Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Analysieren Sie CloudTalk-Anrufdaten in Google Cloud BigQuery (REST), um die Agentenleistung zu verbessern. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht komplexe Datenflüsse und ermöglicht die Verwendung von JavaScript für benutzerdefinierte Metriken und Berichte. Die Skalierung ist bei steigendem Anrufvolumen kostengünstig.

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Google Cloud BigQuery (REST)

CloudTalk

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Wie verbinden Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk

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 Google Cloud BigQuery (REST), ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud BigQuery (REST) or CloudTalk ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud BigQuery (REST) or CloudTalkund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

Wähle aus Google Cloud BigQuery (REST) Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Google Cloud BigQuery (REST)

Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST)

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

+
1

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#1 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie CloudTalk Knoten

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

CloudTalk

Authentifizieren CloudTalk

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

CloudTalk

Knotentyp

#2 CloudTalk

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden CloudTalk

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk 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

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

CloudTalk

Knotentyp

#2 CloudTalk

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden CloudTalk

CloudTalk OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Tag auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk 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

CloudTalk

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud BigQuery (REST)

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud BigQuery (REST), CloudTalkund 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 Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk

CloudTalk + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack: Wenn ein neuer Anruf in CloudTalk registriert wird, werden die Anrufdetails in Google Cloud BigQuery gespeichert. Ein Abfragejob analysiert Anruftrends, und eine Zusammenfassung der wichtigsten Trends wird anschließend an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal für Manager gesendet.

CloudTalk + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Tabellen: Wenn ein neuer Anruf in CloudTalk endet, werden die Anrufdetails wie Anrufdauer, Agenten- und Kundeninformationen als neue Zeile in einer Google Cloud BigQuery-Tabelle gespeichert. Google Tabellen ruft diese Daten aus BigQuery ab, um Anrufmetriken zu melden und benutzerdefinierte Berichte zu erstellen.

Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk Integrationsalternativen

Über uns Google Cloud BigQuery (REST)

Automatisieren Sie BigQuery-Daten-Workflows in Latenode. Fragen Sie riesige Datensätze direkt in Ihren Automatisierungsszenarien ab und analysieren Sie sie – ganz ohne manuelles SQL. Planen Sie Abfragen, transformieren Sie Ergebnisse mit JavaScript und leiten Sie Daten an andere Anwendungen weiter. Skalieren Sie Ihre Datenverarbeitung ohne komplexe Programmierung oder hohe Kosten pro Vorgang. Ideal für Reporting, Analyse und Data-Warehousing-Automatisierung.

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

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk

Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mithilfe von Latenode mit CloudTalk verbinden?

Um Ihr Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mit CloudTalk 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 Google Cloud BigQuery (REST) ​​aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery (REST)- und CloudTalk-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich Anrufdaten in BigQuery analysieren?

Ja, mit Latenode können Sie CloudTalk-Anrufdaten automatisch in Google Cloud BigQuery (REST) ​​exportieren, um sie detailliert zu analysieren. Entdecken Sie Trends, verbessern Sie die Agentenleistung und optimieren Sie Anrufstrategien effizient.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery (REST) ​​mit CloudTalk ausführen?

Durch die Integration von Google Cloud BigQuery (REST) ​​mit CloudTalk können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatisches Sichern von CloudTalk-Anrufprotokollen in Google Cloud BigQuery (REST).
  • Erstellen von Berichten zu Anrufdauer und Leistungskennzahlen der Agenten.
  • Analysieren der Kundenstimmung anhand von in BigQuery gespeicherten Anruftranskripten.
  • Erstellen von Dashboards zur Visualisierung wichtiger CloudTalk-Metriken in Echtzeit.
  • Auslösen von CloudTalk-Aktionen basierend auf den Ergebnissen der BigQuery-Datenanalyse.

Wie sicher sind meine BigQuery-Daten bei der Verwendung von Latenode-Workflows?

Latenode setzt robuste Sicherheitsmaßnahmen ein, darunter Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten während der Ausführung des Workflows sicher bleiben.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery (REST) ​​und CloudTalk auf Latenode?

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

  • Die anfängliche Datensynchronisierung kann je nach Datenvolumen einige Zeit in Anspruch nehmen.
  • Komplexe Abfragen in Google Cloud BigQuery (REST) ​​erfordern SQL-Kenntnisse.
  • Die Echtzeit-Datenübertragung hängt von den API-Ratenbegrenzungen beider Dienste ab.

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