Analiza sprzedaży i marketingu w czasie rzeczywistym: GA4 + BigQuery + CRM

Budżet: 22000 UAH Termin: 18 dni

Witam. Robię dokładnie taką analitykę end-to-end: GA4 → BigQuery → CRM z łączeniem sesji i leadów.

Jak widzę rozwiązanie pod Państwa zapytanie:
– Audyt GA4/GTM/CRM, identyfikuję luki w śledzeniu i projektuję architekturę zbiorów danych BigQuery.
– GTM: przechwytuję GA4 client_id/session_id przy przesyłaniu formularzy i przekazuję w CRM jako pola ukryte, aby każdy lead miał swoją sesję.
– BigQuery: natywny eksport GA4 + Search Console + dane o wydatkach według kanałów, warstwy raw/staging/marts, prawa dostępu według ról.
– Przepływ CRM → BigQuery automatyzuję self-hosted (n8n), bez ręcznych eksportów.
– Modele SQL: łączenie session↔lead↔deal, obliczanie CPL, CAC, czasu w lejku i atrybucji według kanałów.
– Dashboardy Looker Studio z dostępem rolowym + dokumentacja i sesja szkoleniowa dla zespołu.

Pracuję etapami (audyt+architektura → śledzenie → magazyn+przepływ → modele+dashboardy), aby Państwo widzieli wyniki na każdym kroku. Jestem gotów rozpocząć od audytu i pokazać architekturę przed głównymi pracami. Rozwiń

Budżet: 25000 UAH Termin: 20 dni

Dzień dobry!
Nazywam się Oleg, jestem menedżerem projektu w firmie Business Atlas. Opracowujemy i wdrażamy autonomiczne ekosystemy AI oraz rozwiązania do automatyzacji procesów biznesowych (mamy ponad 50 udanych przypadków na rynkach UA i EU).
Budowa analityki end-to-end z połączeniem śledzenia w sieci i danych CRM to zadanie, które wymaga systemowego podejścia, i jesteśmy gotowi zrealizować je pod klucz dla Twojej agencji.
Nasze podejście i stos technologiczny:
• Automatyzacja (CRM → BigQuery): Jako specjaliści od n8n, oferujemy wersję self-hosted n8n jako główny orkiestrator. Zapewnia to pełne bezpieczeństwo danych firmy, elastyczną pracę z REST API/JSON oraz brak miesięcznych wydatków na zewnętrzne konektory.
• Śledzenie (GTM + GA4): Przeprowadzimy audyt i przebudujemy logikę GTM w celu niezawodnego przechwytywania session_id i client_id podczas wysyłania formularzy i przekazywania ich do niestandardowych pól Twojego CRM.
• Magazyn i modelowanie SQL: Skonfigurujemy natywny eksport GA4, Search Console oraz wydatków w Google BigQuery. Mój kolega, nasz ekspert techniczny Lawr, stworzy modele SQL do obliczania CPL, CAC, LTV oraz czasu przejścia leada przez etapy lejka.
• Wizualizacja: Rekomendujemy Looker Studio. Dzięki natywnej integracji z BigQuery działa szybko, nie wymaga dodatkowych licencji i pozwala łatwo skonfigurować dostęp ról dla zespołu i kierownictwa.
Orientacyjny koszt i terminy w blokach:
1. Audyt, GTM i konfiguracja BigQuery (eksport GA4, magazyn) — 7–10 dni
2. Automatyzacja przepływu danych (CRM → n8n self-hosted → BigQuery) — 10–14 dni
3. Modelowanie SQL i pulpity Looker Studio — 10–14 dni
4. Dokumentacja i szkolenie zespołu — 3–5 dni
• Całkowity czas: 4 – 5 tygodni.
• Orientacyjny budżet: 1800 – 3000 USD (ostateczny koszt ustalany jest po diagnostyce eksperckiej i analizie struktury API Twojego CRM).
• Dalsze wsparcie: w formie płatności godzinowej lub stałego wsparcia miesięcznego dla dodawania nowych źródeł lub korekty metryk.
Napisz do mnie w wiadomościach prywatnych — omówimy, jaką dokładnie CRM używasz, aby szczegółowo przeanalizować architekturę przyszłej analityki! Rozwiń

Budżet: 27000 UAH Termin: 30 dni

Możemy wziąć jako pełny cykl - audyt, architektura, śledzenie, magazyn, modele, dashboardy, dokumentacja i sesja szkoleniowa w ramach etapu. Orientacyjny termin - 4-6 tygodni, koszt pierwszego pełnego wdrożenia - od 180 000 UAH, dokładniej podamy po przeglądzie CRM, GTM, GA4 i bieżących formularzy.

Po blokach zaplanowałbym tak:
> audyt GA4, GTM, CRM i schemat danych - 3-5 dni
> przebudowa śledzenia i przekazywanie identyfikatorów sesji do CRM - 5-8 dni
> BigQuery, eksport GA4, wydatki, Search Console, prawa - 4-6 dni
> automatyzacja CRM -> BigQuery - 5-10 dni, tutaj niuans zależy od CRM i jej API
> modele SQL, atrybucja, CPL, CAC, LTV, etapy lejka - 6-10 dni
> Looker Studio lub Power BI, dostęp ról, dokumentacja - 5-8 dni

Po stacku - dla takiego projektu najczęściej wybrałbym BigQuery + modele SQL + Looker Studio, jeśli zespołowi zależy na szybkości, przejrzystości i niższych kosztach utrzymania. Power BI ma sens, jeśli już macie ekosystem Microsoft i potrzebujecie bardziej skomplikowanego modelu praw. Dla automatyzacji CRM -> BigQuery można to zrobić przez self-hosted n8n / Airbyte / własną usługę, w zależności od CRM, limitów API i wymagań dotyczących stabilności. Można nie komplikować, ale powiązanie lead-sesja musi być zrobione bardzo starannie, w przeciwnym razie dashboard będzie ładny, a decyzje na jego podstawie - krzywe =/

Podobne doświadczenie Ingello:
> https://business.ingello.com/iks - system korporacyjny z księgowością, rolami i logiką biznesową, blisko do zadań zarządzanych danymi dla menedżmentu
> https://business.ingello.com/forma-crm - podejście CRM, procesy sprzedaży, dane o leadach i logika operacyjna
> https://systems-fl.ingello.com/ua - strona główna Ingello Systems dla FLH

Wsparcie po uruchomieniu - od 15 000 UAH miesięcznie za monitorowanie przepływów danych, drobne poprawki modeli, sprawdzanie poprawności metryk i wsparcie dashboardów. Jeśli potrzebne są regularne nowe raporty, analityka A/B lub nowe źródła danych - lepiej liczyć osobnym pakietem.

Należy wyjaśnić 2 rzeczy:
> jaka CRM jest używana i czy istnieje normalne API / webhooki dla leadów, transakcji, statusów i kwot
> czy już istnieje eksport GA4 do BigQuery, i czy obecnie przekazywane są client_id / session_id / gclid / utm w formularzach lub CRM

Po tym można dokładniej rozłożyć ocenę po etapach. Najprawdopodobniej pierwszym właściwym krokiem - krótkie techniczne projektowanie, bo tutaj !!głównym ryzykiem nie jest dashboard, a jakość powiązania leada z sesją!!. Rozwiń

Budżet: 26000 UAH Termin: 18 dni

Dzień dobry! Robiłem dokładnie takie połączenie — natywny eksport GA4 do BigQuery, pobieranie wydatków według kanałów i modele SQL, które łączą sesje z leadami według client_id dla CPL, CAC i czasu na etapach lejka. CRM w BigQuery wrzucam self-hosted strumieniem (Airbyte lub własny konektor Python przez API/webhooki), bez ręcznych eksportów; dashboardy — Looker Studio, bo natywnie czyta BigQuery.

Od razu główne pytanie: jaka jest wasza CRM i czy ma API lub webhook dla nowego leada? Od tego zależy, czy łapiemy client_id GA4 bezpośrednio na formularzu, czy ściągamy go później — i całe podejście do automatyzacji.

Co do terminów, orientacyjnie 2-3 tygodnie w blokach, dokładną wycenę dam, jak tylko spojrzę na aktualny GTM/GA4. Jestem gotowy do startu.

Budżet: 20000 UAH Termin: 14 dni

Dzień dobry, Maksymie! Pracuję z połączeniem GA4 + GTM + BigQuery oraz integracjami CRM przez API. Zacznę od audytu GA4/GTM/CRM i architektury: przechwytywanie session_id przy wysyłaniu formularzy i przekazywanie do CRM, natywny eksport GA4 oraz Search Console do BigQuery, automatyzacja przepływu CRM - BigQuery (mogę self-hosted), modele SQL do powiązania sesji z leadami oraz metrykami lejka, dashboardy w Looker Studio z dostępem na podstawie ról. Zakończę dokumentacją oraz sesją szkoleniową dla zespołu. Najpierw przedstawię schemat architektoniczny do zatwierdzenia.

Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień

Witaj! Cel jest jasny: połączyć lead z jego sesją GA4 w sposób ciągły, aby CPL/CAC/atrybucja były liczone poprawnie, a nie „na oko”. Poniżej podejście, stos technologiczny i wycena w blokach.

Stos, który proponuję (natywny dla twojego przypadku — wszystko w ekosystemie Google, tańsze i stabilniejsze):
BigQuery jako magazyn · natywny eksport GA4 · GTM do śledzenia · Airbyte (self-hosted) do przepływu CRM → BigQuery · dbt do modeli SQL · Looker Studio do dashboardów. Power BI też zrobię, jeśli zespół już ma licencje — ale pod stos Google Looker Studio wygrywa: darmowy, natywny konektor do BigQuery, dostęp ról przez grupy Google.

Kluczowy moment — połączenie leada z sesją. Na submicie formularza przez GTM przechwytuję session_id + client_id z GA4 i umieszczam je jako ukryte pola w CRM. Następnie w BigQuery lead jest dopasowywany do swojej sesji za pomocą tych identyfikatorów — to jest fundament poprawnej atrybucji.
Napisz do mnie prywatnie - omówimy szczegóły projektu.

Budżet: 5000 UAH Termin: 7 dni

Główna trudność nie leży w dashboardach, a w punkcie zszywania: uchwycić identyfikatory sesji w momencie wysyłania formularza i przekazać je do CRM bez strat. Od grudnia 2025 GTM ma natywne wbudowane zmienne Analytics Client ID i Session ID, więc niestandardowy JS do parsowania ciasteczek nie jest już potrzebny. W ukrytych polach formularza przekazuję obie wartości do CRM, następnie Airbyte (self-hosted) pobiera dane CRM do BigQuery. JOIN buduję po parze user_pseudo_id + ga_session_id, ponieważ ga_session_id osobno nie jest unikalny między użytkownikami. Do atrybucji według kanałów biorę session_traffic_source_last_click z eksportu BQ, a nie collected_traffic_source. Modele lejka (CPL, CAC, czas na etapie) piszę na dbt Core, dashboardy w Looker Studio z dostępem opartym na rolach przez IAM. Jaka CRM macie teraz? Od tego zależy konektor Airbyte i struktura mapowania pól leada.

Podobny zrealizowany projekt: Integracja CRM Roapp + Google Ads (GCLID offline conversions) — https://freelancehunt.com/project/integratsiya-crm-roapp-google-ads/1621932.html

Budżet: 27000 UAH Termin: 30 dni

Cześć!

Pracowałem nad podobnymi projektami, gdzie trzeba było połączyć CRM, GA4 i analitykę w jedną system dla pełnej przejrzystości lejka sprzedażowego. W szczególności zrealizowałem zautomatyzowaną analitykę CRM z pełną atrybucją UTM, integracją przez Make.com oraz dashboardami w Looker Studio, co pozwoliło śledzić ścieżkę klienta od pierwszego kliknięcia do zamkniętej transakcji i uzyskiwać dane w czasie rzeczywistym.

Dla waszego projektu proponuję następujące podejście:
• audyt GA4, GTM i CRM z projektowaniem architektury;
• konfiguracja przesyłania session_id/client_id oraz danych UTM do CRM przez GTM;
• BigQuery jako centralne repozytorium (GA4 Export, Search Console, CRM, wydatki reklamowe);
• automatyzacja CRM → BigQuery przez Make.com (lub rozwiązanie self-hosted w razie potrzeby);
• modele SQL do mapowania sesji z leadami oraz obliczania CPL, CAC, LTV, konwersji i czasu przejścia przez lejek;
• interaktywne dashboardy w Looker Studio z dostępem na podstawie ról;
• dokumentacja i szkolenie zespołu.

Wstępna ocena:
• Audyt i architektura — 3 dni.
• Integracje i BigQuery — 5 dni.
• Modele SQL i automatyzacja — 7 dni.
• Dashboardy i testowanie — 5 dni.

Całkowity czas: około 2–4 tygodni (w zależności od CRM i aktualnego stanu śledzenia).

Wsparcie po uruchomieniu możliwe w formie miesięcznego wsparcia: monitorowanie, optymalizacja, dopracowywanie automatyzacji i dashboardów.

Będę zadowolony, aby omówić szczegóły waszego CRM, aby od razu zaproponować optymalną architekturę rozwiązania i dokładniejszą ocenę. Rozwiń

Budżet: 27000 UAH Termin: 30 dni

Mamy już praktycznie gotową podstawę do analityki GA4 plus CRM plus BigQuery, którą można szybko dostosować do waszej agencji, uruchomić i omówić tutaj na giełdzie już teraz, jestem w kontakcie =)

Orientacyjnie - 180000 zł i 25-30 roboczych dni na pierwszą stabilną wersję.

Po blokach wygląda to tak - audyt GA4, GTM i CRM - 20000 zł, śledzenie formularzy i przekazywanie identyfikatorów do CRM - 35000 zł, BigQuery i prawa dostępu - 30000 zł, przepływ CRM do BigQuery przez samodzielny n8n lub osobny serwis - 40000 zł, modele SQL i atrybucja - 30000 zł, Looker Studio lub Power BI z dostępem ról - 25000 zł.

Wsparcie po uruchomieniu - od 15000 zł miesięcznie, zależy od liczby źródeł, zmian w CRM i wymaganej szybkości reakcji.

Pod względem podejścia poszedłbym przez BigQuery jako jedyne repozytorium, natywny eksport GA4, osobne tabele staging i mart, dziennik błędów dla przepływu CRM, kontrola jakości danych i dokumentacja dla zespołu.

Do dashboardów polecałbym Looker Studio, jeśli potrzebny jest szybszy start i praca z Google-stackiem, Power BI - jeśli kierownictwo już ma ekosystem Microsoft lub bardziej skomplikowany model dostępu.

Uściślę 2 rzeczy, bez nich ostateczna ocena może nieco się wahać.
- jaka CRM jest używana i czy ma API lub webhooki
- formularze na stronie są własne, przez konstruktor czy przez zewnętrzny serwis

Podobne logicznie projekty Ingello.
- https://business.ingello.com/forma-crm - CRM i logika zarządzania, blisko do waszej części sprzedaży
- https://business.ingello.com/platforma - platforma korporacyjna z rolami, danymi i analityką operacyjną
- https://business.ingello.com/vorfahr - automatyzacja procesów i skomplikowana praca z danymi, to już bliżej do skalowania z AI

Nasz FLH-landing - https://systems-fl.ingello.com/ua Rozwiń