Чтобы отделить известные почтовые адреса от неизвестных и добавить их в разные категории или списки, можно использовать следующие методы:
1. Список известных адресов: Создайте список известных почтовых адресов, которые вы хотите отслеживать. Это могут быть адреса клиентов, партнеров, поставщиков и др. При получении нового письма, вы можете проверить, совпадает ли отправитель с адресом из списка. Если да, то вы добавляете его в списки или категории для известных адресов.
2. Использование фильтров: Почтовые клиенты или системы с автоматизацией обработки писем обычно позволяют настраивать фильтры почты. Вы можете создать правила, которые будут автоматически относить письма с определенными адресами в определенную категорию или список. Например, вы можете создать правило, чтобы письма с адресами из списка известных адресов помещались в категорию "Известные", а все остальные попадали в "Неизвестные".
3. Использование машинного обучения: Если у вас большой объем писем и вы хотите автоматизировать процесс отделения известных и неизвестных адресов, можно применить методы машинного обучения. Вы можете создать модель, которая будет классифицировать почтовые адреса на известные и неизвестные на основе предварительно размеченных данных. Затем вы можете использовать эту модель для автоматической классификации адресов входящих писем.
Относительно автоматизации создания лидов на основе входящих писем, это также возможно. Вы можете использовать те же подходы и методы, которые были описаны выше, для определения, является ли отправитель известным или неизвестным. Затем, на основе этой информации, вы можете настроить систему CRM (Customer Relationship Management) или другую подобную систему, чтобы автоматически создавать лиды и определять их стадию в зависимости от источника. Например, письма от известных адресов могут создавать лиды и помещаться в стадию "Источники ", а письма от неизвестных адресов - в стадию "Неизвестные".
В целом, для достижения описанных целей требуется комбинация настроек, фильтров, списков и возможностей машинного обучения, в зависимости от доступных средств и инструментов.