{"id":5235,"date":"2026-05-20T13:58:11","date_gmt":"2026-05-20T11:58:11","guid":{"rendered":"https:\/\/wordpress.sprintcx.net\/zoho-crm-openrouter-api-ki-gestutzte-datenanreicherung-mit-deluge-skripten\/"},"modified":"2026-05-20T16:45:08","modified_gmt":"2026-05-20T14:45:08","slug":"zoho-crm-openrouter-api-ki-gestutzte-datenanreicherung-mit-deluge-skripten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wordpress.sprintcx.net\/de\/zoho-crm-openrouter-api-ki-gestutzte-datenanreicherung-mit-deluge-skripten\/","title":{"rendered":"Zoho CRM + OpenRouter API: KI-gest\u00fctzte Datenanreicherung mit Deluge-Skripten"},"content":{"rendered":"<h2>Von halb leer zu voll informiert: Wie Du mit KI und Deluge deine Zoho CRM-Daten automatisch anreicherst<\/h2>\n<p>Stell dir vor: Ein neuer Lead kommt rein, ein Support-Ticket wird erstellt. Oft hast du nicht mehr als einen Namen und eine E-Mail-Adresse. Die manuelle Recherche nach Unternehmensdetails, Webseite und Adresse ist ein enormer Zeitfresser, der wertvolle Ressourcen bindet. Genau hier setzt die Automatisierung mit k\u00fcnstlicher Intelligenz an. Doch der Weg zu einer zuverl\u00e4ssigen, automatischen Datenanreicherung ist nicht trivial. Eine unkontrollierte KI kann dein CRM mit falschen Informationen \u2013 sogenannten \u201eHalluzinationen\u201c \u2013 \u00fcberfluten und mehr schaden als nutzen. Dieser Artikel zeigt dir einen praxiserprobten Weg, wie du eine robuste und steuerbare KI-Anreicherung direkt in <a href=\"\/de\/zoho-crm\/\">Zoho CRM<\/a> mit Deluge-Skripten und externen APIs aufbaust, typische Fallstricke umgehst und die Datenqualit\u00e4t nachhaltig steigerst.<\/p>\n<h3>Das Praxisproblem: Unvollst\u00e4ndige Kontaktdaten aus Tickets und Formularen<\/h3>\n<p>Ein typisches Szenario in vielen Unternehmen: Ihr nutzt <a href=\"\/de\/zoho-desk\/\">Zoho Desk<\/a> f\u00fcr den Kundensupport. Eine E-Mail von einem bisher unbekannten Kontakt trifft ein und <a href=\"\/de\/zoho-desk\/\">Zoho Desk<\/a> erstellt automatisch einen neuen Kontakt und einen zugeh\u00f6rigen Account im <a href=\"\/de\/zoho-crm\/\">Zoho CRM<\/a>. Das Problem: Der neu erstellte Account-Datensatz enth\u00e4lt oft nur den Firmennamen, der aus der E-Mail-Domain abgeleitet wurde. Wichtige Felder wie Webseite, Branche, Telefonnummer oder Adresse bleiben leer.<\/p>\n<p>Das Vertriebs- oder Serviceteam muss diese Informationen manuell recherchieren, was pro Kontakt mehrere Minuten dauern kann. Besonders bei kleinen Unternehmen oder Selbstst\u00e4ndigen ohne offensichtliche Webseite wird diese Recherche schnell zur Nadel im Heuhaufen. Die Idee ist also, diesen Prozess zu automatisieren: Eine KI soll die fehlenden Daten im Internet suchen und den CRM-Datensatz selbstst\u00e4ndig vervollst\u00e4ndigen. Doch die Realit\u00e4t zeigt schnell die Grenzen auf: Die KI findet veraltete Verzeichniseintr\u00e4ge, ordnet die Webseite eines Namensvetters zu oder erfindet sogar Telefon- und Faxnummern. Es braucht also eine intelligentere L\u00f6sung.<\/p>\n<h3>Schritt-f\u00fcr-Schritt: Eine robuste KI-Anreicherung in Zoho CRM bauen<\/h3>\n<p>Die folgende Anleitung beschreibt eine flexible und skalierbare Architektur, die du direkt in deinem Zoho-System umsetzen kannst. Sie basiert auf einer Kombination aus einer <a href=\"\/de\/zoho-crm\/\">Zoho CRM<\/a> Custom Function (Deluge), einem API-Gateway und pr\u00e4zisem Prompt Engineering.<\/p>\n<h4>1. Die Architektur: Custom Function statt starrer Integration<\/h4>\n<p>Anstatt auf eine fertige, unflexible Marktplatz-Erweiterung zu setzen, bauen wir die Logik selbst mit einer Custom Function in Deluge, der Skriptsprache von Zoho. Das hat entscheidende Vorteile:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Volle Kontrolle:<\/strong> Du bestimmst exakt, welche Daten an die KI gesendet, wie die Antwort verarbeitet und welche Felder im CRM aktualisiert werden.<\/li>\n<li><strong>Flexibilit\u00e4t:<\/strong> Die Funktion kann durch verschiedene Trigger ausgel\u00f6st werden \u2013 manuell \u00fcber einen Button im Account-Datensatz, automatisch durch einen Workflow (z.B. &#8222;Wenn Account erstellt wird&#8220;) oder zeitgesteuert.<\/li>\n<li><strong>Anpassbarkeit:<\/strong> Du kannst die Logik jederzeit erweitern, z.B. um Validierungsschritte oder die Anbindung weiterer Systeme.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. Das Werkzeug: OpenRouter als flexibles KI-Gateway<\/h4>\n<p>Anstatt dich an einen einzigen KI-Anbieter zu binden, nutzen wir einen API-Aggregator wie <a href=\"https:\/\/openrouter.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">OpenRouter<\/a>. Dies ist ein Dienst, der dir mit einem einzigen API-Key Zugriff auf Dutzende von KI-Modellen verschiedener Anbieter (z.B. Google Gemini, Anthropic Claude, Perplexity AI) erm\u00f6glicht. Der Vorteil ist enorm: Du kannst das KI-Modell im Deluge-Skript mit nur einer Zeile Code austauschen, um zu testen, welches Modell f\u00fcr deine Anwendungsf\u00e4lle die besten Ergebnisse liefert \u2013 ohne jedes Mal die API-Implementierung \u00e4ndern zu m\u00fcssen.<\/p>\n<h4>3. Das Herzst\u00fcck: Die Deluge Custom Function<\/h4>\n<p>Gehe in deinem <a href=\"\/de\/zoho-crm\/\">Zoho CRM<\/a> zu <em>Einstellungen &gt; Entwicklerbereich &gt; Funktionen &gt; Neue Funktion<\/em>. Hier erstellst du dein Skript. Das Grundger\u00fcst sieht so aus:<\/p>\n<ol>\n<li>Argument definieren: Die Funktion ben\u00f6tigt eine Information, um welchen Datensatz es geht. Wir definieren ein Argument, z.B. <code>accountId<\/code>, das die ID des Accounts entgegennimmt.<\/li>\n<li>Daten aus dem CRM holen: Das Skript liest den aktuellen Firmennamen und die E-Mail-Adresse aus dem Datensatz.<\/li>\n<li>Prompt erstellen: Dies ist der wichtigste Schritt. Wir formulieren eine pr\u00e4zise Anweisung f\u00fcr die KI.<\/li>\n<li>API-Aufruf an OpenRouter senden: Mit dem <code>invokeurl<\/code>-Befehl wird die Anfrage an die KI gesendet.<\/li>\n<li>Antwort verarbeiten: Die JSON-Antwort der KI wird geparst.<\/li>\n<li>CRM-Datensatz aktualisieren: Die gefundenen Informationen werden in die entsprechenden Felder des Accounts geschrieben.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Hier ist ein konkretes Codebeispiel f\u00fcr eine solche Funktion:<\/p>\n<pre><code>\/\/ Custom Function zur Anreicherung von Firmendaten in Zoho CRM\n\/\/ Autor: Dein Name\n\/\/ Version: 1.0\n\n\/\/ 1. Argument entgegennehmen (wird beim Aufruf der Funktion \u00fcbergeben)\nacctDetails = zoho.crm.getRecordById(\"Accounts\", accountId);\naccountName = ifnull(acctDetails.get(\"Account_Name\"), \"\");\nprimaryEmail = ifnull(acctDetails.get(\"Email\"), \"\");\n\n\/\/ 2. Hilfsinformationen extrahieren (z.B. Domain als Hinweis)\ndomain = \"\";\nif(primaryEmail.contains(\"@\"))\n{\n\tdomain = primaryEmail.substring(primaryEmail.indexOf(\"@\") + 1);\n}\n\n\/\/ 3. Prompt Engineering: Die Kunst der pr\u00e4zisen Anweisung\n\/\/ Hier weisen wir die KI an, NUR eine offizielle Webseite zu finden und nichts zu erfinden.\nprompt = \"Recherchiere die folgenden Informationen f\u00fcr das Unternehmen '\" + accountName + \"' mit der Domain '\" + domain + \"'. Gib deine Antwort ausschlie\u00dflich als valides JSON-Objekt zur\u00fcck. Die Felder lauten: 'firmenname_korrekt', 'webseite', 'strasse_hausnummer', 'plz', 'ort', 'land'. WICHTIGER HINWEIS: Wenn du keine eindeutige, offizielle Unternehmens-Webseite findest, setze den Wert f\u00fcr 'webseite' auf null. Gib keine Eintr\u00e4ge aus Branchenverzeichnissen oder Social-Media-Seiten als Webseite an. Erfinde keine Daten, wenn du unsicher bist.\";\n\n\/\/ 4. API-Aufruf via OpenRouter vorbereiten\nopenRouterUrl = \"https:\/\/openrouter.ai\/api\/v1\/chat\/completions\";\n\/\/ Deinen API-Key solltest du sicher in einer Zoho Connection speichern!\nopenRouterKey = \"DEIN_OPENROUTER_API_KEY\"; \n\nheaders = Map();\nheaders.put(\"Authorization\", \"Bearer \" + openRouterKey);\nheaders.put(\"Content-Type\", \"application\/json\");\n\nbody = Map();\nmessages = List();\nmessage = Map();\nmessage.put(\"role\", \"user\");\nmessage.put(\"content\", prompt);\nmessages.add(message);\n\nbody.put(\"model\", \"google\/gemini-pro\"); \/\/ Hier kannst du Modelle testen, z.B. \"anthropic\/claude-3-haiku\"\nbody.put(\"messages\", messages);\n\/\/ Wichtig: JSON-Modus erzwingen, wenn das Modell es unterst\u00fctzt\nresponse_format = Map();\nresponse_format.put(\"type\", \"json_object\");\nbody.put(\"response_format\", response_format);\n\n\n\/\/ Zum Debuggen: Zeige den Request in der Konsole an\ninfo \"API Request an OpenRouter: \" + body;\n\n\/\/ 5. API aufrufen\napiResponse = invokeurl\n[\n\turl :openRouterUrl\n\ttype :POST\n\theaders:headers\n\tparameters:body.toString()\n];\n\n\/\/ Zum Debuggen: Zeige die Antwort in der Konsole an\ninfo \"API Response von OpenRouter: \" + apiResponse;\n\n\/\/ 6. Antwort verarbeiten und CRM aktualisieren\nif(apiResponse.get(\"responseCode\") == 200)\n{\n\tjsonResponse = apiResponse.get(\"response\").toJSON();\n\taiContentString = jsonResponse.get(\"choices\").get(0).get(\"message\").get(\"content\");\n\t\n\t\/\/ Konvertiere den Antwort-String in ein JSON-Objekt\n\tenrichedData = aiContentString.toJSON();\n\t\n\tupdateMap = Map();\n\t\/\/ Nur Felder updaten, wenn die KI einen validen Wert geliefert hat\n\tif(enrichedData.get(\"webseite\") != null)\n\t{\n\t\tupdateMap.put(\"Website\", enrichedData.get(\"webseite\"));\n\t}\n\tif(enrichedData.get(\"strasse_hausnummer\") != null)\n\t{\n\t\tupdateMap.put(\"Billing_Street\", enrichedData.get(\"strasse_hausnummer\"));\n\t}\n\tif(enrichedData.get(\"plz\") != null)\n\t{\n\t\tupdateMap.put(\"Billing_Code\", enrichedData.get(\"plz\"));\n\t}\n\tif(enrichedData.get(\"ort\") != null)\n\t{\n\t\tupdateMap.put(\"Billing_City\", enrichedData.get(\"ort\"));\n\t}\n\t\n\t\/\/ Update-Beschreibung f\u00fcr die Nachverfolgung\n\tupdateMap.put(\"Description\", ifnull(acctDetails.get(\"Description\"),\"\") + \"nnKI-Anreicherung am \" + zoho.currenttime + \" mit Modell: google\/gemini-pro.\");\n\t\n\tif(updateMap.size() &gt; 1)\n\t{\n\t\tupdateResponse = zoho.crm.updateRecord(\"Accounts\", accountId, updateMap);\n\t\tinfo \"CRM Update erfolgreich: \" + updateResponse;\n\t}\n\telse\n\t{\n\t\tinfo \"Keine neuen Daten gefunden. Kein Update durchgef\u00fchrt.\";\n\t}\n}\nreturn \"Anreicherungsprozess abgeschlossen.\";<\/code><\/pre>\n<h3>Tipps und Best Practices f\u00fcr zuverl\u00e4ssige Ergebnisse<\/h3>\n<p>Die reine Implementierung ist nur die halbe Miete. Die Qualit\u00e4t deiner Ergebnisse h\u00e4ngt von der kontinuierlichen Optimierung und einigen wichtigen Grundregeln ab.<\/p>\n<h4>Umgang mit &#8222;M\u00fcll-Tickets&#8220;<\/h4>\n<p>Nicht jedes Ticket, das in <a href=\"\/de\/zoho-desk\/\">Zoho Desk<\/a> ankommt, repr\u00e4sentiert einen echten Kunden. Automatisierte Abwesenheitsnotizen, System-Benachrichtigungen oder Spam k\u00f6nnen f\u00e4lschlicherweise Accounts im CRM anlegen und deine KI-Anreicherung sinnlos ansto\u00dfen. <br \/><strong>Die L\u00f6sung:<\/strong> F\u00fcge in <a href=\"\/de\/zoho-desk\/\">Zoho Desk<\/a> ein einfaches Kontrollk\u00e4stchen zum Ticket-Layout hinzu, z.B. &#8222;F\u00fcr CRM-Automatisierung ignorieren&#8220;. Deine Workflow-Regel, die den Kontakt im CRM anlegt, pr\u00fcfst du dann so, dass sie nur ausgef\u00fchrt wird, wenn dieses Feld nicht markiert ist. Das gibt deinem Team eine einfache M\u00f6glichkeit, irrelevante Tickets manuell aus dem Prozess auszuschlie\u00dfen.<\/p>\n<h4>Die Wahl des richtigen KI-Modells<\/h4>\n<p>\u00dcber <a href=\"https:\/\/openrouter.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">OpenRouter<\/a> hast du die Qual der Wahl. Jedes Modell hat St\u00e4rken und Schw\u00e4chen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>G\u00fcnstige &amp; schnelle Modelle (z.B. Claude 3 Haiku, Gemini Pro):<\/strong> Perfekt f\u00fcr den Start und f\u00fcr die Massenverarbeitung einfacher F\u00e4lle.<\/li>\n<li><strong>Leistungsstarke Modelle (z.B. Claude 3 Opus, GPT-4o):<\/strong> Diese Modelle sind teurer, haben aber ein besseres &#8222;Verst\u00e4ndnis&#8220; und k\u00f6nnen komplexere F\u00e4lle (z.B. Firmen mit mehrdeutigen Namen) oft besser aufl\u00f6sen. Du k\u00f6nntest eine Logik bauen, bei der, wenn ein g\u00fcnstiges Modell scheitert, automatisch ein teureres Modell f\u00fcr einen zweiten Versuch genutzt wird.<\/li>\n<li><strong>Spezialisierte Modelle (z.B. mit Web-Suche wie Perplexity):<\/strong> Diese Modelle sind oft gut in der reinen Recherche, k\u00f6nnen aber manchmal veraltete, gecachte Suchergebnisse liefern. Ein direkter API-Aufruf an <a href=\"https:\/\/gemini.google.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Google Gemini<\/a> mit aktivierter Suche k\u00f6nnte hier aktuellere Daten liefern, erfordert aber einen eigenen API-Key und eine Anpassung des Skripts.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Zweistufige Validierung f\u00fcr kritische Daten<\/h4>\n<p>F\u00fcr besonders wichtige Informationen, wie z.B. eine Umsatzsteuer-Identifikationsnummer, reicht ein einfacher Abruf oft nicht aus. Hier kannst du das Prinzip des &#8222;Teufels Advokaten&#8220; anwenden:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>KI 1 (Der Rechercheur):<\/strong> Finde die USt-IdNr. f\u00fcr Firma X.<\/li>\n<li><strong>KI 2 (Der Kritiker):<\/strong> Du erh\u00e4ltst die USt-IdNr. &#8222;DE123456789&#8220; f\u00fcr Firma X. \u00dcberpr\u00fcfe kritisch, ob diese Nummer wirklich zu dieser Firma geh\u00f6rt. Nutze daf\u00fcr eine offizielle Quelle. Antworte nur mit &#8222;Ja&#8220; oder &#8222;Nein&#8220;.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Dieser zweistufige Prozess, umgesetzt in zwei aufeinanderfolgenden API-Aufrufen innerhalb deines Deluge-Skripts, erh\u00f6ht die Genauigkeit dramatisch.<\/p>\n<h4>Debugging ist alles<\/h4>\n<p>Nutze die <code>info<\/code>-Anweisung in Deluge exzessiv w\u00e4hrend der Entwicklung. Lass dir den exakten Prompt, den API-Request-Body und die komplette, unverarbeitete API-Antwort ausgeben. So siehst du genau, was die KI &#8222;gedacht&#8220; hat und warum sie zu einem bestimmten (vielleicht falschen) Ergebnis gekommen ist. Die Debug-Konsole ist dein bester Freund bei der Fehlersuche.<\/p>\n<h3>Zus\u00e4tzliche Integrationsm\u00f6glichkeiten im Zoho-\u00d6kosystem<\/h3>\n<p>Sobald deine Datenanreicherung l\u00e4uft, kannst du sie als Ausgangspunkt f\u00fcr weitere Automatisierungen nutzen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong><a href=\"\/de\/zoho-flow\/\">Zoho Flow<\/a>:<\/strong> Wenn du keine Lust auf Code hast, kannst du eine abgespeckte Version dieses Prozesses auch mit <a href=\"\/de\/zoho-flow\/\">Zoho Flow<\/a> und dessen Webhook-Konnektoren umsetzen.<\/li>\n<li><strong><a href=\"\/de\/zoho-analytics\/\">Zoho Analytics<\/a>:<\/strong> Synchronisiere deine CRM-Daten mit <a href=\"\/de\/zoho-analytics\/\">Zoho Analytics<\/a>. Erstelle Dashboards, um die Erfolgsquote deiner KI zu \u00fcberwachen. Wie viele Accounts wurden im letzten Monat erfolgreich angereichert? Bei welchen Branchen scheitert die KI am h\u00e4ufigsten?<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.zoho.com\/de\/cliq\/\">Zoho Cliq<\/a>:<\/strong> Sende eine Benachrichtigung an einen Vertriebs-Channel in <a href=\"https:\/\/www.zoho.com\/de\/cliq\/\">Zoho Cliq<\/a>, sobald ein neuer Lead erfolgreich angereichert wurde, damit das Team sofort aktiv werden kann.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Fazit: Kontrolle ist besser als blinder Glaube<\/h3>\n<p>Die automatische Anreicherung von CRM-Daten mittels KI ist eine extrem leistungsstarke Methode, um manuelle Arbeit zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Der Schl\u00fcssel zum Erfolg liegt jedoch nicht darin, der KI blind zu vertrauen, sondern einen kontrollierten und transparenten Prozess zu schaffen. Durch den Einsatz von Deluge Custom Functions in <a href=\"\/de\/zoho-crm\/\">Zoho CRM<\/a>, flexiblen Gateways wie OpenRouter und durchdachtem Prompt Engineering beh\u00e4ltst du die volle Kontrolle. Du entscheidest, was die KI tun soll, wie sie es tun soll und wie du ihre Ergebnisse validierst. Dieser Ansatz sch\u00fctzt nicht nur die Integrit\u00e4t deiner Daten, sondern schafft auch eine skalierbare Grundlage, um dein CRM Schritt f\u00fcr Schritt in eine wirklich intelligente Unternehmenszentrale zu verwandeln.<\/p>\n<hr>\n<p><em>Verwendete Zoho Apps in diesem Szenario: <a href=\"\/de\/zoho-crm\/\">Zoho CRM<\/a>, <a href=\"\/de\/zoho-desk\/\">Zoho Desk<\/a> (als Datenquelle), optional erweiterbar mit <a href=\"\/de\/zoho-flow\/\">Zoho Flow<\/a>, <a href=\"\/de\/zoho-analytics\/\">Zoho Analytics<\/a> und <a href=\"https:\/\/www.zoho.com\/de\/cliq\/\">Zoho Cliq<\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Automatisiere die Datenanreicherung in Zoho CRM mit KI und Deluge, um wertvolle Zeit zu sparen und die Datenqualit\u00e4t zu verbessern!<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":5237,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"ocean_post_layout":"","ocean_both_sidebars_style":"","ocean_both_sidebars_content_width":0,"ocean_both_sidebars_sidebars_width":0,"ocean_sidebar":"","ocean_second_sidebar":"","ocean_disable_margins":"enable","ocean_add_body_class":"","ocean_shortcode_before_top_bar":"","ocean_shortcode_after_top_bar":"","ocean_shortcode_before_header":"","ocean_shortcode_after_header":"","ocean_has_shortcode":"","ocean_shortcode_after_title":"","ocean_shortcode_before_footer_widgets":"","ocean_shortcode_after_footer_widgets":"","ocean_shortcode_before_footer_bottom":"","ocean_shortcode_after_footer_bottom":"","ocean_display_top_bar":"default","ocean_display_header":"default","ocean_header_style":"","ocean_center_header_left_menu":"","ocean_custom_header_template":"","ocean_custom_logo":0,"ocean_custom_retina_logo":0,"ocean_custom_logo_max_width":0,"ocean_custom_logo_tablet_max_width":0,"ocean_custom_logo_mobile_max_width":0,"ocean_custom_logo_max_height":0,"ocean_custom_logo_tablet_max_height":0,"ocean_custom_logo_mobile_max_height":0,"ocean_header_custom_menu":"","ocean_menu_typo_font_family":"","ocean_menu_typo_font_subset":"","ocean_menu_typo_font_size":0,"ocean_menu_typo_font_size_tablet":0,"ocean_menu_typo_font_size_mobile":0,"ocean_menu_typo_font_size_unit":"px","ocean_menu_typo_font_weight":"","ocean_menu_typo_font_weight_tablet":"","ocean_menu_typo_font_weight_mobile":"","ocean_menu_typo_transform":"","ocean_menu_typo_transform_tablet":"","ocean_menu_typo_transform_mobile":"","ocean_menu_typo_line_height":0,"ocean_menu_typo_line_height_tablet":0,"ocean_menu_typo_line_height_mobile":0,"ocean_menu_typo_line_height_unit":"","ocean_menu_typo_spacing":0,"ocean_menu_typo_spacing_tablet":0,"ocean_menu_typo_spacing_mobile":0,"ocean_menu_typo_spacing_unit":"","ocean_menu_link_color":"","ocean_menu_link_color_hover":"","ocean_menu_link_color_active":"","ocean_menu_link_background":"","ocean_menu_link_hover_background":"","ocean_menu_link_active_background":"","ocean_menu_social_links_bg":"","ocean_menu_social_hover_links_bg":"","ocean_menu_social_links_color":"","ocean_menu_social_hover_links_color":"","ocean_disable_title":"default","ocean_disable_heading":"default","ocean_post_title":"","ocean_post_subheading":"","ocean_post_title_style":"","ocean_post_title_background_color":"","ocean_post_title_background":0,"ocean_post_title_bg_image_position":"","ocean_post_title_bg_image_attachment":"","ocean_post_title_bg_image_repeat":"","ocean_post_title_bg_image_size":"","ocean_post_title_height":0,"ocean_post_title_bg_overlay":0.5,"ocean_post_title_bg_overlay_color":"","ocean_disable_breadcrumbs":"default","ocean_breadcrumbs_color":"","ocean_breadcrumbs_separator_color":"","ocean_breadcrumbs_links_color":"","ocean_breadcrumbs_links_hover_color":"","ocean_display_footer_widgets":"default","ocean_display_footer_bottom":"default","ocean_custom_footer_template":"","osh_disable_topbar_sticky":"default","osh_disable_header_sticky":"default","osh_sticky_header_style":"default","osh_sticky_header_effect":"","osh_custom_sticky_logo":0,"osh_custom_retina_sticky_logo":0,"osh_custom_sticky_logo_height":0,"osh_background_color":"","osh_links_color":"","osh_links_hover_color":"","osh_links_active_color":"","osh_links_bg_color":"","osh_links_hover_bg_color":"","osh_links_active_bg_color":"","osh_menu_social_links_color":"","osh_menu_social_hover_links_color":"","ocean_post_oembed":"","ocean_post_self_hosted_media":"","ocean_post_video_embed":"","ocean_link_format":"","ocean_link_format_target":"self","ocean_quote_format":"","ocean_quote_format_link":"post","ocean_gallery_link_images":"on","ocean_gallery_id":[],"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-5235","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-zoho","entry","has-media"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.8 - 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