Zebrać dane
Prawdziwy profesjonalista)
Zbierz dane email, telefon w tematyce kampanii opon rolniczych
Przez programy
przez make
Innym sposobem
Napisz swoje narzędzia i ceny
Budżet: 1000 UAH Termin: 5 dni
Cześć, Pawle!
Mogę zebrać bazę kontaktów (email/telefony) na temat "agroszyny" z otwartych źródeł.
Narzędzia:
Make do automatyzacji
parsowanie stron i katalogów (Python)
Google Maps / otwarte bazy biznesowe
przetwarzanie w Google Sheets / Excel
Napisz geografię i liczbę kontaktów.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry
Zebrałem dla przykładu w takim wyglądzie:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-4lF7vHBMg_Z0yHLjQVG8qFgl6UmiZSv5K1zT09YJYE/edit?gid=0#gid=0
Pasuje?
Proszę o odpowiedź
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć!
Zbieranie emaili i telefonów w tematyce agroszyn — to nasze zadanie. Parsujemy strony internetowe dystrybutorów, dealerów, sklepów rolniczych: nazwa firmy, email, telefon, strona internetowa, region. Wynik — Excel/Google Sheets.
Narzędzia: Python + Playwright (dla stron JS), BeautifulSoup, w razie potrzeby — przeszukiwanie przez wyszukiwarki po kluczowych zapytaniach (na przykład „agroszyny kupić”, „diler techniki rolniczej”).
Make.com również podłączymy, jeśli potrzebna jest automatyzacja lub regularne aktualizowanie bazy.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry.
Zbieram bazę z kontaktami za pomocą Pythona (requests / BeautifulSoup / Selenium).
E-maile i telefony dodatkowo sprawdzam przez serwisy.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć, Pawle!
Miałam już doświadczenie z podobnym zadaniem, tylko w innej niszy.
Proponuję zbieranie danych ręcznie - to bardziej jakościowy format, ponieważ będę mogła dobrać najbardziej odpowiednie kontakty.
Koszt zależy od liczby kontaktów, które potrzebujesz.
4 zł = kontakt. Ale jestem również gotowa omówić inne warunki.
Mogę rozpocząć i dostarczyć pierwszy wynik (50-100 kontaktów) już dzisiaj.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry.
Do tego zadania jako narzędzia proponuję użyć połączenia Node.js i TypeScript. Zamiast standardowego parsowania przez zewnętrzne programy, zalecam zbieranie danych przez oficjalne API biznesowych katalogów i map, co zapewni dokładniejsze e-maile i numery telefonów bez ryzyka blokad. Zebrana baza będzie mogła być łatwo przefiltrowana i zapisana w odpowiednim formacie. Koszt pracy i terminy realizacji omówimy w wiadomościach prywatnych po wyjaśnieniu wszystkich szczegółów.
Budżet: 1000 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry!
Chcę za tę pracę 800 zł
Mogę zebrać bazę kontaktów (email, telefony) w tematyce opon rolniczych i pokrewnych nisz (przedsiębiorstwa rolnicze, dealerzy, serwisy, dostawcy sprzętu itp.).
🔧 Narzędzia, które używam:
* Parsowanie stron (Python + Scrapy / niestandardowe skrypty)
* Automatyzacja przez Make (ex-Integromat)
* Apify, PhantomBuster (do zbierania z katalogów i mediów społecznościowych)
* Google Maps / katalogi biznesowe (OLX, Prom itp.)
* Walidacja emaili (NeverBounce / ZeroBounce)
⚙️ Co otrzymasz:
* Tabela (Google Sheets / Excel)
* Nazwa firmy
* Telefon
* Email
* Strona / źródło
* Miasto / region
Budżet: 1000 UAH Termin: 5 dni
Cześć, Pawle!
Realizuję system automatycznego zbierania i weryfikacji kontaktów w tematyce opon rolniczych, wykorzystując połączenie Make.com oraz specjalistycznych usług wzbogacania danych.
Podpowiedz, jaki region poszukiwań cię interesuje (Ukraina czy zagranica) oraz jaki przybliżony zakres bazy jest potrzebny?
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Witam.
Mogę zebrać bazę kontaktów w tematyce opon rolniczych: firma, telefon, email, strona internetowa, miasto i źródło.
Narzędzia: Google Maps, wyniki wyszukiwania, strony firm, katalogi, w razie potrzeby — skrypt Python lub Make.
Koszt zależy od objętości:
— do 100–150 kontaktów: 1000 zł;
— większa baza lub kilka krajów — do omówienia osobno.
Przed oddaniem usunę duplikaty i przygotuję wszystko w Google Sheets lub Excel. Mogę najpierw zrobić mały testowy przykład, abyście mogli zobaczyć jakość.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć!
Mam duże doświadczenie w zbieraniu i parsowaniu danych kontaktowych (e-mail, telefony) w różnych niszach, w tym w tematyce agro.
Mogę zrealizować to za pomocą narzędzi: parserów (Scrapy, Octoparse, niestandardowe skrypty), automatyzacji przez Make (Integromat), a także alternatywnych metod — API, bazy, LinkedIn/strony firm z późniejszym czyszczeniem i walidacją danych.
Proponuję przejść do wiadomości prywatnych w celu dokładniejszej dyskusji na temat specyfikacji, zakresu i kosztów.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć! Nazywam się Roman, jestem indywidualnym deweloperem z 4-letnim doświadczeniem zawodowym w rozwoju Full-stack i automatyzacji, i realizuję zbieranie danych kontaktowych w tematyce „agroszyny” następującymi metodami: 1. Narzędzia: rozwój niestandardowych parserów w Pythonie (Scrapy/Selenium) do wydobywania danych z katalogów, stron dealerów i agregatorów cenowych; konfiguracja skryptów w Make do automatycznego przesyłania kontaktów do Twoich narzędzi roboczych (Google Arkusze, CRM) za pomocą webhooków; wzbogacanie bazy danych przez API Hunter.io, Apollo lub Clarity Project w celu wyszukiwania bezpośrednich e-maili i telefonów decydentów. 2. Format wyniku: otrzymujesz zweryfikowaną bazę z nazwą firmy, imieniem i nazwiskiem kierownika, bezpośrednim kontaktem oraz potwierdzonym statusem aktywności biznesu. Pracuję wyłącznie jako freelancer przez FOP, co gwarantuje bezpośrednią komunikację, przejrzystość procesów oraz przekazanie skonfigurowanych narzędzi na Twoją własność. Możesz zapoznać się z moim podejściem do automatyzacji i architektury danych pod linkami: https://3magency.co/, https://jk-solution.com.ua/, https://farfieworldwide.com/, Behance
Budżet: 1000 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry, Pawle!
Przeglądałam podobne zadania, rozumiem o co chodzi. Dla jednorazowego zbierania kontaktów nie widzę sensu wciągania płatnych subskrypcji. Napiszę skrypt w Pythonie pod konkretne źródła: Google Maps, strony dystrybutorów, katalogi branżowe. Przed oddaniem przefiltruję e-maile przez weryfikator, aby nie było martwych adresów w bazie. Wynik w Excelu lub Google Sheets.
Od razu ważne: opony rolnicze to wąska nisza B2B. To nie sklepy internetowe i nie restauracje. Nie ma sensu liczyć na bazę 5-10 tysięcy kontaktów. Rzeczywistych firm w tej tematyce jest znacznie mniej. Za to będą to żywe, celowe kontakty, a nie śmieci.
Jedno pytanie przed rozpoczęciem: jaka geografia i jaki przybliżony wolumen oczekujecie? Ukraina, UE, WNP - to różne źródła i różny wolumen. Od tego liczę cenę i terminy. Co do ceny, powiem konkretnie po odpowiedzi na powyższe pytanie. Jestem gotowa zrobić test: zbiorę 20-30 kontaktów za darmo, abyście widzieli jakość przed płatnością. Proszę o kontakt!
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Zbieranie emaili i telefonów dotyczących opon rolniczych przez Make - to raczej połączenie parserów i gotowych integracji. Nie pisałbym skryptu od zera, jeśli można skorzystać z gotowych modułów. Podnosiłem coś podobnego dla dystrybutora opon: Make pobierał dane z Google Maps i kilku katalogów, czyścił duplikaty i układał w tabeli. Jakie źródła już masz na myśli? Czy zaczynamy od wyszukiwania platform?
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry!
Jestem gotowy szybko i jakościowo zebrać bazę kontaktów (email, telefon) w tematyce opon rolniczych.
Pracuję starannie: sprawdzam aktualność danych, zbieram tylko realne kontakty z stron internetowych i Google Maps. Opracuję wynik w wygodnej tabeli (Excel / Google Sheets).
Mogę przystąpić od razu po uzgodnieniu szczegółów.
Proszę napisać, jaka liczba kontaktów jest potrzebna — dostosuję się do zadania.
Budżet: 999 UAH Termin: 1 dzień
Zajmuję się olx, mogę przejść przez słowa kluczowe
mtz, yumz, hts, traktor, kombajn w kategorii Opony.
Zrzut ekranu https://ibb.co/Z6xh70d6
przykład pracy https://freelancehunt.com/showcase/work/olx_review/1777357.html
Cena zależy od liczby kontaktów. Jeśli źródło jest odpowiednie, policzę.
Budżet: 1000 UAH Termin: 2 dni
Mogę zebrać z Google Maps i przesłać do Excela, zrobię dla przykładu, jeśli trzeba, piszcie.
Budżet: 1000 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry, jestem gotowy do wykonania zadania. Proponuję stworzyć własny parser do wydobywania danych z witryn w wyszukiwarkach oraz ewentualnie Google Maps. Mogą wystąpić jedynie koszty techniczne związane z proxy (do 10$), dlatego ta opcja będzie budżetowa i ograniczy się jedynie do czasu. Praca zajmie około 5 dni. Jeśli potrzebujesz szybciej, ale jesteś gotów zapłacić więcej, można to zrobić przez Apify (~49$/miesiąc) + Make (od 9$/miesiąc). Praca zajmie około 3 dni. Podaję stawkę jako moją cenę za 1 dzień roboczy.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry.
Mam doświadczenie w zbieraniu informacji i wypełnianiu tabeli. Proszę pisać w wiadomościach prywatnych, a omówimy szczegóły.
Będę zadowolona ze współpracy.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Witam.
Pracuję z pythonem, narzędziami typu make, n8n itd.
Cena zależy od ilości danych i źródła.
Czy możecie podpowiedzieć, skąd należy zebrać te dane?
Budżet: 1000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry!
Profesjonalnie zbiorę dane email, tel. dla agroszyn. Mam doświadczenie w pracy z programami specjalistycznymi, automatyzacją przez `make` i innymi metodami.
Efektywnie wykorzystuję API, proxy i arkusze Google.
Napisz do mnie prywatnie, omówimy narzędzia i szczegóły.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry, Pawle! Jestem gotów zebrać potrzebne informacje dla Ciebie. Napisz szczegóły.
Budżet: 1000 UAH Termin: 4 dni
Cześć! Zbieranie e-maili i telefonów można przeprowadzić za pomocą parsowania i automatyzacji, często używam Selenium i API do takich zadań. Ciekawe, jakie konkretne źródła i objętość danych rozważacie? Mogę szybko pokazać przykład zbierania danych dla waszej tematyki.
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).
Dla istniejącego systemu mikroserwisowego wymagana jest opracowanie niezależnej usługi do przetwarzania plików Excel. Zadanie polega na stworzeniu niezawodnego procesu przyjmowania, walidacji i transformacji danych z tabel do zorganizowanego formatu bazy danych. Funkcjonalne zadania: Opracowanie API opartego na gRPC do odbierania poleceń przetwarzania i zwracania statusów wykonania. Realizacja logiki parsowania plików: odczyt dużych ilości danych (XLSX), czyszczenie, sprawdzanie typów i przekształcanie do modeli biznesowych. Realizacja warstwy dostępu do danych (Repository/Unit of Work) do zapisywania wyników w PostgreSQL za pomocą Entity Framework Core. Zapewnienie bezpieczeństwa wątków i efektywnego wykorzystania zasobów (szczególnie przy przetwarzaniu dużych plików). Wymagania techniczne: Platforma: .NET 10. Wzorce architektoniczne: Dependency Injection, CQRS, modułowa architektura projektu. Komunikacja: Wyłącznie gRPC. Praca z Excelem: Wykorzystanie wydajnych bibliotek (np. EPPlus, OpenXML lub analogi według wyboru). Modularność: Kod powinien być zorganizowany w sposób umożliwiający łatwe skalowanie usługi i testowanie. Oczekiwany rezultat: W pełni działający mikroserwis, gotowy do wdrożenia w środowisku kontenerowym. Czysta baza kodu z przestrzeganiem zasad SOLID. Udokumentowane pliki .proto. Podstawowe testy jednostkowe dla krytycznych punktów przetwarzania danych. Wymagania dla kandydata: W odpowiedzi proszę podać: Twoje doświadczenie w pracy z .NET w architekturze mikroserwisowej. Przykłady tego, jak organizujesz DI i modularność w swoich projektach. Doświadczenie w pracy z bibliotekami Excel w .NET. Gotowość do pracy na podstawie kontraktów gRPC.
Dzień dobry. Potrzebny parser według słów kluczowych z wyświetlaniem wyników przez bota Telegram. Jak to ma działać: Automatyczne wyszukiwanie na 4 stronach według słów kluczowych, które czasami się zmieniają. Zapytania są wysyłane co kilka minut. Słowa są ładowane w formie pliku .txt. TG powinien zawierać przyciski: uruchom bota, zatrzymaj bota, pobierz plik (pobiera plik z aktualnymi słowami kluczowymi), załaduj plik (ładuje edytowany plik z nowymi słowami). Bots powinien ignorować wcześniej znalezione wyniki, tzn. nie wskazuje tego samego ogłoszenia dwa razy. Wynik przychodzi do bota w formie linku z zdjęciem, ale wystarczy też sam link. P.S. wyszukiwanie na stronach bez API, VPS na 6TB i 50 IP już są dostępne. Po szczegółowe informacje proszę kontaktować się na PW.
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).