Scénario d'envoi d'un e-mail à un client d'agence de voyages qui vient de réserver un circuit
Dans cet article, nous allons configurer un script dans Latenode pour envoyer un e-mail à un client d'agence de voyages qui vient de réserver un circuit.
Le schéma d'un tel scénario est simple : nous connaissons le sexe, l'âge, la ville de départ et la ville de destination du client. Sur la base de ces données, nous préparerons un texte d'e-mail pour lui indiquer où aller et quoi voir à son arrivée en ville. Voici un exemple du texte que ChatGPT préparera :
Comment Latenode estime le temps et le coût
Latenode facture le temps d'exécution des workflows en secondes CPU. Les 10 000 premières secondes CPU sont gratuites chaque mois, puis l'utilisation suit la tarification pay-as-you-go à la seconde CPU. Les nœuds AI Plug-and-Play (PnP) sont facturés séparément — chaque token PnP coûte 1 USD, en pay-as-you-go au coût du fournisseur plus une petite commission de traitement, sans clés API requises.
Tarifs complets — comment fonctionnent les secondes CPU →Aperçu du workflow
Ce que fait ce modèle
- Scénario d'envoi d'un e-mail à un client d'agence de voyages qui vient de réserver un circuit
- Connecte Mailgun et ChatGPT dans un seul workflow automatisé.
- Transfère les données entre Mailgun et ChatGPT sans copie manuelle.
- Réduit le travail répétitif grâce à une automatisation low-code réutilisable.
- Offre aux équipes un scénario prêt à l'emploi qu'elles peuvent adapter en quelques minutes.
Comment ça marche
Capturer les données depuis Mailgun
Le workflow démarre lorsque Mailgun envoie un nouvel événement ou un enregistrement mis à jour dans Latenode.
Utiliser ChatGPT
Latenode transmet la charge utile préparée à ChatGPT pour faire avancer le processus sans travail manuel.
Guide de configuration
Connecter Mailgun
Autorisez Mailgun dans Latenode et confirmez que le workflow a accès à la ressource source ou de destination dont il a besoin.
Connecter ChatGPT
Autorisez ChatGPT dans Latenode et confirmez que le workflow a accès à la ressource source ou de destination dont il a besoin.
Mapper vos champs et invites
Examinez les données d'entrée, les champs de destination et les instructions de l'IA avant d'activer le scénario.
Tester et déployer
Exécutez le scénario avec des exemples de données, validez la sortie, puis activez le modèle pour une utilisation en production.
Prérequis
FAQ