ETL depuis Zendesk vers Amazon S3 en quelques clics
- Concevez des pipelines de données évolutifs et prêts à l’emploi en quelques heures seulement
- Extrayez et chargez des données depuis Zendesk vers Amazon S3 sans code
- Complétez votre pipeline ELT complet avec des transformations SQL ou Pythons
Sélectionnez Amazon S3 comme target et commencez à charger vos données.
Documentation sur la connexionRegardez-le en action
Exploitez vos données Zendesk .Fournissez les données Zendesk au bon moment, aux bonnes personnes. Icône
Transformez vos données
Transformez les données brutes en analyses commerciales avec SQL ou Python.
Activez vos données
Synchronisez directement les données dans votre data stack avec le reverse ETL.
Tout ce dont vous avez besoin pour simplifier l'intégration avancée des données
Aucune Infrastructure à Gérer
Modélisation SQL/Python Gérée
Tarification Prévisible Basée sur la Valeur
Réduction des Pertes de Développement de Données
Intégration de Données Sans Code
Réplication Efficace de Base de Données
Scalabilité Illimitée
Activation Intégrée des Données
Résolution Proactive des Problèmes Techniques
Rassemblez toutes vos données. Intégrez des données depuis n'importe quelle source.
Greg Robinson
Staff Data Scientist
Chargez des données de Zendesk vers n'importe quel lac de données ou entrepôt de données
FAQ
Zendesk updates their API a few times a month. They will update any significant changes in their changelog.
Rivery manages the Zendesk integration for you, so you don’t need to worry about API upgrades breaking your data pipelines. Rivery will continually maintain the integration with the latest API versions. Most upgrades would be seamless requiring no action on your end. If any API version change require your attention — like added, removed, or modified reports/data fields that you may be using — Rivery will notify you ahead of time with the details and any possible actions required.
Extracting data from Zendesk and integrating it with other data sources provides a holistic view of your customer support operations and overall business performance. Here’s how:
Our Teams Use Case: Our team extracted support ticket data from Zendesk and loaded it into Snowflake, where we used Snowflake’s Cortex functions to analyze the data with LLMs via simple SQL queries. For each ticket, we generated a summary to determine if the issue was resolved, what the resolution was, and the sentiment of the customer—whether positive, neutral, or negative. This process provided us with deeper insights into customer support interactions, allowing us to improve our support quality and continuously refine our product to meet the evolving needs of our users.
Improve Customer Experience: Zendesk data contains valuable insights into customer interactions, common support issues, and response times. By combining this with CRM, product usage, or marketing data, you can identify recurring problems and proactively enhance the customer experience.
Enhance Support Performance: When integrated with workforce or operational data, Zendesk data can help you measure support team performance, identify trends in ticket resolution times, and optimize resources based on demand.
Measure Impact on Revenue: By merging Zendesk data with financial data, such as billing systems or sales figures, you can directly link customer support activities to business outcomes like customer retention, upsell opportunities, and revenue growth.
Create Custom Reports: Standard Zendesk reports may not fully address your specific needs. By combining support data with other sources, you can create more advanced, customized reports that highlight cross-departmental performance or broader business metrics.
Identify Root Causes of Issues: Integrating Zendesk data with product analytics helps in understanding if product issues are driving support tickets. This allows your teams to address root causes and improve product quality.
Improve Customer Segmentation: Syncing Zendesk data with CRM systems enables you to segment customers based on support needs, response history, or satisfaction, leading to better-targeted marketing campaigns or personalized service.
Optimize Customer Retention Efforts: By linking Zendesk data with customer churn or satisfaction scores, you can identify at-risk customers, spot patterns, and take action to retain them more effectively.
Integrating Zendesk data with other systems helps you create a 360-degree view of your customer journey and operations, leading to better decision-making, optimized processes, and improved overall business performance.
Utiliser les connecteurs de données de Rivery est très simple. Il suffit d’entrer vos identifiants, de définir la cible où vous souhaitez charger les données (par exemple, Snowflake, BigQuery, Databricks ou tout data lake) et de mapper automatiquement le schéma pour le générer sur la cible. Vous pouvez contrôler les données que vous avez besoin d’extraire de la source et la fréquence de synchronisation de vos données. Pour en savoir plus, suivez la documentation spécifique.
Oui. Tous les connecteurs de données au sein de Rivery sont conformes aux normes de sécurité et de confidentialité les plus élevées, y compris : RGPD, HIPAA, SOC2 et ISO 27001. De plus, lorsque les données sont transférées vers votre entrepôt de données cible, vous pouvez configurer le transfert via votre propre système de fichiers cloud plutôt que via Rivery.
Les connecteurs de données les plus populaires concernent des cas d’usage comme le marketing, les ventes et la finance. Ils incluent Salesforce, HubSpot, Google Analytics, Google Ads, LinkedIn Ads, Facebook Ads, TikTok et plus encore.
Rivery prend en charge la réplication de base de données CDC et l’extraction SQL standard, vous pouvez donc choisir la méthode qui vous convient le mieux. En savoir plus ici.