Бюджет: 27000 UAH Срок: 10 дней
ПО второму этапу можем зайти в срок около 10 рабочих дней, но 95% точности я бы привязывал не к ощущению, а к тестовой выборке с ручной разметкой и правилами спорных случаев. Иначе это будет не инженерная приемка, а гадание на транскриптах =/
Смотрите, тут нюанс - сначала проверим результат первого этапа, качество текстов, структуру данных, доступы к серверу и то, как записи уже попадают в систему. После этого соберем модуль анализа по вашей логике, сделаем скоринг 0-100, классификацию холодный / средний / теплый, отдельные признаки по потребностям, возражениям, стадии сделки и работе менеджера. Дальше - калибровка на вашей выборке, чтобы модель не давала красивый общий пересказ, а попадала в заданные критерии.
НУжны 2 уточнения перед стартом
> есть ли уже 30-50 эталонно размеченных звонков для проверки точности
> первый этап сейчас отдает только текст или уже есть связка звонок - менеджер - лид - сделка - отдел
Похожие кейсы Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI и автоматизация бизнес-процессов, близко по логике обработки данных и решений
> https://business.ingello.com/forma-crm - ЦРМ и управленческая логика для контроля процессов
> https://business.ingello.com/platforma - корпоративная платформа с ролями, данными и масштабированием
Главная страница по системам - https://systems-fl.ingello.com
Бюджет 27 000 грн для второго этапа принимаем как рабочий ориентир, но !!гарантию 95% можно подтверждать только после просмотра разметки и качества транскрибации!!. Можно не усложнять - если база первого этапа нормальная, делаем аккуратную калибруемую систему, а не витрину для презентации.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 10 дней
Добрый день, Юрий.
Задача — это уже не просто интеграция AI, а полноценная production-система анализа звонков с жёсткой бизнес-логикой скоринга и высокой нагрузкой. У меня есть опыт разработки подобных пайплайнов: транскрибация аудио, LLM-анализ диалогов по заданным правилам, скоринг лидов и интеграции с CRM под высокую нагрузку.
Чтобы точно оценить текущий этап, нужно уточнить:
что уже реализовано на этапе 1 и какой стек используется?
где сейчас хранятся звонки и как устроен поток из Ringostat?
как сейчас реализована интеграция с amoCRM?
Что я предлагаю: подключаюсь к этапу 2, реализую анализ звонков и скоринг строго по вашей логике, настраиваю калибровку модели под реальные данные до достижения точности ≥95% и обеспечиваю запись результатов в amoCRM. После этого передаю всё в GitHub с документацией и готовностью к масштабированию.
Предлагаю обсудить детали!
Бюджет: 27000 UAH Срок: 7 дней
Привет, я работал над системой AI-анализа звонков для автодилера с 80+ менеджерами - интеграция с CRM, транскрипция 15000+ звонков/месяц, скоринг лидов с точностью 97%. Увеличили конверсию на 34%.
Какая специфическая логика скоринга будет применяться для автомобильного бизнеса - учитываются ли особенности импортных авто и региональные отличия клиентов?
Предлагаю связаться, я бесплатно проконсультирую вас с технической стороны и составим план разработки + расскажу о моей команде! ⚡
Матвій Липневський
Победившая ставка- Проекты 8
- Оценка 5.0
- Рейтинг 2 930
Бюджет: 27000 UAH Срок: 9 дней
Добрый день. Выполню вовремя и качественно. Пишите в ЛС, обсудим детали.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте! Ваш проект вызвал у меня большой интерес. Готов немедленно начать работу и обеспечить высокое качество выполнения.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте!
Я Full-Stack Software Engineer с более чем 7-летним опытом разработки веб-сайтов, SaaS-решений, сложных веб-платформ и MVP для стартапов - от идеи и архитектуры до продакшена и поддержки.
Работаю не только как разработчик, но и с фокусом на бизнес-логику, масштабируемость и долгосрочную поддержку решений. В портфолио указаны примеры реализованных проектов различной сложности.
Технологический стек:
PHP (Laravel, Symfony, Yii2),
Frontend: JavaScript (Vue.js, React.js), HTML5, CSS3,
Базы данных: MySQL, PostgreSQL.
Что касается сроков и стоимости - на этом этапе корректно оценить их без уточнения требований сложно. Для формирования обоснованной оценки обычно нужно понять:
– цели проекта;
– ключевой функционал;
– ожидаемую нагрузку и интеграции;
– приоритеты (быстрый запуск vs масштабирование).
Предлагаю начать с короткого уточнения требований или звонка / переписки - после этого смогу предоставить реалистичную оценку по срокам, бюджету и вариантам реализации.
Буду рад обсудить детали.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 10 дней
УЖе есть практически готовое решение для AI-аналитики звонков и скоринга лидов, его можно быстро адаптировать под вашу логику и запустить 2 этап, на связи тут в переписке =)
можно взять 2 этап за 10 рабочих дней и 27000 грн, если первый этап стабильно отдает тексты звонков, записи связаны с лидами и есть доступ к примерам для проверки.
важный нюанс по 95% - такую точность корректно считать только на эталонной выборке, где заранее размечены правильные ответы по вашим критериям.
поэтому я бы сделал не общий AI-анализ, а проверяемую модель оценки - правила, промпты, схема результата, повторная валидация, лог ошибок и калибровка на тестовых звонках.
по реализации 2 этапа вижу так
- забираем тексты звонков из результата 1 этапа
- приводим их к единому формату
- настраиваем анализ потребности, возражений, стадии сделки, договоренностей и качества работы менеджера
- считаем оценку звонка 0-100 и классификацию лида
- готовим структуру данных так, чтобы 3-5 этапы потом нормально легли в amoCRM, сигналы и дашборд
- переносим код и материалы в приватный GitHub-репозиторий компании
для старта нужны доступы к текущему серверу, репозиторию или файлам 1 этапа, пример 20-50 звонков, критерии скоринга и желательно 10-20 уже размеченных эталонных примеров.
уточню 2 момента, чтобы не играть в угадайку с сервером, я и так иногда умею усложнить жизнь на ровном месте =/
- первый этап сейчас отдает транскрипты в каком формате - база данных, файлы, API или другое хранилище
- есть ли уже ручная разметка звонков для проверки 95%, или ее нужно сделать вместе в рамках калибровки
похожие работы Ingello
- https://business.ingello.com/vorfahr - AI-автоматизация и агентная логика для рабочих процессов
- https://business.ingello.com/forma-crm - CRM и управленческая логика для операционных команд
главная страница для проектов на бирже
https://systems-fl.ingello.com
Ставки пока отсутствуют
Актуальные фриланс-проекты в категории AI и машинное обучение
Добрый день! Необходимо выполнить две задачи: 1. Разработать парсер товаровсо стороннего сайта (10–40 тыс. позиций, маркетплейс) с сохранением структурированных данных в MySQL для последующего вывода в WordPress. 2. Установить и настроить n8n на VPS, а также организовать AI-обработку контента: настройку промптов, рерайт текстов, обработку изображений, SEO-оптимизацию и проверку текстов на AI-детекцию. Можно оценить стоимость выполнения как всего проекта, так и каждой задачи отдельно. .
Задача: один дашборд со всеми показателями бизнеса — реклама, воронка, оплаты, работа менеджеров, планирование выручки. Данные подтягиваются по API автоматически. Периметр: только направление YCL (трудоустройство в Европе). В Kommo есть и другие направления — в хранилище попадают только сделки воронок YCL (фильтр по воронке/тегу согласуем).1. Источники данных (интеграции) Kommo CRM — лиды, сделки, этапы воронки, ответственные, источники, даты переходов между этапами (обязательно сохранять историю), причины отказов, кастомные поля сделки (см. п. 2). Stripe — платежи, суммы, статусы (успех/отказ/возврат), привязка к сделке. Meta Ads — расходы, показы, клики, CPL, лиды по кампаниям (работает сейчас). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — планируются; архитектура — расширяемые коннекторы без переработки ядра. SEO/органика— Google Search Console + GA4. Сквозная связь: источник трафика → лид в Kommo → оплата в Stripe (UTM, ID сделки в metadata Stripe — механику предложить). 2. Обязательные разрезы (поля сделки в Kommo) Каждая метрика должна фильтроваться/группироваться по: Гражданство клиента (Кения, Нигерия, Индия и т.д.). Статус проживания: живет в своей стране / экспат (уже находится в Европе). Это два разных сегмента с разным циклом, конверсией и чеком. Страна размещения / услуга: Польша, Сербия, Словакия, Германия (ZAV). Менеджер, команда, канал трафика, период. Если каких-то полей в Kommo нет — исполнитель указывает, какие поля нужно завести, заказчик добавляет.3. Воронка и опережающие показатели Данные в разрезе воронки, по каждому этапу — итоговые и опережающие (leading) метрики: Трафик → лид: лиды, CPL по каналам + динамика расходов/кликов день-до-дня. Лид → квалификация: конверсия + скорость первого ответа, касания/звонки на менеджера в день, лиды без ответа. Квалификация → договор/счет: конверсия + отправленные офферы, зависшие сделки (дней на этапе более нормы). Счет → оплата: оплаты, средний чек + неоплаченные счета, неудачные платежи. Итог: выручка, ROMI по каналам, run rate до плана месяца. 4. Цикл сделки Средний и медианный цикл лид → оплата (ориентир бизнеса ~4 недели), тренд цикла во времени. Разложение цикла по этапам (сколько дней сделка сидит на каждом этапе) — чтобы видеть, какой именно этап растягивается. Список сделок, что зависли на этапе дольше нормы. Разрез цикла по сегментам: гражданство, статус проживания, страна размещения, менеджер. 5. Раннее предупреждение просадки (ключевой блок) Поскольку цикл ~4 недели, сегодняшние лиды = оплаты через месяц. Система должна: Сравнивать лиды/квалификации текущей недели с скользящим средним (4 недели) и при отклонении вниз выдавать алерт: «лидов −X%, при цикле 4 недели ожидайте просадку оплат в неделю [даты]». Строить прогноз оплат на 4 недели вперед из текущего пайплайна: сделки на каждом этапе × историческая конверсия этапа × остаток цикла. Подсвечивать красным недели, где прогноз ниже плана, — с запасом времени на реакцию. 6. Доплаты и планирование продаж В карточке сделки Kommo хранятся дата и сумма запланированной доплаты. Система должна: Собирать календарь будущих доплат: тотал ожидаемых, по неделям/месяцам. Подсвечивать просроченные доплаты (дата прошла, оплат в Stripe нет) — отдельный список для доталкивания. Считать план месяца как: план − уже оплачено − доплаты по графику = сколько нужно новых продаж (в деньгах и в штуках сделок за средним чеком). График по неделям: доплаты + прогноз новых оплат против недельного плана. 7. Работа менеджеров Дневной срез по каждому менеджеру: касания/звонки, разговоры, отправленные офферы, оплаты — по каждому дню отдельно, с графиком за период. Прогресс выполнения личного плана с сравнением с темпом месяца (впереди / в темпе / отстает). Бенчмаркинг с коллегами. 8. Визуализация и роли «Светофоры» (зеленый/желтый/красный) в ключевых метриках относительно норм/плана; шкалы прогресса; графики трендов; адаптив под мобильный. Роли: CEO — все; РОП — вся воронка и менеджеры; тимлид — своя команда; менеджер — свои показатели и позиция относительно коллег. 9. Отчеты и AI Автоматические отчеты по расписанию (ежедневное сведение, недельный отчет) в дашборд и/или мессенджер. Запросы в свободной форме («как изменился CPL с Meta за 2 недели?») — LLM поверх хранилища. Алерты по красной зоне и по правилам из п. 5–6. 10. Технические ожидания и этапность Хранилище (PostgreSQL/BigQuery или аналог) + ETL: webhooks Kommo + периодическая синхронизация (15–60 мин). Фронтенд: кастомный или BI-инструмент — предложить с обоснованием; требования к ролям, светофорам, прогнозу и AI-запросам должны быть реализуемыми. Этапы: (1) аудит и карта метрик → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, воронка, светофоры, роли → (3) цикл сделки, раннее предупреждение, доплаты и план → (4) SEO, AI-отчеты, алерты → (5) новые рекламные каналы. Оплата поэтапная, по каждому этапу — демо. В отзыве указать: похожие проекты (сквозная аналитика), стек с обоснованием, оценку сроков и стоимости по этапам, ежемесячную стоимость владения (хостинг, токены, лицензии).
Задача: развернуть LLM-сервис, который знает всю документацию компании и отвечает на вопросы менеджеров отдела продаж. Что есть сейчас: заказчик собирал прототип самостоятельно (отдельный проект с загруженной информацией о компании, размещенный на сервере), но информация из базы не передается в модель — вероятно, проблема с API. Код и доступы предоставим. Первый шаг — аудит: починить существующее или аргументированно собрать с нуля. Необходимый функционал: Загрузка всей документации компании: описание каждой услуги, регламенты, FAQ, ценообразование (все материалы предоставим). Ответы строго на основе загруженных документов (RAG). Модель не выдумывает фактов; если ответов в базе нет — честно об этом сообщает. Доступ для менеджеров по ссылке (веб-интерфейс), с авторизацией. Сценарии: менеджер задает любой вопрос о работе компании; вставляет вопрос клиента «как есть» и получает готовый ответ для отправки; находит нужный регламент/отчет по запросу. Обновление базы знаний без разработчика (загрузка файлов через интерфейс или подключенную папку). Английский язык. История запросов для контроля качества. Технические ожидания: LLM через API (Claude/OpenAI — предложить с расчетом стоимости токенов), RAG-пайплайн (векторная база, embeddings), хостинг на нашем сервере или в облаке, HTTPS. Архитектура должна позволять в будущем подключить ассистента к аналитическому хранилищу данных (параллельный проект). В отзыве указать: примеры похожих RAG-проектов, стек, срок, стоимость работы и ориентировочную ежемесячную стоимость владения (токены + хостинг).
Креативный маркетолог / создатель рекламных кампаний для Merivy — платформы на основе ИИ для бизнеса в сфере красоты и эстетики (с маскотом!) Кто мы Мы небольшая стартап-компания, создающая Merivy — программное обеспечение для бронирования и управления клиентами для эстетических клиник, салонов красоты, барбершопов и других бизнесов, работающих по записи. В сердце продукта находится Merv — наш ИИ-агент (и маскот в форме зеленой руки ), который помогает владельцам управлять своим бизнесом: он настраивает бронирования, управляет услугами и расписаниями, отвечает на вопросы, отмечает успехи и в целом ощущается как член команды, а не как чат-бот. Что мы ищем Креативного человека, который сможет превратить это в кампанию, которую люди действительно запомнят. Нашим ориентиром по энергии и тону является медийное присутствие viktor (встретьте viktor) — мы очень разные продукты, но нам нравится, как они общаются со своей аудиторией: смело, по-человечески, с юмором, без корпоративного бла-бла. Мы не хотим копии. Мы хотим такого же уровня мастерства, но с нашим собственным голосом. Сообщение, которое нам нужно донести Merivy помогает вам управлять вашими клиентами, делать их счастливыми — и, что самое важное, заставлять их возвращаться. Merv — лицо этого обещания: маленький зеленый товарищ, который никогда не забывает клиента, бронирование или день рождения. Что вы создадите Концепцию кампании, основанную на Merv как персонаже бренда (его голос, личность, постоянные шутки) Сценарии / раскадровки для коротких видеореклам (IG Reels, TikTok), ориентированных на владельцев салонов и клиник Статические рекламные креативы и зацепки для платной рекламы в социальных сетях Сообщения, которые мы можем использовать на целевой странице и в продукте Вы отлично подойдете, если Вы создавали кампании или контент для SaaS, красоты или местных бизнесов Вы можете показать нам одну вещь, которую сделал, и которую незнакомец отправил бы другу Вы мыслите персонажами и историями, а не только «функциями и преимуществами» Чтобы подать заявку Отправьте 2–3 примера вашей работы и одно предложение: как бы Merv представился владельцу салона в рекламе в Instagram? Это одно предложение важнее вашего резюме.
Ищем специалиста, который сможет разработать и внедрить ИИ-агентов для автоматизации продаж и построить полноценную воронку привлечения клиентов.Задачи Разработать ИИ-агента на базе ChatGPT (или аналогичных LLM). Настроить Telegram-бота с ИИ. Интегрировать бота с CRM. Построить автоматическую воронку продаж. Настроить сбор лидов из Instagram, Facebook, TikTok и сайта. Разработать сценарии общения с пользователями. Создать квизы и тесты для сегментации аудитории. Настроить выдачу персонализированных рекомендаций. Организовать автоматическую запись на консультации через календарь. Настроить автоматические email- и Telegram-цепочки. Интегрировать платежные системы (при необходимости). Подготовить аналитику по конверсии на каждом этапе воронки.Желательно иметь опыт с ChatGPT API / OpenAI n8n Make (Integromat) Zapier Telegram Bot API CRM (HubSpot, GoHighLevel, Bitrix24, AmoCRM и др.) Meta API WhatsApp Business API Calendly StripeЧто хотим получить Готовую систему, которая: автоматически общается с потенциальными клиентами; определяет их запрос и потребности; сегментирует по интересам; предлагает подходящий продукт; записывает на консультацию или продает продукт; передает данные в CRM; требует минимального участия человека. При отклике просьба прислать: примеры реализованных ИИ-агентов; примеры автоматизированных воронок; список используемых технологий; стоимость и сроки реализации проекта.