이메일 텍스트 애널리틱스

인입되는 이메일 속 특정 정보를 인식하여 다른 소프트웨어와 공유할 수 있는 제품을 찾고 계십니까? Mailytica는 이메일 텍스트 분석을 통해 이를 실현합니다. Mailytica는 “개체명 추출 (Entity Extraction)”을 통해 인입된 이메일 속 고객 정보 (성명, 위치, 주소)와 제품 코드, 주문 번호 등 응대에 필요한 데이터를 인식합니다.

다음으로, 해당 정보는 사용자에 의해 정해진 인터페이스를 통해 다른 시스템에 공유됩니다.

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이메일 텍스트 애널리틱스

{ classfication: „delivery time request“,
priority: „urgent“,
from: „Timo Streich“,
article: „Business card“,
reference no: „P021349",
quantity: 300 }

Step6

위 예시는 특정 제품의 배송 일시에 대한 문의 이메일입니다. Mailytica의 텍스트 분석 파이프라인은 자동적으로 이메일 속 주요 정보 (문의 카테고리, 긴급성, 고객 성명, 제품 정보, 주문번호, 수량)을 파악합니다.

Step1

이메일 텍스트 분석이 적용 가능한 케이스는 무엇입니까?

인입된 이메일 내 정보를 다른 시스템 및 프로그램에서 필요로 하는 경우, 이메일 텍스트 분석을 통한 데이터 이동 자동화는 업무의 효율성을 높일 수 있습니다. 담당자는 더 이상 해당 정보의 반복적인 복사와 붙여 넣기를 하지 않아도 됩니다. 이는 담당자의 응대 속도를 높일 뿐만 아니라, 업무 과정의 완전한 자동화까지도 가능케 합니다.

Was für Anwendungsfälle sind mit dem Email Text Analytics denkbar?

이메일 텍스트 애널리틱스 파이프라인은 어떻게 작용합니까?

Mobile

텍스트 애널리틱스의 사용 예시

Check 견적 작성을 위한 이메일 내 제품명과 수량 추출 및 ERP 시스템으로의 이동
Check 인보이스 발송 및 배송 시기 관련 요청에 자동화된 응답 제공
Check 공급자의 이메일 내 배송 가능 시일 자동 추출 및 ERP 시스템으로의 이동
Check CRM과 ERP 시스템 내에 고객 정보 생성을 위한 고객 문의 이메일 내 주소 자동 감지
Check 이메일 내 고객 주소 감지를 통한 고객 주소 변경 완전 자동화
Check 고객 컴플레인 감지를 통한 조기 대응
Check 리스크 관리 및 컴플라이언스: 이메일 내 부정행위 관련 컨텐츠 감지

Mailytica의 이메일 텍스트 애널리틱스는 왜 특별합니까?

1.

Mailytica가 사용하는 최신의 알고리즘은 추출된 정보의 품질을 보장합니다. 이 알고리즘은 자연 언어 처리 (Natural Language Processing)과 인공지능 (Artificial Intelligence) 기술을 사용합니다.

2.

. Mailytica의 이메일 응답 봇은 REST API와 ERP 혹은 CRM 시스템 내 통합을 통해 귀하의 비즈니스 프로그램과 유연하게 상호작용합니다. 물론 주기적으로 생성된 CSV 파일과 같은 더 간단한 인터페이스도 사용가능합니다.

3.

Mailytica의 알고리즘은 독립적으로 스스로를 훈련시키기 때문에 수동적인 러닝이 불필요합니다.