Парсинг текста

Робот «Парсинг текста» для Битрикс24: извлекайте из любого текста именно те данные, которые нужны вашему бизнесу

Что делает робот

Робот берёт любой текст — тело письма от клиента, содержимое поля CRM, результат работы предыдущего робота — и вырезает из него нужные вам данные с помощью регулярных выражений. Это как умный фильтр: вы говорите, что искать, а робот находит и возвращает готовое значение.

Практический смысл: в Битрикс24 часто приходят данные в «сыром» виде. Клиент пишет письмо с номером договора где-то в середине текста. Менеджер заполняет комментарий к сделке с ИНН, суммой и датой вперемешку. Форма на сайте собирает всё в одно текстовое поле. Робот разбирает эту кашу и достаёт из неё чёткие значения, готовые к записи в нужные поля CRM.

Робот работает по принципу «шаблон → результат». Вы задаёте регулярное выражение — специальный шаблон поиска — и указываете, из какого текста брать данные. Робот находит первое совпадение и возвращает его. Никакого программирования не требуется: типовые шаблоны легко найти в интернете или составить с помощью подсказок.

Сценарии использования

1. Извлечение номера заказа из письма клиента. Клиент пишет на почту: «Здравствуйте, по заказу №4582 прошу перенести доставку на 20 июля». Робот находит в тексте шаблон «№цифры» и возвращает «4582». Следующий шаг сценария находит сделку с этим номером и ставит задачу на изменение даты доставки. Менеджеру не нужно вручную вычитывать письмо и копировать номер.

2. Выделение ИНН из текстового поля. Контрагент прислал реквизиты в свободной форме: «ИНН 7707083893, КПП 770701001, ОГРН 1027739131375». Робот по очереди извлекает каждое значение и заполняет соответствующие поля карточки компании. Ручное заполнение десятка полей заменяется одной автоматической операцией.

3. Парсинг данных из веб-форм. На сайте клиент заполнил одно большое поле «Комментарий»: «Нужна консультация по продукту "Бухгалтерия Проф", компания ООО "Вектор", телефон +79161234567». Робот разбирает текст на составляющие: название продукта, название компании, телефон. Дальше эти данные распределяются по полям сделки автоматически.

4. Обработка ответов от внешних сервисов. Предыдущий робот в цепочке получил ответ от DaData или другого сервиса — длинный структурированный текст. Робот «Парсинг текста» вырезает из него только город, улицу или индекс — и записывает в нужные поля. Вы получаете чистые данные без лишней информации.

Настройка робота

Робот принимает два основных параметра:

• Исходный текст — откуда брать данные. Это может быть любое текстовое поле CRM (например, «Комментарий» в сделке), тело письма (если предыдущий шаг — робот «Письмо в текст»), результат другого робота или любое другое текстовое значение.
• Регулярное выражение — шаблон поиска. Например, \d{10} найдёт 10 цифр подряд (удобно для ИНН), +7\d{10} найдёт российский мобильный номер, №(\d+) — номер заказа после знака «№».

Робот возвращает первое найденное совпадение. Если в тексте несколько подходящих фрагментов, вернётся только первый. Для более сложных случаев можно использовать несколько роботов «Парсинг текста» подряд с разными шаблонами.

Результат работы

После отработки робот возвращает строку — найденный фрагмент текста. Это простое значение, которое можно:

• Записать в любое поле CRM (номер заказа, ИНН, телефон);
• Использовать как условие для ветвления сценария (например, «если найденный город — Москва, то...»);
• Передать в следующий робот для дальнейшей обработки.

Если шаблон ничего не нашёл, робот возвращает пустое значение. Это штатная ситуация — просто предусмотрите её при построении сценария, чтобы автоматизация не ломалась.

Интеграция с другими роботами

«Парсинг текста» — один из самых универсальных роботов CRM Robots 2.0. Он почти всегда работает в паре:

• После «Письмо в текст» — получили текст письма, вырезали из него нужные данные (номер заказа, сумму, дату) и записали в сделку.
• Перед «Обработка телефонов из DaData» — извлекли телефон из текста, передали в DaData, получили полные данные.
• С «Поиск Email в письме» — вместе разбирают входящее письмо на составляющие: отдельно email, отдельно остальные данные.
• Перед «Отправка сообщения через Wazzap» — извлекли имя клиента из текста заявки, подставили в персонализированное WhatsApp-сообщение.

Типичные ошибки при настройке

1. Слишком жёсткий шаблон. Регулярное выражение №12345 найдёт только конкретно этот номер. А выражение №(\d+) — любой номер после знака «№». Если клиент напишет номер немного иначе (добавит пробел, напишет «заказ 12345» вместо «№12345»), жёсткий шаблон не сработает. Делайте шаблоны гибкими.

2. Шаблон захватывает лишнее. Выражение (\d+) найдёт любые цифры. Если в тексте первой встретится дата «2024», робот вернёт её, а не нужный номер заказа. Уточняйте шаблон контекстом: например, заказ.*?(\d+) — искать цифры после слова «заказ».

3. Не учтён регистр. По умолчанию регулярные выражения чувствительны к регистру. Шаблон ИНН не найдёт «инн» или «Инн». Если текст может быть в разном регистре, используйте соответствующие флаги в выражении.

4. Ожидание совпадения там, где его нет. Если письмо пришло без номера заказа или в нестандартном формате, робот вернёт пустое значение. Не стройте сценарий так, чтобы он ломался при пустом результате — добавьте проверку и запасной путь.