Wie verbinden CloudTalk und Google Cloud-BigQuery
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden CloudTalk und Google Cloud-BigQuery
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 Google Cloud-BigQuery ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie CloudTalk or Google Cloud-BigQueryund 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.

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.

CloudTalk
Knotentyp
#1 CloudTalk
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden CloudTalk
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der CloudTalk Knoten, auswählen Google Cloud-BigQuery aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Cloud-BigQuery.

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

CloudTalk
⚙
Google Cloud-BigQuery
Knotentyp
#2 Google Cloud-BigQuery
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud-BigQuery
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die CloudTalk und Google Cloud-BigQuery Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

CloudTalk
⚙
Google Cloud-BigQuery
Knotentyp
#2 Google Cloud-BigQuery
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud-BigQuery
Google Cloud-BigQuery OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein CloudTalk und Google Cloud-BigQuery 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.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙
Google Cloud-BigQuery
Trigger auf Webhook
⚙
CloudTalk
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration CloudTalk, Google Cloud-BigQueryund 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 Google Cloud-BigQuery Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen CloudTalk und Google Cloud-BigQuery (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 Google Cloud-BigQuery
CloudTalk + Google Cloud BigQuery + Google Tabellen: Diese Automatisierung analysiert Anrufdaten von CloudTalk in Google Cloud BigQuery, berechnet Key Performance Indicators (KPIs) und aktualisiert dann ein Google Sheet mit den zusammengefassten Metriken zur Leistungsverfolgung und -berichterstattung.
Google Cloud BigQuery + CloudTalk + Slack: Wenn Google Cloud BigQuery durch eine geplante Abfrage ungewöhnliche Anrufvolumenmuster basierend auf CloudTalk-Daten erkennt, wird eine Benachrichtigung an einen bestimmten Slack-Kanal gesendet, um die Support-Teams auf die Anomalie aufmerksam zu machen.
CloudTalk und Google Cloud-BigQuery 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.
Verwandte Kategorien
Über uns Google Cloud-BigQuery
Nutzen Sie Google Cloud BigQuery in Latenode, um Data-Warehousing-Aufgaben zu automatisieren. Fragen Sie riesige Datensätze ab, analysieren und transformieren Sie sie im Rahmen Ihrer Workflows. Planen Sie Datenimporte, lösen Sie Berichte aus oder geben Sie Erkenntnisse an andere Anwendungen weiter. Automatisieren Sie komplexe Analysen ohne Code und skalieren Sie Ihre Erkenntnisse mit der flexiblen Pay-as-you-go-Plattform von Latenode.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ CloudTalk und Google Cloud-BigQuery
Wie kann ich mein CloudTalk-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery verbinden?
Um Ihr CloudTalk-Konto mit Google Cloud BigQuery 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 Google Cloud BigQuery-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich die Anrufstimmung in BigQuery von CloudTalk aus analysieren?
Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie den Datentransfer automatisieren. Analysieren Sie Stimmungstrends und verbessern Sie die Kundeninteraktion – ganz einfach ohne Programmierkenntnisse.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von CloudTalk mit Google Cloud BigQuery ausführen?
Durch die Integration von CloudTalk in Google Cloud BigQuery können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Sichern von CloudTalk-Anrufdaten in Google Cloud BigQuery.
- Analysieren von Anrufdauertrends und Agentenleistung in BigQuery.
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte zu Anrufergebnissen und Kundenzufriedenheit.
- Verfolgen der Häufigkeit bestimmter Schlüsselwörter, die während Anrufen verwendet werden.
- Aggregieren von Anrufdaten mit anderen Geschäftsmetriken in BigQuery.
Kann ich JavaScript-Code verwenden, um CloudTalk-Daten vor dem Laden zu transformieren?
Ja! Latenode unterstützt JavaScript-Codeblöcke. Sie können Daten aus CloudTalk transformieren, bevor Sie sie an Google Cloud BigQuery senden.
Gibt es Einschränkungen bei der CloudTalk- und Google Cloud BigQuery-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Das erstmalige Laden der Daten kann je nach Datenvolumen einige Zeit in Anspruch nehmen.
- Für komplexe Datentransformationen sind möglicherweise fortgeschrittene JavaScript-Kenntnisse erforderlich.
- Die Echtzeit-Datensynchronisierung hängt von den API-Funktionen von CloudTalk ab.