Ustawienia BD na Amazonie

O projekcie i zadaniach Mamy mały dział sprzedaży (kierownik działu sprzedaży + 2 menedżerów) oraz bazę około 220 aktywnych klientów. Obecnie pojawiła się pilna potrzeba wdrożenia lekkiego CRM jako poziomu operacyjnego, aby menedżerowie w czasie rzeczywistym rejestrowali rozmowy, ustalenia i statusy w lejku sprzedażowym, a kierownictwo widziało, którzy klienci „utknęli” na danym etapie. Równocześnie aktywnie wykorzystujemy analitykę AI (Claude) do pracy z eksportami, raportami, wyszukiwaniem anomalii oraz analizą P&L. Dlatego CRM potrzebny jest jako czyste źródło danych, z którego będzie można formować jakościowe eksporty. Co należy zrobić (Etap 1 — Wdrożenie) Audyty i wybór rozwiązania. Ostatecznie określić razem z nami platformę. Rozważamy ukraińskie rozwiązania (KeyCRM lub SalesDrive), ponieważ ważna jest integracja z ukraińską telefonią i Nową Pocztą. Jesteśmy również gotowi rozważyć Pipedrive. Konfiguracja systemu. Utworzenie lejka sprzedażowego, kart klientów, dostosowanie pól zgodnie z naszą specyfiką. Integracje. Podłączenie telefonii, komunikatorów i Nowej Poczty. Import danych. Poprawne przeniesienie istniejącej bazy klientów (około 220 kontaktów) z bieżących plików. Szkolenie. Krótkie wprowadzenie dla kierownika działu sprzedaży i dwóch menedżerów dotyczące zasad prowadzenia transakcji, aby zapewnić czystość i jakość danych w CRM. Dalsze zadania (Etap 2 — Wsparcie) Wsparcie techniczne i dopracowanie automatyzacji w trakcie pracy. Kontrola poprawności eksportów danych do dalszej analityki AI. Kogo szukamy Specjalisty z doświadczeniem w wdrażaniu KeyCRM, SalesDrive lub Pipedrive (proszę dodać przykłady lub przypadki w odpowiedzi). Osoby, która rozumie zasady budowy analityki sprzedaży i potrafi konfigurować eksport danych bez „śmieci”. Odpowiedzialnego specjalisty, gotowego do długoterminowej współpracy i wsparcia projektu. W odpowiedzi proszę podać Wasze doświadczenie z KeyCRM, SalesDrive lub Pipedrive. Orientacyjną wartość oraz czas podstawowej konfiguracji dla naszego zespołu (3 użytkowników). Czy jesteście gotowi dalej administrować systemem i na jakich warunkach.

O firmie Firma handlowa. Pracujemy z grupą towarową liczącą ponad 2000 pozycji w różnych kategoriach.Aktualna sytuacja Obecnie nomenklatura jest prowadzona w Google Sheets — dane są skonsolidowane według zakładek (kategorii). Struktura zakładek: Nazwa towaru Grupy cen: koszt własny, hurt, detal Charakterystyki: waga, ilość w opakowaniu itd. Ważne: liczba kolumn różni się w zależności od kategorii towarów, ponieważ mają one różne charakterystyki.Dlaczego obecne rozwiązanie nie jest odpowiednie Google Sheets nie pozwala na ustawienie praw dostępu na poziomie poszczególnych kolumn. Potrzebujemy: Przyznawania użytkownikom praw do wyświetlania określonych kolumn (na przykład tylko kosztów własnych) Przyznawania praw do edycji określonych kolumn (na przykład cen detalicznych) Ograniczenia dostępu do pozostałych kolumn w tej samej zakładceCo należy zrobićPodstawowe wymagania Elastyczny system rozgraniczenia praw Dostęp na poziomie poszczególnych kolumn (odczyt / zapis) Przydzielanie praw według ról lub użytkowników Zarządzanie prawami bez udziału programistów Wsparcie dla różnych struktur danych Różne kategorie towarów mają różny zestaw charakterystyk Dodawanie nowych kolumn/charakterystyk bez programowania Niepodległość od programistów Administracja przez wewnętrznych pracowników Dodawanie kategorii, kolumn, użytkowników — przez interfejs Integracja z ERP Eksport aktualnych cen do naszego systemu ERP Eksport lub automatyczna integracja przez API Analiza danych z wykorzystaniem AI (pożądane) Możliwość analizy całej listy nomenklatury Ubogacanie, weryfikacja, rekomendacje — jeśli masz pomysły, opiszOczekiwany rezultat Działające rozwiązanie, w którym: Nomenklatura jest zorganizowana według kategorii z różnymi zestawami charakterystyk Prawa do kolumn są elastycznie konfigurowane (wyświetlanie / edytowanie) Dane są eksportowane do ERP Zespół może samodzielnie zarządzać systememCo potrzebujemy od Ciebie przy odpowiedzi Opisz w ogólnych zarysach, jak widzisz rozwiązanie: Jakie narzędzie / platformę proponujesz

Konieczne jest przeprowadzenie głębokiej analizy technicznej trzech plików PDF pod kątem autentyczności oraz możliwych oznak edytowania lub fałszowania. Potrzebna jest nie tylko wizualna ocena dokumentów. Wykonawca powinien dobrze rozumieć wewnętrzną strukturę plików PDF oraz umieć analizować: metadane plików; strukturę PDF oraz poszczególnych obiektów; historię tworzenia i możliwego edytowania; używane oprogramowanie; wbudowane czcionki, obrazy, warstwy i inne elementy; możliwe oznaki ponownego zapisywania, konwersji, wprowadzania zmian lub tworzenia dokumentu z datą wsteczną; jakiekolwiek techniczne niezgodności, które mogą świadczyć o manipulacjach z plikami. Na podstawie przeprowadzonej analizy należy przedstawić zrozumiałe pisemne wnioski dotyczące każdego pliku z wskazaniem wykrytych oznak, ryzyk oraz ograniczeń analizy. Rozważamy specjalistów, którzy mają praktyczne doświadczenie w cyfrowej kryminalistyce, analizie dokumentów PDF, metadanych lub weryfikacji plików elektronicznych pod kątem autentyczności. W odpowiedzi prosimy krótko opisać swoje doświadczenie, metody oraz narzędzia, które wykorzystujesz do takiej analizy.

Ogólne informacje Konieczne jest opracowanie prostej, minimalistycznej systemu webowego, którego głównym celem jest prowadzenie bazy klientów, tworzenie zapisów na wizyty oraz automatyzacja procesu potwierdzania wizyt przez SMS, wysyłanie jednorazowych linków przez API z samego serwisu. Projekt jest realizowany etapami. Na pierwszym etapie konieczne jest wdrożenie jedynie podstawowej funkcjonalności (MVP), aby system mógł być używany w rzeczywistej pracy. Po uruchomieniu i przetestowaniu będzie stopniowo rozszerzany o nowe moduły.Podstawowa funkcjonalność pierwszego etapu autoryzacja użytkowników; baza klientów; tworzenie i edytowanie zapisów; lista zapisów (lub prosty kalendarz); przełączanie między punktami sprzedaży; integracja z operatorem SMS przez API; wysyłanie SMS z dowolnym tekstem lub linkiem do potwierdzenia wizyty; potwierdzenie lub anulowanie wizyty przez klienta za pomocą jednorazowego linku; wyświetlanie statusu potwierdzenia bezpośrednio obok zapisu klienta. Na początkowym etapie zamiast pełnoprawnego kalendarza dopuszcza się użycie prostego wykazu zapisów według dni. Każdy dzień powinien zawierać chronologiczny wykaz rezerwacji z podaniem czasu, imienia klienta, usługi, pracownika oraz statusu potwierdzenia. W przyszłości ten wykaz można będzie zastąpić pełnoprawnym kalendarzem bez zmiany struktury systemu. W systemie powinna być możliwość przełączania się między punktami sprzedaży. Każdy punkt sprzedaży ma własną listę zapisów (lub kalendarz), ale wszystkie korzystają ze wspólnej bazy klientów.

Kopiowanie bazy i frontu dla bazy (Obecnie częściowo skopiowany front i niektóre cechy, ale niepoprawnie. Parser wypełnił bazę swoimi cechami) Synchronizacja parsera z bazą i cechami bazy Naprawa błędu agenta parsera Przycinanie zdjęć proporcjonalnie do znaku wodnego, które spływają z parsera Praca bufora z nową bazą i narzędziami z obiektami tej bazy Poprawienie drobnych błędów: na przykład tekst popupów lub drobne momenty na froncie, błędy, które pojawią się podczas realizacji zadań Podłączenie nowego magazynu do przechowywania mediów Logi przestały trafiać do tabeli operacji finansowych, co nas stronach bilansu i planu taryfowego (płatność taryfy, doładowanie konta (sukces/nie)) Sprawdzić jeszcze raz działanie płatności i po tym zamienić testowe API billingowe od monobanku na rzeczywiste Udoskonalić prawa dostępu dla użytkownika administratora baz Obecnie są zawieszone procesy, które obciążają serwer, trzeba to sprawdzić Logika komentarzy i notatek obecnie działa niepoprawnie, trzeba, aby dla tego samego obiektu w 2 bazach - komentarze były przypisane do każdej bazy, a nie do obiektu, źródłem którego jest obiekt tej bazy (Bardziej szczegółowo mogę wyjaśnić osobiście) Zafiksować w bazach poprawne sortowanie (Obecnie od pierwszego dodanego do ostatniego. trzeba odwrotnie, funkcjonalność sortowania stworzona) Sprawdzić i poprawić poprawność filtrów w bazach, możliwe, że dodać ograniczenia na filtrację przy dużych objętościach danych