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Para enviar datos de Pagar.me a BigQuery, configura una conexión en Kondado seleccionando Pagar.me como origen y BigQuery como destino. La plataforma extrae información de tus integraciones disponibles y la carga en tu proyecto de Google Cloud siguiendo el calendario que configures, desde cada cinco minutos hasta una vez al día. No necesitas desarrollar scripts ni gestionar APIs manualmente: Kondado centraliza los datos de pagos, clientes y transacciones en datasets estructurados listos para análisis sin intervención técnica constante.
Kondado conecta Pagar.me con BigQuery para replicar datos de pagos, clientes y operaciones financieras en datasets estructurados con actualizaciones automáticas según un horario configurable.
Una vez activa la conexión, tus equipos de análisis pueden consultar la información mediante SQL estándar, combinar métricas de ventas con otros orígenes y construir informes personalizados que se mantienen actualizados automáticamente. Esta integración permite analizar el comportamiento de compra, identificar patrones en transacciones y optimizar estrategias de cobro utilizando la potencia computacional de Google Cloud.
Nuestros planes tienen precios a partir de $ 19 por mes, puedes probar Kondado gratis por 14 días sin tarjeta de crédito
Con las integraciones de Pedidos y Cargos disponibles, puedes analizar en BigQuery el volumen de ventas por período, tasas de conversión y montos procesados para optimizar tu proceso de pago y reducir tasas de abandono en el checkout. La información de Clientes y Cuentas por Cobrar permite segmentar tu base por ubicación geográfica, identificar pagos pendientes y calcular el valor de vida útil de cada segmento mediante consultas SQL personalizadas. Al cruzar estos datos con otras fuentes en tu data warehouse, generas dashboards personalizados en Looker Studio o Power BI que muestran el desempeño financiero completo sin depender de exportaciones manuales ni hojas de cálculo desactualizadas.
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| Integración | Descripción |
|---|---|
| Clientes | Incluye información como nombre, correo electrónico y estado del cliente, junto con datos de dirección y teléfono como código de área y número. |
| Clientes: Tarjetas | Registra detalles de las tarjetas, incluyendo la marca, fecha de vencimiento y estado, junto con el nombre del titular y los dígitos de la tarjeta. |
| Clientes: Direcciones | Contiene datos de dirección como ciudad, estado y país, junto con la fecha de creación y el estado de la dirección. |
| Cargos | Incluye información sobre los cargos realizados, como monto, fecha y estado, junto con detalles del cliente asociado. |
| Operaciones de Saldo | Registra operaciones relacionadas con el saldo, incluyendo tipo de operación, monto y fecha de la transacción. |
| Pedidos | Contiene detalles de los pedidos realizados, como monto total, estado y fecha de creación, junto con información del cliente. |
| Receptores | Incluye información sobre los receptores, como nombre, documento y estado, junto con datos de creación y actualización. |
| Cuentas por Cobrar | Contiene información sobre cuentas por cobrar, incluyendo monto, fecha de vencimiento y estado, junto con detalles del cliente asociado. |
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Sincroniza datos automáticamente — sin código, sin exportaciones manuales.
Accede a tu cuenta Kondado y selecciona Pagar.me como origen de datos. Ingresa las credenciales de tu cuenta para establecer la conexión inicial y autorizar el acceso a las integraciones disponibles.
Elige BigQuery como destino y especifica el proyecto de Google Cloud donde deseas almacenar los datos. Define el dataset de destino donde Kondado creará las estructuras necesarias para tus integraciones.
Marca las integraciones de Pagar.me que necesitas replicar, como Pedidos, Cargos o Clientes. Configura la frecuencia de actualización deseada, desde cada cinco minutos hasta diariamente, para mantener tus análisis actualizados automáticamente.
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Si no ve la integración que necesita, llámenos en el chat. ¡Nos encanta agregar nuevos destinos!
Respuestas sobre cómo enviar datos de Pagar.me a BigQuery automáticamente
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