Владислав Свечинський

Запропонуйте Владиславу роботу над вашим наступним проєктом або зареєструйте профіль фрилансера і починайте заробляти просто зараз.

Київ, Україна

зараз онлайн

вільний для роботи

вік 20 років

на сервісі 21 година 51 хвилина

Рейтинг

Успішних проєктів

Середня оцінка

Рейтинг

AI та машинне навчання

228 місце з 2884

Розробка ботів

434 місце з 1936

Рівень володіння мовами

Навички та вміння

Програмування

Дизайн та арт

Послуги

Фото, аудіо та відео

Адміністрування

Аутсорсінг та консалтинг

Робота з текстами

Архітектура безпечного зберігання клієнтських даних

AI та машинне навчання

Проектування структури зберігання клієнтських даних для малого бізнесу з урахуванням зручності, безпеки та керованості. Основне завдання — організувати документи, клієнтські папки, доступи, ролі та внутрішні процеси так, щоб команда могла працювати системно і не втрачати важливі файли.

Проект був сфокусований на практичній стороні: як зберігати дані клієнтів, як розділяти доступи, як швидко знаходити документи і як знизити ризик хаосу в робочих файлах.

… Що було зроблено:

продумана структура папок по клієнтам;
описана логіка прав доступу;
підготовлена схема зберігання документів;
продумано розділення робочих і особистих файлів;
описана модель роботи через Google Workspace;
підготовлена логіка контролю файлів і завдань;
продумана інтеграція з CRM і таблицями.

KPI-фокус проекту:

скорочення часу пошуку документів;
зниження ризику втрати файлів;
підвищення контролю доступу;
покращення внутрішньої дисципліни зберігання даних;
прискорення підготовки документів по клієнту.

Технології: Google Workspace, Google Drive, Google Sheets, CRM, Document Workflow, Access Management.

#GoogleWorkspace #DataManagement #DocumentAutomation #CRM #Compliance #KPI
Автоматизація клієнтських комунікацій через месенджери

AI та машинне навчання

Проектування системи комунікації з клієнтами через Telegram, WhatsApp та Viber з передачею даних у CRM. Система допомагає фіксувати канал звернення, зберігати історію клієнта, надсилати сповіщення та переводити клієнта на наступний етап воронки.

Проект вирішує проблему розрізнених повідомлень, втрати контексту та ручного перенесення інформації між месенджерами та CRM.

… Що було зроблено:

описана логіка роботи з різними каналами зв'язку;
підготовлені поля CRM для фіксації каналу звернення;
продумані сценарії первинного спілкування;
налаштована структура передачі даних;
описані статуси клієнта;
підготовлена логіка сповіщень менеджеру;
продумана передача клієнта між етапами.

KPI-фокус проекту:

зниження ризику втрати переписки;
підвищення швидкості реакції менеджера;
покращення якості клієнтської бази;
контроль джерел звернень;
підвищення конверсії з повідомлення в консультацію.

Технології: Telegram, WhatsApp, Viber, amoCRM, Salebot, n8n, Webhooks.

#MessengerAutomation #CRM #amoCRM #Telegram #WhatsApp #SalesAutomation #KPI
AI-автоматизація генерації контенту та файлів

AI та машинне навчання

Проектування автоматизації для генерації контенту та файлів через AI: система бере вхідні дані з таблиці, формує промпт, генерує результат, зберігає файли в Google Drive та фіксує статуси виконання.

Проект орієнтований на повторювані завдання, де важливо отримувати однотипний результат без ручної підготовки кожного файлу.

… Що було зроблено:

розроблена логіка запуску з Google Sheets;
описана структура промптів і стилів;
продумана генерація зображень / текстів / файлів;
налаштована структура папок у Google Drive;
підготовлена логіка статусів і помилок;
продуманий контроль бюджету і лімітів;
описана система повторних спроб при збоях.

KPI-фокус проекту:

скорочення часу на ручну генерацію контенту;
стандартизація якості результату;
контроль вартості генерації;
зниження кількості помилок;
автоматичне зберігання файлів у правильній структурі.

Технології: n8n, Google Sheets, Google Drive, AI Generation, Webhooks, Status Tracking.

#AI #ContentAutomation #n8n #GoogleSheets #GoogleDrive #Automation #KPI
Міні-CRM для внутрішнього контролю завдань і клієнтів

AI та машинне навчання

Проектування внутрішньої міні-CRM для управління клієнтами, завданнями, статусами та нагадуваннями. Система розрахована на невелику команду, де потрібна проста, недорога та керована альтернатива складним CRM.

Основна ідея — об'єднати клієнтів, завдання, дедлайни, статуси та сповіщення в одному робочому просторі.

… Що було зроблено:

спроектована структура бази клієнтів;
описані сутності: клієнти, завдання, статуси, дедлайни, коментарі;
підготовлена логіка Kanban і списку завдань;
продумані нагадування по email;
описана серверна логіка доступу;
підготовлена архітектура на базі Supabase і Next.js;
продумана інтеграція з Telegram Mini App.

KPI-фокус проекту:

покращення контролю завдань;
скорочення часу пошуку інформації;
підвищення прозорості роботи з клієнтами;
зменшення кількості забутих дій;
створення єдиної бази даних для команди.

Технології: Next.js, Supabase, PostgreSQL, Telegram Mini App, Tailwind, shadcn/ui, TanStack Query, dnd-kit, Cron, Email Notifications.

#CRM #NextJS #Supabase #TelegramMiniApp #TaskManagement #KPI #InternalTool
Система контролю документів та дедлайнів

AI та машинне навчання

Проектування системи контролю документів, термінів та обов'язкових дій за клієнтськими процесами. Система допомагає розуміти, які документи вже отримані, які відсутні, що потрібно запитати у клієнта та які завдання потребують термінової уваги.

Проект спрямований на зменшення хаосу в документообігу та підвищення керованості процесів, де важливо не пропустити терміни, файли, підписи та наступні кроки.

… Що було зроблено:

розроблена структура чек-листа документів;
продумані статуси по кожному клієнту;
описана логіка нагадувань;
підготовлена система ескалації прострочених завдань;
продумана інтеграція з Google Drive / Workspace;
підготовлена модель зберігання файлів по клієнтах;
описана логіка сповіщень для команди.

KPI-фокус проекту:

зменшення кількості втрачених документів;
контроль термінів та обов'язкових дій;
прискорення підготовки повного пакету даних;
зменшення ручних перевірок;
підвищення прозорості роботи команди.

Технології: Google Workspace, Google Drive, Google Sheets, n8n, Telegram, CRM, Автоматизація завдань.

#DocumentAutomation #GoogleWorkspace #n8n #CRM #TaskControl #KPI
AI-отчетність через Telegram: голос → текст → таблиця

AI та машинне навчання

Автоматизація звітності через Telegram: співробітник надсилає голосове повідомлення, система перетворює його в текст, AI класифікує інформацію, перевіряє дані та зберігає результат у Google Sheets або внутрішню таблицю.

Проект підходить для будівельних, сервісних та польових команд, де співробітникам незручно вручну заповнювати звіти після кожного завдання.

… Що було зроблено:

розроблена логіка прийому голосових звітів;
налаштована транскрипція аудіо в текст;
підготовлена AI-класифікація звітів;
продумана перевірка повноти даних;
реалізовано запис у таблицю;
підготовлені статуси та сповіщення;
створена структура для швидкого контролю керівником.

KPI-фокус проекту:

скорочення часу підготовки звіту;
зниження кількості помилок при ручному введенні;
підвищення дисципліни звітності;
швидкий доступ керівника до даних;
стандартизація формату звітів.

Технології: Telegram Bot, AI Transcription, n8n, Google Sheets, Webhooks, AI Classification.

#Telegram #AI #ReportingAutomation #VoiceToText #GoogleSheets #n8n #KPI
Автоматизація аналізу дзвінків продажу

AI та машинне навчання

Проект автоматизації аналізу дзвінків відділу продажів: запис дзвінка завантажується в систему, проходить транскрибацію, аналізується AI-моделлю і перетворюється в структурований звіт з висновками, оцінкою якості розмови та рекомендаціями.

Мета проекту — надати керівнику інструмент контролю якості продажів без ручного прослуховування кожного дзвінка.

… Що було зроблено:

спроектовано процес завантаження та обробки дзвінків;
продумана інтеграція з сховищем файлів;
описана логіка транскрибації аудіо;
підготовлена структура AI-аналізу дзвінка;
розроблена модель звіту по якості розмови;
продумана відправка звіту в Google Drive / email / CRM;
підготовлена логіка оцінки менеджера за критеріями.

KPI-фокус проекту:

скорочення часу на ручний аналіз дзвінків;
підвищення прозорості роботи відділу продажів;
контроль якості комунікації;
виявлення слабких місць у скриптах;
покращення навчання менеджерів;
підвищення конверсії через аналіз реальних діалогів.

Технології: n8n, Zoom API, AssemblyAI, AI Analysis, Google Drive, Email Automation, PDF Report, Vector Database.

#AI #SalesAnalytics #CallAnalysis #n8n #Automation #KPI #Sales
Автоматизація заявок: форма → n8n → CRM → Telegram

AI та машинне навчання

Розробка автоматизованої зв'язки для обробки вхідних заявок: клієнт заповнює форму, дані потрапляють в n8n, створюється запис у базі або CRM, після чого менеджер отримує сповіщення в Telegram з ключовою інформацією та кнопками статусів.

Проект вирішує проблему ручного переносу даних, затримок у реакції та втрати заявок між різними каналами.

… Що було зроблено:

спроектовано потік обробки заявки;
налаштовано передачу даних з форми;
реалізована логіка запису в CRM / NocoDB / Google Sheets;
підготовлені сповіщення в Telegram;
продумані кнопки зміни статусів;
описана єдина структура lead_id / contact_id;
підготовлена логіка подальших дій менеджера.

KPI-фокус проекту:

скорочення ручного вводу даних;
прискорення реакції на нову заявку;
зменшення ризику втрати ліда;
підвищення прозорості статусів;
створення єдиної бази клієнтів та звернень.

Технології: n8n, Telegram Bot, Google Sheets, NocoDB, Webhooks, Calendly, CRM.

#n8n #WorkflowAutomation #TelegramBot #CRM #NoCode #LowCode #KPI
Голосовий AI-агент для кваліфікації клієнтів

AI та машинне навчання

Проектування голосового AI-агента для первинної обробки дзвінків, кваліфікації клієнтів та передачі результату менеджеру.

Агент працює за заданим сценарієм: вітає клієнта, ставить запитання, уточнює потребу, збирає ключову інформацію, визначає наступний крок і фіксує результат. Основний фокус — автоматизувати первинний контакт і знизити навантаження на менеджерів.

… Що було зроблено:

розроблена роль голосового агента;
описаний стиль спілкування та обмеження;
підготовлений сценарій кваліфікації;
продумана логіка обробки заперечень;
налаштована структура передачі даних;
підготовлена база знань для відповідей;
описані guardrails, щоб агент не виходив за рамки сценарію.

KPI-фокус проекту:

зниження навантаження на менеджерів;
прискорення первинного контакту з клієнтом;
підвищення частки оброблених звернень;
стандартизація якості дзвінків;
фіксація результату дзвінка в структурованому вигляді.

Технології: Vapi, SIP Trunk, AI Agent, CRM, Webhooks, Knowledge Base, Call Automation.

#VoiceAI #Vapi #AIAgent #CallAutomation #CRM #KPI #SalesAutomation
CRM-воронка для проекту допомоги клієнтам у Німеччині

AI та машинне навчання

Налаштування CRM-логіки для проєкту супроводу клієнтів у Німеччині: від первинного звернення до консультації, збору документів, призначення наступного кроку та контролю статусу клієнта.

Проєкт був сфокусований на тому, щоб менеджери не втрачали заявки, швидко розуміли статус клієнта та працювали за єдиною системою. Було продумано етапи воронки, обов'язкові поля, канали зв'язку, статуси та логіка передачі інформації між менеджером, клієнтом і внутрішніми процесами.

… Що було зроблено:

розроблена структура клієнтської воронки;
налаштовані етапи угоди;
продумані обов'язкові поля клієнта;
додані канали зв'язку: WhatsApp, Telegram, Viber;
описана логіка статусів і переходів;
підготовлені сценарії комунікації;
продумана система контролю наступної дії.

KPI-фокус проєкту:

підвищення прозорості роботи з клієнтами;
зниження кількості втрачених заявок;
прискорення обробки лідів;
покращення якості даних у картці клієнта;
контроль конверсії між етапами воронки.

Технології: amoCRM, Salebot, Telegram, WhatsApp, Google Sheets, n8n, Webhooks.

#CRM #amoCRM #Automation #SalesFunnel #LeadManagement #KPI #ClientProcess
Телеграм-бот-контролер для клієнтських процесів

AI та машинне навчання

Проектування Telegram-бота-контролера для супроводження клієнтів всередині робочих чатів. Бот допомагає вести клієнта за чек-листом, контролює терміни, збирає документи, надсилає шаблони, нагадує про невиконані дії та ескалює проблеми в робочий чат команди.

Головне завдання проекту — прибрати хаос із клієнтського супроводження та зробити процес керованим: кожен крок фіксується, кожне завдання має статус, а невиконані дії не втрачаються.

… Що було зроблено:

розроблена структура клієнтського чату;
створена логіка чек-листів по етапах;
продумані нагадування та дедлайни;
реалізована схема ескалації невиконаних завдань;
описана логіка збору документів;
підготовлена модель передачі даних у CRM або таблиці.

KPI-фокус проекту:

зниження кількості забутих завдань;
контроль термінів по кожному клієнту;
зменшення ручних нагадувань менеджера;
підвищення прозорості клієнтського процесу;
прискорення виконання етапів супроводження.

Технології: Telegram Bot, n8n, Google Sheets, CRM, Webhooks, Автоматизація завдань.

#TelegramBot #Automation #TaskManagement #CRM #ClientSupport #KPI #n8n
AI-асистент для кваліфікації клієнтів та обробки заявок

AI та машинне навчання

Розробка AI-асистента для первинної кваліфікації клієнтів, збору даних і передачі заявки менеджеру в структурованому вигляді.

Проект був побудований навколо завдання скоротити ручну роботу менеджера і прискорити обробку вхідних звернень. Асистент ставить клієнту запитання за сценарієм, визначає потребу, збирає ключові дані, фіксує джерело звернення і готує заявку для подальшої роботи в CRM.

… Що було зроблено:

розроблена логіка діалогу для кваліфікації клієнта;
налаштовані сценарії запитань і відповідей;
реалізована передача даних в CRM / таблиці / робочий чат;
продумані статуси заявки і наступний крок;
додані сповіщення для менеджера;
підготовлена структура для контролю якості даних.

KPI-фокус проекту:

скорочення часу первинної обробки заявки;
зменшення ручного введення даних;
підвищення якості заповнення картки клієнта;
зниження ризику втрати заявки;
прискорення переходу клієнта до консультації або угоди.

Технології: AI-асистент, Telegram, CRM, Google Sheets, Webhooks, n8n, Salebot, amoCRM.

#AI #Автоматизація #CRM #Чат-бот #ГенераціяЛідів #KPI #n8n #Telegram

Активність

	Останні ставки 2	Бюджет	Додано	Терміни	Ставка
	Виконавець зі знанням іспанської мови для дзвінків іспаномовним компаніям 27 000 UAH	27 000 UAH	12 черв	7 днів
	ЧАТ БОТ телеграм для закритого клубу 1000 UAH	1000 UAH	12 черв	1 день