Los casos de uso más populares que tenemos en Parseur son el reparto de comida, la extracción de clientes potenciales para bienes raíces o hipotecas, y también el comercio electrónico. Para esas industrias, nuestros clientes tienen que extraer información específica de sus correos electrónicos, como sus datos de contacto, incluidas sus direcciones.
¿Por qué deberías analizar y normalizar una dirección?
Tomemos el caso del dueño de una cafetería que recibe sus pedidos en línea. De los pedidos recibidos, tiene que extraer los datos manualmente y enviar las direcciones de entrega a sus conductores. Para los agentes inmobiliarios, es similar: reciben clientes potenciales de plataformas inmobiliarias como Zillow, Realtor y Trulia. No solo necesitan los datos de contacto de los compradores potenciales, sino también la ubicación de la propiedad (calle, código postal, país).
Desafortunadamente, las direcciones a menudo vienen en diferentes formatos, especialmente si han sido ingresadas manualmente sin verificación.
Cuando recibes cientos de correos electrónicos a diario, extraer estos datos rápidamente puede ser complicado, especialmente si necesitas integrarlos en un CRM como Realvolve, Surefire CRM, o un sistema ERP.
Cómo analizar y normalizar automáticamente una dirección
Como un potente motor de análisis de correo electrónico, Parseur puede analizar y normalizar automáticamente la ubicación de una dirección. La dirección postal, la ciudad, el código postal/país, el estado y las coordenadas se pueden extraer fácilmente de los correos electrónicos y otros archivos adjuntos, como documentos PDF. Con Parseur, los datos no estructurados se pueden dividir en campos de dirección individuales, es decir, en forma normalizada.
Una característica única de Parseur es la capacidad de geolocalizar la dirección y proporcionar un enlace a un mapa de Google.
Ejemplo: geolocalizar dirección de un cliente potencial de Zillow
Para este artículo, tomaremos como ejemplo un correo electrónico de un cliente potencial de Zillow.
¡La dirección se geolocaliza automáticamente!
El analizador de direcciones normalizará la ubicación de la propiedad y también te proporcionará las coordenadas:
| Datos analizados | |
|---|---|
| PropertyAddress.normalized | 12345 Random Rd, El Mirage, AZ 85335, USA |
| PropertyAddress.address1 | 12345 Random Rd |
| PropertyAddress.city | El Mirage |
| PropertyAddress.zip | 85335 |
| PropertyAddress.state_code | AZ |
| PropertyAddress.country_code | US |
| PropertyAddress.lat | 33.1234567 |
| PropertyAddress.lng | -112.1234567 |
| PropertyAddress.map | enlace a Google Maps |
Como puedes ver, Parseur también te ha proporcionado un enlace a la ubicación. Ha dividido el texto y estandarizado los valores de los campos.
Si recibes correos electrónicos y quieres normalizar todas las direcciones, puedes hacerlo fácilmente con Parseur. Una vez que tu correo electrónico llegue a tu buzón de Parseur, solo tienes que resaltar los datos que quieres extraer (en este caso, la ubicación) y crear campos de datos para ellos. Los formatos de campo se utilizan para normalizar los datos, enseñando así a la solución cómo normalizar este campo.
Automatizar la extracción de direcciones te ahorrará incontables horas de trabajo manual. Los datos del correo electrónico analizado también se pueden exportar fácilmente a cualquier aplicación CRM, creando un flujo de trabajo automatizado completo.
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