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.
이메일 텍스트 애널리틱스
{ classfication: „delivery time request“,
priority: „urgent“,
from: „Timo Streich“,
article: „Business card“,
reference no: „P021349",
quantity: 300 }
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.
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.
이메일 텍스트 분석 파이프라인에 적용되는 기술은 기계 학습 (Machine Learning), 인공지능, 그리고 자연 언어 처리 알고리즘 (Natural Language Processing)에 기반하고 있습니다. 정밀하게 디자인된 알고리즘은 이메일과 같은 구조화되지 않은 텍스트에서도 의미 있는 정보를 식별해냅니다. 이는 컴퓨터 지원에 의한 텍스트 분석으로써 정보를 식별하고 이를 다른 용도로 사용 가능케 하는 역할을 합니다.
이 과정은 완전히 자동화된 프로세스이기 때문에, 해당 알고리즘은 방대한 양의 텍스트를 빠르고 효율적인 방법으로 분석할 수 있습니다. 또한 새롭게 수신되는 이메일 역시 실시간으로 가공되며 텍스트 분석은 수 초 안에 완료됩니다.
이메일은 근본적으로 다양한 방식과 문체로 작성된 문서입니다. 달리 말해서, 세상에 같은 이메일은 없으며 컴퓨터로 이메일 텍스트를 분석하는 데 사용할 수 있는 특정한 기준은 없습니다. Mailytica의 이메일 텍스트 애널리틱스 파이프라인은 그렇기에 특히 유용합니다. 파이프라인은 각각의 이메일을 표준화시켜 특정한 데이터를 추출하고 다른 시스템에 그 정보를 공유합니다 . 이메일 표준화는 이메일을 분석 목적에 알맞게 구조화된 형태로 가공하는 프로세스를 의미합니다.
마지막으로, 개체명 추출(Entity Extraction)은 특정 정보를 감지하고 이를 사전에 정의된 REST API와 같은 인터페이스에 전달합니다.
Mailytica가 사용하는 최신의 알고리즘은 추출된 정보의 품질을 보장합니다. 이 알고리즘은 자연 언어 처리 (Natural Language Processing)과 인공지능 (Artificial Intelligence) 기술을 사용합니다.
. 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.
Mailytica의 알고리즘은 독립적으로 스스로를 훈련시키기 때문에 수동적인 러닝이 불필요합니다.