Live-Chat und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

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Analysieren Sie LiveChat-Transkripte in Google Cloud BigQuery (REST) ​​mit Latenode, um Erkenntnisse zu gewinnen. Erstellen Sie benutzerdefinierte Logik mit JavaScript und skalieren Sie kostengünstig. Bezahlen Sie nur für die Ausführungszeit, nicht pro Schritt.

Apps austauschen

Live-Chat

Google Cloud BigQuery (REST)

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

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Wie verbinden Live-Chat und Google Cloud BigQuery (REST)

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Live-Chat und Google Cloud BigQuery (REST)

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

Fügen Sie Live-Chat Knoten

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

+
1

Live-Chat

Konfigurieren Sie die Live-Chat

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

+
1

Live-Chat

Knotentyp

#1 Live-Chat

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Live-Chat

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

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

1

Live-Chat

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifizieren Google Cloud BigQuery (REST)

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

1

Live-Chat

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Live-Chat und Google Cloud BigQuery (REST) 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

Live-Chat

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) 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 Live-Chat und Google Cloud BigQuery (REST) 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

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Trigger auf Webhook

2

Live-Chat

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

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

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Live-Chat und Google Cloud BigQuery (REST)

LiveChat + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Tabellen: Wenn ein Chat in LiveChat deaktiviert wird, werden die Transkriptdaten an Google Cloud BigQuery gesendet. BigQuery analysiert die Stimmung des Transkripts und schreibt die Ergebnisse anschließend zur Visualisierung und Trendanalyse in ein Google Sheet.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ LiveChat + Slack: BigQuery überwacht das Support-Ticket-Volumen mithilfe einer Abfrage. Wenn anhand der Abfrageergebnisse ein ungewöhnlicher Anstieg erkannt wird, wird eine Slack-Nachricht an die Support-Manager gesendet, die sie auffordert, die LiveChat-Aktivität zu überwachen.

Live-Chat und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen

Über uns Live-Chat

Integrieren Sie LiveChat in Latenode, um Support-Workflows zu automatisieren. Leiten Sie Chats anhand von Schlüsselwörtern weiter, markieren Sie Konversationen oder lösen Sie automatisierte Antworten aus. Verbinden Sie LiveChat-Daten mit anderen Anwendungen (CRM, Datenbanken) für einheitliche Einblicke. Vereinfachen Sie komplexe Weiterleitungen und stellen Sie sicher, dass Agenten den Kontext verstehen – alles visuell und ohne Code.

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.

So funktioniert Latenode

FAQ Live-Chat und Google Cloud BigQuery (REST)

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

Um Ihr LiveChat-Konto mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:

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

Kann ich die Chat-Stimmung mithilfe der LiveChat- und Google Cloud BigQuery-Integration (REST) ​​analysieren?

Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie mithilfe von KI-Blöcken die Chat-Stimmung analysieren und die Ergebnisse in BigQuery speichern, um Erkenntnisse zu gewinnen. Verbessern Sie Ihren Kundenservice und erkennen Sie Trends mühelos.

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

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

  • Speichern von Chat-Transkripten in BigQuery zur Langzeitanalyse.
  • Verfolgen Sie Kundenzufriedenheitswerte von LiveChat in BigQuery.
  • Erstellen von Dashboards zur Visualisierung von LiveChat-Leistungsmetriken.
  • Analysieren von Chatdaten, um häufige Kundenprobleme zu identifizieren.
  • Automatische Sicherung von LiveChat-Daten in Google Cloud BigQuery.

Wie kann ich Automatisierungen basierend auf LiveChat-Ereignissen auslösen?

Sie können LiveChat-Trigger in Latenode verwenden, um Workflows zu starten. Automatisieren Sie Aufgaben, wenn ein neuer Chat beginnt oder endet.

Gibt es Einschränkungen bei der LiveChat- und Google Cloud BigQuery (REST)-Integration auf Latenode?

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

  • Für die Migration historischer Daten aus LiveChat sind möglicherweise benutzerdefinierte Skripts erforderlich.
  • Echtzeit-BigQuery-Updates hängen von der Häufigkeit Ihres Workflows ab.
  • Für komplexe Datentransformationen sind möglicherweise JavaScript-Kenntnisse erforderlich.

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