Cachet de la poste et Google Cloud BigQuery (REST) Intégration :

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Des centaines d'applications pour se connecter

Analysez les données de distribution des e-mails Postmark dans Google Cloud BigQuery (REST) pour obtenir des informations plus précises. L'éditeur visuel de Latenode simplifie l'intégration, tandis que sa tarification abordable, basée sur l'exécution, la rend plus économique.

Échanger des applications

Cachet de la poste

Google Cloud BigQuery (REST)

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

Quand cela arrive...

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Comment se connecter Cachet de la poste et Google Cloud BigQuery (REST)

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

Ajoutez le Cachet de la poste Nœud

Sélectionnez le Cachet de la poste nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Cachet de la poste

Configurer le Cachet de la poste

Cliquez sur le Cachet de la poste nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Cachet de la poste URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

+
1

Cachet de la poste

Type de nœud

#1 Cachet de la poste

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Cachet de la poste

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Cachet de la poste 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).

1

Cachet de la poste

(I.e.

+
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

Cachet de la poste

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Cachet de la poste 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.

1

Cachet de la poste

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Choisir

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Cachet de la poste 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.

+
7

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Cachet de la poste

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Cachet de la poste, 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 Cachet de la poste et Google Cloud BigQuery (REST) l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Cachet de la poste 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 Cachet de la poste et Google Cloud BigQuery (REST)

Cachet de la poste + Google Cloud BigQuery (REST) + Slack : Lorsqu'un nouveau message d'erreur est détecté dans Postmark, les données de rebond sont insérées dans une table Google Cloud BigQuery pour analyse. Si le nombre de rebonds dépasse un certain seuil au cours d'une période définie (nécessitant une requête dans BigQuery), une notification est envoyée à un canal Slack dédié pour alerter l'équipe.

Google Cloud BigQuery (REST) + Cachet de la poste + Google Sheets : Une requête est exécutée dans Google Cloud BigQuery pour analyser les données des campagnes d'e-mailing. En fonction des résultats de la requête (par exemple, les utilisateurs n'ayant pas ouvert un e-mail), des e-mails personnalisés sont envoyés via Postmark. Les résultats de ces envois (ouvertures, retours) sont enregistrés dans Google Sheets à des fins de suivi et de reporting.

Cachet de la poste et Google Cloud BigQuery (REST) alternatives d'intégration

À propos Cachet de la poste

Utilisez Postmark dans Latenode pour automatiser vos e-mails transactionnels. Connectez les événements de vos applications pour déclencher des messages personnalisés, comme des confirmations de commande ou des réinitialisations de mot de passe. Bénéficiez de la délivrabilité de Postmark, ainsi que du générateur de workflows visuel et de la logique flexible de Latenode pour filtrer les événements et enrichir les données des e-mails, garantissant ainsi une communication précise et rapide.

À propos 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 Cachet de la poste et Google Cloud BigQuery (REST)

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

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

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Cachet de la poste et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Postmark 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 les données de livraison des e-mails à l'aide de Postmark et de Google Cloud BigQuery (REST) ?

Oui, avec Latenode ! Automatisez le transfert de données vers BigQuery et exploitez ses puissantes analyses. Obtenez des informations plus précises sur les performances de vos e-mails et optimisez vos campagnes.

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

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

  • Sauvegarde automatique de toutes les données d'événements de courrier électronique Postmark sur BigQuery.
  • Création de tableaux de bord personnalisés pour visualiser les mesures de performance des e-mails.
  • Analyse des tendances en matière d'ouvertures, de clics et de rebonds des e-mails au fil du temps.
  • Enrichissement des données de courrier électronique dans BigQuery avec d’autres sources de données client.
  • Déclenchement d'alertes automatisées en fonction des échecs de livraison des e-mails.

Puis-je filtrer les données Postmark avant de les envoyer à Google Cloud BigQuery (REST) ?

Oui ! Les outils de transformation de données de Latenode vous permettent de filtrer et de transformer les données Postmark avant de les charger dans Google Cloud BigQuery (REST), garantissant ainsi la qualité des données.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de Postmark et de Google Cloud BigQuery (REST) sur Latenode ?

Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :

  • Le chargement initial des données de Postmark vers Google Cloud BigQuery (REST) peut prendre du temps.
  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un code JavaScript personnalisé.
  • Les coûts de BigQuery peuvent augmenter avec de gros volumes de données de courrier électronique.

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