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Renta
Marketing ETL
amoCRM to ClickHouse

Connecteur amoCRM vers ClickHouse

Essayer gratuitement

Essai gratuit de 7 jours. Aucune carte bancaire requise.

Source
Destination
Renta ELT vous permet de concevoir des pipelines de données en quelques minutes, et non en plusieurs mois.
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AmoCRM est une solution CRM flexible, intuitive et riche en fonctionnalités. Grâce à Renta Marketing ELT, vos données AmoCRM sont transférées de façon automatisée vers ClickHouse, vous offrant un accès centralisé à des analyses unifiées. Offrez à vos équipes des informations fiables et actualisées pour optimiser vos décisions marketing et stratégiques.

Configurez votre pipeline ELT en 3 étapes simples

Sélectionnez amoCRM comme source de données et authentifiez-vous de manière sécurisée afin d’initier le processus d’extraction des données.

Sélection d’amoCRM comme source de données dans Renta.
1Connectez votre source

Sélectionnez amoCRM comme source de données et authentifiez-vous de manière sécurisée afin d’initier le processus d’extraction des données.

Sélection d’amoCRM comme source de données dans Renta.
2Définissez la destination
3Configurez et synchronisez
Structure des données de l’API amoCRM

Renta prend en charge 7 méthodes d’exportation de données via l’API amoCRM.

Leads

Représente des opportunités commerciales potentielles dans le CRM. Contient des informations telles que le statut du lead, la valeur, l'utilisateur responsable et les contacts ou entreprises associés.

Contacts

Stocke des informations sur des personnes individuelles liées à des prospects ou des entreprises. Comprend des champs tels que le nom, le téléphone, l’e-mail et des attributs personnalisés.

Companies

Contient des données sur les organisations associées aux leads ou contacts. Inclut le nom de l’entreprise, le secteur d’activité, les coordonnées et les leads liés.

Tasks

Gère les activités planifiées et les rappels pour les utilisateurs. Inclut le type de tâche, la date d’échéance, l’utilisateur responsable et le prospect ou contact associé.

Notes

Capture les commentaires, les journaux d'appels et d'autres interactions associées aux prospects, contacts ou entreprises. Fournit le contexte et l’historique des communications.

Users

Contient des informations sur les utilisateurs du CRM, telles que les rôles, les autorisations et les coordonnées, facilitant ainsi la gestion des accès et la traçabilité des actions.

Pipelines

Définit les processus de vente et les étapes pour les prospects. Comprend la structure du pipeline, les noms des étapes et la configuration pour l’automatisation des flux de travail.

Cas d’utilisation

Exploitez les insights clés d’amoCRM

  • Unifiez les leads amoCRM avec les données d’analytique web dans ClickHouse pour une analyse d’attribution complète sur l’ensemble du tunnel de conversion
  • Analysez la durée des cycles de vente par segment afin d’optimiser l’efficacité du pipeline en temps réel
  • Corrélez les dépenses marketing avec les clôtures d’affaires afin d’optimiser le ROI sur l’ensemble des canaux
  • Détectez les signaux de churn en analysant les interactions clients et l’historique des transactions
  • Automatisez la génération de rapports sur la performance des commerciaux et les taux de conversion par région
  • Visualisez les motifs de perte d’opportunités afin d’affiner vos stratégies commerciales et d’améliorer votre communication
Essayer gratuitementNo credit card required
Cas d’utilisation : intégration d’amoCRM et ClickHouse
MODÈLES

Démarrez rapidement avec ces modèles de cas d'usage

LinkedIn Ads
Google BigQuery

How to load LinkedIn Ads data into Google BigQuery

Google Sheets
Snowflake

How to securely load data from Google Sheets to Snowflake

Facebook
Renta

Implement Facebook Conversion API without any code

Frequently asked questions
Ingestion de données fiable pour votre Modern Data Stack

Essai gratuit de 7 jours. Sans carte de crédit.

Automatisez l'extraction depuis +100 connecteurs. SLA de disponibilité de 99,9%.

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Popular connectors
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  • Facebook Ads → Bigquery
  • Facebook Ads → Snowflake
  • Google Sheets → Bigquery
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