Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und ManyChat
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und ManyChat
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, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud-BigQuery or ManyChat ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or ManyChatund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten
Wähle aus Google Cloud-BigQuery Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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

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

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

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

Google Cloud-BigQuery
⚙
ManyChat
Knotentyp
#2 ManyChat
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden ManyChat
ManyChat OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Cloud-BigQuery und ManyChat 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
⚙
ManyChat
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, ManyChatund 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 und ManyChat Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und ManyChat (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 und ManyChat
ManyChat + Google Cloud BigQuery + Google Tabellen: Analysieren Sie ManyChat-Konversationen, die in BigQuery gespeichert sind. Extrahieren Sie wichtige Kennzahlen und Erkenntnisse und speichern Sie diese Ergebnisse anschließend in einem Google Sheet, um Berichte zu erstellen und Chat-Verläufe zu optimieren.
ManyChat + Google Cloud BigQuery + KI-Agent: Analysieren Sie Kundeninteraktionen von ManyChat in BigQuery, um häufige Fragen und Problemstellen zu identifizieren. Nutzen Sie einen KI-Agenten, um innerhalb von ManyChat verbesserte Antworten für diese Szenarien vorzuschlagen.
Google Cloud-BigQuery und ManyChat Integrationsalternativen
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.
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Über uns ManyChat
Nutzen Sie ManyChat in Latenode, um personalisierte Nachrichten basierend auf Triggern aus anderen Apps zu automatisieren. Synchronisieren Sie Kontaktdaten, verwalten Sie Chatbot-Abläufe basierend auf CRM-Updates oder leiten Sie Leads über Slack an Vertriebsteams weiter. Erstellen Sie flexible, skalierbare Marketingautomatisierung ohne komplexe Programmierung oder Schrittgebühren mit dem visuellen Editor von Latenode.
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und ManyChat
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit ManyChat verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit ManyChat 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 aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery- und ManyChat-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich BigQuery von neuen ManyChat-Abonnenten aus aktualisieren?
Ja, das ist möglich! Der visuelle Builder von Latenode macht es Ihnen leicht. Melden Sie neue Abonnenten automatisch in BigQuery an, um detaillierte Marketinganalysen zu erhalten. Verbessern Sie die Zielgruppenausrichtung und personalisieren Sie Kampagnen.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit ManyChat ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit ManyChat können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Bereichern Sie Benutzerdaten in BigQuery mit ManyChat-Kontakteigenschaften.
- Lösen Sie personalisierte ManyChat-Flows aus BigQuery-Datenänderungen aus.
- Analysieren Sie die Kampagnenleistung mithilfe aggregierter Daten von beiden Plattformen.
- Segmentieren Sie ManyChat-Zielgruppen automatisch basierend auf BigQuery-Erkenntnissen.
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte, die Marketing- und Verkaufsdaten kombinieren.
Wie geht Latenode mit den Datenvolumenbeschränkungen von BigQuery um?
Latenode bietet eine robuste Fehlerbehandlung und Datenstapelverarbeitung und stellt sicher, dass Ihre Integrationen effizient skaliert werden, ohne die BigQuery-Grenzen zu überschreiten.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Cloud BigQuery- und ManyChat-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Komplexe Abfragen erfordern möglicherweise eine Optimierung für eine effiziente Datenverarbeitung.
- Die Echtzeit-Datensynchronisierung hängt von den API-Ratenbegrenzungen beider Dienste ab.
- Für erweiterte Datentransformationen ist möglicherweise benutzerdefinierter JavaScript-Code erforderlich.