RD Station Marketing Daten überall hinschicken

RD Station Marketing

Quelle

Use Dataddo's RD Station Marketing connector to explore any data available via the official API of RD Station Marketing. 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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DATENFELDER

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Verfügbare Attribute (159)

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Attribut
uuid Uuid string
name empfindlich Name string
email empfindlich Email string
last_conversion_date Last Conversion Date datetime
created_at Created At datetime
event_type Event Type string
event_family Event Family string
event_identifier Event Identifier string
event_timestamp Event Timestamp string
uuid Uuid string
name empfindlich Name string
email empfindlich Email string
last_conversion_date Last Conversion Date datetime
created_at Created At datetime
contact_owner_email empfindlich Contact Owner Email string
fit Fit integer
interest Interest integer
lifecycle_stage Lifecycle Stage string
opportunity Opportunity boolean
uuid Uuid string
segmentation_id Segmentation Id string
name empfindlich Name string
email empfindlich Email string
job_title Job Title string
birthdate empfindlich Birthdate datetime
mobile_phone empfindlich Mobile Phone string
personal_phone empfindlich Personal Phone string
bio Bio string
website Website string
last_conversion_date Last Conversion Date datetime
created_at Created At datetime
city City string
state State string
country Country string
twitter Twitter string
facebook Facebook string
linkedin Linkedin string
tags Tags string
legal_bases_category Legal Bases Category string
legal_bases_type Legal Bases Type string
legal_bases_status Legal Bases Status string
account_id Account ID string
reporting_start_date Reporting Start Date datetime
reporting_end_date Reporting End Date datetime
asset_id Asset ID string
asset_identifier Asset Identifier string
asset_created_at Asset Created At datetime
asset_updated_at Asset Updated At datetime
assets_type Assets Type string
conversion_count Conversion Count integer
visits_count Visits Count integer
conversion_rate Conversion Rate integer
uuid UUID string
label_en-UD Label (en-UD) string
label_en-US Label (en-US) string
label_es-ES Label (es-ES) string
label_pt-BR Label (pt-BR) string
label_default Default Label string
name_en-UD Name (en-UD) string
name_en-US Name (en-US) string
name_es-ES Name (es-ES) string
name_pt-BR Name (pt-BR) string
name_default Default Name string
api_identifier API Identifier string
custom_field Custom Field integer
validation_rules_value Validation Rules Value string
validation_rules_label_pt-BR Validation Rules Label (pt-BR) string
validation_rules_label_default Default Validation Rules Label string
validation_rules_presentation_type Validation Rules Presentation Type string
validation_rules_data_type Validation Rules Data Type string
campaign_id Campaign ID string
account_id Account ID string
reporting_start_date Reporting Start Date datetime
reporting_end_date Reporting End Date datetime
send_at Send At datetime
campaign_name Campaign Name string
contacts_count Contacts Count integer
email_dropped_count Email Dropped Count integer
email_delivered_count Email Delivered Count integer
email_bounced_count Email Bounced Count integer
email_opened_count Email Opened Count integer
email_clicked_count Email Clicked Count integer
email_unsubscribed_count Email Unsubscribed Count integer
email_spam_reported_count Email Spam Reported Count integer
email_delivered_rate Email Delivered Rate float
email_opened_rate Email Opened Rate float
email_clicked_rate Email Clicked Rate float
email_spam_reported_rate Email Spam Reported Rate float
workflow_id Workflow ID string
workflow_name Workflow Name string
account_id Account ID string
reporting_start_date Reporting Start Date datetime
reporting_end_date Reporting End Date datetime
email_delivered_rate Email Delivered Rate float
email_spam_reported_rate Email Spam Reported Rate float
email_unsubscribed_count Email Unsubscribed Count integer
email_spam_reported_count Email Spam Reported Count integer
contacts_count Contacts Count integer
email_clicked_rate Email Clicked Rate float
count_processed Count Processed integer
email_opened_unique_count Email Opened Unique Count integer
workflow_action_id Workflow Action ID string
email_delivered_count Email Delivered Count integer
email_opened_rate Email Opened Rate float
created_at Created At datetime
updated_at Updated At datetime
email_name Email Name string
email_clicked_unique_count Email Clicked Unique Count integer
email_bounced_unique_count Email Bounced Unique Count integer
email_dropped_count Email Dropped Count integer
id ID string
name Name string
account_id Account ID string
reporting_start_date Reporting Start Date datetime
reporting_end_date Reporting End Date datetime
campaign_id Campaign ID string
engaged Engaged string
disengaged Disengaged string
indeterminate Indeterminate string
send_at Send At datetime
status Status string
sending_is_imminent Sending is Imminent string
is_predictive_sending Is Predictive Sending string
component_template_id Component Template Id string
created_at Created At datetime
updated_at Updated At datetime
type Type string
leads_count Leads Count integer
uuid Uuid string
name empfindlich Name string
email empfindlich Email string
last_conversion_date Last Conversion Date datetime
created_at Created At datetime
event_type Event Name string
event_family Event Family string
event_identifier Event Identifier string
event_timestamp Event Timestamp datetime
payload_name empfindlich Payload Name string
payload_email empfindlich Payload Email string
payload_job_title Payload Job Title string
payload_event_timestamp Payload Event Timestamp datetime
payload_conversion_identifier Payload Conversion Identifier string
payload_traffic_source Payload Traffic Source string
account_id Account ID string
reporting_start_date Reporting Start Date datetime
reporting_end_date Reporting End Date datetime
reporting_period Reporting Period string
reference_day Reference Day string
contacts_count Contacts Count integer
qualified_contacts_count Qualified Contacts Count integer
opportunities_count Opportunities Count integer
sales_count Sales Count integer
visitors_count Visitors Count integer
id ID string
name Name string
standard Standard string
created_at Created At datetime
updated_at Updated At datetime
process_status Process status 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

70%

weniger

Ingenieursarbeiten,
mehr Zeit für die Datenanalyse

E-Shops

zu einem Data Warehouse
für umfassende Einblicke

37.5%

Reduzierung

der Infrastrukturkosten
im Durchschnitt

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

Unterhaltung

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

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!”

Dataddo Reviews