Comment se connecter Landbot.io et Google Cloud BigQuery
Créer un nouveau scénario pour se connecter Landbot.io et Google Cloud BigQuery
Dans l’espace de travail, cliquez sur le bouton « Créer un nouveau scénario ».

Ajouter la première étape
Ajoutez le premier nœud – un déclencheur qui lancera le scénario lorsqu’il recevra l’événement requis. Les déclencheurs peuvent être planifiés, appelés par un Landbot.io, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Landbot.io or Google Cloud BigQuery sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Landbot.io or Google Cloud BigQueryet sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Landbot.io Nœud
Sélectionnez le Landbot.io nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

Landbot.io
Configurer le Landbot.io
Cliquez sur le Landbot.io nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Landbot.io URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

Landbot.io
Type de nœud
#1 Landbot.io
/
Prénom
Sans titre
La connexion *
Sélectionnez
Carte
Se connectez Landbot.io
Exécuter le nœud une fois
Ajoutez le Google Cloud BigQuery Nœud
Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Landbot.io noeud, sélectionnez Google Cloud BigQuery dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Google Cloud BigQuery.

Landbot.io
(I.e.
Google Cloud BigQuery
Authentifier Google Cloud BigQuery
Maintenant, cliquez sur le Google Cloud BigQuery nœud et sélectionnez l'option de connexion. Il peut s'agir d'une connexion OAuth2 ou d'une clé API, que vous pouvez obtenir dans votre Google Cloud BigQuery paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Google Cloud BigQuery via Latenode.

Landbot.io
(I.e.
Google Cloud BigQuery
Type de nœud
#2 Google Cloud BigQuery
/
Prénom
Sans titre
La connexion *
Sélectionnez
Carte
Se connectez Google Cloud BigQuery
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Landbot.io et Google Cloud BigQuery Nodes
Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

Landbot.io
(I.e.
Google Cloud BigQuery
Type de nœud
#2 Google Cloud BigQuery
/
Prénom
Sans titre
La connexion *
Sélectionnez
Carte
Se connectez Google Cloud BigQuery
Google Cloud BigQuery Authentification 2.0
Sélectionnez une action *
Sélectionnez
Carte
L'ID d'action
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Landbot.io et Google Cloud BigQuery Intégration :
Utilisez différents nœuds Latenode pour transformer les données et améliorer votre intégration :
- Branchement : Créez plusieurs branches dans le scénario pour gérer une logique complexe.
- Fusion: Combinez différentes branches de nœuds en une seule, en transmettant des données à travers elle.
- Nœuds Plug n Play : Utilisez des nœuds qui ne nécessitent pas d’informations d’identification de compte.
- Demandez à l'IA : utilisez l'option optimisée par GPT pour ajouter des fonctionnalités d'IA à n'importe quel nœud.
- Attendre : définissez des temps d'attente, soit pour des intervalles, soit jusqu'à des dates spécifiques.
- Sous-scénarios (Nodules) : Créez des sous-scénarios encapsulés dans un seul nœud.
- Itération : Traiter des tableaux de données lorsque cela est nécessaire.
- Code : écrivez du code personnalisé ou demandez à notre assistant IA de le faire pour vous.

JavaScript
(I.e.
IA Anthropique Claude 3
(I.e.
Google Cloud BigQuery
Déclencheur sur Webhook
(I.e.
Landbot.io
(I.e.
(I.e.
Itérateur
(I.e.
Réponse du webhook
Enregistrer et activer le scénario
Après la configuration Landbot.io, Google Cloud BigQuery, ainsi que tous les nœuds supplémentaires, n'oubliez pas d'enregistrer le scénario et de cliquer sur « Déployer ». L'activation du scénario garantit qu'il s'exécutera automatiquement chaque fois que le nœud déclencheur recevra une entrée ou qu'une condition sera remplie. Par défaut, tous les scénarios nouvellement créés sont désactivés.
Tester le scénario
Exécutez le scénario en cliquant sur « Exécuter une fois » et en déclenchant un événement pour vérifier si le Landbot.io et Google Cloud BigQuery l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Landbot.io et Google Cloud BigQuery (ou vice versa). Résolvez facilement les problèmes du scénario en examinant l'historique d'exécution pour identifier et résoudre les problèmes éventuels.
Les moyens les plus puissants de se connecter Landbot.io et Google Cloud BigQuery
Landbot.io + Google Sheets : Lorsqu'un nouvel événement est capturé dans Landbot.io (par exemple, une soumission d'enquête), les données sont ajoutées en tant que nouvelle ligne dans une feuille Google pour analyse.
Landbot.io + Google Cloud BigQuery + Slack : Lorsqu'un événement Landbot.io se produit, les données sont envoyées à BigQuery pour analyse. Si les données indiquent qu'un utilisateur rencontre des difficultés (déterminées par votre logique BigQuery), un message Slack est envoyé à un canal dédié.
Landbot.io et Google Cloud BigQuery alternatives d'intégration
À propos Landbot.io
Utilisez Landbot.io dans Latenode pour créer des chatbots sans code, puis intégrez-les à votre système d'automatisation. Capturez des leads, qualifiez vos prospects, fournissez une assistance instantanée et déclenchez des actions de suivi directement dans votre CRM, vos bases de données ou vos outils marketing. Latenode gère les logiques complexes, la scalabilité et les intégrations sans frais par étape.
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À propos Google Cloud BigQuery
Utilisez Google Cloud BigQuery dans Latenode pour automatiser vos tâches d'entreposage de données. Interrogez, analysez et transformez d'énormes ensembles de données dans le cadre de vos workflows. Planifiez des importations de données, déclenchez des rapports ou alimentez d'autres applications avec des insights. Automatisez des analyses complexes sans code et étendez vos insights grâce à la plateforme flexible et payante de Latenode.
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Découvrez comment fonctionne Latenode
QFP Landbot.io et Google Cloud BigQuery
Comment puis-je connecter mon compte Landbot.io à Google Cloud BigQuery à l'aide de Latenode ?
Pour connecter votre compte Landbot.io à Google Cloud BigQuery sur Latenode, suivez ces étapes :
- Connectez-vous à votre compte Latenode.
- Accédez à la section intégrations.
- Sélectionnez Landbot.io et cliquez sur « Connecter ».
- Authentifiez vos comptes Landbot.io et Google Cloud BigQuery en fournissant les autorisations nécessaires.
- Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.
Puis-je analyser les réponses du chatbot dans BigQuery ?
Oui, c'est possible ! L'interface visuelle de Latenode simplifie le transfert de données. Analysez les données de votre chatbot dans BigQuery pour obtenir des informations et des rapports améliorés grâce à des analyses SQL personnalisées ou basées sur l'IA.
Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Landbot.io à Google Cloud BigQuery ?
L'intégration de Landbot.io avec Google Cloud BigQuery vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :
- Stockez les données de conversation du chatbot pour une analyse à long terme.
- Visualisez les mesures de performance du chatbot à l’aide de BigQuery.
- Déclenchez des actions automatisées basées sur les informations des données du chatbot.
- Enrichissez les réponses du chatbot à l’aide des données de BigQuery.
- Créez des rapports personnalisés basés sur les interactions du chatbot.
Comment puis-je filtrer les données Landbot.io avant de les envoyer à BigQuery ?
Les blocs de transformation de données de Latenode vous permettent de filtrer et de formater les données Landbot.io avant de les envoyer à BigQuery, garantissant ainsi la qualité et la pertinence des données.
Existe-t-il des limitations à l’intégration de Landbot.io et de Google Cloud BigQuery sur Latenode ?
Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :
- Le chargement initial des données depuis Landbot.io peut prendre du temps en fonction du volume.
- Les transformations de données complexes peuvent nécessiter des connaissances en JavaScript.
- Les coûts de BigQuery dépendent du stockage des données et de l’utilisation des requêtes.