CloudTalk und Databricks Integration

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Analysieren Sie CloudTalk-Anrufdaten in Databricks, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Leistung Ihrer Agenten und die Kundenzufriedenheit steigern. Der visuelle No-Code-Editor von Latenode vereinfacht die Einrichtung, während die erschwinglichen, ausführungsbasierten Preise Ihren ROI bei der Skalierung der Anrufanalyse maximieren.

CloudTalk + Databricks Integration

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Wie verbinden CloudTalk und Databricks

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden CloudTalk und Databricks

Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu

Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch CloudTalk, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen CloudTalk or Databricks ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie CloudTalk or Databricksund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie CloudTalk Knoten

Wähle aus CloudTalk Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

CloudTalk

Konfigurieren Sie die CloudTalk

Klicken Sie auf CloudTalk Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den CloudTalk URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

+
1

CloudTalk

Knotentyp

#1 CloudTalk

/

Name

Ohne Titel

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Karte

Verbinden CloudTalk

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Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Databricks Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der CloudTalk Knoten, auswählen Databricks aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Databricks.

1

CloudTalk

+
2

Databricks

Authentifizieren Databricks

Klicken Sie nun auf Databricks und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Databricks Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Databricks durch Latenode.

1

CloudTalk

+
2

Databricks

Knotentyp

#2 Databricks

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Databricks

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die CloudTalk und Databricks Nodes

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

CloudTalk

+
2

Databricks

Knotentyp

#2 Databricks

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Databricks

Databricks OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

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Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein CloudTalk und Databricks Integration

Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:

  • Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
  • Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
  • Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
  • Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
  • Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
  • Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
  • Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
  • Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Databricks

1

Trigger auf Webhook

2

CloudTalk

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration CloudTalk, Databricksund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.

Testen Sie das Szenario

Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das CloudTalk und Databricks Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen CloudTalk und Databricks (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten CloudTalk und Databricks

CloudTalk + Databricks + Google Tabellen: Wenn ein neuer Anruf in CloudTalk aufgezeichnet wird, werden die Anrufdaten an Databricks gesendet. Databricks verarbeitet die Daten und fragt das SQL Warehouse ab. Die Ergebnisse werden dann zusammengefasst und als neue Zeile in Google Sheets für tägliche Berichte hinzugefügt.

Databricks + CloudTalk + Slack: Databricks überwacht Anrufdaten mithilfe eines geplanten Jobs. Wenn über eine Abfrage Anomalien erkannt werden, löst Databricks einen Joblauf aus, der eine Warnung an einen bestimmten CloudTalk-Benutzer sendet und Details der Anomalie in einem bestimmten Slack-Kanal veröffentlicht.

CloudTalk und Databricks Integrationsalternativen

Über Uns CloudTalk

Automatisieren Sie CloudTalk-Anruf- und SMS-Daten in Latenode. Lösen Sie Workflows bei neuen Anrufen, Nachrichten oder Statusänderungen Ihrer Agenten aus. Aktualisieren Sie CRMs, senden Sie Benachrichtigungen oder erstellen Sie automatisch Berichte. Nutzen Sie den visuellen Editor und die Datentransformationstools von Latenode, um Callcenter-Automatisierungen ohne komplexe Programmierung anzupassen und Ihre Workflows effizient zu skalieren.

Ähnliche Anwendungen

Über Uns Databricks

Nutzen Sie Databricks in Latenode, um Datenverarbeitungs-Pipelines zu automatisieren. Lösen Sie ereignisbasierte Databricks-Jobs aus und leiten Sie Erkenntnisse direkt in Ihre Workflows für Berichte oder Aktionen weiter. Optimieren Sie Big-Data-Aufgaben mit visuellen Flows, benutzerdefiniertem JavaScript und der skalierbaren Ausführungs-Engine von Latenode.

So funktioniert Latenode

FAQ CloudTalk und Databricks

Wie kann ich mein CloudTalk-Konto mithilfe von Latenode mit Databricks verbinden?

Um Ihr CloudTalk-Konto mit Databricks auf Latenode zu verbinden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie CloudTalk aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre CloudTalk- und Databricks-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich die Anrufstimmung von CloudTalk in Databricks analysieren?

Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht die Sentimentanalyse von CloudTalk-Anrufen und speichert die Ergebnisse in Databricks. Nutzen Sie KI-Schritte für erweiterte Einblicke und verbessern Sie so Kundenservice und Produkt-Feedback.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von CloudTalk mit Databricks ausführen?

Durch die Integration von CloudTalk mit Databricks können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Aktualisieren Sie Databricks-Tabellen automatisch mit neuen CloudTalk-Anrufdaten.
  • Erstellen Sie Berichte zu Anruftrends basierend auf CloudTalk-Daten in Databricks.
  • Lösen Sie personalisierte Marketingkampagnen basierend auf den Anrufergebnissen aus.
  • Analysieren Sie Anrufdauer und Agentenleistung mit Databricks.
  • Verfolgen Sie die aus CloudTalk-Interaktionen abgeleiteten Kundenzufriedenheitswerte.

Wie automatisiere ich CloudTalk-Anrufdatensicherungen auf Latenode?

Planen Sie mit Latenode regelmäßige CloudTalk-Datenexporte und speichern Sie diese automatisch in Databricks. Dies garantiert Datensicherheit und Compliance ohne Code.

Gibt es Einschränkungen bei der CloudTalk- und Databricks-Integration auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Das anfängliche Laden der Daten von CloudTalk nach Databricks kann bei großen Datensätzen einige Zeit in Anspruch nehmen.
  • Die Echtzeit-Datensynchronisierung unterliegt den API-Ratenbeschränkungen von CloudTalk.
  • Für komplexe Datentransformationen sind möglicherweise JavaScript-Kenntnisse erforderlich.

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