Budżet: 5000 UAH Termin: 7 dni
Witam. Mam duże doświadczenie w tworzeniu parserów. Jestem gotowy do współpracy.
Trzeba napisać parser, który będzie pobierał ceny z iPhone'ów zaczynając od modelu 11.
jeśli nie ma w magazynie, pusta komórka
Jeśli są różne stany - trzeba pobrać oba stany
jeśli jest nowa/nie nowa bateria - trzeba pobrać maksymalną dostępną cenę
Jeśli w sklepie nie ma podziału na stany - trzeba, aby w panelu administracyjnym można było wybrać stan domyślny dla danego sklepu
Budżet: 5000 UAH Termin: 7 dni
Witam. Mam duże doświadczenie w tworzeniu parserów. Jestem gotowy do współpracy.
Budżet: 1100 UAH Termin: 1 dzień
Witam.
Opracowuję parsery w NodeJS. Jestem gotów się tym zająć. Piszcie, omówimy.
Budżet: 1100 UAH Termin: 1 dzień
Mogę to zrobić dzisiaj w ciągu kilku godzin, jeśli strony nie mają skomplikowanej ochrony przed parsowaniem.
Zrealizuję logikę:
iPhone od modelu 11
jeśli brak w magazynie - pusta komórka
jeśli kilka stanów - pobieramy wszystkie
jeśli jest nowa/nie nowa bateria - bierzemy maksymalną dostępną cenę
dla sklepu bez podziału na stany - ustawiamy stan domyślny w panelu administracyjnym/ustawieniach
Potrzebuję tylko otrzymać listę stron i format wyjścia: Excel / CSV / Google Sheets / Baza danych.
Budżet: 1100 UAH Termin: 3 dni
Witam!
Mogę zrealizować parser. Mam doświadczenie w parsowaniu i przetwarzaniu takich przypadków.
W rezultacie otrzymacie uporządkowane dane (Excel lub Google Sheets), z poprawną logiką wypełnienia i wygodnym zarządzaniem dla różnych źródeł.
Proszę, podajcie, z jakich dokładnie stron należy pobierać dane i czy potrzebne jest regularne aktualizowanie cen?
Budżet: 1400 UAH Termin: 2 dni
Cześć, Mykyto. Dokładnie przeanalizowałem logikę przetwarzania stanów (pusta komórka, wybór maksymalnej ceny, stan domyślny).
Większość zaproponuje ci po prostu skrypt, ale do regularnego parsowania rynku używanych potrzebny jest stabilny system. Moja architektura rozwiązania:
Rdzeń: Asynchroniczny parser (Python + aiohttp/BeautifulSoup) z obsługą wszystkich 4 twoich zasad biznesowych normalizacji.
Ekosystem: Bezpośrednia integracja wyników z Google Sheets przez API. Żadnych ręcznych przerzucania CSV.
Kontrola: Ustawienie bota Telegram, który będzie wysyłał log po każdym uruchomieniu (ile zebrano, czy były błędy dostępu do źródła).
Pracuję wyłącznie przez Safe. Gotowy do rozpoczęcia rozwoju pipeline'u już dziś.
Budżet: 1200 UAH Termin: 3 dni
Witam.
Do tego zadania potrzebny jest parser z wyraźnymi zasadami normalizacji, a nie tylko wyciąganie danych z jednej strony. Widzę to jako pipeline na dwóch poziomach: zbieranie surowych zapisów i normalizacja zasad biznesowych.
Planuję zrealizować osobne adaptery dla każdego sklepu, wyciągać iPhone'a od modelu 11 i sprawdzać:
- dostępność towaru (jeśli brak — pusta wartość),
- wszystkie dostępne stany (gdy jest kilka wariantów),
- akumulator nowy/nie nowy i dla tego zasada maksymalnej ceny,
- domyślny stan dla sklepu przez ustawienia, jeśli sklep nie rozdziela stanów w UI.
Dla stabilności dodam logowanie błędów parsowania, powolną degradację przy niestabilnym HTML, timeouty, ponowne próby i zapis wyników w jednolitym formacie (CSV/JSON/Excel — w zależności od twojego formatu). Ceny wyprowadzę w gotowej strukturze, abyś mógł od razu załadować do panelu administracyjnego lub szablonu analitycznego.
Przed rozpoczęciem wyjaśnię:
- listę sklepów i ich docelowe URL,
- format danych wyjściowych,
- częstotliwość aktualizacji/ponownych uruchomień,
- czy potrzebne jest osobne miejsce do ustawienia domyślnego stanu dla każdego sklepu.
Odpowiem na wszystkie pytania w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 1081 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry!
Mam ponad 3-letnie doświadczenie w tworzeniu parserów.
Proponuję omówić szczegóły, a także koszt i terminy w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 1100 UAH Termin: 1 dzień
Cześć!
Zapoznałem się z zadaniem — mogę to zrobić.
Napiszę parser w Pythonie, który będzie zbierał ceny na iPhone 11 i wyższe ze wszystkimi potrzebnymi sklepami. Prawidłowo obsłużę logikę ze stanami (nowy/używany), akumulatorem (nowy/nienowy) i dostępnością — jeśli towaru nie ma, komórka będzie pusta. Zrobię również panel administracyjny, w którym można ustawić domyślny stan dla sklepów, które nie dzielą towarów na stany.
Wszystkie szczegóły — lista stron, format wyjścia, częstotliwość aktualizacji — omówimy w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 2800 UAH Termin: 3 dni
Cześć, Mykyto! Nazywam się Nina, reprezentuję dewelopera Walentyna — piszemy parsery w Pythonie.
Zadanie jest jasne. Realizujemy całą logikę: iPhone z modelu 11, pusta komórka przy braku, wszystkie stany jeśli jest kilka, maksymalna cena za akumulator.
Dlaczego nie 1081 UAH? Ponieważ panel administracyjny z ustawieniem stanu domyślnego — to osobna praca. Za grosze otrzymacie parser bez wsparcia, który zepsuje się przy zmianie struktury strony.
Robimy stabilne rozwiązanie z logowaniem, obsługą błędów i wygodnym panelem administracyjnym — aby można było łatwo dodawać nowe sklepy w przyszłości.
Budżet: 2800 UAH. Termin: 3 dni.
Pytanie: z jakich sklepów należy pobierać ceny? Napisz — zaczynamy.
Budżet: 4000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry! Opracowuję niestandardowe rozwiązania w Pythonie: analiza danych, automatyzacja procesów, skrypty, parsery, pipeline'y ETL. Koszt od 4000 zł. Szczegóły: www.engine-web.od.ua/
Budżet: 1100 UAH Termin: 1 dzień
Cześć! Specjalizuję się w parsowaniu skomplikowanych stron internetowych za pomocą Pythona (Playwright/Selenium). Bez problemu zrealizuję twoją logikę wyboru maksymalnej ceny za akumulator oraz mapowania stanów.
Mam doświadczenie w tworzeniu paneli administracyjnych, gdzie będziesz mógł samodzielnie ustawiać stan domyślny dla każdego pojedynczego sklepu, tak jak prosiłeś.
Aby dokładnie ocenić, proszę o wskazówki:
1. Z jakich dokładnie stron/źródeł należy zbierać dane?
2. Jaki jest całkowity wolumen produktów i jak często należy aktualizować ceny?
3. W jakim formacie potrzebny jest ostateczny wynik (Excel, Google Sheets czy zapis do bazy danych)?
Jestem gotów omówić szczegóły, pisz na prywatne!
Budżet: 5000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry. Jestem gotów wykonać ten projekt, mam duże doświadczenie w tworzeniu aplikacji.
Budżet: 1081 UAH Termin: 3 dni
Cześć! Nazywam się Włodzimierz, jestem założycielem agencji inżynieryjnej Vaysed. Opracowywanie systemów zbierania danych odpornych na awarie oraz omijanie zabezpieczeń antybotowych to nasza główna specjalizacja. Twoje zadanie ma wyraźną algorytmiczną logikę, którą z pewnością zrealizujemy.
Napiszemy parser (w Node.js lub Pythonie), który autonomicznie zbierać będzie dane o iPhone 11+. Logika parsera dokładnie odzwierciedli Twoje warunki: jeśli towaru nie ma — komórka pozostaje pusta, jeśli istnieje gradacja stanów — system wyciąga wszystkie opcje, a dla konfiguracji z różnymi akumulatorami automatycznie parsuje maksymalną cenę. Aby rozwiązać problem z sklepami bez podziału na stany, uruchomimy wygodne mini-panel administracyjny. Może to być integracja z bazą danych, w której w znanym interfejsie tabelarycznym będziesz mógł sztywno ustawić domyślny stan dla konkretnej domeny-dawcy.
Możesz ocenić nasze inżynieryjne podejście do opracowywania skomplikowanych parserów i architektury systemów automatyzacji na naszej stronie: https://vaysed.me/
Napisz do mnie w wiadomościach prywatnych listę stron, z których należy pobierać ceny. Przeanalizuję ich zabezpieczenia i przygotuję dokładny budżet oraz terminy uruchomienia systemu.
Budżet: 1081 UAH Termin: 1 dzień
Cześć!
Jesteśmy dZENcode – firmą zajmującą się kompleksowym rozwojem rozwiązań cyfrowych: od projektowania i programowania po integracje i wsparcie po wydaniu.
Podejmujemy się projektów od zera oraz angażujemy się w rozwój istniejących rozwiązań.
Możemy stworzyć dla Ciebie parser cen do tego zadania.
Dla jakich sklepów potrzebne jest parsowanie?
Czy potrzebna jest od razu konfiguracja zasad dotyczących stanów i dostępności?
Szczegółowe informacje o naszych usługach i stawkach znajdziesz na stronie: Freelancehunt
Zobacz – potem omówimy szczegóły pracy, pisz, gdy będziesz gotowy.
⚠️ Po wyjaśnieniu wszystkich szczegółów określimy zakres, odpowiedni format współpracy: na zadania, outsourcing lub outstaffing oraz ostateczny koszt.
_________________
Z poważaniem,
Denis / dZENcode
Dlaczego z nami projekty gwarantowanie dochodzą do wydania:
💎 10+ lat świadczymy usługi IT;
🔥 90+ pracowników na etacie;
🚀 250+ publicznych opinii od 2015 roku;
⚙️ Wspieramy produkt zgodnie z SLA po uruchomieniu;
✅ Pracujemy na podstawie NDA i umowy z firmą!
Budżet: 6500 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry
Nazywam się Dmytro
Mogę napisać parser pod Twoje zadanie, uwzględniając wszystkie warunki dotyczące cen i logiki
Co zrobię
parsowanie iPhone'ów od modelu 11
jeśli towaru nie ma — pusta wartość
jeśli są różne stany — pobiorę wszystkie
jeśli różny stan akumulatora — wezmę maksymalną cenę
jeśli sklep nie daje podziału — stworzę możliwość wyboru domyślnego stanu w panelu administracyjnym
Również zrobię
wygodną strukturę danych (tabela / Excel / Baza Danych)
możliwość aktualizacji cen
prosty panel administracyjny lub plik konfiguracyjny do zarządzania logiką
Co do terminów
2–4 dni
Jestem gotów omówić szczegóły i od razu zacząć
Będę zadowolony ze współpracy
Budżet: 1081 UAH Termin: 1 dzień
Cześć,
Jestem gotowy napisać parser w Pythonie do zbierania cen iPhone'a od modelu 11 z odpowiednią logiką dotyczącą stanów, akumulatora i brakujących danych.
Zrobię tak, aby parser:
zostawiał pustą komórkę, jeśli towar nie jest dostępny;
pobierał oba stany, jeśli na stronie jest kilka wariantów;
wybierał maksymalną dostępną cenę dla nowego/nie nowego akumulatora;
ustawiał stan domyślny, jeśli sklep nie ma podziału według stanów;
zapisywał wynik w wygodnym formacie: Excel/CSV lub bazę SQL.
Pracuję z Pythonem, BeautifulSoup/requests/Selenium w razie potrzeby, dobrze rozumiem strukturę sklepów internetowych i mogę szybko dostosować parser do różnych stron. Jestem gotowy wykonać to w ciągu 1 dnia po otrzymaniu listy sklepów i pożądanego formatu tabeli.
Budżet: 1100 UAH Termin: 1 dzień
Cześć! Nazywam się Roman, jestem indywidualnym deweloperem z 4-letnim doświadczeniem, dlatego profesjonalnie zrealizuję dla Ciebie parser cen na iPhone (od modelu 11 wzwyż) z elastyczną logiką przetwarzania stanów i akumulatorów, integrując go w wygodnym panelu administracyjnym do zarządzania ustawieniami każdego sklepu „domyślnie”; moje podejście oparte na Node.js lub Pythonie pozwala automatycznie wyciągać kilka stanów urządzenia, filtrować maksymalną cenę dla nowych akumulatorów i pozostawiać puste komórki w przypadku braku towaru, co zapewni Ci aktualną i uporządkowaną bazę do analizy rynku w czasie rzeczywistym; pracuję przez FOP, przekazuję w pełni gotowe rozwiązanie z możliwością dalszej skalowalności pod nowe źródła, a moje prace można zobaczyć tutaj: https://3magency.co/, https://jk-solution.com.ua/, https://farfieworldwide.com/, Behance.
Budżet: 1100 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry. Gotowy do wykonania pracy. Wcześniejsze pytania już wyjaśniłem.
Budżet: 1081 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry, Mykyta! Zrobię parser, który sam zbiera aktualne dane ze sklepów i umieszcza je w zrozumiałej tabeli: jest towar - cena, nie ma - pusto. Różne struktury sklepów uwzględnię na poziomie ustawień. Nie będzie trzeba nic poprawiać ręcznie przy dodawaniu nowego źródła. Wszystko przez panel administracyjny. Proszę powiedzieć, ile sklepów i czy jest już jakiś format, w który można wyprowadzać dane, podam dokładne terminy i koszt.
Budżet: 1100 UAH Termin: 4 dni
Dzień dobry! Mam doświadczenie w tworzeniu parserów i botów. Zrobię to, w zależności od dalszej rozmowy z omówieniem szczegółów, na czas lub wcześniej. Proszę o kontakt w wiadomościach prywatnych, omówimy szczegóły.
Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć! Mogę to zrealizować. Napisz na prywatną wiadomość, aby omówić wszystkie szczegóły. Będę zadowolony z współpracy!
Budżet: 1100 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry. Jestem gotów do wykonania. Szczegóły można omówić w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 1081 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry!
Jestem gotów napisać parser dla sklepu internetowego z używanymi telefonami komórkowymi, który będzie wyciągał ceny iPhone'a od modelu 11. Uwzględniam Twoje wymagania: puste komórki w przypadku braku danych, wyciąganie kilku stanów, maksymalną cenę dla akumulatorów (nowy/nie nowy) oraz elastyczność wyboru stanu domyślnego w panelu administracyjnym. Mam doświadczenie w web scraping i skomplikowanych specyfikacjach.
Proszę o kontakt w wiadomości prywatnej w celu omówienia szczegółów.
Budżet: 5000 UAH Termin: 10 dni
cześć
mam duże doświadczenie w parsowaniu
czy to będzie parsowanie z jednego sklepu czy kilku?
jaki format eksportu dla tych danych?
stworze elastyczny system, do którego można łatwo dodać nowy parser, stworzę prosty panel administracyjny
piszcie, omówimy szczegóły
Budżet: 1081 UAH Termin: 1 dzień
Mam doświadczenie w pisaniu parserów cen (Python, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium). Twoje zadanie jest jasne.
Co zrobię:
Parsowanie cen iPhone'a (od modelu 11) z możliwych sklepów
Jeśli brak w magazynie — pusta komórka
Jeśli jest kilka stanów (nowy/używany, akumulator) — biorę maksymalną cenę
Jeśli w sklepach nie ma podziału na stany — w panelu administracyjnym ustawia się stan domyślny
Dane są przechowywane w bazie danych + eksport do Excel/CSV
Technologie: Python + Scrapy/Selenium + SQLite/PostgreSQL + Django (do panelu administracyjnego) lub po prostu SQL + CLI.
Budżet: 1100 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry
Proszę pisać, jestem gotów wykonać Państwa pracę szybko i jakościowo.
Budżet: 1081 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry, Mykyta.
Pisz, omówimy szczegóły.
......................................................................
Budżet: 1081 UAH Termin: 1 dzień
Jestem gotów się tym zająć, ale muszę zobaczyć stronę źródłową. Używam Pythona, uv, githuba, dockera.
Budżet: 1081 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry.
Mogę napisać parser.
Jeśli masz pytania, możesz napisać do mnie w wiadomości prywatnej.
Budżet: 4000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry!
Mamy doświadczenie w opracowywaniu parserów dla sklepów internetowych oraz rozumieniu wymagań dotyczących pozyskiwania cen produktów. W celu realizacji tego projektu zaproponowalibyśmy następujące podejście:
- Opracujemy parser, który będzie w stanie pobierać ceny iPhone'ów od modelu 11.
- Jeśli pusta komórka jest nieobecna, parser będzie kontynuował pracę.
- Jeśli istnieje kilka stanów, parser będzie pobierał ceny dla wszystkich stanów.
- Jeśli jest nowa/nie nowa bateria, parser będzie pobierał maksymalną dostępną cenę.
- Jeśli wystąpią problemy z parsowaniem, będziemy w stanie szybko je rozwiązać.
Proponujemy cenę 4000 zł za realizację tego projektu w ciągu 15 dni.
Добрий день, потрібно розміти об'єм роботи, тобто від чого відштовхуємось?
Адмінка, про яку йде мова, вже існує, чи мені потрібно розробляти її з нуля (веб-інтерфейс + база даних)?
Яка кількість сайтів-магазинів? і чи уже є ця база, чи потрібно ще її окремо парсити?
Чи передбачено бюджет на проксі-сервери та сервіси розгадування капчі, якщо сайти-донори мають захист від ботів?
Як часто парсер повинен оновлювати ціни (раз на добу, щогодини, або за натисканням кнопки в адмінці)?
Де фізично буде працювати цей скрипт (на вашому VPS-сервері, у хмарі, чи на комп'ютері менеджера)?
Роблю ставку із формальною ціною
Istnieje działająca platforma produkcyjna z katalogiem i automatycznym aktualizowaniem zewnętrznych ofert i cen. Stos technologiczny: — Node.js / TypeScript; — PostgreSQL; — istniejąca usługa odświeżania cen i cron; — oddzielny gotowy moduł walidacji i wyboru ofert w Pythonie; — staging i produkcja. Konieczne jest punktowe dopracowanie istniejącego pipeline'u odświeżania cen bez pełnego przepisywania backendu. OBOWIĄZKOWY ZAKRES 1. Integracja modułu Python — Moduł Python pozostaje oddzielnym komponentem; — zwraca zorganizowany wynik: oferty, wybrana oferta, statusy i flagi ryzyka; — Node.js waliduje wynik i wykonuje zapis w bazie danych; — przewidzieć obsługę błędów i częściowych/nieudanych uruchomień; — pipeline dziedziczony nie jest wyłączany do zakończenia QA. 2. Uruchomienie odświeżania według listy Dodaj uruchomienie: — po jednym slug/id; — po przekazanej liście slug/id. Możliwe CLI lub istniejące API serwisowe. Nowy interfejs użytkownika nie jest wymagany. 3. Tryb Shadow Nowe wyniki powinny być zapisywane oddzielnie i nie wpływać na produkcję do QA. Wymagane pola shadow: — cena; — ID wybranej oferty; — bezpośredni URL; — status oferty; — flagi ryzyka/QA; — checkedAt; — engineVersion. 4. Rozszerzenie istniejącej tabeli ofert Dodaj: — źródło; — external_offer_id; — last_seen_at; — last_checked_at; — engine_version; — flagi ryzyka lub przechowywanie w istniejącym JSON; — unikalne ograniczenie dla ochrony przed duplikatami. Nie jest wymagane tworzenie nowego równoległego systemu ofert, jeśli istniejącą tabelę można bezpiecznie rozszerzyć. 5. UPSERT, STALE i transakcja DB Zamień obecną schemę DELETE → CREATE: — UPSERT istniejących i nowych ofert; — oferty, które nie występują w pełnym udanym snapshot, są przekazywane do STALE; — w przypadku błędu API, częściowego wyniku lub niedokończonego snapshot aktywne oferty nie powinny stawać się STALE; — aktualizacja ofert, metadanych wybranej oferty i pól shadow według jednego modelu odbywa się w ramach jednej transakcji DB; — w przypadku błędu wykonywany jest pełny rollback. 6. Bezpieczne odświeżanie kanoniczne Odświeżanie cen nie powinno zmieniać: — marki; — referencji; — modelu; — kolekcji; — nazwy/tytułu; — slug; — opisów; — obrazów; — pól SEO. Aktualizowane są tylko oferta, cena i dane shadow. 7. Zachowanie obecnej logiki cron Zachować: — istniejący cron; — rolling batches; — cooldown; — sprawdzenie PRICE_REFRESH_MIN_DAYS przed wywołaniem zewnętrznego API; — dziedziczony pipeline produkcyjny do zakończenia Shadow QA. 8. Audyt wyników Wystarczy jedna opcja: — kolumna shadow w istniejącej tabeli administracyjnej; lub — eksport CSV. Minimalne dane: — model/referencja; — cena produkcyjna; — cena shadow; — delta; — URL produkcyjny/shadow; — status; — flagi ryzyka; — checkedAt; — engineVersion. Nowy skomplikowany dashboard nie jest wymagany. 9. Staging i QA — migracje DB; — wdrożenie staging; — test dymny na 5 przekazanych modelach; — następnie Tryb Shadow na około 50 modelach; — naprawa błędów technicznych wykrytych podczas tych uruchomień; — krótka dokumentacja kontraktu Python → Node.js i procedura rollback. OPCJONALNIE OCENIĆ ODDZIELNIE Prosta promocja techniczna bez nowego UI: — promocja jednego modelu po slug; — promocja listy slug; — przeniesienie potwierdzonych wartości shadow do produkcji; — techniczna weryfikacja po rollout. WYNIK — Pull Request; — migracje DB; — działająca integracja Python → Node.js; — Tryb Shadow; — UPSERT, STALE i transakcyjne aktualizacje; — uruchomienie po slug/id; — wdrożenie staging; — wyniki testu dymnego; — krótka dokumentacja; — nie mniej niż 7 dni na poprawki błędów w zrealizowanym zakresie po akceptacji. W ODPOWIEDZI WSKAZAĆ 1. Stała cena za obowiązkowy zakres. 2. Oddzielny koszt mechanizmu promocji. 3. Termin. 4. Ocena godzin. 5. Kiedy gotowi do rozpoczęcia. 6. Doświadczenie z transakcjami PostgreSQL, migracjami i pipeline'ami wczytywania. 7. Jakie pytania należy wyjaśnić przed rozpoczęciem. 8. Czy wliczone są staging, QA, migracje i okres naprawy błędów. Szablonowe odpowiedzi bez konkretnej oceny nie będą rozpatrywane. Dostęp do produkcji na pierwszym etapie nie jest udostępniany. Praca zaczyna się od ograniczonego przeglądu kodu i stagingu.
Potrzebna jest centralna serwerowa system zbierania i przechowywania danych z Planfix, 1C, Meta Ads i Google Ads, a także webowy dashboard do ich wyświetlania i analizy. Wszystkie dane, historia zmian, obliczenia i agregowane wskaźniki muszą być przechowywane wyłącznie w serwerowej bazie danych. Dashboard nie powinien przechowywać ani duplikować danych biznesowych. Ma on uzyskiwać niezbędne informacje z serwerowej bazy przez API zgodnie z zapytaniami użytkownika i wyświetlać je w postaci KPI, wykresów, tabel i szczegółowych raportów.
Szukamy wsparcia dla projektu opartego na Yii , trzeba wprowadzać poprawki i dopracowania bazy, częściowo jest kontakt z poprzednim wykonawcą .....................
Potrzebna jest migracja bazy z CRM G-PLUS do MyChatBot Objętość bazy - 26 tys. leadów 2 leje - Centrum obsługi klienta oraz Dział sprzedaży z własnymi lejkami Karty leadów (oprócz imienia i numeru) mają wiele różnych pól Leady mają również nagrania głosowe rozmów. Muszą być również przeniesione Od kandydata oczekuję orientacyjnej kwoty oraz terminów realizacji
Stworzyć dashboard do monitorowania i analizy efektywności sieci lokalizacji (filiów) firmy w Google Business Profile (GBP) poprzez oficjalne API Google Business Profile. Przetwarzanie przez skrypt oparty na Google Apps Script (podpiąć do Google Arkuszy). Zapis danych w Google Arkusze (które pełnią rolę bazy danych dla Looker Studio). Aktualizacja: Codziennie (z wskazaniem daty ostatniej aktualizacji). Stworzyć serwisowe konto Google Cloud. Skrypt raz na dobę (wyzwalacz o 03:00 w nocy) wysyła zapytanie do GBP API. Otrzymuje metryki za wczorajszy dzień dla każdej lokalizacji (locationId). Zapisuje dane w tabeli w płaskim formacie (wiersz = unikalne połączenie Data + ID Filia + Metryki). Karty kluczowych wskaźnikówNazwa kartyMetryka GBPFormat dynamikiWyświetlenia profiluImpressions (Search + Maps)Procent %, Sparkline (niebieski)PołączeniaLocal Services Phone CallsProcent %, Sparkline (zielony)Przejścia na stronęWebsite ClicksProcent %, Sparkline (fioletowy)Budowanie trasDirection RequestsProcent %, Sparkline (pomarańczowy)Średnia ocenaAverage Review RatingZmiana absolutna (np. +0.1), Sparkline (żółty)Nowe recenzjeNew Reviews CountProcent %, Sparkline (turkusowy)