Єгор Медуниця
Предложите Єгору работу над вашим следующим проектом или зарегистрируйте профиль фрилансера и начинайте зарабатывать прямо сейчас.
Личное сообщение
Предложить работу
Киев,
Украина
6 месяцев 21 день назад
свободен для работы
на сервисе 6 месяцев 21 день
Рейтинг
Успешных проектов
Средняя оценка
Навыки и умения
Портфолио
-
35 472 UAH Автоматизация ежедневной отчетности и аналитики продаж для интер
Разработка ботовОбласть: ИТ и программное обеспечение
Область: Электронная коммерция / Розничная торговля
… Проблема
До автоматизации руководитель проекта компании вручную генерировал ежедневные отчеты о продажах, входя в систему CRM, фильтруя заказы и экспортируя данные для анализа.
Этот процесс был:
Долгим — требовал ручного создания отчетов каждый вечер;
Подверженным ошибкам, так как данные приходилось фильтровать вручную;
Задержкой, так как отчеты часто просматривались через часы или даже дни после фактической отгрузки;
Непрозрачным, что усложняло для менеджера отслеживание эффективности работы сотрудников или общего ежедневного дохода.
Решение
Мы создали автоматизированную систему ежедневной отчетности и аналитики, интегрированную с CRM и Telegram клиента.
Как это работает:
Запуск через вебхук:
Каждый раз, когда заказ отправлялся, вебхук из CRM отправлял данные об отгрузке в систему отчетности.
Агрегация данных:
Все данные о заказах за день агрегировались автоматически — количество заказов, ответственные менеджеры и общий доход.
Создание отчета:
Данные обрабатывались и форматировались в четкий, легкий для чтения отчет с:
Дата
Общее количество отгрузок
Общий дневной оборот
Разбивка эффективности менеджера (заказы и доход)
Доставка Telegram:
Отчет автоматически отправлялся через Telegram в чат руководителя проекта каждый вечер после завершения отгрузок.
СТЕК:
Технологический стек
API бота Telegram (для доставки отчетов)
Google Таблицы (для хранения и агрегации данных)
Скрипт Google Apps (для автоматизации и форматирования)
API CRM / Вебхуки (для передачи данных в реальном времени)
-
26 604 UAH Автоматизация обработки заказов Gmail в режиме реального времени
Управление клиентами и CRMГалузь: Электронная коммерция / Розничная торговля / Автоматизация обслуживания клиентов
Проблема
Интернет-магазин клиента ежедневно получал заказы от покупателей через Gmail.
… Каждый новый заказ требовал ручной обработки:
Менеджер должен был открыть папку "Входящие",
Вручную скопировать все детали заказа в CRM-систему,
Назначить ответственного менеджера,
Подтвердить заказ на отправку.
Эта ручная обработка вызвала несколько проблем:
Задержка обработки заказа, если электронное письмо не было получено вовремя,
Пропущенные или запоздалые отправления,
Человеческая ошибка при передаче данных,
Неясная ответственность, так как любой менеджер мог открыть папку "Входящие" и обработать заказ.
Стек:
Google Mail API (мониторинг электронной почты в реальном времени)
Trigger Nodes / Watch Nodes (N8N / Make)
Data Parsing & Merge Code Node
HTTP Requests / REST API (интеграция с CRM)
Условная логика для маршрутизации заказов
Обогащение данных (скидки, информация о клиенте, детали отправки)
Решение
Мы создали систему автоматизации, которая соединяет Gmail с CRM, чтобы обеспечить мгновенное создание заказов и безошибочное назначение ответственных менеджеров.
Как это работает:
Триггер Gmail:
Автоматизация постоянно отслеживает входящие электронные письма в режиме реального времени.
Когда сообщение поступает от распознанного клиента или источника заказа, оно запускает процесс.
Извлечение данных:
Система анализирует тело электронного письма и вложения, извлекая все соответствующие детали:
Название и количество товара
Данные клиента
Адрес доставки
Информация о скидке (если есть)
Создание заказа в CRM:
Автоматически создает новую запись заказа в системе CRM.
Назначает соответствующего менеджера на основе заранее определенной бизнес-логики (например, регион, клиент или категория).
Уведомления и проверка:
Назначенный менеджер получает уведомление для подтверждения готовности отправления.
Система проверяет ключевые данные (адрес, контактная информация, платеж), чтобы убедиться, что нет пропущенной информации.
-
70 944 UAH Автоматизированная система SEO-аудита и генерации лидов
SEO-аудит сайтовГалузь: Маркетинг
Проблема:
SEO-компаниям нужен был масштабируемый и автоматизированный способ проведения быстрых SEO-аудитов для потенциальных клиентов. Ручные аудиты требовали значительного времени и человеческих ресурсов, ограничивая возможности генерации лидов. Кроме того, неконтролируемый доступ к моделям искусственного интеллекта приводил к чрезмерному использованию токенов, что увеличивало операционные расходы.
…
Стек:
n8n, HTTP-запросы, OpenAI API, Claude API, Gemini API, Google Drive API, Google Mail API
Кроки решения:
Создание формы:
Была создана специальная форма (через n8n Forms или внешнюю целевую страницу) для сбора данных клиента — URL-адреса веб-сайта и конкретных вопросов SEO.
Сканирование веб-сайта:
Система автоматически собирает содержимое веб-сайта для анализа.
Анализ ИИ:
Технический аудит проведен с помощью агентов OpenAI, Claude или Gemini.
Аудит контента проведен отдельно для семантической и качественной оценки.
Агрегация данных:
Результаты обоих аудитов были обогащены, объединены в один структурированный отчет и отформатированы в Markdown.
Автоматическая доставка:
Финальный отчет SEO был автоматически отправлен клиенту через Google Mail, а копия была сохранена на Google Диске.
Интеграция с CRM:
Рабочий процесс создал нового потенциального клиента в CRM и назначил ему соответствующий статус для дальнейшей работы.
Контроль доступа и управление токенами:
Доступ к инструменту аудита был ограничен, чтобы предотвратить чрезмерное использование и контролировать потребление токенов API.
Интеграция воронки продаж:
Клиенты использовали аудит как бесплатную точку входа в свою воронку продаж, а затем превращали бесплатных пользователей в платных клиентов с помощью автоматизированных email-кампаний.
-
53 208 UAH Автоматизированная система бронирования клиентов для парикмахерской
Разработка ботовГалузь: Розничная торговля (красота и уход)
Проблема:
Клиент — недавно открывшаяся парикмахерская — управлял бронированиями вручную через Календарь Google. Это приводило к задержкам во времени реагирования, ошибкам двойного бронирования и большому административному нагрузке. Клиенты часто ждали до 15 минут на подтверждение бронирования, и с расширением команды управлять несколькими парикмахерскими и услугами становилось все сложнее.
… Стек:
Google Calendar API, NoCodeDB, Gemini, OpenAI, Claude, SimpleMemory, PostgreSQL (Memory), MCP Server, Webhooks, Calendly (по желанию)
Шаги решения:
Структурирование данных: Создана централизованная база данных NoCodeDB, содержащая информацию о парикмахерах, их времени доступности, предлагаемых услугах, ценах и продолжительности услуг.
Интеграция календаря: Подключен Google Календарь каждого парикмахера через API для доступа к информации о доступности в реальном времени.
Разработка агента с искусственным интеллектом: Создан интеллектуальный агент чат-бота с Gemini/OpenAI, который может анализировать запросы пользователей и сопоставлять их с доступными слотами и соответствующими парикмахерами.
Расчет слотов: Автоматизирована идентификация и сегментация доступных временных слотов на основе продолжительности услуги и доступности парикмахера.
Умная логика бронирования: Обеспечена совместимость между запрашиваемой услугой, навыками парикмахера и доступным временем. Предотвращены конфликты двойного бронирования.
Взаимодействие с клиентом: Реализован разговорный интерфейс чат-бота, где клиенты могут мгновенно проверять доступность, бронировать или переносить встречи.
Масштабирование автоматизации: Обеспечена легкая масштабируемость, поскольку присоединяются больше парикмахеров — нет необходимости увеличивать административный персонал.
-
110 850 UAH Автоматизированная обработка банковских выписок и сверка платежей кл
Разработка ботовГалузь: Финтех (бухгалтерский учет и ведение бухгалтерских книг)
Проблема: Бухгалтерская компания вручную обрабатывала банковские выписки для каждого клиента, проверяя транзакции по определенным критериям и вручную записывая входящие платежи по датам на отдельные карточки клиентов. Это был медленный процесс — он занимал 3–10 минут на каждого клиента на каждую банковскую выписку и часто задерживал финансовый анализ и отчетность.
… Стек:
Google Forms, Google Sheets, Google Apps Script, Python, PrivatBank API, Monobank API, OCR/Parsing Logic, Google Drive API
Шаги решения:
Автоматизация ввода: Создана Google-форма для загрузки банковских выписок непосредственно бухгалтерами.
Извлечение данных: Реализована логика парсинга и скрапинга данных для извлечения данных о транзакциях из выписок ПриватБанка и Monobank.
Идентификация клиента: Сопоставление извлеченных данных с существующей базой данных клиентов в Google Таблицах для определения, какому клиенту принадлежит каждая транзакция.
Автоматизированный ввод данных: Автоматическое заполнение записей, специфичных для клиента, деталями транзакций (дата, сумма и плательщик) в соответствующих карточках клиентов.
Контроль качества: Добавлены правила обнаружения ошибок и проверки соответствия для обозначения расхождений и выявления потенциальных несоответствий данных.
Оптимизация производительности: Автоматизированная обработка данных теперь выполняется в течение 30–60 секунд на клиента, даже для годовых выписок.
Отчетность и ежедневный контроль: Включены ежедневные обновления вместо двухмесячных сверок, что обеспечивает аналитику в режиме реального времени и улучшенный контроль.
Активность
| Последние ставки 1 | Бюджет | Добавлена | Сроки | Ставка | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Проект
10 000 UAH
|
