Comment se connecter Discussion en temps réel et mes Google Cloud BigQuery
Créer un nouveau scénario pour se connecter Discussion en temps réel et mes 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 Discussion en temps réel, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Discussion en temps réel or Google Cloud BigQuery sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Discussion en temps réel or Google Cloud BigQueryet sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Discussion en temps réel Nœud
Sélectionnez le Discussion en temps réel nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

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

Discussion en temps réel
Type de nœud
#1 Discussion en temps réel
/
Prénom
Sans titre
La connexion *
Sélectionnez
Carte
Se connectez Discussion en temps réel
Exécuter le nœud une fois
Ajoutez le Google Cloud BigQuery Nœud
Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Discussion en temps réel 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.

Discussion en temps réel
(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.

Discussion en temps réel
(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 Discussion en temps réel et mes 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.

Discussion en temps réel
(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 Discussion en temps réel et mes 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.
Discussion en temps réel
(I.e.
(I.e.
Itérateur
(I.e.
Réponse du webhook
Enregistrer et activer le scénario
Après la configuration Discussion en temps réel, 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 Discussion en temps réel et mes Google Cloud BigQuery l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Discussion en temps réel et mes 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 Discussion en temps réel et mes Google Cloud BigQuery
LiveChat + Google Sheets : When a chat is deactivated in LiveChat, the chat transcript data is added as a new row in Google Sheets for analysis and record-keeping.
Chat en direct + Slack : When a chat is deactivated in LiveChat, a message is sent to a designated Slack channel to notify the team about the completed chat session.
Discussion en temps réel et mes Google Cloud BigQuery alternatives d'intégration
À propos Discussion en temps réel
Intégrez LiveChat à Latenode pour automatiser les workflows d'assistance. Acheminez les chats en fonction de mots-clés, identifiez les conversations ou déclenchez des réponses automatiques. Connectez les données LiveChat à d'autres applications (CRM, bases de données) pour obtenir des informations unifiées. Simplifiez les routages complexes et assurez-vous que les agents disposent d'un contexte visuel et sans code.
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Ă€ 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 Discussion en temps réel et mes Google Cloud BigQuery
How can I connect my LiveChat account to Google Cloud BigQuery using Latenode?
To connect your LiveChat account to Google Cloud BigQuery on Latenode, follow these steps:
- Connectez-vous Ă votre compte Latenode.
- Accédez à la section intégrations.
- Sélectionnez LiveChat et cliquez sur « Connecter ».
- Authenticate your LiveChat and Google Cloud BigQuery accounts by providing the necessary permissions.
- Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.
Can I analyze chat transcripts for sentiment?
Yes, you can! With Latenode, effortlessly send LiveChat transcripts to Google Cloud BigQuery and use our AI blocks to analyze customer sentiment, identifying trends and improving support strategies.
What types of tasks can I perform by integrating LiveChat with Google Cloud BigQuery?
Integrating LiveChat with Google Cloud BigQuery allows you to perform various tasks, including:
- Store LiveChat transcripts in BigQuery for long-term analysis.
- Create custom dashboards to visualize chat metrics and trends.
- Trigger alerts based on specific keywords or phrases in chats.
- Enrich chat data with customer information from other sources.
- Automate report generation on chat performance and customer behavior.
Can I trigger workflows based on new LiveChat conversations?
Yes, you can. Latenode allows you to trigger flows based on new LiveChat conversations, enabling real-time data processing and immediate actions.
Are there any limitations to the LiveChat and Google Cloud BigQuery integration on Latenode?
Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :
- La migration des données historiques depuis LiveChat peut nécessiter un script personnalisé.
- BigQuery costs can increase with high volumes of LiveChat data.
- Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un codage JavaScript.