Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni
Cześć! Nazywam się Ilia, jestem specjalistą ds. reklamy kontekstowej z ponad 5-letnim doświadczeniem.
↗️ Zrealizowałem 50+ udanych projektów w różnych niszach – od małych firm po duże przedsiębiorstwa. Pomagam osiągnąć maksymalne wyniki przy minimalnych kosztach.
❗️Oto moje portfolio z przypadkami ➡️ Freelancehunt
✅ Oficjalnie jestem partnerem Google ➡️https://www.google.com/partners/agency?id=9309139291
📌 Zasada mojej pracy opiera się nie na szablonowych strategiach, ale na pełnym zanurzeniu w istotę produktu i jego docelowej grupy odbiorców, na opracowaniu unikalnego planu promocji z uwzględnieniem obecnych realiów rynku i konkurencji.
Z przyjemnością omówię szczegóły współpracy, aby wspólnie znaleźć najlepsze rozwiązanie. Jestem gotów szybko zaangażować się w realizację projektu i zrealizować Twoje pomysły w życie.
Czekam na możliwość zostania częścią Twojego zespołu!
Budżet: 3000 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry,
Proszę rozważyć moją kandydaturę.
Proszę o lookerstudio.
Mam duże doświadczenie w realizacji projektów o różnych tematach. Przykłady prac są przedstawione w portfolio Freelancehunt.
Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień
Witam, piszę skrypty do automatyzacji i parsowania danych w Pythonie, C++. Mam w tym doświadczenie. Mogę to sprawdzić w ciągu kilku godzin. Proszę o kontakt.
Budżet: 700 UAH Termin: 2 dni
Mam doświadczenie w tego rodzaju pracy, pisz, aby omówić szczegóły...................
Budżet: 1000 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry, Artur! Mam znaczące doświadczenie w rozwiązywaniu podobnych zadań. Proszę napisać w wiadomościach prywatnych, omówimy szczegóły projektu.
Budżet: 1500 UAH Termin: 2 dni
Witam. Mogę zrobić eksport za pomocą parsera lub Google Ads API. Również mogę skonfigurować uruchamianie w interwałach, na przykład raz w miesiącu na serwerze, lub stworzyć ręczny skrypt, który będzie można uruchomić w dowolnym momencie i zobaczyć tabelę z danymi. Zrobię wszystkie potrzebne formuły w tabeli.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Witam. Jestem gotów omówić szczegóły w wiadomości prywatnej.
Budżet: 700 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry!
Widzę, że szukasz sposobu na automatyzację eksportu wskaźników z Google Ads do Google Arkuszy, aby zoptymalizować pracę swojej agencji. To doskonałe rozwiązanie, które pozwoli zaoszczędzić czas i zwiększyć dokładność danych, ponieważ ręczne przenoszenie danych jest męczące i podatne na błędy.
Mam duże doświadczenie w pracy z API różnych usług, w tym Google Ads API i Google Sheets API, a także w tworzeniu skryptów i automatyzacji procesów w Pythonie. Jestem gotów zaproponować Ci indywidualne rozwiązanie, które pozwoli Ci automatycznie uzyskiwać potrzebne wskaźniki.
Napisz do mnie w wiadomościach prywatnych, aby omówić szczegóły i określić optymalną architekturę rozwiązania dla Twoich potrzeb.
Oferty ukryte
Aktualnie brak ofert
Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii Parsowanie danych
Cześć! Szukałem wykonawcy do stałej współpracy, który zna się na Opencart. Osoba, która jest w kontakcie, bez negatywnych emocji) Parsowanie, wgrywanie produktów w dwóch językach UA + ru, a także formowanie potrzebnej marży od razu Chcę wykonać pracę w kilku etapach. 1. Aktualizacja stanów magazynowych u wszystkich dostawców i całkowite usunięcie nieaktualnych produktów z witryny i bazy. 2. Dopracowanie kategorii produktów, a mianowicie parsowanie podkategorii. 3. Dopuszczenie nowych pozycji w starych kategoriach. 4. Parsowanie nowych dostawców w nowe kategorie.
Potrzebne jest zrealizowanie projektu zbierania i strukturyzacji dużej ilości obrazów z otwartych źródeł internetowych (na pierwszym etapie 2000 obrazów). Zadanie obejmuje: - zautomatyzowane zbieranie obrazów; - pobieranie plików w maksymalnie dostępnej jakości; - klasyfikację obrazów według kategorii. Oczekiwany rezultat: - strukturalna baza obrazów; - zrozumiały system katalogowania; - przekazanie wyniku przez Google Drive lub inny uzgodniony sposób;
Dzień dobry! Należy wykonać dwa zadania: 1. Opracować parser produktów z zewnętrznej strony (10–40 tys. pozycji, marketplace) z zachowaniem zorganizowanych danych w MySQL do późniejszego wyświetlenia w WordPressie. 2. Zainstalować i skonfigurować n8n na VPS, a także zorganizować przetwarzanie treści AI: konfiguracja promptów, przeredagowanie tekstów, przetwarzanie obrazów, optymalizacja SEO i sprawdzanie tekstów pod kątem detekcji AI. Można oszacować koszt realizacji zarówno całego projektu, jak i każdego zadania osobno. .
Trzeba wykonać parsowanie z kanałów Viber (Łączna liczba - 49 kanałów, około 80 tys. subskrybentów).
Zadanie: jeden dashboard ze wszystkimi wskaźnikami biznesowymi — reklama, lejek, płatności, praca menedżerów, planowanie przychodu. Dane są pobierane automatycznie przez API. Zakres: tylko kierunek YCL (zatrudnienie w Europie). W Kommo są też inne kierunki — do magazynu trafiają tylko transakcje z lejek YCL (filtr według lejka/tagu ustalimy).1. Źródła danych (integracje) Kommo CRM — leady, transakcje, etapy lejka, odpowiedzialni, źródła, daty przejść między etapami (koniecznie zachować historię), przyczyny odmowy, pola niestandardowe transakcji (patrz p. 2). Stripe — płatności, kwoty, statusy (sukces/odmowa/zwrot), powiązanie z transakcją. Meta Ads — wydatki, wyświetlenia, kliknięcia, CPL, leady według kampanii (działa teraz). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — planowane; architektura — rozszerzalne konektory bez przeróbek rdzenia. SEO/organika— Google Search Console + GA4. Przeszły związek: źródło ruchu → lead w Kommo → płatność w Stripe (UTM, ID transakcji w metadanych Stripe — mechanikę zaproponować). 2. Obowiązkowe przekroje (pola transakcji w Kommo) Każda metryka musi być filtrowana/grupowana według: Obywatelstwo klienta (Kenia, Nigeria, Indie itp.). Status pobytu: mieszka w swoim kraju / ekspat (już przebywa w Europie). To dwa różne segmenty z różnym cyklem, konwersją i wartością transakcji. Kraj umiejscowienia / usługa: Polska, Serbia, Słowacja, Niemcy (ZAV). Menedżer, zespół, kanał ruchu, okres. Jeśli jakichś pól w Kommo brakuje — wykonawca wskazuje, jakie pola należy dodać, zamawiający dodaje.3. Lejek i wskaźniki wyprzedzające Dane w przekroju lejka, dla każdego etapu — podsumowujące i wyprzedzające (leading) metryki: Ruch → lead: leady, CPL według kanałów + dynamika wydatków/kliknięć dzień do dnia. Lead → kwalifikacja: konwersja + czas pierwszej odpowiedzi, kontakty/telefony do menedżera dziennie, leady bez odpowiedzi. Kwalifikacja → umowa/faktura: konwersja + wysłane oferty, zawieszone transakcje (dni na etapie powyżej normy). Faktura → płatność: płatności, średnia wartość transakcji + niezapłacone faktury, nieudane płatności. Podsumowanie: przychód, ROMI według kanałów, run rate do planu miesiąca. 4. Cykl transakcji Średni i medianowy cykl lead → płatność (punkt odniesienia biznesu ~4 tygodnie), trend cyklu w czasie. Rozkład cyklu według etapów (ile dni transakcja spędza na każdym etapie) — aby zobaczyć, który etap się wydłuża. Lista transakcji, które utknęły na etapie dłużej niż norma. Przekrój cyklu według segmentów: obywatelstwo, status pobytu, kraj umiejscowienia, menedżer. 5. Wczesne ostrzeżenie o spadku (kluczowy blok) Ponieważ cykl ~4 tygodnie, dzisiejsze leady = płatności za miesiąc. System powinien: Porównywać leady/kwalifikacje bieżącego tygodnia z średnią ruchomą (4 tygodnie) i przy odchyleniu w dół wydawać alert: „leadów −X%, przy cyklu 4 tygodnie oczekuj spadku płatności w tygodniu [daty]”. Budować prognozę płatności na 4 tygodnie do przodu z bieżącego pipeline'u: transakcje na każdym etapie × historyczna konwersja etapu × pozostały cykl. Podświetlać na czerwono tygodnie, gdzie prognoza jest niższa od planu — z zapasem czasu na reakcję. 6. Dopłaty i planowanie sprzedaży W karcie transakcji Kommo przechowywane są data i kwota planowanej dopłaty. System powinien: Zbierać kalendarz przyszłych dopłat: całkowita liczba oczekiwanych, według tygodni/miesięcy. Podświetlać przeterminowane dopłaty (data minęła, brak płatności w Stripe) — osobna lista do dociśnięcia. Liczyć plan miesiąca jako: plan − już opłacone − dopłaty zgodnie z harmonogramem = ile nowych sprzedaży potrzebnych (w pieniądzach i w sztukach transakcji przy średniej wartości transakcji). Harmonogram według tygodni: dopłaty + prognoza nowych płatności w stosunku do tygodniowego planu. 7. Praca menedżerów Dzienny przekrój dla każdego menedżera: kontakty/telefony, rozmowy, wysłane oferty, płatności — dla każdego dnia osobno, z wykresem za okres. Postęp realizacji osobistego planu w porównaniu z tempem miesiąca (na przodzie / w tempie / w tyle). Benchmarking z kolegami. 8. Wizualizacja i role „Sygnalizatory” (zielony/żółty/czerwony) w kluczowych metrykach w odniesieniu do norm/planu; skale postępu; wykresy trendów; adaptacja do urządzeń mobilnych. Role: CEO — wszystko; ROP — cały lejek i menedżerowie; team lead — swój zespół; menedżer — swoje wskaźniki i pozycja w stosunku do kolegów. 9. Raporty i AI Automatyczne raporty według harmonogramu (codzienne podsumowanie, tygodniowy raport) w dashboardzie i/lub komunikatorze. Zapytania w dowolnej formie („jak zmienił się CPL z Meta w ciągu 2 tygodni?”) — LLM nad magazynem. Alerty w strefie czerwonej oraz według zasad z p. 5–6. 10. Oczekiwania techniczne i etapowość Magazyn (PostgreSQL/BigQuery lub analog) + ETL: webhooks Kommo + okresowa synchronizacja (15–60 min). Frontend: niestandardowy lub narzędzie BI — zaproponować z uzasadnieniem; wymagania dotyczące ról, sygnalizatorów, prognoz i zapytań AI muszą być wykonalne. Etapy: (1) audyt i mapa metryk → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, lejek, sygnalizatory, role → (3) cykl transakcji, wczesne ostrzeżenie, dopłaty i plan → (4) SEO, raporty AI, alerty → (5) nowe kanały reklamowe. Płatność etapowa, po każdym etapie — demo. W odpowiedzi proszę wskazać: podobne projekty (analiza przeszła), stack z uzasadnieniem, oszacowanie czasów i kosztów według etapów, miesięczny koszt posiadania (hosting, tokeny, licencje).