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Konnektor anfragen
Gorgias
Gorgias
QuelleUse Dataddo's Gorgias connector to explore any data available via the official API of Gorgias. Access hundreds of metrics and attributes, from basic to advanced. Build and blend custom datasets directly in Dataddo, then send them anywhere.
DATENFELDER
Entdecken Sie Daten, die Sie aus Gorgias extrahieren können
Datenkategorie
- Alle Attribute (173)
- Customers (15)
- Events (8)
- First Response Time (8)
- Latest Satisfaction Surveys (8)
- Macros (6)
- Resolution Time (8)
- Satisfaction Survey Statistics (7)
- Satisfaction surveys (10)
- Support Volume (8)
- Teams (6)
- Ticket messages (22)
- Tickets (31)
- Total Tickets Closed (6)
- Total Tickets Created (6)
- Total Tickets Replied (6)
- User audit logs (7)
- Users (11)
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 (173)
| Attribut |
|---|
id ID |
external_id External id |
deactivated_datetime Deactivated datetime |
created_datetime Created datetime |
firstname empfindlich Firstname |
lastname empfindlich Lastname |
email empfindlich |
bio Bio |
name empfindlich Name |
uri URI |
note Note |
country Country |
language Language |
timezone Timezone |
active Active |
id ID |
user_id empfindlich User ID |
object_id Object ID |
created_datetime Created datetime |
context Context |
object_type Object type |
type Type |
uri URI |
start_datetime Start Datetime |
end_datetime End Datetime |
label Label |
legend_axes_x Legend Axes X |
legend_axes_y Legend Axes Y |
data_lines_name Data Lines Name |
data_lines_data Data Lines Data |
data_axes_x Data Axes X |
data_lines_customer_id Data Lines Customer Id |
start_datetime Start Datetime |
end_datetime End Datetime |
label Label |
data_axes_x_name Data Axes X Name |
data_axes_x_type Data Axes X Type |
data_lines_type Data Lines Type |
data_lines_customer_name empfindlich Data Lines Customer Name |
id ID |
created_datetime Created datetime |
updated_datetime Updated datetime |
name empfindlich Name |
intent Intent |
usage Usage |
start_datetime Start Datetime |
end_datetime End Datetime |
label Label |
legend_axes_x Legend Axes X |
legend_axes_y Legend Axes Y |
data_lines_name Data Lines Name |
data_lines_data Data Lines Data |
data_axes_x Data Axes X |
start_datetime Start Datetime |
end_datetime End Datetime |
data_name Data Name |
data_type Data Type |
data_value Data Value |
data_delta Data Delta |
data_more_is_better Data More Is Better |
id ID |
customer_id Customer ID |
ticket_id Ticket id |
sent_datetime Sent datetime |
should_send_datetime Should send datetime |
scored_datetime Scored datetime |
created_datetime Created datetime |
body_text Body text |
uri URI |
score Score |
start_datetime Start Datetime |
end_datetime End Datetime |
label Label |
legend_axes_x Legend Axes X |
legend_axes_y Legend Axes Y |
data_lines_name Data Lines Name |
data_lines_data Data Lines Data |
data_axes_x Data Axes X |
id ID |
created_datetime Created datetime |
name Name |
description Description |
uri URI |
members Members |
id ID |
ticket_id Ticket ID |
external_id External id |
message_id Message id |
receiver_id Receiver ID |
sender_id Sender ID |
created_datetime Created datetime |
deleted_datetime Deleted datetime |
failed_datetime Failed datetime |
opened_datetime Opened datetime |
text Message text |
channel Channel |
receiver_email empfindlich Receiver email |
receiver_firstname empfindlich Receiver firstname |
receiver_lastname empfindlich Receiver lastname |
receiver_name empfindlich Receiver name |
sender_email empfindlich Sender email |
sender_firstname empfindlich Sender firstname |
sender_lastname empfindlich Sender lastname |
sender_name empfindlich Sender name |
subject Subject |
via Via |
id ID |
assignee_user_id Assignee used ID |
assignee_team_id Assignee team ID |
customer_id Customer ID |
external_id External ID |
trashed_datetime Trashed datetime |
last_message_datetime Last message datetime |
last_received_message_datetime Last received message datetime |
closed_datetime Closed datetime |
opened_datetime Opened datetime |
created_datetime Created datetime |
snooze_datetime Snooze datetime |
insert_date Insert Date |
updated_datetime Updated datetime |
channel Channel |
reply_options Reply options |
assignee_team_name Assignee team name |
via Via |
status Status |
subject Subject |
language Language |
customer_name empfindlich Customer name |
customer_email empfindlich Customer email |
assignee_user_email empfindlich Assignee user email |
assignee_user_firstname empfindlich Assignee user first name |
assignee_user_lastname empfindlich Assignee user last name |
assignee_user_name empfindlich Assignee user name |
priority Priority |
spam Spam |
from_agent From agent |
messages_count Messages count |
start_datetime Start Datetime |
end_datetime End Datetime |
data_name Data Name |
data_type Data Type |
data_value Data Value |
data_delta Data Delta |
start_datetime Start Datetime |
end_datetime End Datetime |
data_name Data Name |
data_type Data Type |
data_value Data Value |
data_delta Data Delta |
start_datetime Start Datetime |
end_datetime End Datetime |
data_name Data Name |
data_type Data Type |
data_value Data Value |
data_delta Data Delta |
id ID |
user_id User ID |
object_id Object ID |
created_datetime Created datetime |
type Type |
object_type Object type |
uri URI |
id ID |
external_id External id |
deactivated_datetime Deactivated datetime |
created_datetime Created datetime |
firstname empfindlich Firstname |
email empfindlich |
lastname empfindlich Lastname |
bio Bio |
name empfindlich Name |
uri URI |
active Active |
Preise
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Vergleichen Sie die flussbasierten Preisstufen von Dataddo nebeneinander und starten Sie Ihre 14-tägige kostenlose Testversion.
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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.
Fallstudien
Sehen Sie, was andere Organisationen mit Dataddo erreicht haben
3
Mannwochen
in der Anfangsphase gespeichert
der Migration
24
E-Shops
zu einem Data Warehouse
für umfassende Einblicke
37.5%
Reduzierung
der Infrastrukturkosten
im Durchschnitt
Wie Sensire mit Dataddo die Migration einer proprietären On-Premise-Dateninfrastruktur in die Cloud beschleunigte
Gesundheitswesen
Wie WWL Daten von 24 E-Shops vereint, um das „Warum“ hinter Verkäufen aufzudecken
E-Commerce
Wie FoodChéri MongoDB mit BigQuery synchronisiert, um schnellere Einblicke mit weniger Aufwand zu erhalten
Essen und Trinken
Kundenstimmen
Unsere Kunden lieben uns
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!”
