Las soluciones informáticas para extraer datos de las firmas de correo electrónico a prueba

En promedio, los empleados de una empresa reciben 20 correos electrónicos al día. En consecuencia, el correo electrónico sigue siendo el medio de comunicación más utilizado a nivel empresarial. Según McKinsey & Company, los agentes comerciales gastan incluso un promedio de unos 28% de su semana laboral en procesar correos electrónicos.

Sin embargo, los datos de contacto de las firmas de los correos electrónicos a menudo no se utilizan adecuadamente o se tienen que transferir al CRM copiando y pegando. Si los datos de contacto no se almacenan en el CRM, pueden perderse oportunidades de venta o el tiempo de respuesta a las consultas de los clientes será considerablemente mayor.

Extracción automática de firmas de correo electrónico

Los datos de los correos electrónicos entrantes se pueden extraer y procesar automáticamente con herramientas inteligentes. De este modo, ya no es necesario ni introducir manualmente los contactos ni se pierden los datos de los nuevos contactos o las modificaciones de los existentes. Además de las diferentes funcionalidades y precios, la tasa de reconocimiento es un criterio muy importante para la decisión de compra.

Para establecer una comparación apropiada, hemos utilizado métodos científicos para probar la calidad del reconocimiento de tres proveedores reconocidos. Todas las soluciones informáticas analizadas responden a las necesidades de las ventas B2B y pueden exportar los contactos escaneados a, por lo menos, un sistema CRM.

Estructura de la prueba

Para evaluar la calidad del reconocimiento, se dividió previamente la información de contacto contenida en las firmas de correo electrónico en (hasta) 19 categorías (como en nombre, apellido, número de teléfono, etc.) Estas categorías corresponden, en la mayoría de los casos, con los campos de contacto de las soluciones informáticas analizadas y los campos estándar de los sistemas CRM más utilizados en el mercado.

Partiendo de esta base (ground truth), se usaron snapADDY DataQuality, HubSpot AI para SigParser extraer automáticamente los siguientes datos y evaluar la calidad de reconocimiento de cada uno de los campos.

• 125 firmas de correo electrónico en alemán
• 33 firmas de correo electrónico en inglés
• 5 firmas de correo electrónico en francés

Resultados de la prueba

Después de haber probado las soluciones informáticas y de analizar todos los datos pudimos obtener un resultado decisivo. Para saber el resultado descargue el documento gratis aquí.