Freshworks CRM Daten überall hinschicken

Freshworks CRM

Quelle

Use Dataddo's Freshworks CRM connector to explore any data available via the official API of Freshworks CRM. Access hundreds of metrics and attributes, from basic to advanced. Build and blend custom datasets directly in Dataddo, then send them anywhere.

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Attribut
id ID string
active_sales_sequences Active Sales Sequences string
address Address string
annual_revenue Annual Revenue float
avatar Avatar string
city City string
completed_sales_sequences Completed Sales Sequences string
country Country string
created_at Created At datetime
facebook Facebook string
is_deleted Is Deleted integer
last_assigned_at Last Assigned At datetime
last_contacted Last Contacted string
last_contacted_mode Last Contacted Mode string
last_contacted_sales_activity_mode Last Contacted Sales Activity Mode string
last_contacted_via_sales_activity Last Contacted Via Sales Activity string
linkedin Linkedin string
links_appointments Links Appointments string
links_conversations Links Conversations string
links_document_associations Links Document Associations string
links_notes Links Notes string
links_tasks Links Tasks string
name Name string
number_of_employees Number Of Employees integer
open_deals_amount Open Deals Amount float
open_deals_count Open Deals Count integer
owner_id Owner Id string
parent_sales_account_id Parent Sales Account Id string
phone Phone string
recent_note Recent Note string
state State string
team_user_ids Team User Ids string
twitter Twitter string
updated_at Updated At datetime
website Website string
won_deals_amount Won Deals Amount float
won_deals_count Won Deals Count integer
zipcode Zipcode string
id Id string
active_sales_sequences Active Sales Sequences string
address empfindlich Address string
avatar empfindlich Avatar string
city City string
completed_sales_sequences Completed Sales Sequences string
country Country string
created_at Created At datetime
customer_fit Customer Fit float
display_name empfindlich Display Name string
email empfindlich Email string
emails__destroy Emails Destroy float
emails_id Emails Id float
emails_is_primary Emails Is Primary float
emails_label Emails Label string
emails_value empfindlich Emails Value string
external_id External Id string
facebook Facebook string
first_name empfindlich First Name string
is_deleted Is Deleted float
job_title Job Title string
keyword Keyword string
last_assigned_at Last Assigned At datetime
last_contacted Last Contacted string
last_contacted_mode Last Contacted Mode string
last_contacted_sales_activity_mode Last Contacted Sales Activity Mode string
last_contacted_via_sales_activity Last Contacted Via Sales Activity string
last_name empfindlich Last Name string
last_seen Last Seen string
lead_score Lead Score float
lifecycle_stage_id Lifecycle Stage Id float
linkedin Linkedin string
links_appointments Links Appointments string
links_connections Links Connections string
links_conversations Links Conversations string
links_document_associations Links Document Associations string
links_duplicates Links Duplicates string
links_notes Links Notes string
links_reminders Links Reminders string
links_tasks Links Tasks string
links_timeline_feeds Links Timeline Feeds string
medium Medium string
mobile_number empfindlich Mobile Number string
open_deals_amount Open Deals Amount string
open_deals_count Open Deals Count float
recent_note empfindlich Recent Note string
state State string
subscription_status Subscription Status float
subscription_types Subscription Types string
team_user_ids Team User Ids string
time_zone Time Zone string
twitter Twitter string
updated_at Updated At datetime
web_form_ids Web Form Ids string
won_deals_amount Won Deals Amount string
won_deals_count Won Deals Count float
work_email empfindlich Work Email string
work_number empfindlich Work Number string
zipcode empfindlich Zipcode string
id Id string
name Stage Name string
id Id string
active_sales_sequences Active Sales Sequences string
age Age integer
amount Amount float
avatar Avatar string
base_currency_amount Base Currency Amount string
closed_date Closed Date datetime
completed_sales_sequences Completed Sales Sequences string
created_at Created At datetime
deal_pipeline_id Deal Pipeline Id float
deal_stage_id Deal Stage Id float
deal_tag Deal Tag string
expected_close Expected Close datetime
expected_deal_value Expected Deal Value float
forecast_category Forecast Category float
has_products Has Products integer
is_deleted Is Deleted integer
last_assigned_at Last Assigned At datetime
last_contacted_sales_activity_mode Last Contacted Sales Activity Mode string
last_contacted_via_sales_activity Last Contacted Via Sales Activity datetime
links_appointments Links Appointments string
links_conversations Links Conversations string
links_document_associations Links Document Associations string
links_notes Links Notes string
links_tasks Links Tasks string
name Name string
probability Probability float
products Products string
recent_note Recent Note string
rotten_days Rotten Days string
stage_updated_time Stage Updated Time datetime
team_user_ids Team User Ids string
upcoming_activities_time Upcoming Activities Time string
updated_at Updated At datetime
web_form_id Web Form Id string
id Id string
title Title string
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
sales_activity_type_id Sales Activity Type Id string
created_at Created At datetime
updated_at Updated At datetime
notes Notes string
owner_id Owner Id string
sales_activity_outcome_id Sales Activity Outcome Id string
remote_id Remote Id string
import_id Import Id string
creater_id Creater Id string
updater_id Updater Id string
conversation_time Conversation Time string
targetable_id Targetable Id string
targetable_type Targetable Type string
latitude empfindlich Latitude float
longitude empfindlich Longitude float
location Location string
checkedin_at Checkedin At datetime
id Id string
status Status string
title Title string
description Description string
created_at Created At datetime
updated_at Updated At datetime
owner_id Owner Id string
due_date Due Date datetime
creater_id Creater Id string

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Warum Dataddo?

Eine Ingestion-Schicht für SaaS, Datenbanken und Dateien

Die meisten Teams verwenden mehrere Tools und „Spaghetti-Code“ für die Ingestion, abhängig von Quellentypen und Lademustern. Dataddo bündelt dies unter einer einzigen Steuerungsebene und einer vorhersehbaren Preisstruktur. Über 400 Konnektoren inklusive.

Für Cloud- und On-Premise-Umgebungen entwickelt

Betreiben Sie Dataddo sowohl in Cloud- als auch in hybriden On-Prem-Konfigurationen. Die Steuerungsebene verbleibt in der Cloud; Ihre Daten verlassen niemals Ihren Perimeter. Unterstützt segmentierte und private Netzwerke sowie Legacy-Systeme einschließlich DB2, Informix und Sybase.

Vollständige API-Kontrolle – keine Benutzeroberfläche erforderlich

Dataddo ist API-first entwickelt. Nutzen Sie die Benutzeroberfläche, wann immer Sie möchten; umgehen Sie sie vollständig, wenn Sie es nicht benötigen, und orchestrieren Sie Ihre Pipelines programmatisch.

Verwalteter Ingestion-Betrieb. Wir übernehmen die Verantwortung für die Zuverlässigkeit.

Dataddo übernimmt die operative Verantwortung für Ihre Ingestion-Schicht. Wir verwalten die Konnektor-Wartung, behandeln API-Änderungen von Quellsystemen, überwachen Pipelines proaktiv und führen Backfills und Wiederherstellungen durch. Ihr Engineering-Team muss sich darum nicht kümmern.

Vollständige Transparenz über jeden Datenfluss

Dataddo bietet Ihnen vollständige Observability über Ihre Ingestion-Schicht: Pipeline-Protokolle, Ausführungshistorien, Datenherkunft und Prüfpfade. Wissen Sie, was übertragen wurde, wann es übertragen wurde, was sich geändert hat und warum. Entwickelt für Umgebungen, in denen Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit keine Optionen sind.

Das Datenfundament, das Ihre KI benötigt

Enterprise-KI setzt eine verwaltete, sichere Datenschicht voraus. Dataddo konsolidiert SaaS-, Datenbank- und Dateidaten in einer einheitlichen verwalteten Pipeline und liefert an Vektordatenbanken, Feature Stores und Data Lakes – mit nativem Hashing sensibler Daten.

Alle Plattformvorteile ansehen

Fallstudien

Sehen Sie, was andere Organisationen mit Dataddo erreicht haben

37.5%

Reduzierung

der Infrastrukturkosten
im Durchschnitt

2.5

Manntage

pro Woche
gespeichert

70%

weniger

Ingenieursarbeiten,
mehr Zeit für die Datenanalyse

Wie FoodChéri MongoDB mit BigQuery synchronisiert, um schnellere Einblicke mit weniger Aufwand zu erhalten

Essen und Trinken

Wie die ID&T Group Daten von über 1 Million Festival-Fans und Dutzenden von Social-Media-Konten aktiviert

Unterhaltung

Wie Livesport mit BigQuery und Dataddo Daten aktiviert und technische Ressourcen spart

Unterhaltung

Kundenstimmen

Unsere Kunden lieben uns

4,8 von 5

4,5 von 5

Amalia Bornstein

Global Social Content and Marketing Data Analyst

Uber Eats

“Das Datenteam von Uber Eats schätzt die benutzerfreundliche Oberfläche von Dataddo, die für die Bedienung durch technisch nicht versierte Teammitglieder konzipiert ist, um den Bedarf an übermäßiger Schulung zur Unterstützung einer effizienten Projektabwicklung zu minimieren.”

Andrew Hart

Chief Operations Officer

Sat 7

“Die Zusammenarbeit mit Dataddo hat unsere Berichterstattung erheblich vereinfacht und uns Zugang zu Trenddaten und Erkenntnissen verschafft, die wir zuvor nicht generieren konnten.”

Vahan Petrosayan

Director of IT & Infrastructure

Search Engine Journal

“Mit Dataddo werden alle meine Fragen schneller beantwortet …[und es macht] jetzt Spaß, mit Daten zu spielen.”

Michael Guntenaar

CTO

ID&T Group

“Dataddo öffnet Tore und nimmt die Hürden bei der Arbeit mit Daten.”

Laurent Partouche

CPO

FoodChéri & Seazon

“Wir haben uns für Dataddo aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, automatischen Transformationen, klaren Preispolitik und der Qualität der menschlichen Beziehung entschieden, die sich seit unserem ersten Austausch etabliert hat.”

Natheer Maloon

Technology Solutions Manager

Boldr

“Die Unterstützung von Dataddo erwies sich während der gesamten Implementierungsphase als äußerst wertvoll. 9,5 von 10.”

Zdeněk Hejnak

Data Development Team Leader

Livesport

“Wir sparen etwa 70 % der Zeit, die sonst für die Aufnahme aller unserer Daten benötigt würde, oder 3–4 Vollzeitäquivalente, und verbringen viel mehr Zeit mit der Datenanalyse und -aktivierung. Wir haben nur einen Vollzeit-Dateningenieur, der mehr tut, als nur Daten zu sammeln, während unser BI-Team aus 11 Mitgliedern besteht.”

Greg Senior

Business Operations Manager

Farm Focus

“Vielen Dank für all die Hilfe und Unterstützung, die wir erhalten. Ein erfrischender Service von einem Technologieunternehmen! Danke schön!”

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