Discussion en temps réel et Google Cloud BigQuery (REST) Intégration :

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Analysez les transcriptions LiveChat dans Google Cloud BigQuery (REST) ​​pour obtenir des informations exploitables grâce à Latenode. Créez une logique personnalisée avec JavaScript et évolutivez à moindre coût, en payant uniquement au temps d'exécution, et non à l'étape.

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Discussion en temps réel

Google Cloud BigQuery (REST)

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter Discussion en temps réel et Google Cloud BigQuery (REST)

Créer un nouveau scénario pour se connecter Discussion en temps réel et Google Cloud BigQuery (REST)

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 (REST) sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Discussion en temps réel or Google Cloud BigQuery (REST)et 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.

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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.

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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

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Discussion en temps réel noeud, sélectionnez Google Cloud BigQuery (REST) dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Google Cloud BigQuery (REST).

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Discussion en temps réel

(I.e.

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2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifier Google Cloud BigQuery (REST)

Maintenant, cliquez sur le Google Cloud BigQuery (REST) 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 (REST) paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Google Cloud BigQuery (REST) via Latenode.

1

Discussion en temps réel

(I.e.

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Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Sélectionnez

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Discussion en temps réel et Google Cloud BigQuery (REST) Nodes

Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

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Discussion en temps réel

(I.e.

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Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Sélectionnez

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Sélectionnez

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Discussion en temps réel et Google Cloud BigQuery (REST) 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.
5

JavaScript

(I.e.

6

IA Anthropique Claude 3

(I.e.

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7

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Discussion en temps réel

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

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4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Discussion en temps réel, Google Cloud BigQuery (REST), 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 Google Cloud BigQuery (REST) l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Discussion en temps réel et Google Cloud BigQuery (REST) (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 Google Cloud BigQuery (REST)

LiveChat + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Sheets : Lorsqu'une conversation est désactivée dans LiveChat, les données de transcription sont envoyées à Google Cloud BigQuery. BigQuery analyse le sentiment de la transcription, puis les résultats sont consignés dans une feuille Google Sheets à des fins de visualisation et d'analyse des tendances.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ LiveChat + Slack : BigQuery surveille le volume de tickets d'assistance à l'aide d'une requête. Lorsqu'un pic inhabituel est détecté grâce aux résultats de la requête, un message Slack est envoyé aux responsables de l'assistance pour les alerter et les inciter à surveiller l'activité LiveChat.

Discussion en temps réel et Google Cloud BigQuery (REST) alternatives d'intégration

QUI SOMMES-NOUS 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.

QUI SOMMES-NOUS Google Cloud BigQuery (REST)

Automatisez les workflows de données BigQuery dans Latenode. Interrogez et analysez des ensembles de données volumineux directement dans vos scénarios d'automatisation, sans avoir recours au SQL manuel. Planifiez les requêtes, transformez les résultats avec JavaScript et transférez les données vers d'autres applications. Adaptez le traitement de vos données sans codage complexe ni frais par opération élevés. Idéal pour l'automatisation du reporting, de l'analyse et de l'entreposage de données.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Discussion en temps réel et Google Cloud BigQuery (REST)

Comment puis-je connecter mon compte LiveChat à Google Cloud BigQuery (REST) ​​à l'aide de Latenode ?

Pour connecter votre compte LiveChat à Google Cloud BigQuery (REST) ​​sur Latenode, suivez ces étapes :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez LiveChat et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes LiveChat et Google Cloud BigQuery (REST) ​​en fournissant les autorisations nécessaires.
  • Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.

Puis-je analyser le sentiment du chat à l’aide de l’intégration LiveChat et Google Cloud BigQuery (REST) ?

Oui, c'est possible ! Latenode vous permet d'utiliser des blocs d'IA pour analyser le sentiment des conversations et stocker les résultats dans BigQuery pour en tirer des informations. Améliorez votre service client et identifiez facilement les tendances.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant LiveChat à Google Cloud BigQuery (REST) ?

L'intégration de LiveChat avec Google Cloud BigQuery (REST) ​​vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :

  • Stockage des transcriptions de chat dans BigQuery pour une analyse à long terme.
  • Suivi des scores de satisfaction client de LiveChat dans BigQuery.
  • Création de tableaux de bord pour visualiser les indicateurs de performance de LiveChat.
  • Analyse des données de chat pour identifier les problèmes courants des clients.
  • Sauvegarde automatique des données LiveChat sur Google Cloud BigQuery.

Comment puis-je déclencher des automatisations en fonction des événements LiveChat ?

Vous pouvez utiliser les déclencheurs LiveChat dans Latenode pour démarrer des workflows. Automatisez les tâches au démarrage ou à la fin d'une nouvelle discussion.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de LiveChat et de Google Cloud BigQuery (REST) ​​sur 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.
  • Les mises à jour BigQuery en temps réel dépendent de la fréquence de votre flux de travail.
  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter des connaissances en JavaScript.

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