функций администратора.Анализ электронной почты — отличное место для начала.

Parsey — ключ к максимальной эффективности автоматизации электронной почты.

Посетите Parsey, чтобы получить бесплатную пробную версию — кредитная карта не требуется. Посмотрите, насколько проще могут стать ваши бизнес-процессы, внедрив технологию синтаксического анализа электронной почты уже сегодня!

Что такое анализ электронной почты: полное руководство

В 2019 году за этот год было отправлено более 293 миллиардов деловых и потребительских электронных писем. Кроме того, прогнозируется, что к концу 2023 года это число вырастет до 347 миллиардов!

Если вы управляете бизнесом, то знаете, как сложно отслеживать все данные, которые проходят через вашу электронную почту.Даже как потребителю вам, вероятно, трудно не отставать!

К счастью, есть вещи, которые могут помочь вам отслеживать эти данные намного лучше и эффективнее, например, анализ электронной почты.

Теперь вам интересно, что такое парсинг электронной почты и как вы можете извлечь из этого пользу? Тогда вы попали в нужное место. Вот ваше полное руководство по синтаксическому анализу электронной почты.

Что такое анализ электронной почты?

Анализ электронной почты в основном захватывает всю важную информацию из ваших электронных писем, которая вам нужна.Все это можно сделать без необходимости вручную сканировать каждое электронное письмо. Как вы понимаете, это может сэкономить вам много времени и усилий, позволяя сосредоточиться на том, чем вы действительно увлечены.

Анализ электронной почты выполняется с помощью программного обеспечения синтаксического анализа электронной почты, такого как Parsey.

Как работает анализ электронной почты?

Итак, разбор электронной почты выполняется с помощью программного обеспечения, но как именно?

Ну ты его в основном научишь на что искать. Вы можете ввести термины и ключевые слова, на которые она должна обратить внимание, а затем программа будет собирать эту информацию из всех входящих писем.

Анализатор электронной почты может считывать данные в таких полях, как заголовки и тело. По сути, программа может просто прочитать любой текст в электронном письме и извлечь его для вас. Это включает как простой текст, так и HTML.

Как только эти данные будут извлечены, вам будет легче найти то, что вы ищете. Думайте о программном обеспечении для анализа электронной почты как о цифровом секретаре, который разбирает за вас «беспорядок» и систематизирует его.

Сопряжение с автоматизацией бизнес-процессов

Базовый анализатор электронной почты просто извлечет для вас нужную информацию.Значит, вам все равно придется разбираться во всем самостоятельно.

Однако это не всегда необходимо. Вы можете либо получить расширенный анализатор электронной почты с автоматизацией бизнес-процессов, либо поискать дополнительное программное обеспечение, которое для этого будет интегрировано с анализатором.

Благодаря автоматизации вы можете делать гораздо больше с извлекаемыми данными. Например, эти данные могут быть отсортированы по разным категориям, а затем могут быть выполнены разные действия в зависимости от того, что вы говорите программе. Вы можете настроить рабочий процесс для людей, которые купили определенный продукт, чтобы им отправляли дополнительную информацию, которая поможет им использовать этот продукт.

Вы также можете извлекать данные о клиентах и ​​использовать их в программе управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), чтобы улучшить свои маркетинговые кампании.

Возможности безграничны, если объединить возможности синтаксического анализа электронной почты и автоматизации. По сути, большая часть административной работы может быть автоматизирована, позволяя вам и вашим сотрудникам сосредоточиться на более сложных и выполняемых задачах.

Что можно делать с анализом электронной почты

Мы дали вам представление о возможностях синтаксического анализа электронной почты.Но что именно можно с этим делать? Читай дальше что бы узнать.

Расписание встреч

Вам всегда кажется, что вы бегаете, как курица без головы? Прежде чем нанимать личного секретаря, дайте шанс синтаксическому анализу электронной почты.

Электронные анализаторы могут собирать важную информацию о встречах из ваших электронных писем и автоматизировать работу в вашем программном обеспечении для планирования встреч. Вы даже можете автоматизировать процесс планирования последующих встреч, так что весь этот процесс станет для вас свободным от рук!

Организация информации для потенциальных клиентов

Без лидов вы вообще не сможете запустить воронку продаж.Поэтому жизненно важно, чтобы вы отслеживали своих потенциальных клиентов и правильно их воспитывали.

Большинство предприятий используют программное обеспечение CRM, в котором не только хранится информация о клиентах, но и используется для развития и поддержания отношений с клиентами.

Если ваша компания имеет дело с большим количеством потенциальных клиентов в любой момент, попытки отсортировать и систематизировать всю эту информацию могут быть хаотичными, особенно если вы только начинающая компания, которая встает на ноги. Анализатор электронной почты может извлекать всю информацию о лидах из электронных писем и аккуратно помещать ее в вашу CRM, чтобы вашим продавцам не приходилось делать это вручную.

Кстати, анализатор электронной почты также может принимать информацию из электронной почты в Excel, если вы хотите отслеживать такие вещи, как цифры продаж или даже результаты опросов.

Анализатор электронной почты также может интегрироваться с вашими почтовыми ящиками для отслеживания разговоров, которые ведутся за пределами CRM. Это может сократить часы путаницы и потраченного времени на поиск важной информации в многочисленных цепочках электронной почты. Он также может обновлять информацию о клиенте в вашей CRM, если она со временем изменится.

Повысьте эффективность взаимодействия

С помощью анализатора электронной почты вы можете отправлять односторонние SMS или голосовые сообщения кому угодно.Планируя эти сообщения непосредственно перед важными событиями, вы можете повысить вовлеченность и явку как сотрудников, так и клиентов.

Например, вы можете отправить SMS за час до людей, которые проявили интерес к настройке на ваш вебинар. Или вы можете отправлять ежедневные SMS-сообщения, чтобы информировать свои команды о важных проектах.

Обработка заказов электронной коммерции

Самостоятельное ведение бизнеса электронной коммерции может быть сложной задачей. Упростите себе жизнь с помощью синтаксического анализа электронной почты.

Это программное обеспечение может помочь вам обрабатывать заказы за счет автоматизации всего процесса. Все, что вам нужно сделать, это сделать так, чтобы ваша платформа электронной коммерции отправляла данные парсеру электронной почты при совершении транзакций. Затем выполнение заказов, отгрузка и многое другое можно будет автоматизировать.

Выполнение сплит-тестирования

Сплит-тестирование всегда является ключом к успешной кампании. В конце концов, это поможет вам понять, что работает, а что нет.

Анализатор электронной почты может помочь вам отправить определенные сегменты по путям A или B и оттуда предоставить вам итоговую информацию.Это позволяет вам тестировать и настраивать свои кампании без особых усилий.

Преимущества синтаксического анализа электронной почты с помощью Parsey

Вы взволнованы тем, что вам может предложить синтаксический анализ электронной почты? Тогда вам следует подумать о регистрации в Parsey.

Сначала мы начали свою деятельность в 2009 году как агентство цифрового маркетинга, но затем перешли в отрасль SaaS в 2014 году. Затем мы решили сосредоточиться на синтаксическом анализе электронной почты, потому что у нас есть страсть и любовь к автоматизации. Это означает, что вы можете доверять нашему продукту в огромной помощи вашему бизнесу!

Вот преимущества использования Parsey.

У нас есть персонализированные сеансы адаптации

Работа с новым программным обеспечением иногда может сбивать с толку и вызывать затруднения. Вот почему мы предлагаем индивидуальную встречу. Наши агенты не пожалеют времени, чтобы убедиться, что вы понимаете, как использовать Parsey в максимальной степени.

Не только это, но они будут доступны в любое время позже по электронной почте, телефону или в чате. Если у вас есть вопрос о Parsey, мы оперативно на него ответим!

У нас есть тонны интеграции

Нет ничего более разочаровывающего, чем использование отличной технологии только для того, чтобы обнаружить, что она не интегрируется с программным обеспечением, которое вы уже используете.

Скорее всего, вы не столкнетесь с этой проблемой с Parsey. Наше программное обеспечение может синхронизироваться с более чем 150 приложениями. По сути, если используемое вами приложение может отправлять электронную почту или веб-перехватчик, его можно интегрировать с множеством поддерживаемых платформ.

У нас есть гибкие планы

Не все компании имеют одинаковый размер, так почему они должны быть вынуждены использовать одни и те же планы? Мы понимаем, что это не только предприятия разного размера, но и проблемы роста.

Вот почему мы предлагаем несколько разных тарифных планов с ежемесячной оплатой.На самом деле мы не верим в ежегодные выплаты!

Это означает, что вы можете начать с самого простого плана и посмотреть, как он пойдет. Если вы чувствуете, что вам нужно больше, вы можете легко переключиться на другой план на следующий месяц.

Эти варианты ежемесячного плана обеспечивают гибкость вашего бизнеса, что означает меньшие траты бюджета.

Воспользуйтесь преимуществами синтаксического анализа электронной почты сегодня

Прочитав эту статью, вы должны иметь хорошее представление о том, как работает анализ электронной почты сейчас.

Что хорошего в парсерах электронной почты, так это то, что компании любого размера и даже все потребители могут извлечь выгоду из их использования. Так что хватит пытаться делать все вручную самостоятельно.

Воспользуйтесь всеми преимуществами синтаксического анализа электронной почты, приняв такое замечательное программное обеспечение, как Parsey. Мы не только можем помочь вам извлекать важную информацию из ваших писем, но и можем интегрироваться с более чем 150 приложениями! Мы сделаем ведение вашего бизнеса намного проще!

Хотите попробовать Parsey? Тогда зарегистрируйтесь для получения бесплатной пробной версии прямо сейчас!

.