Automatisation du backend avec Airtable comme source de données

Client: Zeway
Secteur: Automobile
Année: 2024
Service: Automatisation

Résumé du projet

Réalisation d'un ensemble d'automatisations à destination du service clients :

Création d'automatisations de déclaration : scraping de données et automatisation de formulaires - Python, Selenium
Mise en place d'une automatisation de la récolte d'avis clients : création d'un scénario Make pour la récolte d'avis + l'envoi de SMS - Make, Airtable, Twilio
Automatisation de récolte de données : automatisation, réconciliation et traitement de données entre différents SaaS pour toujours avoir des données en temps réel - API, Airtable, Make, Python, Javascript
Création d'automatisations Airtable : gestion d'API externes et retraitement de données dans Airtable - Airtable Script
Déploiement d'automatisations : déploiement de fonctions Python dans le cloud - AWS Lambda
OCRisation de documents - AWS Textract
Webapp : création d'une webapp pour déclencher des automatisations à la demande - Django, AWS Elastic Beanstalk

Technologies utilisées

Zapier
Make
Airtable
Javascript
Docker
AWS Lambda
AWS
Python

Les cas clients

Amélioration d'automatisations Make et Airtable

2023

Le service visait à optimiser les processus déjà mis en place sur Make, en les harmonisant avec une base Airtable préexistante. Les améliorations apportées incluaient le perfectionnement des flux de travail existants, la gestion d'API via des outils externes tels qu'Edusign, ainsi que des conseils sur l'élaboration d'automatisations.