이름 파서
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전체 이름을 접두사, 이름, 중간 이름, 성, 접미사로 분해합니다. CRM, 폼, 데이터베이스의 입력값을 표준화해 더 깔끔하게 관리하세요. 다양한 문화권의 이름 형식을 지원합니다.
브라우징하면서 구조화된 이름을 추출하세요Thunderbit로 웹페이지, 하위 페이지, PDF, 문서, 이미지에서 이름을 스크래핑한 뒤 깔끔한 필드로 분리해 저장하세요. 수집을 자동화하고 Sheets, Airtable, Notion으로 내보낼 수 있습니다.
설치 위치Chrome Web Store
브라우징하면서 구조화된 이름을 추출하세요
Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼 Chrome 확장 프로그램으로 디렉터리, 목록, 프로필 페이지에서 연락처 이름을 수집하세요. ‘AI 필드 추천’을 클릭하면 이름 관련 컬럼을 자동으로 감지하고, 페이지네이션이 있는 페이지도 스크래핑할 수 있으며, 하위 페이지 스크래핑으로 각 행을 프로필 상세 정보로 보강할 수 있습니다.
웹사이트뿐 아니라 PDF, 문서, 이미지에서도 데이터를 스크래핑한 뒤 Thunderbit가 결과를 워크플로에 맞게 구조화·분류·포맷팅하도록 하세요. 구조화된 데이터를 Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보내거나 CSV/JSON으로 다운로드할 수 있습니다.
Thunderbit로 전체 이름을 파싱하는 방법
1단계다운로드 및 설치Thunderbit Chrome Extension Download Page에서 Thunderbit Chrome 확장 프로그램을 다운로드해 설치하세요. 설치 후 로그인하거나 무료 계정을 만들어 시작할 수 있습니다.
2단계확장 프로그램 열기Thunderbit Chrome 확장 프로그램을 열고 Name Parser 도구를 선택하세요. "Parse a Full Name" 탭에서 "full_name" 필드에 전체 이름을 입력합니다(예: "Dr. John Michael Smith Jr."). 다음으로 드롭다운에서 "output_format"을 선택하세요. JSON 객체로 받으려면 "json", 5줄의 키-값 형태로 받으려면 "key_value_lines"를 선택하면 됩니다.
3단계‘Parse name’ 버튼 클릭"Parse name" 버튼을 눌러 이름을 구조화된 형태로 분해하세요. Thunderbit는 prefix, first_name, middle_name, last_name, suffix로 구성 요소를 반환하며, 없는 항목은 빈 문자열로 표시합니다. 결과가 나오면 텍스트를 복사해 데이터베이스, CRM, 스프레드시트 등 표준화된 이름 필드가 필요한 워크플로에 붙여넣으면 됩니다.
전체 이름을 구조화된 필드로 파싱하는 방법 알아보기
전체 이름을 구성 요소로 분해
Name Parser는 하나의 전체 이름 문자열을 받아 접두사, 이름, 중간 이름, 성, 접미사로 나눕니다. 폼, 스프레드시트, 리드 리스트에서 들어오는 제각각의 이름 입력을 정리해 레코드 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 수작업 편집 없이 정렬, 개인화, 데이터 정합성을 위해 신뢰할 수 있는 이름 필드가 필요한 세일즈 운영, 마케팅 운영, 관리자 팀을 위해 설계되었습니다.
접두/접미 및 복합 성(다단어 성) 처리
Dr., Jr. 같은 흔한 접두사·접미사를 인식하고, 여러 단어로 이루어진 성은 하나의 단위로 유지합니다. 중간 이름이 여러 개인 경우에도 middle_name 하나로 묶어 반환합니다. 작명 규칙이 다양한 글로벌 데이터셋에서 포맷 불일치로 인한 매칭 오류나 중복 연락처를 줄이는 데 유용합니다.
CRM 및 스프레드시트 연락처 데이터 표준화
Name Parser로 연락처 리스트를 CRM, 이메일 도구, 내부 DB에 넣기 좋은 형태로 준비하세요. 단일 “Full Name” 컬럼을 구조화된 필드로 변환하면 세그먼ენტ, 중복 제거, 그리고 아웃리치에서 first_name을 활용한 메일 머지 개인화가 더 정확해집니다. 개발자용으로는 JSON으로, 빠른 복사·붙여넣기가 필요할 때는 키-값 라인 형태로 결과를 받을 수 있습니다.
리드 보강 및 웹 스크래핑 데이터셋 품질 향상
Thunderbit로 웹사이트, PDF, 이미지에서 이름을 수집할 때, Name Parser는 비정형 이름 문자열을 이메일, 회사, 직무 같은 다른 필드와 결합하기 쉬운 ‘깔끔한 컬럼’으로 바꿔줍니다. 예를 들어 성 기준 리드 라우팅, 개인화 인사말 생성, 출처가 다른 데이터 간 이름 표기 통일 같은 작업을 지원합니다. 반복 가능한 데이터 보강 파이프라인을 구축하는 팀에게 실용적인 단계입니다.
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사용자들이 말하는 Thunderbit
Taryn W.그로스 전략가@Thunderbit 덕분에 경쟁사 리서치 방식이 완전히 바뀌었어요. 'AI Suggest Fields'를 클릭하면 페이지가 여러 개로 나뉜 결과도 깔끔한 표로 정리돼요. 코딩도 CSS도 필요 없어서, 롱테일 마켓플레이스의 상품 데이터를 분석할 때 엄청난 시간 절약이 됩니다.
Miles T.세일즈 개발 컨설턴트저는 디렉터리에서 이메일과 전화번호를 뽑아올 때 Thunderbit를 사용합니다. 한 번 클릭하면 깔끔한 연락처 정보가 추출되고, Sheets나 Notion으로 내보내는 데도 몇 초밖에 안 걸려요. 추가 설정도 코딩도 없이 바로 쓸 수 있는 데이터가 됩니다.
Rhea C.전자상거래 애널리스트Thunderbit는 여러 페이지에 걸친 SKU 데이터를 추적하는 데 도움이 됩니다. 목록을 수집한 뒤 Subpage Scraping으로 상품 상세, 가격, 리뷰, 재고까지 가져와요. AI가 제가 정의한 열 구조에 맞춰 모든 정보를 정리해줍니다.
Cassian B.부동산 자문가Thunderbit의 Scheduled Scraper 덕분에 부동산 추적이 훨씬 쉬워졌어요. 간격을 평범한 영어로 설명하면, 설정을 다시 건드릴 필요 없이 최신 매물, 가격, 링크를 자동으로 가져옵니다. 단순하고 정말 실용적이에요.
Dorian B.콘텐츠 & SEO 전문가저는 Thunderbit의 Field AI Prompts를 사용해 수집한 블로그 콘텐츠를 정리하고 태그를 붙입니다. 제목, 작성자까지 추출하고 카테고리도 추천해줘요. 동적 사이트와 서브페이지 전반에서 잘 작동해서 구조화된 SEO 데이터셋을 만들기에 딱입니다.
Lina K.마켓플레이스 운영 리드저희는 Thunderbit로 니치 스토어의 SKU를 추적합니다. Cloud Scraping은 한 번에 50페이지를 처리하고, 로그인 필요한 사이트는 브라우저 모드로 전환해요. 빠르고 유연하며, 유지보수나 수동 수정이 거의 필요 없습니다.
Jorge F.인바운드 세일즈 매니저Thunderbit의 AI Autofill은 정말 큰 도움이 됩니다. 연락처 정보를 수집한 뒤 브라우저에서 바로 리드 폼을 채우는 데 써요. 탭만 선택하면 수집된 행 데이터를 바탕으로 전부 입력됩니다. 수동 입력이 전혀 필요 없어요.
Alina D.프리랜서 리서처저는 PDF, 이미지 기반 사이트, 무한 스크롤 페이지에서 데이터를 추출할 때 Thunderbit에 의존합니다. 복잡한 형식도 AI로 처리해서, Google Sheets나 Airtable로 몇 초 만에 보낼 수 있는 내보내기용 표를 만들어줘요.
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Cassian B.부동산 자문가Thunderbit의 Scheduled Scraper 덕분에 부동산 추적이 훨씬 쉬워졌어요. 간격을 평범한 영어로 설명하면, 설정을 다시 건드릴 필요 없이 최신 매물, 가격, 링크를 자동으로 가져옵니다. 단순하고 정말 실용적이에요.
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Jorge F.인바운드 세일즈 매니저Thunderbit의 AI Autofill은 정말 큰 도움이 됩니다. 연락처 정보를 수집한 뒤 브라우저에서 바로 리드 폼을 채우는 데 써요. 탭만 선택하면 수집된 행 데이터를 바탕으로 전부 입력됩니다. 수동 입력이 전혀 필요 없어요.
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