DROPCONTACT 250 BATCH ASYNCHRONOUSLY

该工作流通过批量异步调用Dropcontact API,实现联系人信息的高效补全,支持每小时处理最多1500条请求。它自动筛选符合条件的联系人数据,确保数据格式规范,并通过分批处理与等待机制防止请求超限。补全后的信息会实时更新至Postgres数据库,同时设有异常监控与告警功能,保障流程稳定性。此工作流适用于企业CRM、营销团队及数据管理,显著提升数据质量与处理效率。

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联系人补全批量异步调用

工作流名称

DROPCONTACT 250 BATCH ASYNCHRONOUSLY

主要功能和亮点

该工作流实现了批量异步调用Dropcontact API进行联系人信息补全,支持每小时最多1500条请求,极大提升数据处理效率。工作流内置数据聚合与转换逻辑,保证传入API的数据格式规范;同时通过批量分批处理与等待节点,合理控制请求速率,防止接口超限。出错重试与Slack告警机制有效保障流程稳定性和异常监控。

解决的核心问题

  • 自动从数据库中筛选符合条件的目标联系人数据(如职位为“Bestuurder”且无邮箱信息的记录)。
  • 高效批量调用Dropcontact接口补全缺失的邮箱和电话信息。
  • 避免请求超限,通过分批和等待机制实现异步安全调用。
  • 自动将补全结果更新回Postgres数据库,保持数据最新。
  • 及时捕获并告警Dropcontact接口使用异常。

应用场景

  • 企业CRM或客户数据平台定期清洗和补充联系人信息。
  • 营销团队自动化获取目标客户邮箱及电话,提升销售线索质量。
  • 数据分析与运营部门维护高质量客户数据库,支持精准投放。
  • IT自动化运维通过API批量处理数据接口调用。

主要流程步骤

  1. 定时触发(Schedule Trigger)启动工作流。
  2. 执行Postgres查询,筛选出目标联系人数据(职位为Bestuurder且无邮箱)。
  3. 将查询结果按250条一批拆分(Split In Batches)。
  4. 聚合拆分批次中的联系人字段(Aggregate)。
  5. 通过Python代码节点进行数据格式转换,组织符合Dropcontact批量接口要求的JSON结构。
  6. 发送批量POST请求至Dropcontact批量接口(BULK DROPCONTACT REQUESTS)。
  7. 等待10分钟(Wait节点)以确保数据处理完成。
  8. 根据返回的请求ID,调用批量下载接口获取补全数据(BULK DROPCONTACT DOWNLOAD)。
  9. 拆分下载结果,逐条更新回Postgres数据库对应记录。
  10. 若遇到接口错误或信用额度问题,发送Slack告警通知相关人员。

涉及的系统或服务

  • Postgres数据库:存储和查询原始及补全后的联系人数据。
  • Dropcontact API:专业联系人信息补全服务。
  • Slack:异常告警通知。
  • n8n平台:工作流自动化编排与执行。
  • Python代码节点:实现灵活的数据转换逻辑。

适用人群或使用价值

  • 销售与市场团队:自动获得精准联系信息,提升销售效率。
  • 数据管理与运营人员:定时维护客户数据质量,减少人工维护成本。
  • IT自动化工程师:实现高效稳定的API批量调用,避免接口超限风险。
  • 企业CRM系统管理员:保证联系人数据完整性,支撑业务决策和客户管理。

整体来看,该工作流为企业提供了一个高效、稳定且自动化的联系人信息批量补全解决方案,帮助用户节约大量人工整理时间,提升数据质量和业务响应速度。

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