Google Local Services
Use Dataddo's Google Local Services connector to explore any data available via the official API of Google Local Services. Access hundreds of metrics and attributes, from basic to advanced. Build and blend custom datasets directly in Dataddo, then send them anywhere.
Datenkategorie
Account Report (16)
Account Reports show the performance and metrics associated with the linked Local Services accounts of a Manager account. You can view this data over a specified time period. The data might be up to 30 minutes out of date.
Detailed Lead Reports (14)
Detailed Lead Reports show an in-depth view of leads associated with linked LocalServices accounts of a Manager account in the specified time period. For a given time range, the report will include leads created or leads that have had their dispute status updated. Data has up to a 30 minute staleness period.
Benötigen Sie Felder, die Sie nicht sehen?
Lassen Sie es uns wissen und wir fügen sie dem Konnektor hinzu. Senden Sie einfach eine Anfrage hier..
Verfügbare Attribute (30)
| Attribut |
|---|
account_id Account ID |
start_date Start Date |
end_date End Date |
business_name Business Name |
average_weekly_budget Average Weekly Budget |
average_five_star_rating Average Five Star Rating |
total_review Total Review |
phone_lead_responsiveness Phone Lead Responsiveness |
current_period_charged_leads Current Period Charged Leads |
previous_period_charged_leads Previous Period Charged Leads |
current_period_total_cost Current Period Total Cost |
previous_period_total_cost Previous Period Total Cost |
current_period_connected_phone_calls Current Period Connected Phone Calls |
currency_code Currency Code |
current_period_phone_calls Current Period Phone Calls |
previous_period_phone_calls Previous Period Phone Calls |
lead_id Lead ID |
account_id Account ID |
start_date Start Date |
end_date End Date |
business_name empfindlich Business Name |
lead_creation_timestamp Lead Creation Timestamp |
lead_category Lead Category |
geo Geo |
phone_lead_charged_call_timestamp Phone Lead Charged Call Timestamp |
phone_lead_charged_connected_call_duration_seconds Phone Lead Charged Connected Call Duration Seconds |
phone_lead_consumer_phone_number empfindlich Phone Lead Consumer Phone Number |
charge_status Charge Status |
currency_code Currency Code |
timezone Timezone |
Preise
Vergleichen Sie die flussbasierten Preisstufen von Dataddo nebeneinander und starten Sie Ihre 14-tägige kostenlose Testversion.
Preise anzeigen
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.
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.
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.
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.
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.
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.
5-9
Arbeitsstunden
pro Woche eingespart
zur Datenerhebung
80%
weniger
Pipeline
Wartung
5-9
Arbeitsstunden
pro Woche eingespart
zur Datenerhebung
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!”
