Авторазбор как бизнес отзывы: Please Wait… | Cloudflare

Страница не найдена — rubizinvest.com

Домашний бизнес

Содержание1 Разведение карпа: особенности выращивания в домашних условиях1.1 Пруд1.2 Бассейн1.3 Условия содержания1.4 Вода и

Открытие

Содержание1 Что нужно для открытия игровой комнаты?1.1 Расходы на помещение для игровой комнаты1.2 Необходимые

Физлицам

Содержание1 Какие бывают виды кредитов для физических лиц?1.1 Что такое кредит?1.2 Виды кредитов1.3 Потребительский

Открытие

Содержание1 Детское кафе как бизнес1. 1 Перспективы и рентабельность1.2 Документация и выбор места для открытия

Открытие

Содержание1 Пошаговая инструкция как открыть зоомагазин с нуля1.1 Особенности бизнеса: плюсы и минусы1.2 Какие

Счета

Содержание1 Счет фактура1.1 Для чего нужен счет-фактура в бухучете1.2 Зачем нужен счет фактура1.3 Общие

Страница не найдена — rubizinvest.com

Организациям

Содержание1 Какие документы нужны при наличном расчете1.1 Общие моменты ↑1.2 Определения1.3 Назначение платежа1.4 Законные

Выгодно

Содержание1 Разведение гусей как бизнес – почему гусь выгоднее свинины?1.

1 Выбираем породу и просчитываем

Бизнес

Содержание1 Бизнес план клининговой компании1.1 Перспективы клинингового рынка1.2 Сколько денег нужно для старта бизнеса1.3

Производство

Содержание1 Свой бизнес: производство вязаных изделий. Как продать продукцию собственного производства. Бизнес-план производства вязаной

Бизнес

Содержание1 Выращивание укропа в домашних условиях на продажу1.1 Выращивание укропа на подоконнике1.2 Выращивание укропа

Ипотека

Содержание1 Три быстрых способа, как рассчитать платеж по ипотеке самому1. 1 Как рассчитать аннуитетный платеж

Страница не найдена — rubizinvest.com

Бизнес

Содержание1 Как открыть строительную фирму с нуля?1.1 Определяем формат строительной фирмы1.2 Гражданское строительство1.3 Промышленное

ООО

Содержание1 Ликвидация ооо налоговой инспекцией1.1 При каких условиях налоговая закроет общество с ограниченной ответственностью

Производство

Содержание1 Производство макаронных изделий (апрель 2019) — vipidei.com1.1 Технология изготовления макарон1.2 Какое оборудование выбрать

ООО

Содержание1 Ликвидация ООО с долгами: пошаговая инструкция1. 1 Пошаговый алгоритм ликвидации фирмы1.2 Вынесение решения и

Магазин

Содержание1 Продажа подержанных вещей: как открыть комиссионный магазин?1.1 Бизнес-план комиссионного магазина: настолько это сегодня

ООО

Содержание1 Перед кем несет ответственность генеральный директор ООО за долги1.1 Какие функции выполняет гендиректор?1.2

Как рождался и умирал бизнес по разборке авто

Всякий инициативный предприниматель в нашей стране за свою жизнь нередко переживает не одно рождение, расцвет и затухание бизнеса. Се ля ви: слишком часто у нас меняются «исходные данные», чтобы кирпичик за кирпичиком выстраивать дело всей жизни. Вот и Максим за 9 лет пережил все этапы торговли б/у запчастями, от начала и до конца. Он честно рассказал нам, как работает этот бизнес.

Спасибо клиентам

Максим торговал «бэушкой» с 2009 по 2018 год. До этого несколько лет занимался кузовным ремонтом авто. Как признается собеседник, к идее заняться новым делом его подтолкнули клиенты, постоянно жаловавшиеся на дефицит запчастей и высокие цены. 

«В какой-то момент мы с напарником начали всерьез обсуждать, а почему бы нам не попробовать заняться б/у запчастями». По словам Максима, на тот момент ни он, ни его напарник Сергей толком не знали, как работает весь этот бизнес. «Знали только, что большинство запчастей, продаваемых в Беларуси, снято с праворульных машин».

Начиная прощупывать почву, будущие партнеры с удивлением для себя выяснили, что для занятия бизнесом по продаже б/у запчастей из Европы выезжать за пределы Беларуси нет никакой необходимости.
 
«Все оказалось гораздо проще. Достаточно приехать на огромный склад в районе МКАДа. Если интересующего машинокомплекта не было в наличии, его можно было заказать. И подождать, пока нужный автомобиль приобретут в Англии, разберут и доставят в Минск.

Нашими первыми автомобилями были VW Passat B5 и Citroёn Evasion. В сумме стоили они что-то около 4000-4500 долларов. На большее у нас просто не было денег».

Максим и Сергей понимали, что 4000-5000 долларов для старта мало, а также что быстро начать зарабатывать в этом деле не получится. Ребята договорились, что все деньги, вырученные с продажи запчастей, будут возвращать в оборот, а жить и платить налоги будут с прибыли от ремонта.

Могли продать за «сотку» то, что стоило две

«Первое время были ситуации, когда мы продавали деталь за 100-150 у.е., а потом узнавали, что ее рыночная стоимость не менее 200. Это уже с опытом начинаешь понимать, что почем нужно выставлять, на какие детали стоит держать цену, а на какие можно делать хорошую скидку».

Пробег не более 200.000 километров

«У нас было правило — покупать авто на запчасти с пробегом до 200 тысяч. Лишь изредка делали исключение для вариантов с дизельными двигателями, увеличивая лимит до 250 тысяч.

Обычно машинокомплект «отбивался» в течение одного-двух месяцев. Хотя варианты были всякие. Бывало, что машина выходила в «плюс» за три недели, а могла и полгода быть «в минусе». А случалось, что автомобиль еще находился в Англии, а комплект для замены АКПП на МККП уже был «под задатком». Такие комплекты приносили деньги быстро».

Максим признается, что получать дивиденды от торговли они начали не раньше чем через полгода. 

«Сперва брали по 200-300 у.е. в месяц в качестве зарплаты, а остальное продолжали пускать в оборот. Но то, что это выгодный бизнес, стало понятно быстро. Да и продавать детали к автомобилям приятнее, чем их ремонтировать».

Впрочем, крупных денег на то, чтобы раскрутить дело всерьез, по-прежнему не было, поэтому решили взять деньги в долг под проценты. 

«Начали с 5000 долларов под 3 процента в месяц. Поняв, что не прогадали, сумму займа увеличили до 10.000. После этого бизнес вышел на новый уровень. Стали искать склад. В 2010 году на аренду уходило 400 долларов в месяц. Уже к концу 201-го мы смогли прекратить заниматься ремонтом и жить на деньги с запчастей».

О клиентах

«Постепенно у нас начали появляться постоянные клиенты. Среди которых, как оказалось позже, были и коллеги по цеху. Они покупали детали у нас, а потом перепродавали их на рынке.

Самыми неприятными покупателями были таксисты. Им дорого все! Многие таксисты вообще не хотят вкладывать деньги в автомобиль — они хотят на нем только зарабатывать.

Особая категория клиентов — «перекупы». Им тоже всегда все дорого, но в отличие от таксистов покупали они больше и чаще. В работе с «перекупами» были и свои плюсы. Они с удовольствием по дешевке покупали «английские» фары и детали с небольшими дефектами. Вообще уцененные детали с дефектами — лучший товар для этой категории.

Еще стоит выделить в отдельную группу «алхимиков» — людей с особенной логикой и низкими познаниями в технике. Они с удовольствием покупают ТНВД Bosch вместо Lucas. Ты уточняешь, какая топливная система, а он все равно берет не то, что надо, и через день возвращает деталь со словами «действительно не подходит, но у соседа на Xantia с таким же двигателем стоит Bosch!».

«Мастера»

За годы работы было немало и забавных случаев.  

«Однажды к нам за двигателем приехал клиент. И, как это часто бывает, с ним был «очень умный мастер». Состояние двигателя и цена устроили обоих, но «мастер» решил уточнить, точно ли двигатель снят с немецкого авто. 

Никого обманывать мы не собирались, поэтому безо всякой задней мысли сообщили, что мотор снят с английского автомобиля. На что «мастер» решительно заявил, что моторы с праворульных авто не подходят на наши машины! Клиент, естественно, от покупки отказался. 

Был интересный случай с двигателем 1.9 от VW Passat GP. Продали, а через неделю звонок: «Здравствуйте, мы хотим вернуть двигатель, он нам не подходит». Оказалось, его пытались установить на VW Touran. Люди не хотели покупать двигатель от Touran, так как он стоил порядка 900 у.е., а двигатель к Passat вдвое дешевле. Неужели трудно было догадаться, что разница тут не только в цене?»

#онамненепонадобилась

«Часто люди покупали запчасти, которые потом оказывались им не нужны. Но вместо того чтобы вернуть покупку в срок, некоторые месяцами возили ее в багажнике. Потом приезжает такой через три месяца и говорит: забирай, потому что она мне не понадобилась. Понятное дело, что никто принимать обратно ничего не будет. Срок возврата — 14 дней. Но если человек не местный и заранее предупреждал по телефону, что не успеет вернуть в 14-дневный срок, всегда шли навстречу. Самый долгий и, как выяснилось, самый агрессивный «возвратник» привез деталь через полгода! И это притом что жил в том же городе! «Просто долго не ездил в этот район». 

Проверки и штрафы

«Налоговики всегда очень любили проверять «разборки». Почти у всех было одно и то же нарушение — на многие детали не было документов. Но не потому, что кто-то разбирал краденые или нелегально ввезенные машины. Дело в том, что запчасти растаможиваются в сборе. Двигатель идет вместе с КПП и навесным оборудованием. Поэтому по документам на складе должен находиться двигатель в сборе с КПП, а не столбик, турбина, коробка, генератор и т. д. по отдельности. Та же ситуация с половинками. По документам у вас передняя часть автомобиля в сборе, а не куча запчастей. Оказалось, что при разборе детали каждый раз необходимо составлять акт разборки и выписывать накладную. Продал голую дверь — выпиши документы на стекло, ручку, зеркало и т.д. То же самое с двигателем: пока стоит в собранном виде, все ок, но как только ты продал столб, все навесное и КПП без акта разборки и новых накладных, то все оказывается вне закона. Проверяющие органы знали об этом и активно пользовались. 

Однажды проверка заглянула и к нам. До проверки мы даже не подозревали, что так надо делать. Итог — штраф около 2000 у.е. и куча конфискованных запчастей… Мы ведь работали как юрлицо, поэтому и штраф был больше, чем для ИП».

Лучшие годы

«2011 и 2012 годы для нас были пиковыми. Продажи росли. В начале 2011-го в рассрочку на год мы приобрели склад в 250 «квадратов». На тот момент в зависимости от продаж зарплата каждого из нас была в районе 1000-1500 у.е. 

В 2011-м у нас даже появился продавец, потому что вдвоем мы уже не справлялись. Параллельно приходило понимание, что после 2011-го бизнес пойдет на спад. Приток машин из Европы сократился, а вместе с ним обещал упасть и спрос на запчасти. 

Помимо сокращения числа машин из Европы у «разборок» были два основных «врага»: китайские запчасти и таможня. С одной стороны, производители дешевых запчастей постоянно расширяли ассортимент, что вынуждало снижать цену на б/у детали. С другой — свои коррективы в жизнь «разборок» вносила таможня. Сначала машинокомплекты лишились сидений, потом колес, балок и т.д. При этом цена оставалась неизменной. Рентабельность, естественно, падала. Если в 2011-2012 годах «удачный» автомобиль за полгода мог окупить себя почти в два раза, то начиная с 2013-го такого больше не было.

Заодно росла и конкуренция, некоторые уже бывшие перегонщики открыли «разборки». При одинаковых оборотах заработки уменьшились, пришлось уволить продавца.  

В 2013-м решили попробовать возить машинокомплекты и половинки самостоятельно. В Европе без проблем можно было купить хороший автомобиль под разбор за 500-1000 евро. Кстати, если интересно, ниже короткое видео, как в Англии тестировали машину перед тем как взять ее на разбор.

Тогда мы на своем собственном опыте поняли, что такое белорусская таможня. «Бэушные» запчасти растаможивают по схеме «5 процентов пошлина + 20 процентов НДС». Теоретически все выглядит весьма демократично, однако есть одно но: пошлина исчисляется не из реальной стоимости запчастей, а по тарифам таможни.

Автомобиль, купленный за 500 евро с доставкой и растаможкой в разобранном виде, в РБ стоил уже 1300-1400 евро!»

Растаможка

«Логично предположить, что растаможка всего автомобиля стоимостью 500 евро должна обойтись в 125 евро, максимум 200 со всеми сопутствующими расходами. Однако это далеко не так. По мнению таможни, двигатель первой комплектности весом 250 килограммов должен стоить не менее 450 евро! Покупаешь весь автомобиль за 500, а растаможку считают, как будто только один двигатель стоит 450. Про растаможку сидений лучше даже не говорить, так как таможенные пошлины за одно сиденье составляют порядка 50 евро.

Возили и половинки. Растаможка передней части обходилась в 300-400 у.е. Платежи исчислялись по той же формуле «5 процентов пошлина + 20 процентов НДС».

Но постепенно таможня стала так поднимать тарифы, от этой идеи пришлось отказаться. 2013-2014 годы были стабильными и ничем особо не примечательными».

Обвал цен

«Новая эра началась с 2015 года. Обвал цен на автомобили в Беларуси крайне негативно сказался и на «разборках». 

За первые два месяца 2015 года объем продаж у нас сократился в 2 раза. Цены на запчасти падали. Крупные игроки рынка начали демпинговать. Белорусы массово отправились за машинами в РФ. Многие покупали новые автомобили, а старые просто ставили на прикол. Б/у запчасти им стали не нужны. Другие, понимая, что их автомобиль, который еще год назад стоил 10.000, сегодня стоит 5000, просто не хотели вкладывать в них деньги.

Поэтому в 2015-м в автомобильной сфере творилось нечто неописуемое. Все перевернулось с ног на голову. Народ стал просто «добивать» машины». 

В этот период, чтобы хоть как-то держаться на плаву, при «разборках» все чаще начали открывать СТО.

«Проработав в режиме постоянного напряжения и стресса в 2015-м и 2016-м, мы приняли решение сворачивать бизнес. Но закрыть «разборку» не так-то просто. Это не булочная, тут нельзя устроить распродажу и быстро по сниженным ценам сбыть товар. Ведь если человеку сегодня не нужен капот, то покупать его впрок никто не станет, даже если цена будет 20 процентов рыночной. Без притока товара обороты, естественно, продолжали падать. В итоге за период ликвидации практически все деньги были проедены, о некогда хоть и небольшом, но вполне успешном бизнесе остались лишь воспоминания и полный гараж неликвидных запчастей».

По мнению Максима, у мелкого бизнеса по продаже б/у запчастей будущего нет. Цены продолжают падать, конкуренция растет. Сегодня крупные игроки рынка уже имеют филиалы во всех крупных города Беларуси. Также стоит понимать, что с каждым годом количество машин, подходящих для торговли б/у запчастями, сокращается. На дорогах все больше новых «бюджетников» российского и китайского производства. На эти машины невозможно привезти запчасти из Европы, так как их там попросту нет. 

«В Европе не встретишь ни VW Polo Sedan, ни Hyundai  Creta, ни Nissan Almera. Поток авто из ЕС ничтожен. К тому же «бюджетники» технически очень просты, что не делает их привлекательными для «разборок». В Беларуси десятилетиями формировался автомобильный рынок, он был тесно связан с Европой. «Разборки» были «заточены» именно под этот формат. Сегодня же все стало иначе. Посмотрите, сколько новых «жигулей» ездит по нашим дорогам. Конечно, полностью этот бизнес вряд ли когда-либо исчезнет, но его лучшие годы однозначно позади. Сегодня, даже если бы я имел на руках, скажем, 50.000 у.е., ни за что не пошел бы в этот бизнес. Открывать «разборку» в 2019 году и возить запчасти из Европы примерно то же, что в 2009 году открыть видеопрокат или компьютерный клуб. Да, при больших инвестициях и правильном подходе ты будешь зарабатывать. Но нужно понимать, что с каждым годом дела в этом бизнесе будут становиться хуже».

Владимир АПЛЕВИЧ
Фото автора
Специально для ABW.BY

Более 35.000 объявлений о продаже запчастей в нашей базе  

★ Ип для авторазбора | Информация

Пользователи также искали:

авторазборка налогообложение, авторазборка прибыль, франшиза авторазборки, выгода авторазбора, оквэд авторазборка, авторазборка бизнес отзывы, выгода, франшиза авторазборки, авторазборка налогообложение, авторазборка прибыль, выгода авторазбора, авторазборки, авторазборка, авторазбора, авторазбор, авторазбор ип, ип авторазбор, авторазбора ип, индивидуального предпринимателя, авторазборы, авторазбором, авторазборов, индивидуальный, предприниматель,

Авторазборка и бизнес: как подготовиться к длинной дистанции

Многие знают, что авторазборка — это рентабельный и быстроокупаемый бизнес, который можно организовать даже без вложений денег. Но большинство предпринимателей не учитывают существующие риски. Мы собрали информацию, которая необходима для комфортной работы и предлагаем ознакомиться с двумя противоположными стратегиями открытия данного бизнеса.

Авторазборка не требует особых навыков. Тем не менее бизнес сложный, поэтому надо все досконально изучить и проверить. Действовать нужно быстро и четко. Нередко возникает ситуация, когда приходится много работать, а прибыль невозможно запланировать. Поэтому предпринимателю требуется осведомленность в последних автомобильных веяниях.

Первая стратегия. Классическая

Прибыль будет, но работать надо не только своей головой, ну и руками. Машины как ездили, так и будут ездить. Всегда существуют беспроигрышные варианты. Например, купить машину из Японии. Продажа оригинальных качественных заводских запчастей позволит выручить в три раза больше денег от закупочной цены авто. Основные запчасти продаются от трех до шести месяцев. После учета расходов на бокс, еду, рекламу остается прибыль в порядке 50-70% с одной машины. Очень часто решающей для начинающего предпринимателя становится инсайдерская информация о популярных моделях машин. Например, на мерседесе 2002 — 2003 года много не заработаешь, а вот модели 2004 — 2007 года приносят гарантированный доход. Старожилы бизнеса утверждают, что самое сложное — это наличие нужного инструмента для проверки двигателя и коробки передач. Отметим, что расчеты верные, но многие недооценивают тот факт, что у разборщиков все свободное время тратится на разборку. Это отложенные проблемы в будущем.

Вторая стратегия. Современная

Вначале протестируйте бизнес с действующими игроками. Таким образом вы получите ценную информацию. В городах с населением свыше 100 тысяч жителей есть свои игроки рынка. Обычно они открыты к новым контактам и сотрудничеству. Достаточно представиться, что вы хотите продвигать свой бренд и перепродавать комплектующие, попросить хорошие условия. Поработав 3-6-12 месяцев можно понять нужная ли это ниша. Главная трата в данном случае — время и платные объявления. Отметим, что данную стратегию можно назвать обоснованием актуальности идеи.

Крепкие традиции хозяйственника

Какое помещение, какие машины, какой инструмент, сколько времени? Лучше сразу большой ангар или достаточно небольшого гаража? Такие моменты сложно решить в условиях большого количества экспертных мнений. Но если позаботиться о всех этих вопросах заранее, то организуете себе комфортную работу на будущее:

• регистрация ЧП;
• контроль сделок на соответствие стандартов правоохранительных органов;
• мониторинг информационных ресурсов;
• персонал — автомеханик, финансовая часть;
• реклама, объявления, торговые предложения;
• минимальное количество для эффективной работы: 2 авто;
• прояснить мертвые месяца для бизнеса;
• средства связи: интернет и желательно несколько мобильных телефонов;
• учет каждой детали: непродуманный учет может кардинально повлиять на судьбу вашего бизнеса;
• 4 рабочие зоны помещения: разборка, складирование, хранение отходов, общение с клиентами.

Отметим, что обычно мы не используем примеры стандартных расчетов. Вышеизложенная информация полезна тем, кто решит самостоятельно составить бизнес-план.

Автозапчасти на все иномарки, в наличии и под заказ

div.info > p { font: 400 14px ‘Open Sans’; margin: -3px 0 0 3px; } div.header-cabinet > div.info > p > a { color: #b3ffb6; background: #124e25; padding: 2px 6px; border-radius: 2px; text-transform: uppercase; font-size: 12px; } div.header-cabinet > div.info > p > a:hover { color: #bada55; background: #02210c; } div.cabinet > div.greenField > div.mainGreenField { border-radius: 5px; padding-bottom: 10px; } ]]]]>]]>

Личный кабинет

span { position: absolute; top: -8px; background: white; padding: 0 5px; font: 11px ‘Open Sans’; color: #9e9e9e; left: 10px; } section. micro-anons-2 > a { border: 1px solid #d2d2d2; margin-bottom: 10px; overflow: hidden; display: block; background: #fff; padding: 10px; } section.micro-anons-2 > a > img { width: 100%; margin: 0; } section.micro-anons-2 > a > aside { background: transparent; padding: 5px; } section.micro-anons-2 > a > aside > p.title { text-decoration: underline; font: 600 14px/17px ‘Open Sans’; margin: 2px 0 0 0; } section.micro-anons-2 > a > aside > p.anons { color: #686868; font: 400 13px/16px ‘Open Sans’; margin: 5px 0 0 0; height: 50px; text-overflow: ellipsis; overflow: hidden; -webkit-line-clamp: 3; -webkit-box-orient: vertical; display: -webkit-box; } ]]]]>]]> ._item { width: 287px; height: 105px; border-radius: 5px; display: block; position: relative; float: left; margin-right: 10px; } div.mainPageBanners > ._item:nth-child(1) { background: url(‘/media/youtube.jpg’) no-repeat; background-size: 310px;} div.mainPageBanners > ._item:nth-child(2) { background: url(‘/media/phones.jpg’) no-repeat 0 -100px; background-size: 320px; } div.mainPageBanners > ._item:nth-child(3) { background: url(‘/media/procenkaBanner4.jpg’) no-repeat 0 -50px; background-size: 100%; } ]]]]>]]>

Каталог оригинальных запчастей автомобильных брендов

‘ + ‘

— для леворульных, 17 символов → XW8AN2NE3JH035743

‘ + ‘

— для праворульных, необходим дефис → KZN185—9023353

‘ + » + ‘

2. Найдите в каталогах запчасть которая вам необходима и её артикул.

‘ + ‘

3. Кликайте на номер запчасти и переходите в раздел узнать цену.

‘ + ‘

4. Выберите поставщика по цене и сроку → в корзину → оформить заказ.

‘ + ‘

5. Пополните счет → заказ поступит в обработку автоматически.

‘ + » + ‘

Не смогли найти автомобиль по VIN-коду

‘ + ‘

Для праворульных, необходим дефис, пример → KZN185—9023353

‘ + ‘

Воспользуйтесь помощью специалиста в поиске артикула детали.

‘ + ‘

Вам необходимо заполнить и отправить заявку, её обработают и отправят вам ответ в’ + ‘личный кабинет и дополнительно на почту. Далее выберете по ценам и оформите заказ.

каталог

Шины и диски

Continental, Michelin, Nokian, Bridgestone, Cooper, Pirelli, Goodyear, Yokohama…

каталог

Запчасти для ТО

Диски, Колодки тормозные, Свечи зажигания, Фильтры салонные, Щетки…

4 ИИ-стартапа, которые анализируют отзывы клиентов

Присоединяйтесь к GamesBeat Summit 2021 28-29 апреля. Зарегистрируйтесь для получения бесплатного или VIP-пропуска сегодня.

---

Уже в 2010 году четверть американцев (24 процента) публиковали обзоры продуктов или комментарии в Интернете, а 78 процентов пользователей Интернета выходили в Интернет для изучения продуктов. Но это древняя статистика. Цифры стали больше. Совсем недавно BrightLocal обнаружил в 2016 году, что 91 процент потребителей регулярно или время от времени читают онлайн-обзоры, при этом 47 процентов принимают во внимание тональность отзывов местных компаний при принятии решения о покупке.По данным BrightLocal, 74 процента потребителей заявляют, что положительные отзывы заставляют их больше доверять местному бизнесу, а 60 процентов говорят, что отрицательные отзывы заставляют их отказаться от ведения бизнеса.

Итак, отзывы важны, а выраженные чувства — ключевыми. Чтобы понять содержание обзора, в том числе настроения, в веб-масштабе и социальном масштабе и скорости, вам потребуется автоматическая обработка естественного языка (НЛП) и другие формы ИИ.

Коммерческие платформы управления обзорами — от Bazaarvoice, PowerReviews, Yotpo и других — помогают брендам и сайтам онлайн-торговли собирать отзывы и повторно размещать их для увеличения продаж.Это важная функция: Bazaarvoice сообщает: «Наши клиенты видят рост дохода за одно посещение на 65% и увеличение конверсии на 52% на страницах товаров с рейтингами и отзывами». Однако не все платформы включают НЛП в свои продукты и услуги. Меня интересуют компании, которые следят за тем, что на самом деле говорится в обзорах, помимо звездных оценок. Давайте посмотрим на четыре, а затем на самостоятельных подходов к анализу отзывов клиентов.

Отзывы клиентов содержат важную информацию в нескольких формах.Во-первых, это звездный рейтинг, но рейтинги, даже если они разбиты на категории — например, на Airbnb, категории включают точность, коммуникацию, чистоту, местоположение, регистрацию и ценность — не имеют никакой объяснительной силы. Итак, у нас есть текст отзыва: произвольная форма, отзывы клиентов. Этот текст рассказывает историю, а истории продают, поэтому нам необходимо знать аспекты обсуждаемого продукта или услуги, формулировки, используемые для их описания, и выраженное мнение.

Текст обзора также многое раскрывает об авторе, поскольку профессор Стэнфордского университета.Дэн Джурафски объясняет в исследовании языка обзора, Обработка естественного языка на повседневном языке. (Исследование Джурафски о том, как рестораны и обозреватели говорят о еде, в том числе о связи между формулировкой меню и ценой, действительно показательно. Кроме того, НЛП и ИИ могут помочь в модерации отзывов, выявляя ненормативную лексику и обнаруживая мошеннические отзывы, но это И наконец, идентичность рецензента является ключевой: в игру вступают демографические характеристики, такие как возраст, пол и географическое положение, а также репутация или рейтинги рецензента и его социальный профиль, равно как и давность рецензирования.

Мы описываем сложный сценарий данных. Сообщение в блоге Bazaarvoice расскажет вам о некоторых проблемах науки о данных, но не касается решений. Стартапы, о которых я расскажу, развертывают аналитику — НЛП, машинное обучение и другие формы ИИ — для решения проблем.

Вверху: панель анализа Revuze

1. Revuze фокусируется на продуктах и ​​атрибутах продуктов в дополнение к бренду , с несколькими отличительными особенностями. Первый — это особое внимание к выявлению различных способов, которыми люди говорят на данную тему, а второй — способность определять настроения в фразах, в которых отсутствуют очевидные подсказки, такие как использование таких слов, как «хорошо», «счастлив» и «ужасно».”

Анализ

Revuze не ограничивается обзорами; Технология компании применяет NLP для извлечения тем, ключевых слов и настроений из ответов на опросы, текста call-центра и социальных сетей. Исходный текст анализируется по таксономии категорий, созданным с помощью полууправляемого машинного обучения. Осенью 2015 года компания закончила инкубатор Nielsen Innovate в Кесарии, Израиль, и обратила свое внимание на управление впечатлениями от продуктов (PEM), позволяя клиентам «измерять восприятие потребителями целостного продукта и обслуживания».”

Вверху: Обзор общественного мнения, встроенный в веб-сайт Aspectiva

2. Aspectiva обеспечивает агрегирование обзоров на основе аспектов и поиск продукта , ориентированный на восприятие рецензентами атрибутов и возможностей продукта. Извлечение аспектов, реализуемое с помощью машинного обучения без учителя, сочетается с негласной аналитикой, чтобы выявить «истинное использование любого продукта и выработать рекомендации, основанные на полном опыте пользователя».

График результатов — аспекты продукта и оценки настроений, как показано на изображении — можно встроить в сайт онлайн-торговли.Согласно приведенному выше отчету Brandwatch, цель — повысить коэффициент конверсии и выручку от продаж. Aspectiva также предоставляет API, позволяющий клиентам создавать собственные интерфейсы для аналитики Aspectiva, и функцию поиска, которая учитывает атрибуты продукта.

Aspectiva использует комбинацию НЛП и машинного обучения, которая «сканирует тексты, написанные потребителями, и изучает, что люди говорят, когда они довольны или недовольны продуктами, о которых они пишут, помимо очевидных« эмоциональных слов »… определяя настроение также с помощью фактических предложений. «Эта возможность не является уникальной для Aspectiva — Revuze утверждает нечто подобное, — но она обеспечивает более надежное обнаружение настроений, чем во многих конкурирующих продуктах.

Вверху: Панель управления удовлетворенностью клиентов SmartMunk

3. Анализ SmartMunk story.ly сосредотачивается на драйверах удовлетворенности, а не на характеристиках продуктов и услуг. Принцип заключается в том, что удовлетворенность клиентов определяет бизнес-результаты, поэтому важно сосредоточиться на элементах, которые делают клиентов счастливыми или разочаровывают.

Гибридная методология компании позволяет количественно оценить качественную информацию, обнаруженную в контенте, создаваемом потребителями, с ориентацией на разработку продукта бренда и маркетинговые функции. «Story.ly напрямую собирает ваши отзывы, включая переменные фильтра с платформ продавцов. Через несколько секунд вы увидите историю в своем умном онлайн-отчете ».

Мне особенно нравится изображение онтологии горизонта в правом нижнем углу панели управления удовлетворенностью клиентов. Основатель SmartMunk Андера Гадейб, которая также руководит агентством по исследованию рынка Dialego, указывает на функциональные и эмоциональные атрибуты, зафиксированные в онтологии, категориальное представление драйверов удовлетворенности.Что касается тематического кластера: он создается посредством ранжирования терминов TF-IDF на основе относительной частоты встречаемости термина в наборе входных данных. По словам Гадейба, хотя «клиентам нравится смотреть на закодированные данные» — на контент, создаваемый потребителями, классифицируемый в соответствии с атрибутами продукта (а не драйверами удовлетворенности), — компания «добилась хороших успехов, используя представление, менее ориентированное на категории».

Вверху: техническая архитектура обзора и анализа SentiGeek

4. SentiGeek — это компания, которая занимается предварительным выпуском отзывов и обзоров клиентов. (Я неофициально консультирую основателя Мару Цумари, которая представляет функции и возможности в онлайн-видео.) Рынки-кандидаты — что указывает на широту интереса к обзору — включают онлайн-торговлю, исследования рынка, маркетинг, финансовые учреждения и органы государственного управления. Продукт разработан для поддержки функций отчетности, анализа и мониторинга. Он извлекает слова и фразы, выражающие мнения, а также тонкую настройку мнений и предоставляет анализ посредством обзора и мнения держателей мнений, с возможностью создания профилей клиентов.

Именно анализ, ориентированный на рецензентов, отличает SentiGeek, но вместо того, чтобы предоставить снимок экрана для иллюстрации, я подумал, что было бы интереснее взглянуть на техническую архитектуру SentiGeek. Обратите внимание на использование spaCy, инновационного пакета NLP с открытым исходным кодом, который включает возможности синтаксического анализа и извлечения именованных сущностей. Обратите внимание также на использование базы знаний со структурой RDF — RDF — это структура описания ресурсов, которая возникла как стандарт семантической паутины, предназначенная для оценки аспектов, зависящих от предметной области.

Выбор своими руками

«Сделай сам» — вариант, если у вас есть сильные аналитические навыки и навыки обработки данных. Вариант №1 «сделай сам» — анализировать текст обзора в инструментальной среде анализа данных: например, Эйлиен описывает процесс построения анализа текста для отзывов клиентов в RapidMiner, а MeaningCloud охватывает классификацию текста в Excel: создайте свою собственную модель. Если у вас есть навыки работы с данными, Python — отличный выбор, возможно, с использованием gensim, NLTK, Stanford CoreNLP (через оболочку Python) или TensorFlow.Вы можете использовать spaCy NLP — выбор SentiGeek — для извлечения информации на языке Python; spaCy отлично работает с TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Gensim и остальной частью экосистемы Python AI.

Вы также можете построить его самостоятельно, применив коммерческий сервис НЛП. Услышав, как Джон Келли описал свою работу в TripAdvisor (с использованием технологий Lexalytics), я впервые открыл мне глаза на возможности, которые предоставляет аналитика обзоров. Видео презентации Келли «Что говорят путешественники… Использование настроений для улучшения взаимодействия с пользователем» устарело, но все же довольно интересно.

Взгляд вперед

Ожидайте, что потребители будут продолжать делиться мнениями о продуктах и ​​услугах, уделяя особое внимание как функциям, так и опыту. «Молва» имеет значение: влияние на решения о покупке, отзывы и публикации в социальных сетях, вероятно, будет только расти. Мы увидим устойчивый рынок аналитики — НЛП, машинного обучения и науки о данных — как лучший ответ на сочетание объема и воздействия, текстовой аналитики (а также анализа изображений и видео), которая может обнаруживать сущности, эмоции и контекст в разнообразные СМИ.Если вы бренд, вам нужно создать или внедрить аналитическое решение от известного поставщика или стартапа, иначе вы рискуете отстать.

VentureBeat

Миссия VentureBeat — стать цифровой городской площадью, где лица, принимающие технические решения, могут получить знания о преобразующих технологиях и транзакциях. На нашем сайте представлена ​​важная информация о технологиях и стратегиях обработки данных, которая поможет вам руководить своей организацией. Мы приглашаем вас стать участником нашего сообщества, чтобы получить доступ:

• актуальная информация по интересующим вас вопросам
• наши информационные бюллетени
• закрытых важных материалов и доступ со скидкой к нашим призовым мероприятиям, таким как Transform 2021 : Подробнее
• сетевых функций и многое другое

Стать участником

Знакомство с веб-парсингом Yelp с использованием Python | Автор: Эшли Нг

Как и многие программисты, имеющие ученую степень, не имеющую отношения даже к компьютерному программированию, с 2019 года я изо всех сил пытался выучить кодирование самостоятельно с 2019 года в надежде преуспеть в этой работе. Как разработчик-самоучка, я более практичен и целеустремлен в том, чему научился. Вот почему мне особенно нравится веб-скрапинг, ведь он не только имеет множество вариантов использования, таких как мониторинг продуктов, мониторинг социальных сетей, агрегирование контента и т. Д., Но и его легко понять.

Основная идея веб-скрейпинга — извлекать фрагменты информации с веб-сайтов и экспортировать их в легко читаемый формат. Если вы человек, ориентированный на данные, вы найдете большую ценность в парсинге веб-страниц.К счастью, есть бесплатные инструменты для парсинга, которые позволяют автоматически захватывать веб-данные без программирования.

Веб-контекст сложнее, чем мы могли себе представить. Сказав это, нам нужно потратить время и усилия на поддержание работы по парсингу, не говоря уже о массовом парсинге с нескольких веб-сайтов. С другой стороны, инструменты для очистки избавляют нас от написания кода и бесконечной поддержки работы.

Чтобы дать вам представление о плюсах и минусах инструментов очистки Python и веб-сайтов, я проведу вас через всю работу Python.А затем я сравню этот процесс с инструментом для очистки веб-страниц.

Без лишних слов, приступим:

• веб-сайт: Yelp.com
• Очистка содержимого: название компании, рейтинги, количество отзывов, номер телефона, ценовой диапазон, адрес, район

Полный код можно найти здесь: https://github.com/whateversky/yelp

• Python 3.7
• Pycharm — для быстрой проверки и исправления ошибок кодирования
• Bejson — очистка формата структуры JSON

• Во-первых, мы создаем паука, чтобы определить, как мы будем работать и извлекать данные из Yelp.Другими словами, мы отправляем GET-запросы, а затем устанавливаем правила, по которым парсеры должны сканировать веб-сайт.
• Затем мы анализируем содержимое веб-страницы и возвращаем словарь с извлеченными данными. Сказав это, мы говорим пауку, что он должен вернуть либо объект Item, либо объект Requested.
• Наконец, экспортируйте извлеченные данные, полученные от паука.

Я сосредотачиваюсь только на пауке и парсере. Однако перед извлечением данных нам, безусловно, необходимо понять веб-структуры. Во время кодирования вы также обнаружите, что постоянно проверяете веб-страницу, чтобы получить доступ к div и классам.Чтобы проверить веб-сайт, перейдите в свой любимый браузер и щелкните правой кнопкой мыши. Выберите «Осмотреть» и найдите вкладку «XHR» в разделе «Сеть». Вы найдете соответствующую информацию о компании, включая названия магазинов, номера телефонов, местоположения и рейтинги. Когда мы расширяем «PaginationInfo», он показывает нам, что на каждой странице 30 списков, а общее количество — 6932. Теперь перейдем к самой интересной части:

Сначала откройте Pycharm и создайте новый проект. Затем настройте файл Python и назовите его «yelp_spider»

Получение страницы:

Мы создаем метод get_page.Это передаст аргумент запроса, который содержит все URL-адреса перечисленных веб-сайтов, а затем вернет страницу JSON. Обратите внимание, что я также добавляю строку пользовательского агента для обмана веб-сервера, чтобы обойти любое обнаружение парсера. Мы можем просто скопировать и вставить заголовки запроса. В этом нет необходимости, но вы найдете это полезным в большинстве случаев, если вы склонны повторно очищать веб-сайт.

Я добавляю аргумент .format для форматирования URL-адресов, чтобы он возвращал конечную точку по шаблону, в данном случае все страницы с листингом из результата поиска «Бар в Нью-Йорке»

def get_page (self, start_number):

url = «https: // www.yelp.com/search/snippet?find_desc=bars&find_loc=New%20York%2C%20NY%2C%20United%20States&start={}&parent_request_id=dfcaae5fb7b44685&request_origin=user «\ .number857» успешно собирая URL-адреса страниц со списком, теперь мы можем указать парсеру посещать каждую страницу сведений с помощью метода get_detail.

URL-адрес страницы сведений состоит из имени домена и пути, который указывает на компанию.

URL-адрес страницы сведений Yelp

Поскольку мы уже собрали URL-адреса листинга, мы можем просто определить шаблон URL-адреса, который включает путь, добавленный к https: // www.yelp.com. Таким образом, он вернет список URL-адресов страниц с подробностями

def get_detail (self, url_suffix): url = «https://www.yelp.com/» + path

Далее нам все еще нужно добавить заголовок чтобы скребок выглядел более человечным. Это похоже на общепринятый этикет, когда мы стучим перед входом.

добавляем заголовок

Затем я создал цикл FOR в сочетании с операторами IF, чтобы найти теги, которые мы собираемся получить. В этом случае , теги, содержащие название компании, рейтинг, отзыв, телефон и т. д.

создать цикл

В отличие от страниц со списком, которые возвращают формат JSON, страницы с подробностями обычно отвечают нам в формате HTML. Поэтому я убираю знаки препинания и лишние пробелы, чтобы они выглядели чистыми и аккуратными при разборе.

По мере того, как мы посещаем эти страницы одну за другой, мы можем дать нашему пауку команду получить подробную информацию путем анализа страницы.

Сначала создайте второй файл с именем «yelp_parse.py» в той же папке. И начните с импорта и выполните YelpSpider.

Здесь я добавляю цикл нумерации страниц, так как 30 списков разделены на несколько страниц.«Start_number» — это значение смещения, которое в данном случае равно «0». Он увеличивает число на 30, когда мы заканчиваем сканирование текущей страницы. Таким образом, логика будет такой:

Получить первые 30 объявлений

Paginate

Получить 31–60 объявлений

Paginate

Получить 61–90 объявлений….

pagination

И последнее, но не менее важное: я создаю словарь для пары ключей и значений с соответствующими атрибутами данных, включая название компании, рейтинг, телефон, ценовой диапазон, адрес, окрестности и т. Д.

получить подробную информацию

Используя python, мы напрямую взаимодействуем с веб-сервером, порталами и исходным кодом. В идеале этот метод был бы более эффективным, но требует программирования. Поскольку веб-сайт настолько универсален, нам нужно постоянно редактировать парсер и адаптироваться к изменениям. То же самое с Selenium и Puppeteer, они близкие родственники, но имеют ограничения по сравнению с Python для крупномасштабного извлечения.

С другой стороны, инструменты для очистки веб-страниц более дружелюбны. Возьмем для примера Octoparse :

Последняя версия Octoparse OP 8.1 применяет алгоритм обучения, который определяет атрибуты данных при загрузке веб-страницы. Если вы когда-либо сталкивались с функцией разблокировки лица iPhone, в которой применяется искусственный интеллект, термин «обнаружение» для вас не является странным.

Аналогичным образом Octoparse автоматически разбивает веб-страницу и распознает различные атрибуты данных, например, название компании, информацию о контактах, отзывы, местоположения, рейтинги и т. Д.

Octoparse 8 автоопределение

Возьмем для примера yelp. После загрузки веб-страницы она автоматически анализирует веб-элемент и автоматически считывает атрибуты данных.Как только процесс обнаружения будет завершен, мы сможем увидеть все данные, которые Octoparse собрал для нас, из раздела предварительного просмотра, красиво и аккуратно! Затем вы заметите, что рабочий процесс был создан автоматически. Рабочий процесс подобен дорожной карте очистки, и сборщик будет следовать направлению для сбора данных.

Мы создали то же самое в разделе Python, но они не были визуализированы с помощью четких утверждений и графиков, как Octoparse. Программирование является более логичным и абстрактным, что нелегко осмыслить без твердой базы в этой области.

Но это еще не все, мы хотим получать информацию со страниц с подробными сведениями. Легко. Просто следуйте инструкциям на панели советов и найдите «Сбор веб-данных на следующей странице»

Руководство по действиям

Затем выберите title_url, который приведет нас к странице с подробностями.

извлеките страницу подробных сведений

После подтверждения команды в рабочий процесс автоматически добавится новый шаг. Затем браузер отобразит страницу с подробностями, и мы сможем щелкнуть любой атрибут данных на странице. Например, когда мы щелкаем название компании «ARDYN», руководство по подсказкам ответит набором действий, из которых мы можем выбрать.Просто нажмите команду « Извлечь текст выбранного элемента », все остальное сделает она сама и добавит действие в рабочий процесс. Точно так же повторите вышеуказанный шаг, чтобы получить «оценки», «количество отзывов», «номер телефона», «диапазон цен», «адрес».

следуйте инструкциям и настройте действия.

После того, как мы все настроили, просто запустите парсер после подтверждения.

окончательные результаты

Они оба могут дать вам похожие результаты, но разные по производительности. С Python, безусловно, необходимо провести много работы перед внедрением.В то время как инструменты для очистки намного удобнее на многих уровнях.

Если вы новичок в мире программирования и хотите изучить возможности веб-скрапинга, тем не менее, инструмент для парсинга веб-страниц — отличная отправная точка. По мере того, как вы ступаете на порог программирования, появляются более широкие возможности выбора и комбинации, которые, как я полагаю, вызовут новые идеи и сделают работу более легкой и легкой.

10 сценариев использования анализатора почты для автоматизации вашего бизнеса

Сильвестр Дюпон
11 минут чтения

В Parseur наши клиенты из многих отраслей промышленности и используют наш анализатор почты для самых разных целей.Мы хотели составить список наиболее распространенных случаев использования анализатора почты , которые мы видели. Мы надеемся, что он может дать некоторые идеи о том, как еще больше автоматизировать ваш бизнес и снизить эксплуатационные расходы.

Ваш бизнес получает важных данных по электронной почте каждый день. Анализатор почты автоматически извлекает эти данные. Это экономит ваше время, деньги и повышает надежность вашего бизнеса.

1. Обработка запросов клиентов, полученных по электронной почте

Компании имеют клиентов.Заказчики отправляют компаниям запросы. Обработка запросов клиентов — наиболее распространенный пример того, почему компании используют анализатор почты . Часто малые предприятия создают онлайн-формы или используют такие платформы, как Wix, которые предоставляют готовые формы. И каждый раз, когда пользователь отправляет запрос, он получает его по электронной почте. Вместо того, чтобы вручную вводить каждое электронное письмо в свой инструмент отслеживания, компании используют анализаторы почты для извлечения данных. Затем извлеченные данные автоматически загружаются в Google Sheet или CRM (например).

Наши клиенты используют нашу систему синтаксического анализа почты для обработки многих типов запросов. О некоторых из них мы даже не догадались:

• запросов на обслуживание
• запросов в службу поддержки
• онлайн-опросы
• заявок на прием
• заявок на грант
• и даже запросы на разрешение на сжигание или запросы на вывоз мусора!

Пример из реальной жизни: анализ писем с запросами на туристические услуги

Rent-Experience — это агентство по аренде на время отпуска в Португалии.Они также предлагают своим гостям дополнительные услуги, такие как встреча в аэропорту, туры или завтраки на дому.

Для Rent-experience новый заказ клиента состоит из нескольких этапов:

1. Пользователь делает новый запрос на своем веб-сайте WooCommerce,
2. WooCommerce автоматически отправляет электронное письмо на Parseur
3. Parseur автоматически извлекает данные.
4. Данные потребляются несколькими архивами в Zapier:
   • Один архив автоматически отправляет всю необходимую информацию по электронной почте соответствующему поставщику услуг (поставщики зависят от запрашиваемой услуги)
   • One zap создает заявку в Teamwork Desk
   • Другие zap-файлы обновляют 3 разных Google Таблицы, используемых для различных целей отслеживания и аудита

Выполнение всей этой работы вручную потребовало бы очень много времени (не говоря уже о подверженности ошибкам и меньшей реактивности). С Parseur компания Rent-Experience смогла легко автоматизировать рабочий процесс обработки запросов клиентов.

Пример шаблона от Rent-Experience для извлечения информации о запросах клиентов из электронных писем

Для получения дополнительной информации в этой статье подробно описано, как использовать Parseur для обработки электронной почты из веб-форм.

2. Автоматизация привлечения потенциальных клиентов к маркетингу

Хорошо выполненная маркетинговая стратегия — это ступенька на пути к вашему продукту или бизнесу. Жизненно важно, чтобы вы привлекали и взращивали своих потенциальных клиентов.Первый шаг успешной кампании капельного маркетинга — это собрать потенциальных клиентов из ваших рыночных ниш.

Вы можете собирать лиды из многих каналов:

• форма подписки на рассылку новостей на целевой странице
• некоторые партнерства
• в социальных сетях
• через холодное письмо

Есть также несколько компаний, которые могут помочь вам в сборе потенциальных клиентов, например Drip, Leadpages или JustDial.

Однако объединение всех потенциальных клиентов вручную может оказаться довольно утомительным занятием. Вместо этого просто настройте анализатор почты, который будет автоматически собирать все ваши электронные письма от потенциальных клиентов, анализировать их и отправлять данные в рабочий процесс вашей маркетинговой кампании . Например, вы можете автоматически подписать любого нового лида на рассылку электронной почты MailChimp.

Пример из реальной жизни: объединение запросов от Leadpages

У одного из наших клиентов есть форма Leadpage на своем веб-сайте. Он использует Parseur для извлечения данных из электронных писем для лидов и передачи их в свою CRM.

Пример шаблона электронного письма о привлечении лида

4.Экспорт оповещений Google в электронную таблицу

электронных писем Google Alert отлично подходят для того, чтобы следить за тем, что происходит в вашей отрасли. Но, , если у вас много предупреждений, анализ тенденций может стать утомительным. С помощью анализатора почты вы можете преобразовать все предупреждения поиска Google в данные и записать их в электронную таблицу для дальнейшего анализа.

Parseur поставляется с готовым шаблоном оповещений Google, который будет автоматически обрабатывать оповещения поиска Google, отправленные вами . Все, что вам нужно сделать, это создать новый почтовый ящик и переслать электронные сообщения Google Alert в Parseur.

Оповещения Google отлично подходят для отслеживания вашей отрасли или репутации

Наш готовый шаблон превратит эти письма в рабочие данные:

Google Оповещения автоматически анализируются Parseur

Прочтите эту статью для получения дополнительной информации о синтаксическом анализе предупреждений Google.

5. Анализ цифровых счетов-фактур и квитанций

Ввод каждого счета, который вы получаете, в систему бухгалтерского учета вашей компании — это всегда большая (очень скучная) работа. Особенно, когда вам приходится тратить часы, а иногда и дни на составление отчета на конец месяца.

И снова анализатор почты поможет автоматически обрабатывать ваши повторяющиеся электронные счета. Затем вы можете загрузить проанализированные данные в формате CSV и импортировать их в свою учетную систему. Или отправьте данные прямо в свою учетную систему, если она подключена к Zapier.

6. Управление запросами на недвижимость

Сегодня во многих странах рынок недвижимости является горячим и конкурентным. Для быстрой продажи или аренды недвижимости агентствам недвижимости необходимо размещать свои объявления о недвижимости на как можно большем количестве онлайн-платформ.Например, в США к этим платформам относятся Zillow, Trulia, Hotpads, StreetEasy, Apartments.com и многие другие небольшие региональные и местные платформы.

Когда пользователь отвечает на объявление на одной из этих платформ, агентство получает электронное письмо с данными пользователя. Затем агентства обычно хотят выполнить одно или все из следующих действий:

• постарайтесь как можно быстрее вернуться к пользователю
• назначить дату просмотра
• обновить календарь своей компании
• добавляет сведения о пользователе в свою CRM-систему для дальнейшего обмена информацией об аналогичных свойствах.

Реальный пример: автоматизируйте вопросы клиентов Zillow в своей любимой CRM

Ручная сортировка электронных писем с запросами и добавление информации в приложения агентства — очень трудоемкий процесс .Он имеет низкую добавленную стоимость и подвержен ошибкам (можно легко пропустить электронное письмо в часы пик).

Настройка парсера почты для агентств недвижимости может полностью автоматизировать этот рабочий процесс :

• агентство получает запрос от платформы недвижимости по электронной почте и автоматически пересылает его на свой почтовый анализатор.
• анализатор почты извлекает соответствующие данные из сообщения электронной почты.
• , анализатор почты затем отправляет эти данные в свои подключенные приложения или CRM.

В Parseur несколько клиентов — агентства недвижимости или SaaS-компании в сфере недвижимости. Мы создали набор готовых шаблонов для Real Estate, чтобы они могли автоматически анализировать запросы на недвижимость для наиболее распространенных платформ.

Пример готового шаблона от Zillow

7. Обработка заказов на проживание

В индустрии гостеприимства электронная почта по-прежнему является основным каналом бронирования. И в настоящее время, благодаря таким веб-сайтам, как Airbnb, все больше и больше малых предприятий и владельцев недвижимости входят в экономику гостиничного бизнеса и хотят извлекать информацию о бронировании из электронных писем.

Пример из реальной жизни: централизовать бронирования, сделанные на сторонних платформах бронирования

Наш клиент, Roomfilla, предлагает платформу управления недвижимостью для владельцев недвижимости. Вдобавок к предложению веб-присутствия со специальным веб-сайтом для бронирования недвижимости. Roomfilla также предлагает разместить недвижимость на авторитетных сайтах бронирования жилья, таких как Airbnb, HomeAway, Ctrip и т. Д.

Roomfilla использует Parseur для обработки всех входящих писем о бронировании со сторонних платформ на каждом этапе бронирования :

1. При подтверждении бронирования создается электронное письмо, которое автоматически отправляется в Parseur.
2. Из этого электронного письма извлекаются данные гостя, даты заезда и отъезда, полная сумма выплаты и прямая ссылка для сообщения гостю.
Затем данные
3. отправляются в Slack со всеми подробностями, чтобы сообщить о новом подтвержденном бронировании, которое команда могла бы увидеть.
4. Затем данные добавляются в Pipedrive (CRM), и на основе даты регистрации создается действие, чтобы данные могли быть отправлены гостю за 7 дней до этого.
5. Стоимость сделки добавляется в CRM, так что Roomfilla может получить быстрый обзор того, сколько денег работает по различным сделкам.
6. Наконец, подробности помещаются в электронную таблицу, где автоматически создается PDF-файл бронирования, который прикрепляется к сведениям о гостях в Pipedrive.

Это хорошо работает для нас, потому что дает нам быстрый и простой рабочий процесс, позволяющий отслеживать бронирования. Все зарегистрировано в Pipedrive, и все имеет активность, поэтому ничего не будет упущено. Также замечательно, что информация извлекается из электронного письма, поскольку затем мы можем использовать ее для поиска терминов в листе Google и расширять их с помощью остальной части строки (что больше относится к нашему ожидающему рабочему процессу).

— Стюарт Лэнсдейл, владелец Roomfilla

Пример шаблона резервирования Airbnb, используемого Roomfilla

Дополнительные сведения см. В следующей статье.

8.

Отслеживание покупок и продаж в электронной коммерции

Еще один пример использования почтового парсера, который мы часто видим здесь, в Parseur, касается обработки электронных покупок и товарных чеков. Например, как продавец, если вы продаете свои продукты на разных онлайн-платформах, Parseur может помочь вам объединить все ваши продажи в единый рабочий процесс, имея почтовый ящик с одним шаблоном для каждой платформы. Parseur также может помочь с логистикой доставки для экспедиторов.

Реальный пример: управление экспедированием грузов

4B2.com управляет веб-сайтом, который позволяет людям из России покупать товары в любом интернет-магазине в Германии, даже если магазин не доставляет товары в Россию. 4В2 — экспедитор. Он позаботится о получении товаров на месте в Германии, а затем повторно доставит их своим российским клиентам. Тем временем они заполняют необходимые документы и заботятся о логистике.

4B2 использует Parseur для автоматизации извлечения данных из онлайн-квитанций своих клиентов о покупках и передачи их на свой внутренний веб-сайт для отслеживания.

Шаблон для обработки покупок на amazon.de на немецком языке

9. Объединить заявки на вакансии

В настоящее время, если ваша компания хочет привлечь лучшие таланты, вам необходимо сделать так, чтобы ваши вакансии были как можно более заметными. Если на то пошло, вам необходимо разместить объявления о вакансиях на многих сайтах по найму (таких как LinkedIn, Indeed, CareerBuilder и т. Д.). К сожалению, на каждом веб-сайте есть свой способ управления заявками на вакансию. И для рекрутера может быстро стать кошмаром, когда приходится объединять заявки о приеме на работу со всех платформ в единый репозиторий для первой проверки.

Пример из реальной жизни: автоматизированный сбор заявок на вакансии в LinkedIn

И снова анализатор почты может сэкономить бесчисленные часы работы. Наши клиенты используют Parseur для обработки и объединения всех заявлений о приеме на работу с различных рекрутинговых платформ в общий набор данных . Наши клиенты пересылают все свои заявки на вакансии в свой почтовый ящик Parseur и создают шаблон для каждой платформы, с которой они работают (или используют наши готовые шаблоны для заявки на вакансию). Благодаря функции нескольких шаблонов Parseur каждый раз, когда приходит новое электронное письмо от приложения, Parseur автоматически выбирает правильный шаблон и извлекает соответствующие данные.

Затем они либо загружают свои данные в формате Excel, либо отправляют их в Google Sheet, либо отправляют в специальное приложение для набора персонала, такое как Zoho Recruit.

Пример готового шаблона заявления о приеме на работу в LinkedIn

Для получения дополнительной информации в этой статье подробно рассказывается, как настроить Parseur для приложений о вакансиях.

10. Управление доставкой еды

Это один из тех вариантов использования почтового парсера, о котором мы никогда бы не подумали. Но оказался одним из самых популярных вариантов использования!

Доставка еды быстро развивается. Многие онлайн-платформы конкурируют за внимание пользователя к заказу еды. К сожалению, это может обернуться головной болью для ресторанов и компаний по доставке еды, поскольку они могут получать заказы со многих платформ. И, конечно же, главное здесь время, они должны доставить эти заказы как можно быстрее.

Без автоматизированного рабочего процесса рестораны должны постоянно отслеживать свои почтовые ящики на предмет новых заказов. Для компаний по доставке еды, с которыми работают рестораны, дело обстоит еще сложнее.Им приходится постоянно следить за почтовым ящиком каждого ресторана и вручную вводить каждый заказ в свое приложение для отслеживания доставки. Для более крупных компаний по доставке, обслуживающих десятки ресторанов, означает наличие нескольких штатных сотрудников, занимающихся сортировкой заказов на доставку и сортировкой .

Реальный пример: автоматизация заказов на доставку еды Grubhub

С Parseur компании, занимающиеся доставкой еды, могут автоматически преобразовывать любой входящий заказ по электронной почте из любого из своих ресторанов и с любой платформы заказов в данные. Затем они могут отправить эти данные как новое задание по доставке в свой инструмент управления автопарком, например onfleet, GetSwift или Tookan. И все это происходит менее чем за секунду после получения электронного письма с заказом!

Используя Parseur, компании по доставке еды и рестораны экономят бесчисленные часы ручного труда каждый день. Более того, Parseur поставляется с десятками готовых шаблонов доставки для большинства платформ доставки еды .

Пример готового шаблона Grubhub

Каковы варианты использования вашего почтового парсера?

Мы надеемся, что эта статья пролила интересный свет на то, как такие решения для синтаксического анализа почты, как Parseur.Решение для анализа почты может преобразовать ваш бизнес, сделав его более экономичным и экономичным.

Мы любим разговаривать с нашими клиентами и лучше понимать их отрасль. На самом деле, нам всегда интересно открывать и узнавать о некоторых очень нишевых предприятиях, которые наши клиенты создали для себя. Особенно, когда мы можем помочь этим компаниям автоматизировать их рабочие процессы!

Как насчет вашего бизнеса? Получаете ли вы ежедневно определенные электронные письма, из которых вам нужно извлечь данные? Чем может вам помочь почтовый парсер?

Если вы думаете, что Parseur может помочь, не сомневайтесь и свяжитесь с нами!

Последнее обновление: 07 января 2021 г.

Обзор

Parserr: использование программного обеспечения синтаксического анализатора для автоматизации извлечения данных электронной почты

Для владельцев бизнеса извлечение полезной информации из прямых запросов, счетов-фактур, квитанций и других важных документов может быть напряженным.

Индивидуальные предприниматели, например, обычно более практичны, когда дело доходит до их каналов связи по электронной почте. Помимо соответствующих деловых писем, о которых им следует беспокоиться, они иногда содержат информационные бюллетени, личные сообщения и другие уведомления.

Сегодня мы рассмотрим, что такое анализатор электронной почты и что вам следует искать, а также внутреннюю работу Parserr — программного обеспечения для анализа электронной почты, которое автоматизирует процесс извлечения данных. Во-первых, быстрое введение.

Что такое анализатор электронной почты?

Анализатор электронной почты — это инструмент, предназначенный для отсеивания информации из электронных писем и устранения необходимости ручного ввода данных.

Анализатор электронной почты обычно работает, позволяя вам указывать «правила», которые можно настроить для выполнения определенных задач, таких как извлечение табличных данных, получение адреса электронной почты отправителя, сканирование определенных разделов документов PDF и т. Д.

После сбора данных вы можете отправить их напрямую сторонним службам, таким как ваша платформа CRM или инструмент электронного маркетинга.Вы также можете загрузить данные в виде таблицы CSV или Excel.

Прежде чем сообщения электронной почты можно будет проанализировать, их необходимо сделать доступными для анализатора электронной почты. Часто это происходит путем переадресации на назначенный адрес, к которому у анализатора есть доступ. Вот почему вам необходимо включить автоматическую пересылку в вашем сервисе электронной почты после настройки программного обеспечения парсера электронной почты.

Наиболее частое использование анализатора электронной почты
Мы используем электронную почту по множеству причин, что делает анализатор электронной почты подходящим решением в любом сценарии, который включает извлечение данных электронной почты.Ниже перечислены популярные варианты использования анализатора электронной почты:

• Автоматическое извлечение данных счетов из таких сервисов, как PayPal, Amazon, eBay и др.
• Автоматизация выполнения заказов в транзакциях электронной коммерции
• Собирает соответствующую контактную информацию от потенциальных клиентов по недвижимости
• Консолидирует важные данные, извлеченные из веб-форм.
• Извлекает соответствующие данные из автоматических отчетов в формате PDF, отправленных через сторонние приложения.

Взломы для повышения производительности
Хотя анализатор электронной почты является мощным инструментом автоматизации для извлечения данных электронной почты, существует множество способов повышения производительности, которые помогут вам работать еще эффективнее.

• Интегрируйте свое программное обеспечение парсера электронной почты с инструментом коммуникации, таким как Slack, чтобы вы могли автоматически делиться полезными сведениями с вашей командой.
• Подключите анализатор электронной почты к Zapier, чтобы упростить консолидацию данных на любой платформе, которую вы предпочитаете.
• Научите синтаксический анализатор электронной почты управлять вариациями в сообщениях электронной почты, выбирая текст, в котором предыдущее слово или фраза всегда одинаковы.
• Сохранение данных электронной почты в электронной таблице упрощает импорт в другое приложение.
• Интеграция парсера электронной почты с платформой CRM позволяет быстрее и эффективнее решать проблемы клиентов.

Чтобы узнать больше о том, как работает анализатор электронной почты, и в частности Parserr, подробнее рассмотрим платформу и ее ключевые функции:

1. Настройка

Если вы никогда раньше не слышали о синтаксическом анализе электронной почты, начало работы может показаться пугающий.

Parserr позволяет выполнить процесс начальной настройки менее чем за 5 минут. После создания учетной записи и первого входа в нее вам необходимо будет отправить «тестовое электронное письмо», представляющее собой тип электронного письма, из которого вы собираетесь извлекать данные.

Для этого вы пересылаете электронное письмо из своего почтового ящика на адрес, указанный Parserr.

Если существующий адрес электронной почты недоступен, вы также можете создать фиктивное сообщение, содержащее сведения, которые вы хотите проанализировать. Parserr все равно может автоматически обнаруживать полезные детали в электронном письме.

Однако вам нужно указать ему, где искать, выбрав правую часть электронного письма на следующей странице.

Следующие шаги включают указание любых сторонних инструментов, которые вы в настоящее время используете и хотели бы интегрировать с Parserr.Сюда входят платформы автоматизации, такие как Zapier, а также сотни других сервисов, куда вы можете отправлять проанализированные данные — например, инструменты электронного маркетинга или платформы CRM (вот в чем разница).

На этом этапе вам не нужно беспокоиться о своем выборе, поскольку вы все еще можете создавать и изменять правила синтаксического анализа позже.

Если вы не знаете, что выбрать, вы можете оставить все параметры по умолчанию, пока не завершите начальную настройку.

После этого Parserr автоматически сгенерирует правила синтаксического анализа на основе отправленного вами тестового письма.

Вот скриншот того, что вы можете получить:

Конечно, не все автоматически сгенерированные правила имеют смысл для того, что вы хотите выполнить с помощью анализатора электронной почты. Тем не менее, прочтите все и выберите только те, которые вы собираетесь сохранить, прежде чем нажимать кнопку «Да, создать правила, которые я проверил выше».

2. Расширенное управление и создание правил

Прохождение процесса начальной настройки должно помочь вам понять многие функции.

Приходит электронное письмо, анализатор электронной почты извлекает данные в соответствии с вашими правилами, затем вы отправляете их на внешнюю платформу или загружаете в виде документа CSV или Excel.
Однако наиболее интересной особенностью Parserr является инструмент управления правилами, который позволяет с гораздо большей точностью выбирать данные, которые вы хотите извлечь.

На странице «Правила» вы начинаете с выбора части или атрибута электронной почты, в которой Parserr должен искать информацию.

При выборе атрибута электронной почты автоматически обновляется поле «Исходные данные», которое дает вам предварительный просмотр того, как будут выглядеть извлеченные данные.

Глядя на исходные данные, становится ясно, что их нельзя использовать.Вот почему вам нужно уточнить его, добавив фильтры к потенциальному правилу синтаксического анализа.

Для этого щелкните зеленый значок «плюс», чтобы добавить новый фильтр. Затем вам нужно выбрать «категорию правил», которая соответствует вашим целям анализа.

Например, вы хотите извлечь одну строку информации. Лучшей категорией правил, которая соответствует этой цели, является категория «Найдите нужный вам контент».

Нажав «Сохранить», вам необходимо ввести ключевое слово, которое соответствует фрагменту данных в электронном письме.

Допустим, вы хотите извлечь идентификатор счета-фактуры. Как только вы нажмете «Обновить», Parserr немедленно удалит остальную часть сообщения электронной почты , за исключением для содержимого, содержащего это конкретное ключевое слово.

Вот как вкратце работают фильтры правил.

Вы можете дополнительно уточнить этот результат, удалив текст «ID счета:» с помощью фильтра «Найти и заменить». Просто введите те символы, которые вы хотите удалить, и оставьте поле «заменить на» пустым.

Наконец, введите имя для вашего нового правила синтаксического анализа и нажмите «Сохранить правило», чтобы включить его в вашей учетной записи Parserr.

3. Экспорт и интеграция данных

Теперь вы знаете, что делает Parserr и как его можно использовать для автоматического извлечения определенных битов информации из электронных писем.

Пришло время узнать, что вы можете делать с проанализированными данными. С Parserr у вас есть два варианта: вы либо экспортируете данных в электронную таблицу, либо перенаправляете их напрямую в другие службы через платформу интеграции.

Начнем с более простого варианта.

Чтобы экспортировать данные в загружаемый файл, перейдите на вкладку «Экспорт» и выберите, хотите ли вы сохранить его как документ Excel или CSV.

Вы также можете выбрать точные даты данных, которые хотите включить. После того, как вы выберете «Данные между датами» в раскрывающемся меню, выберите даты начала и окончания в виртуальном календаре.

Если вас устраивают настройки экспорта, нажмите «Загрузить сейчас». В целях безопасности Parserr отправит данные на ваш зарегистрированный адрес электронной почты.

Для отправки данных на стороннюю платформу может потребоваться выбрать правильный рабочий процесс на вкладке «Интеграции», которые в основном осуществляются через платформу автоматизации Zapier.

Проще говоря, Zapier объединяет две службы в один автоматизированный рабочий процесс. В этом случае Parserr — это ваш первый сервис, а второй может быть платформой электронного маркетинга, облачным хранилищем и т. Д.

Например, предположим, что вы создали правило синтаксического анализа, которое собирает адреса электронной почты отправителей.Вы можете использовать эту информацию для создания новых потенциальных клиентов для вашего списка рассылки MailChimp.

Другими словами, гибкость Parserr частично зависит от сервисов, поддерживаемых Zapier.

Основные соображения при выборе правильного решения для синтаксического анализа электронной почты

В идеале вам необходимо решение для синтаксического анализа электронной почты, которое может удовлетворить потребности вашего бизнеса. Тем не менее, перед принятием окончательного решения вам необходимо изучить несколько важных моментов. Это следующие:

• Предлагает гибкость с точки зрения создания правил.
• Имеет высокую совместимость со всеми провайдерами электронной почты и всеми форматами электронной почты.
• Чистый и простой в использовании интерфейс (разбор сам по себе уже сложен, и решение синтаксического анализатора электронной почты, которое упрощает процесс, — это именно то, что вам нужно).
• Простая интеграция через Zapier или прямо на ваши собственные платформы.
• Имеет надежное обслуживание клиентов.

Что повысило вашу продуктивность автоматизации электронной почты?

Вы использовали автоматизацию электронной почты для оптимизации бизнес-процессов и повышения производительности?

Если вы ответили «да», не стесняйтесь делиться инструментами, которые вы используете, в разделе комментариев ниже и делитесь с сообществом, почему вы считаете этот инструмент замечательным.Ваше здоровье!

О Джимми Роделе

Джимми Родела — писатель-фрилансер и владелец сайта GuildofBloggers.com. Его статьи публиковались на business.com, Inc и многих других. Он также является менеджером по цифровому маркетингу Parserr.com.

5 лучших приложений для синтаксического анализа электронной почты в 2021 году

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.

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

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.

• Настроить легко или, по крайней мере, ими можно управлять. 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 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 данные, которые вам нужны. Mailparser довольно хорошо делает процесс 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.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.

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 анализа электронной почты Windows

Email Parser (Windows, Web)

Email Parser не держит вас за руку: нет мастера, угадывающего, 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 имеется поддержка локальных сценариев PowerScript и C #, а это 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 из других приложений, представленных здесь, но приятно иметь такую ​​возможность, особенно если вы предпочитаете более подробный подход к созданию правил, предлагаемый парсером электронной почты.

Стоимость почтового парсера : 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 моментом: огромное количество 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, которые не предлагаются аналогичными инструментами. 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, 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 и 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, то есть 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.

Цена на SigParser : от 8 долларов в месяц для индивидуального плана

Parseur Software — 2021 обзоры, цены и демонстрация

Наличие тысяч электронных заказов, требующих синтаксического анализа, с небольшими вариациями макетов, которые вызывают проблемы с программным обеспечением для синтаксического анализа, Parseur смог быстро обработать большинство, а затем держать меня в курсе других, которым требовались вариации шаблонов.Попробовав до этого другое программное обеспечение для синтаксического анализа, эти приложения указывали только на неудачные электронные письма, которые не могли быть проанализированы в конце прогона без дополнительной помощи, что делало его дорогостоящей подпиской, трудоемким и разочаровывающим испытанием. Parseur был ответом с самого начала, и мне жаль, что я не открыл его изначально. Парни, которые руководят службой поддержки в реальном времени, — это основатели и программисты. Их отзывы всегда были быстрыми, точными, краткими и предлагали альтернативные решения и способы обойти запрос поддержки.Они понимают поддержку клиентов и ценят своих клиентов. Что приятно, так это то, что они лично решают проблему позже, чтобы увидеть, как она сработала, что действительно приятно. Насколько мне известно, они предоставляют шаблон для любой линии поддержки клиентов приложения. Отличная работа, ребята.

Плюсы

Простой макет приложения с логическими шагами и инструкциями. Но наиболее ценной функцией является возможность приложения сообщать, какие электронные письма не удалось обработать, вызывать их и разрешать создание новых шаблонов для решения проблемы.Это такая экономящая время функция, которая также избавляет от разочарования, когда ожидается, что массовые рассылки будут проходить, но этого не происходит из-за небольшого несоответствия макета, которое не было обнаружено при первоначальном просмотре вручную.

Минусы

Единственный очень незначительный момент — это отсутствие инструкций по всем функциям и функциям, выходящим за рамки стандартного логического использования. Как и я, вы видите больше потенциальных применений для приложения после завершения базовой настройки, отсутствуют объяснения других расширенных флажков и требуемых примеров кода функций и т. Д.Поддержка отличная, так что это не проблема, но было бы неплохо для углубленной службы поддержки, где разница в обратной связи часовых поясов является проблемой.

Программное обеспечение Parserr было неудовлетворительным, а поддержка, хотя и предлагалась, отсутствовала. После нескольких недель самотестирования и ошибок, пытающихся решить проблемы синтаксического анализа с их поддержкой, отвечая только на 1 из каждых 5 запросов в поддержку и последующих (а затем это было решено только частично), я сдался и исследовал Parseur.

Автоматизированное маркетинговое исследование с использованием онлайн-обзоров клиентов на JSTOR

Реферат

Анализ структуры рынка — это основа маркетинговых исследований.Классические проблемы в маркетинге, такие как ценообразование, управление кампаниями, позиционирование бренда и разработка новых продуктов, уходят корнями в анализ заменителей и дополнений продуктов, выведенный из структуры рынка. В этой статье авторы представляют метод поддержки анализа и визуализации структуры рынка путем автоматического выявления атрибутов продукта и относительного положения бренда из онлайн-обзоров клиентов. Во-первых, этот метод выявляет атрибуты и их размеры, используя «голос потребителя», как это отражено в отзывах покупателей, а не производителей.Во-вторых, подход выполняется автоматически. В-третьих, этот процесс поддерживает, а не подменяет управленческие суждения, усиливая или увеличивая атрибуты и измерения, обнаруженные с помощью традиционных опросов и фокус-групп. Авторы тестируют этот подход на шестилетних отзывах покупателей цифровых фотоаппаратов в период быстрой эволюции рынка. Они анализируют и визуализируют результаты несколькими способами, включая сравнение с экспертными руководствами по покупке, лабораторное обследование и анализ соответствия автоматически обнаруженных атрибутов продукта.Авторы оценивают управленческие идеи, полученные в результате анализа, в отношении собственных отчетов об исследовании рынка за тот же период, в которых анализируются продукты для обработки цифровых изображений.

Journal Information

JMR публикует статьи, представляющие весь спектр маркетинговых исследований, от аналитических моделей маркетинговых явлений до описательных и тематических исследований.

Информация об издателе

Сара Миллер МакКьюн основала SAGE Publishing в 1965 году для поддержки распространения полезных знаний и просвещения мирового сообщества.SAGE — ведущий международный поставщик инновационного высококачественного контента, ежегодно публикующий более 900 журналов и более 800 новых книг по широкому кругу предметных областей. Растущий выбор библиотечных продуктов включает архивы, данные, тематические исследования и видео. Контрольный пакет акций SAGE по-прежнему принадлежит нашему основателю, и после ее жизни она перейдет в собственность благотворительного фонда, который обеспечит дальнейшую независимость компании. Основные офисы расположены в Лос-Анджелесе, Лондоне, Нью-Дели, Сингапуре, Вашингтоне и Мельбурне.www.sagepublishing.com

.