Le plus grand défi de toute feuille de calcul est de convertir le texte libre en données structurées. Vos informations les plus précieuses sont souvent enfermées dans une boîte noire numérique : la cellule d'une feuille de calcul. Elles arrivent sous la forme d'un “bloc de texte” dense - une note détaillée d'un appel de vente, une demande détaillée d'un nouveau client potentiel ou une adresse complète collée dans un champ. Toutes les informations essentielles sont là, mais elles sont piégées.
Il s'agit là de la principale frustration liée aux données non structurées. Une simple cellule contenant un nom, une société, un courriel et les besoins d'un projet n'est pas une base de données. Il n'est pas possible de trier par société, de filtrer par projet ou d'élaborer un rapport à partir d'un texte désordonné. Pour rendre ces données utiles, vous êtes contraint de copier et coller manuellement chaque élément d'information dans sa propre colonne, ce qui est une tâche pénible et source d'erreurs.
Et si vous disposiez d'une clé pour déverrouiller cette boîte noire ? Et si vous pouviez apprendre à votre tableur à lire intelligemment un bloc de texte, à identifier les différents éléments d'information qu'il contient et à les placer automatiquement dans une structure parfaitement organisée ?
C'est la puissance du processeur de données Sheetgo AI. Il est conçu spécifiquement pour transformer le texte libre en données structurées, en transformant le texte désordonné en colonnes organisées avec une simple invite.
Dans ce guide, nous vous montrons comment libérer les données enfermées dans vos feuilles de calcul. Nous verrons des exemples concrets pour les ventes, les RH et les opérations, avec tout ce qu'il vous faut pour créer vos propres du texte libre aux données structurées les flux de travail.
Le problème : pourquoi le texte libre perturbe les flux de travail
Lorsque vos données se présentent sous la forme d'un bloc de texte, votre équipe est contrainte de devenir un analyseur humain. Le travail devient une chaîne de montage lente et manuelle, faite de clics et de frappes : mettre en évidence un nom, copie; cliquez sur une autre cellule, pâte. Mettez une entreprise en surbrillance, copiez ; cliquez, collez. Surlignez un e-mail - oups, vous avez oublié le “.com” - revenez en arrière, surlignez à nouveau, copiez ; cliquez, collez.
En fin de compte, cette approche manuelle de la conversion du texte libre en données structurées n'est pas viable. Elle crée des données incohérentes, peu fiables et presque toujours obsolètes. Avec Sheetgo AI, vous pouvez résoudre le problème de la conversion du texte libre en données structurées en quelques secondes - en transformant le récit en données exploitables.
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Une fois que vous êtes connecté, vous arrivez sur le tableau de bord principal. De là, cliquez sur l'icône + Créer un flux de travail et sélectionnez Partir de zéro pour créer votre premier flux de travail d'enrichissement automatique des données.
Voilà, c'est fait. Vous êtes maintenant prêt à connecter vos données et à construire votre première du texte libre aux données structurées le flux de travail avec le processeur de données de l'IA.
Cas d'utilisation 1 : Du texte libre aux données structurées pour les équipes de vente
Le scénario : Votre équipe de vente recueille en permanence des informations précieuses sur les prospects à partir d'appels de prospection, de formulaires en ligne et d'événements de réseautage. Pour gagner du temps, elle déverse souvent tous les détails dans un seul champ Notes d'une feuille de calcul. Les informations sont sûres, mais elles représentent un défi classique entre le texte libre et les données structurées, ce qui rend impossible le tri, le filtrage ou l'analyse.
L'objectif : Transformer ces notes désordonnées en texte libre en une base de données propre et structurée, avec des colonnes distinctes pour chaque information, rendant les données instantanément prêtes pour l'analyse, le reporting ou l'importation dans un CRM.
Exemple de feuille Google
La feuille de calcul contient des informations de contact, des détails sur l'entreprise et des notes sur les différentes pistes de vente.
1. Démarrez votre workflow : Dans votre tableau de bord Sheetgo, cliquez sur le bouton + Créer un flux de travail et sélectionnez Démarrer à partir de zéro.
2. Cliquez sur Sélectionner une source. Choisissez Google Sheets, puis recherchez et sélectionnez votre feuille de calcul nommée Juillet - Notes d'orientation . Veillez à sélectionner l'onglet contenant les notes d'accompagnement et cliquez sur Suivant.
3. Cliquez sur le bouton (+) situé sous votre connexion source pour ajouter l'étape suivante. Dans le menu qui s'affiche, sélectionnez Traitement des données AI.
4. Un panneau de configuration s'affiche. C'est ici que vous donnez ses instructions à l'IA. Dans la zone de texte, collez le prompt adapté à votre objectif. C'est l'étape la plus importante du du texte libre aux données structurées processus, car le prompt indique à l'IA exactement ce que vous voulez obtenir. Collez le prompt suivant :
À partir du texte de la colonne @Lead Notes, créez de nouvelles colonnes appelées Nom du contact, Entreprise, Courriel, et Intérêt pour le produit. Analyser les notes pour trouver chaque élément d'information et l'extraire dans la nouvelle colonne correspondante.
5. Cliquez à nouveau sur le bouton (+) et sélectionnez Google Sheets comme destination. Vous pouvez choisir de créer une nouvelle feuille de calcul et de lui donner un nom, ou de continuer dans la feuille de calcul actuelle et de sélectionner un nouvel onglet. Une fois que vous avez terminé, cliquez sur Terminer et Enregistrer.
6. Immédiatement après l'enregistrement, un écran s'affiche pour indiquer que le flux de travail est en cours d'exécution. Un message en haut de l'écran confirme la progression du flux de travail.
Votre feuille de calcul affichera instantanément des données propres et structurées - avec chaque détail clé tel que Nom du contact, Entreprise, Email, ou Intérêt pour le produit extraits proprement dans leur propre colonne. C'est le moyen le plus rapide de convertir du texte libre aux données structurées et obtenir des informations exploitables pour l'entreprise. Pour voir les résultats, vous avez deux options simples :
- Depuis le tableau de bord de Sheetgo : Votre fichier de destination dans la vue du flux de travail est désormais un lien cliquable. Il vous suffit de cliquer dessus pour ouvrir directement votre nouvelle feuille Google.
- Dans votre Google Drive : Repérez votre feuille de calcul originale "July-Lead Notes". Elle contient désormais deux onglets : l'un avec vos données d'origine et l'autre intitulé Sheetgo_Lead_Notes (que vous pouvez renommer) où l'IA a intégré de manière transparente les nouvelles colonnes.
Cas d'utilisation 2 : Du texte libre aux données structurées pour les RH et le recrutement
Le scénario : Votre équipe RH gère un afflux de candidatures où les informations clés de chaque candidat sont noyées dans des paragraphes de texte, ce qui crée un difficile du texte libre aux données structurées problème pour l'équipe de recrutement.
L'objectif : Analyser automatiquement ces profils de candidats non structurés dans une base de données propre et filtrable, permettant à l'équipe de recrutement de trier, rechercher et comparer instantanément les candidats.
Exemple de feuille Google
Cet ensemble de données simule des notes de candidats du monde réel provenant de diverses sources telles que des courriels, des résumés de recruteurs et des exportations de sites d'emploi.
1. Démarrez votre workflow : Dans votre tableau de bord Sheetgo, cliquez sur le bouton + Créer un flux de travail et sélectionnez Démarrer à partir de zéro.
2. Cliquez sur Sélectionner une source. Choisissez Google Sheets, puis recherchez et sélectionnez votre feuille de calcul nommée Suivi des candidats. Veillez à sélectionner l'onglet contenant les profils des candidats et cliquez sur Suivant.
3. Cliquez sur le bouton (+) situé sous votre connexion source pour ajouter l'étape suivante. Dans le menu qui s'affiche, sélectionnez Traitement des données AI.
4. Un panneau de configuration apparaît. C'est ici que vous donnerez ses instructions à l'IA. Dans la zone de texte, collez l'invite spécifique à votre objectif. C'est l'étape la plus importante, car elle indique à l'IA exactement ce que vous voulez réaliser. Collez l'invite suivante :
À partir du texte non structuré de la colonne @Profil du candidat, créez de nouvelles colonnes appelées Nom du candidat, Années d'expérience, Compétences clés, et Candidature à un poste. Analysez chaque profil pour trouver ces détails et les extraire.
5. Cliquez à nouveau sur le bouton (+) et sélectionnez Google Sheets comme destination. Vous pouvez choisir de créer une nouvelle feuille de calcul et de lui donner un nom, ou de continuer dans la feuille de calcul actuelle et de sélectionner un nouvel onglet. Une fois que vous avez terminé, cliquez sur Terminer et Enregistrer.
6. Immédiatement après l'enregistrement, un écran s'affiche pour indiquer que le flux de travail est en cours d'exécution. Un message en haut de l'écran confirme la progression du flux de travail.
Votre feuille de calcul affichera instantanément des données propres et structurées - avec chaque détail clé tel que Nom du candidat, Années d'expérience, et Compétences clés proprement extraites dans leur propre colonne. proprement extraites dans leur propre colonne. C'est le moyen le plus rapide de transformer des notes non structurées en informations commerciales exploitables. Pour visualiser vos résultats, vous avez deux options simples :
- Depuis le tableau de bord de Sheetgo : Votre fichier de destination dans la vue du flux de travail est désormais un lien cliquable. Il vous suffit de cliquer dessus pour ouvrir directement votre nouvelle feuille Google.
- Dans votre Google Drive : Repérez votre feuille de calcul originale de suivi des candidatures. Elle contient maintenant deux onglets : l'un avec vos données d'origine et l'autre étiqueté Sheetgo_Applicant Profiles (que vous pouvez renommer) où l'IA a intégré de manière transparente les nouvelles colonnes.
Cas d'utilisation 3 : Du texte libre aux données structurées pour les opérations et la logistique
Le scénario : Une équipe logistique dispose d'une liste d'adresses de livraison où l'adresse complète (rue, ville, état, code postal) est mélangée dans un seul champ, ce qui rend impossible la création d'étiquettes d'expédition ou le calcul d'itinéraires.
L'objectif : L'IA doit analyser intelligemment la chaîne de texte unique en composants d'adresse structurés, qui seront utilisés dans les logiciels d'expédition et de logistique.
Exemple de feuille Google
Cette feuille simule une liste d'adresses de livraison de clients. Elle contient une colonne Adresse complète avec l'adresse complète, non formatée, dans une seule cellule.
1. Démarrez votre workflow : Dans votre tableau de bord Sheetgo, cliquez sur le bouton + Créer un flux de travail et sélectionnez Démarrer à partir de zéro.
2. Cliquez sur Sélectionner une source. Choisissez Google Sheets, puis recherchez et sélectionnez votre feuille de calcul nommée Liste d'adresses des clients. Veillez à sélectionner l'onglet contenant les détails de l'adresse et cliquez sur Suivant.
3. Cliquez sur le bouton (+) situé sous votre connexion source pour ajouter l'étape suivante. Dans le menu qui s'affiche, sélectionnez Traitement des données AI.
4. Un panneau de configuration apparaît. C'est ici que vous donnerez ses instructions à l'IA. Dans la zone de texte, collez l'invite spécifique à votre objectif. C'est l'étape la plus importante, car elle indique à l'IA exactement ce que vous voulez réaliser. Collez l'invite suivante :
À partir de la colonne @Full Address, extrayez l'adresse de la rue, la ville, l'État et le code postal dans quatre nouvelles colonnes intitulées Street, City, State et ZIP.
5. Cliquez à nouveau sur le bouton (+) et sélectionnez Google Sheets comme destination. Vous pouvez choisir de créer une nouvelle feuille de calcul et de lui donner un nom, ou de continuer dans la feuille de calcul actuelle et de sélectionner un nouvel onglet. Une fois que vous avez terminé, cliquez sur Terminer et Enregistrer.
6. Immédiatement après l'enregistrement, un écran s'affiche pour indiquer que le flux de travail est en cours d'exécution. Un message en haut de l'écran confirme la progression du flux de travail.
Votre feuille de calcul affichera instantanément des données propres et structurées - avec chaque détail clé tel que Rue, Ville, État, et ZIP, Les adresses sont préparées pour n'importe quelle plate-forme logistique. Ce flux de travail du texte libre aux données structurées est le moyen le plus rapide de préparer des adresses pour n'importe quelle plate-forme logistique. Pour visualiser vos résultats, vous disposez de deux options simples :
- Depuis le tableau de bord de Sheetgo : Votre fichier de destination dans la vue du flux de travail est maintenant un lien cliquable. Il vous suffit de cliquer dessus pour ouvrir directement votre nouvelle feuille Google.
- Dans votre Google Drive : Localisez votre original Liste d'adresses des clients de la feuille de calcul. Elle contient désormais deux onglets : l'un avec vos données d'origine et l'autre intitulé Sheetgo_Full-Address-list (que vous pouvez renommer) où l'IA a intégré de manière transparente les nouvelles colonnes.
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