Олег М.
Автоматизація бізнес-процесів (Make, N8N) та впровадження CRM
Запропонуйте Олегу роботу над вашим наступним проєктом або зареєструйте профіль фрилансера і починайте заробляти просто зараз.
Особисте повідомлення
Запропонувати роботу
Львів,
Україна
зараз онлайн
відповідає протягом доби
вільний для роботи
21 Сейф завершений
2 місяці 12 днів тому
14 замовників
зроблено 18 ставок
вік 23 роки
на сервісі 2 роки
Рейтинг
Рівень володіння мовами
Українська: носій
English: вище середнього
Резюме
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Tag:
n8n, workflow, CRM-системи, впровадження CRM, налаштування CRM, автоматизація процесів, Bitrix24, Kommo CRM, Zoho CRM, NetHunt CRM, інтеграція CRM, бізнес-процеси, воронка продажів, Albato, Make, N8N, Zapier, LinkedIn outreach, LinkedIn Sales Navigator, лідогенерація, пошук клієнтів, B2B лідогенерація, Apollo, Hunter, PhantomBuster, створення баз лідів, скрапінг LinkedIn, перевірка email-адрес, email-маркетинг, email-кампанії, Lemlist, Smartlead, Instantly, написання листів, автоматизація розсилок, персоналізація outreach, сегментація лідів, Google Sheets, управління проєктами, аналіз лідів, Tilda, Telegram-інтеграції, документація CRM, навчання команди, аналітика в CRM, менеджмент клієнтів, контроль статусів, шаблони листів, комунікація з клієнтами, звіти в CRM, систематизація бази, digital-воронки, консалтинг, автоматизація продажів.
Навички та вміння
Програмування
-
AI та машинне навчання
від 700 UAH за проєкт
- CMS
- HTML та CSS верстання
- Javascript та Typescript
- Python
- Веб-програмування
-
Парсинг даних
від 700 UAH за проєкт
- Розробка ботів
Послуги
-
Інтеграція платіжних систем
від 700 UAH за проєкт
-
Інтернет-магазини та електронна комерція
від 700 UAH за проєкт
-
Автоматизація управління підприємством
від 700 UAH за проєкт
-
Збір інформації
від 700 UAH за проєкт
-
Консультування з AI
від 700 UAH за проєкт
-
Контент-менеджер
від 700 UAH за проєкт
-
Навчання
від 700 UAH за проєкт
-
Обробка даних
від 700 UAH за проєкт
-
Робота з клієнтами
від 700 UAH за проєкт
- Створення сайту під ключ
- Супровід сайтів
Просування
- E-mail маркетинг
-
Маркетингові дослідження
від 700 UAH за проєкт
-
Продажі та генерація лідів
від 700 UAH за проєкт
-
Реклама у соціальних медіа
від 700 UAH за проєкт
Адміністрування
-
DevOps
від 700 UAH за проєкт
-
Адміністрування систем та мереж
від 700 UAH за проєкт
-
Налаштування ПЗ та серверів
від 700 UAH за проєкт
Аутсорсінг та консалтинг
-
Консалтинг
від 700 UAH за проєкт
-
Управління клієнтами та CRM
від 700 UAH за проєкт
-
Управління проєктами
від 700 UAH за одиницю
Портфоліо
- Всі роботи 36
- Створення сайту під ключ 1
- Веб-програмування 1
- E-mail маркетинг 1
- Управління клієнтами та CRM 14
- Продажі та генерація лідів 2
- AI та машинне навчання 10
- Автоматизація управління підприємством 7
-
20 000 UAH AI‑пошук B2B‑ компанії та перевірка релевантності
AI та машинне навчання
Завдання
Клієнт веде базу потенційних клієнтів у Google Sheets та використовує Apollo для пошуку контактів, але менеджери витрачали час на ручну перевірку дублікатів, збагачення компаній та постановку пріоритетів. Потрібно було автоматизувати: фільтрацію нових компаній, збагачення через Apollo, пріоритизацію за допомогою AI та створення зрозумілих задач у вигляді оновлених рядків у таблиці й сповіщень у Telegram.
Рішення
… Я побудував в n8n багатокроковий воркфлоу, який реагує на будь-які зміни в Google Sheets. Автоматизація перевіряє, чи є компанія новою або вже в базі, звертається до Apollo API для збагачення даних, проходить по кожному запису в циклі та передає інформацію в AI‑модель (через OpenRouter) разом із промптом‑інструкцією. AI визначає пріоритет і формує структуровану відповідь, яка через Structured Output Parser перетворюється на чіткі поля для оновлення другого шита. Після оновлення рядка система надсилає у Telegram готовий меседж із ключовою інформацією та статусом, щоб сейлзи відразу бачили, з ким працювати в першу чергу.
Результат
Клієнт отримав повністю автоматизований цикл: додав/оновив компанію в Google Sheets — система сама перевірила дубль, витягнула дані з Apollo, оцінила ліда через AI, оновила структуру в таблиці та відправила зрозуміле завдання в Telegram. Це прибрало ручну рутину, зменшило кількість помилок, пришвидшило реагування на нові ліди та дало прозорий, відтворюваний процес пріоритизації B2B‑контактів.
-
25 000 UAH Автопостинг у 16+ соц. мереж на базі n8n
AI та машинне навчання
Задача
Потрібно було автоматизувати регулярний автопостинг контенту в соцмережі, щоб не займатись ручним завантаженням постів щодня. Важливо було підхоплювати контент із таблиці/драйву, перевіряти, що пост ще не опублікований, адаптувати під різні майданчики та мати прозору історію виконань.
Рішення
… Було зібрано багатокроковий workflow в n8n, який запускається за розкладом (Schedule Trigger) та проходить повний цикл від вибірки постів до їх публікації. На старті сценарій підтягує список запланованих постів із таблиці/Google Sheets, фільтрує записи за датою публікації та статусом, а також перевіряє наявність медіафайлів у хмарному сховищі. Далі налагоджено розгалуження: для кожного поста створюються окремі гілки під різні платформи (наприклад, LinkedIn, Facebook, Instagram), де відбувається форматування тексту, додавання UTM-міток та завантаження зображень. На фінальних нодах ухвалюється публікація: n8n відправляє пост у відповідний API соцмережі, змінює статус поста в таблиці на “опубліковано” та логіює результат виконання (успіх / помилка) для подальшого аналізу.
Результат
Контент-план став виконуватись повністю автоматично — достатньо додати новий запис у таблицю, і пост потрапляє в чергу автопостингу за заданим розкладом. Команда перестала витрачати час на ручну публікацію, а ризик «забути запостити» конкретний матеріал скоротився практично до нуля. Усі пости тепер мають єдину структуру, коректні посилання й UTM-мітки, а через логі в n8n легко відстежити, що саме було опубліковано й де могли виникнути помилки.
У цифрах
- 1 універсальний workflow в n8n закриває автопостинг одразу на кілька платформ.
- До 90% рутинних операцій з публікації постів переведено в автоматичний режим.
- Економія до 10 годин на тиждень на ручному завантаженні й форматуванні контенту.
- 100% запланованих постів виходять згідно з контент-планом, без пропусків через людський фактор.
-
10 000 UAH Це сценарій пов’язує Lemlist, Pipedrive та аналітику в Looker
Управління клієнтами та CRM
1. Джерело подій: Lemlist - Router
Автоматизація стартує від Lemlist:
- модуль «Watch Activities» відстежує події по email‑кампаніях (відправка, відкриття, кліки, відповіді, відписка);
- кожна подія потрапляє в Router, який розподіляє її на дві основні гілки:
… - синхронізація лідів/угод через Pipedrive;
- оновлення статистики кампаній у Google Sheets.
Цінність: сценарій реагує саме на дії отримувачів листів, а не працює по крону «всліпу».
2. Гілка 1: Lemlist - Pipedrive - Google Sheets (угоди)
У верхній частині сценарію побудовано ланцюжок кількох Pipedrive‑нод та Google Sheets:
- перший Pipedrive «Search for Items» знаходить потрібні угоди або контакти, використовуючи email/ID з Lemlist;
- наступні Pipedrive‑модулі отримують деталізацію: воронка, стадія, назва угоди, відповідальний менеджер;
- Router розділяє ці дані на 2–3 гілки за логікою: наприклад, «угоди в активній стадії», «угоди в успіху», «закриті/програні»;
- для кожної гілки окремий модуль Google Sheets «Add a Row» створює рядок у відповідному аркуші (наприклад: Active Deals, Won Deals, Lost Deals), куди записуються ключові поля: кампанія Lemlist, email, статус, стадія, дата, менеджер.
Цінність: отримуєш живу воронку по outbound‑кампаніях у вигляді табличних звітів, де по кожному контакту видно і статус угоди в Pipedrive, і активність у Lemlist.
3. Гілка 2: Lemlist - Google Sheets - Router - Google Sheets (статистика кампаній)
Нижня частина сценарію відповідає за агреговану статистику:
- модуль Lemlist «Export Statistics / Leads of a Campaign» завантажує показники по конкретній кампанії (відправлено, відкрито, відповіді, реплаї з позитивом/негативом тощо);
- Google Sheets «Search Rows (Advanced)» шукає, чи є вже запис для цієї кампанії/ліда в таблиці;
- Router аналізує результат пошуку:
- якщо рядок знайдено — гілка з Google Sheets «Update a Row» оновлює статистику (наприклад, інкрементує кількість відкриттів/відповідей, оновлює останню активність);
- якщо рядок не знайдено — друга гілка Google Sheets «Add a Row» створює новий запис з усіма метриками та прив’язкою до кампанії і менеджера.
Цінність: в одній таблиці формується дашборд по Lemlist‑кампаніях: конверсії, відкриття, відповіді, що можна одразу використовувати для аналітики або підключити до BI.
4. Роль Router‑нод
Router‑ноди в центрі сценарію виконують роль «мозку» маршрутизації:
- розділяють потік подій за типами (відповідь, клік, відписка, bounce);
- відправляють різні типи подій у різні таблиці/аркуші або до різних гілок оновлення.
- Наприклад, відповіді клієнтів можуть йти в окремий аркуш «Replies», а кліки — тільки для CTR‑аналітики, без створення угод.
5. Що отримує бізнес
Єдиний контур: Lemlist - Pipedrive - Google Sheets працюють як пов’язана система, без ручного експорту CSV.
Актуальність: статуси угод, активність по лідах і статистика кампаній оновлюються автоматично при кожній події, а не раз на тиждень.
Прозора аналітика: у Google Sheets видно, які кампанії дають найбільше відповідей, на яких стадіях «застряють» ліди, які менеджери закривають угоди після outbound‑листів.
-
8000 UAH Автоматична кваліфікація лідів у Google Sheets через Make
AI та машинне навчання
Задача
Потрібно було автоматизувати обробку вхідних лідів так, щоб вони одразу потрапляли в структурувану Google-таблицю та отримували базову кваліфікацію. Важливою умовою було уникнути ручного копіювання даних, мати єдине джерело правди по лідах і можливість далі працювати з ними в інших сценаріях.
Рішення
… Було налаштовано сценарій у Make, який отримує нові ліди з підключених джерел і передає їх у Google Sheets. На вході сценарій приймає сирі дані ліда (контакти, канал, тип запиту), очищує їх та застосовує прості правила кваліфікації (наприклад, за джерелом, країною, бюджетом або типом послуги). Далі Make записує інформацію в основну Google-таблицю: якщо ліда ще немає — створюється новий рядок, якщо знайдено збіг за email/телефоном — сценарій оновлює наявний рядок, не створюючи дублікатів. Усередині таблиці дані розносяться по потрібних стовпцях (статус, сегмент, пріоритет), що дозволяє відразу фільтрувати й передавати їх у наступні етапи (воронки, розсилки, доробка в CRM).
Результат
Усі нові ліди автоматично потрапляють до Google Sheets у структурованому та придатному до роботи вигляді, без ручного внесення й помилок. Менеджери бачать уже кваліфіковані ліди зі статусами й пріоритетами, можуть швидко відфільтрувати потрібні сегменти та передати їх у подальший процес (наприклад, у CRM або в сценарій розсилки). Система стала єдиною точкою входу для всієї лідівської бази, а зміни логіки кваліфікації можна робити без участі розробників — достатньо відредагувати сценарій або структуру таблиці.
У цифрах
- 1 сценарій у Make, який закриває збір та кваліфікацію всіх вхідних лідів у Google Sheets.
- До 100% нових лідів автоматично потрапляють у таблицю без ручного копіювання.
- 0 дублікатів завдяки перевірці за ключовими полями перед створенням нового рядка.
- Зменшення часу на первинну обробку лідів до кількох секунд замість хвилин на кожен контакт.
-
8000 UAH Автоматизація холодних розсилок за допомогою n8n
Автоматизація управління підприємством
Кейс: Автоматизація холодних розсилок за допомогою n8n
Проблема: Масові та персоналізовані B2B розсилки без платних сервісів.
… Рішення: Самостійно створена система на n8n, інтегрована з Google Sheets для управління лідами, рандомізації шаблонів та відстеження статусу доставки. Розсилка здійснюється через Gmail/SMTP з обмеженнями по масштабуванню.
Результат: Масова, безкоштовна, гнучка та масштабована автоматизація email-розсилок для лідогенерації та продажів, повністю під вашим власним контролем (100% власності), зі швидким масштабуванням шляхом додавання нових акаунтів.
-
3000 UAH Автоматизована обробка таблиці за допомогою make.com
Автоматизація управління підприємством
1. Google Sheets: Search Rows
Функція: шукає у Google Sheets рядок (або рядки), які відповідають заданому критерію.
Типова задача: знайти дані по email, даті або іншому унікальному ключу для подальшої обробки.
Вхід: умова пошуку (наприклад, email, дата).
… Вихід: знайдені рядки з таблиці для наступного модуля.
2. Perplexity AI: Create a chat completion
Функція: відправляє отримані дані (наприклад, опис події чи текст заявки) в AI-модель для обробки.
Типова задача: витягти структуровану інформацію із неструктурованого тексту, наприклад, e-mail, ім’я, інші деталі.
Вхід: текст із знайденого рядка (description, summary, etc).
Вихід: текстова відповідь або напівструктурований JSON, який містить витягнуті значення.
3. Text Parser: Match Pattern
Функція: парсить конкретний шаблон (regexp, pattern matching) із тексту, який повернув AI.
Типова задача: витягти потрібні поля з відповіді Perplexity AI (наприклад, виділити email, дату, ім’я).
Вхід: текст або масив значень із попереднього кроку.
Вихід: знайдені підмасиви/значення, які відповідають шаблону.
4. JSON: Parse JSON
Функція: перетворює текст (чи структурований шматок) із попереднього кроку у масив/об'єкт JSON для подальшої автоматичної роботи.
Типова задача: отримати з AI/парсера валідний набір даних для передачі в кінцеву систему.
Вхід: текст із JSON.
Вихід: структурований JSON (у вигляді ключ-значення), готовий для запису у таблицю.
5. Google Sheets: Update a Row
Функція: оновлює знайдений рядок (чи декілька рядків) в Google Sheets на основі нового контенту.
Типова задача: записати/оновити дані під час lead enrichment, додати розпарсені або знайдені AI-значення у таблицю (наприклад, новий email, статус, ім'я, відформатовану дату).
Вхід: ідентифікатор рядка для оновлення + нові дані.
Вихід: таблиця з оновленим рядком.
Загальна логіка сценарію:
- Пошук потрібного рядка в Google Sheets (за email, іменем, датою або іншою змінною).
- AI-обробка отриманого тексту/опису для структуризації потрібних даних.
- Парсинг результату через шаблон для виділення конкретних значень.
- Перетворення у валідний JSON для автоматичної роботи.
- Оновлення інформації (додають/коригують потрібні поля) у вже існуючому чи знайденому рядку таблиці.
Варіанти використання
- Автоматичне enrichment контактів у Google Sheet через AI.
- Вийом додаткових даних із поля "Description" чи "Summary" і перенесення їх у окремі колонки.
- Автоматичне оброблення нових записів та збереження їх у стандартизованому форматі.
-
5000 UAH Автоматизоване витягування подій з календаря та їх обробка з AI
Автоматизація управління підприємством
1. Google Calendar: Search Events
Функція: отримує всі (або вибрані за фільтром) івенти з календаря Google.
Типова задача: знайти нові, майбутні або конкретні події для подальшої обробки.
Вхід: налаштування пошуку (дату, фільтри, календар).
… Вихід: масив подій з календаря.
2. Perplexity AI: Create a chat completion
Функція: надсилає деталі події чи опис із Google Calendar у AI для розбору.
Типова задача: витягти із description/summary структуровані email-и, імена, гостей, дату тощо.
Вхід: опис події або всі важливі поля з Запланованої події.
Вихід: структурований текст або JSON із переліком учасників, email, дат та іншого.
3. JSON: Parse JSON
Функція: перетворює структуру отриманого тексту із AI (якщо він у форматі JSON) у стандартний масив/об'єкт, з яким може працювати Make.
Типова задача: зробити масив для подальшого розділення.
Вхід: текст у JSON (наприклад, список учасників).
Вихід: масив елементів [{name, email}, ...].
4. Iterator (Flow Control)
Функція: розбиває масив на окремі "пакети" для подальшої індивідуальної обробки кожного учасника.
Типова задача: поелементно перевірити або записати кожну особу/email в Google Sheets.
Вхід: масив об'єктів з попереднього модуля.
Вихід: окремі об'єкти (ім’я + email) для наступних кроків.
5. Google Sheets: Search Rows
Функція: шукає, чи вже є такий email або інший унікальний параметр у Google Sheets.
Типова задача: перевірити на дублікати перед додаванням.
Вхід: email (або інший ключ).
Вихід: кількість знайдених рядків (масив знайдених, або “Total number of bundles”).
6. Filter (Duplicate)
Функція: пропускає тільки ті дані, які ще не зустрічались у таблиці.
Типова задача: зробити запис у Google Sheets тільки якщо даних ще немає (дублікати відсіюються).
Умова: Total number of bundles = 0
7. Google Sheets: Add Row
Функція: додає новий рядок з даними у Google Sheets.
Типова задача: внести нового учасника/контакт/гостя у таблицю, якщо він ще не доданий.
Вхід: ім’я, email, дата, будь-які додаткові дані з iterator/AI.
Вихід: новий рядок у таблиці.
Загальна логіка роботи:
- Отримати події →
- Опис/деталі розпарсити через AI →
- Перетворити у масив JSON →
- Розбити кожного учасника (iterator) →
- Перевірити у таблиці — чи є такий email →
- Фільтрувати тільки унікальні →
- Додати тільки нові рядки (Add Row)
-
5000 UAH Автоматизація збору даних з Apify за допомогою make.com та AI
Автоматизація управління підприємством
1. Apify: Make an API Call
Функція: Запитує дані на Apify (Scraper, агент, парсер або кастомний інтегратор).
Вхід: Налаштування API та потрібний workload (наприклад, список сторінок, даних чи конфігів).
Вихід: Масив даних (наприклад, json об'єкти з інформацією про ліди, сторінки, контакти).
…
2. Iterator
Функція: Послідовно розбиває отриманий масив із Apify на окремі "пакети" — кожен елемент масиву стає окремим циклом для подальшої обробки.
Вхід: Масив об’єктів.
Вихід: Один об'єкт (елемент масиву) на ітерацію.
3. Tools: Text aggregator
Функція: Збирає певні текстові/потрібні поля в один текстовий блок, наприклад, склеює кілька елементів у один рядок для відправки в AI.
Вхід: Дані з Iterator.
Вихід: Строка для AI (наприклад, весь опис ліда/клієнта в одному полі).
4. Perplexity AI: Create a chat completion
Функція: Надсилає зібраний текст у Perplexity AI для аналізу, витягування структури або додаткового enrichment (наприклад, для розпізнавання контактів, аналізу змісту, summary).
Вхід: Строка з попереднього блоку.
Вихід: Структурований блок (текст/JSON із знайденими ключовими полями).
5. Text parser: Match pattern
Функція: Парсить AI-відповідь згідно з заданим патерном (регулярний вираз, шаблон, тощо).
Вхід: Відповідь AI.
Вихід: Масив знайдених об'єктів, які відповідають шаблону.
6. Array aggregator
Функція: Збирає всі отримані підмасиви або окремі елементи назад у єдиний масив (reverse-iterator), щоб далі пакетно додавати дані у Google Sheets.
Вхід: Елементи, отримані після парсера (може бути багато пакетів).
Вихід: Оновлений масив для групового додавання.
7. Iterator (ще раз!)
Функція: Новий цикл — розгортає агрегований масив і вже готує кожен окремий рядок для внесення у Google Sheets.
Вхід: Масив з Array aggregator.
Вихід: Окремий елемент на ітерацію.
8. Google Sheets: Add a Row
Функція: Додає отриманий на попередньому кроці об'єкт у потрібний аркуш.
Вхід: Дані елемента (контакт, email, дата, будь-що).
Вихід: Новий рядок у Google Sheets.
Навіщо така структура:
Це дозволяє масову обробку з Apify та enrichment через AI для складних нерозмічених даних, на виході отримавши ідеально підготовлену структуру для Google Sheets.
Два ланцюги Iterator/Aggregator потрібні для масивів: спочатку паралелізуємо масив на пакети-для-AI, потім — збираємо batch-результат і знову розгортаємо для швидкого додавання у таблицю.
Типовий кейс використання:
LinkedIn/email/web scraping → enrich + clean дані через AI → парсинг і додавання структурованого списку у Google Sheets для подальшої роботи командами продажів, маркетингу чи аналітики.
-
5000 UAH Створюй, редагуй і керуй мітингами в Notion
AI та машинне навчання
Як це працює:
- Користувач створює або редагує запис зустрічі безпосередньо у робочій базі даних Notion (наприклад, заповнює форму для мітингу).
- Модуль-інтегратор автоматично «зчитує» нові/відредаговані записі з Notion і створює відповідний івент у Google Calendar з усіма деталями (час, учасники, опис).
… - Одночасно генерується Zoom-лінк для онлайн-зустрічі.
- Будь-які подальші зміни чи видалення зустрічі вносяться в Notion — і синхронно відображаються у Google Calendar та Zoom, без необхідності дублювати дії чи вручну оновлювати інформацію в різних системах.
- Усю інформацію про майбутні й минулі мітинги можна зручно вести, фільтрувати та доповнювати безпосередньо у єдиній робочій базі даних.
Переваги:
- Вся робота з розкладом і посиланнями Zoom здійснюється в одному вікні — Notion, що значно економить час і прибирає рутину.
- Можливість централізовано керувати розкладом команди, не покидаючи Notion.
- Автоматична синхронізація івентів і Zoom-лінків, мінімізація ризику «людського фактору» (помилок чи пропущених змін).
- Оновлення відбуваються у реальному часі: невідкладно після правок, створення чи видалення завдання в Notion все змінюється і в Google Calendar і Zoom.
Такий підхід особливо корисний для команд, які системно працюють у Notion, цінують простоту і економію часу на організації зустрічей.
-
4000 UAH Інтеграція зустрічей і транскрипцій Google Meet / Zoom з Google
Автоматизація управління підприємством
- Інтеграція зустрічей і транскрипцій Google Meet / Zoom з Google Sheets: автоматичний облік, учасники, протоколи -
1. Модуль Google Calendar автоматично сканує ваш календар і шукає нові івенти (зустрічі), зокрема з Google Meet або Zoom;
… 2. Далі запит з інформацією про івент відправляється до Perplexity AI (для аналізу чи доповнення даних, наприклад, для ідентифікації типу зустрічі чи отримання додаткового контексту);
3. Отриману відповідь модуль JSON перетворює з тексту чи API на структуровані об'єкти;
4. Iterator розділяє масив даних по кожному учаснику зустрічі;
5. Через Google Sheets (Search Rows) визначається, чи цей івент/учасник вже є у таблиці (для уникнення дублікатів);
6. Нові унікальні івенти та дані про учасників (ім’я, email, час, зустріч, transcribe-лінк) додаються у Google таблицю (Google Sheets Add a Row).
Сервіс Fireflies.ai автоматично додає у цю ж таблицю лінк на транскрипцію зустрічі разом з її ідентифікатором. Таким чином формується проста й ефективна система для впорядкування та зберігання транскрибованих онлайн-зустрічей.
Основна функціональність:
- Дані івентів (Google Meet/Zoom) збираються автоматично – не потрібно вручну копіювати;
- Таблиця містить імена всіх учасників кожної зустрічі, дати, час, посилання на відео й транскрипцію;
- Дублікати уникатимуться через перевірку перед додаванням;
* Підсумок: уся історія зустрічей, протоколів та учасників акумулюється у Google Sheets, що дозволяє легко шукати, аналізувати й використовувати ці дані для подальшої аналітики чи документації.
Ця інтеграція є універсальним інструментом для команд, які активно працюють з онлайн-зустрічами та цінують зручність і повний порядок у протоколах.
-
5000 UAH Автоматичний збір нотаток у Google з AI‑обробкою на базі make
AI та машинне навчання
Задача
Потрібно було налаштувати систему, яка автоматично відслідковує нові документи в певній папці Google Drive, аналізує їхній вміст за допомогою AI, зберігає результати в Google Sheets і надсилає сповіщення в Telegram. Важливо — мати історію обробки документів у таблиці та не дублювати вже опрацьовані файли.
Рішення
… Було зібрано сценарій у Make, який стартує модулем Google Drive (Watch Files in a Folder) і підхоплює кожен новий документ. Далі Google Docs модуль отримує текстовий вміст документа та передає його до Perplexity AI для аналізу/узагальнення у потрібному форматі (наприклад, структура JSON). Отримана відповідь парситься модулем JSON, після чого сценарій звертається до Google Sheets: спочатку шукає відповідний рядок, далі записує або оновлює дані (результати аналізу, статус, дата обробки). Після оновлення таблиці сценарій надсилає повідомлення в Telegram Bot із коротким підсумком — наприклад, назва документа та основний висновок — і завершується через модуль Ignore. Для окремих випадків передбачена гілка, де результат з AI відразу відправляється в Telegram без запису в таблицю (швидкі нотифікації).
Результат
Всі нові документи, що потрапляють до вибраної папки Google Drive, автоматично аналізуються AI без участі людини. Ключова інформація зберігається у структурованому вигляді в Google Sheets, що дозволяє швидко фільтрувати, шукати та будувати просту аналітику по документах. Власник отримує оперативні сповіщення в Telegram про кожен новий оброблений документ, а ризик пропустити важливий файл або повторно його опрацювати практично зведений до нуля.
У цифрах
- 1 сценарій у Make, що поєднує Google Drive, Google Docs, Perplexity AI, Google Sheets та Telegram Bot.
- 100% нових документів у цільовій папці автоматично проходять AI‑аналіз і потрапляють у Google Sheets.
- Обробка кожного документа займає від кількох секунд до хвилини замість ручного читання та перенесення даних.
- 0 дублювань завдяки пошуку й оновленню існуючих рядків у таблиці перед записом нових даних.
-
1500 UAH Автоматизація нотифікацій для Telegram Bot + Gmail
AI та машинне навчання
Завдання: Синхронізувати дані з Google Sheets → Telegram Bot → Gmail для нотифікацій і розсилки.
Архітектура (Make.com):
… - Google Sheets (тригер: нова/зміна рядка).
- Router (розгалуження за умовою).
- Telegram Bot → відправка повідомлення користувачу в чат.
- Gmail → email нотифікація.
Результат:
- Автоматична нотифікація в Telegram при новому записі в Sheets.
- Паралельний email для важливих подій.
- Повна безперервність без ручного втручання.
Технології: Make.com, Google Sheets API, Telegram Bot API, Gmail API.
-
5000 UAH Аудит CRM-системи Creatio для компанії що займається навчанням
Автоматизація управління підприємством
Задача
Компанія працювала з CRM Creatio, але для невеликої команди з 3–4 менеджерів система виглядала надто складною та перевантаженою. Відсутність зрозумілої воронки продажів, заплутаний інтерфейс із зайвими полями та відсутність простих дашбордів призводили до того, що менеджери уникали роботи в CRM, а керівництво не отримувало оперативної аналітики по лідах, каналах залучення та ефективності відділу продажів.
Рішення
… Був проведений комплексний аудит поточної конфігурації Creatio за чотирма напрямками:
1. Аналіз структури та інтерфейсу: оглянуто форми, поля, довідники, виявлено дублювання даних та невикористовувані елементи. Підготовлено таблицю «що залишити / приховати / переробити», щоб спростити щоденну роботу.
2. Воронка продажів: відстежено реальний шлях ліда від першого контакту до угоди, проаналізовано фіксацію джерел (реклама, форми на сайті, дзвінки) та виявлено «діри» в даних, де губилася інформація або не проставлялися етапи.
3. Дашборди та звітність: перевірено поточні можливості аналітики Creatio, запропоновано замінити складні ручні фільтри на готові представлення та додати ключові дашборди (воронка за період, ліди по каналах, ефективність менеджерів, статистика контактів).
4. Рекомендації щодо спрощення та автоматизації: сформовано покроковий план змін із пріоритизацією, включно з використанням базових автоматизацій (нагадування, розподіл лідів, автозадачі) та AI-функцій Creatio (скоринг, пріоритезація).
Результат
Компанія отримала детальний документ-аудит із візуалізацією поточної та майбутньої воронки, конкретними рекомендаціями щодо спрощення інтерфейсу та список задач для впровадження. Керівництву стало зрозуміло, які саме зміни потрібно внести, щоб CRM перестала бути перешкодою та перетворилася на робочий інструмент із прозорою аналітикою. Менеджери отримали чітку картину своїх щоденних задач без зайвих полів і кліків, а керівник — дашборди з ключовими метриками воронки, конверсій та ефективності команди.
У цифрах
- 4 напрямки аудиту: структура, воронка, аналітика, автоматизація.
- 10–15 сторінок детального звіту з рекомендаціями та візуалізацією воронки «було / стане».
- 5–7 слайдів презентації для швидкого обговорення з керівництвом.
- До 50% зниження складності інтерфейсу завдяки приховуванню невикористовуваних полів та спрощенню фільтрів.
- 3–5 готових дашбордів для щоденного моніторингу ключових метрик продажів та роботи менеджерів.
-
5000 UAH Побудова багатопроєктної системи таск‑менеджменту в Notion
Управління клієнтами та CRM
Команда вела кілька проєктів паралельно й зберігала задачі в різних сторінках/таблицях Notion.
Проблема: менеджеру важко бачити весь обсяг роботи по всіх напрямах, контролювати дедлайни й відповідальних — доводилось «бігати» між проєктами вручну.
… Мета: створити єдиний дашборд задач, який автоматично збирає й синхронізує задачі з усіх проєктів, при цьому зберігає структуру всередині кожного проєкту.
Архітектура в Notion
- Створено центральну базу «Дашборд всі задачі» з основними полями: назва задачі, проєкт, відповідальний, дедлайн, опис, дата створення, статус, пріоритет тощо. [file:Screenshot_3.jpg]
- Кожен проєкт (Проект 1, Проект 2, …) — це окрема сторінка з власним представленням (view) цієї ж бази, відфільтрованої за полем «Проєкт = Проект 1» і з власними фільтрами/групуваннями (наприклад, по статусу або відповідальному).
Таким чином, фактично є одна «єдина таблиця задач», а всі розділи «Проект 1–8» — це різні вікна в ті самі дані.
Логіка синхронізації між проєктами
При створенні задачі в будь‑якому проєкті вона автоматично потрапляє в головну базу, бо створюється як запис у центральній таблиці (через зв’язаний view).
- Поле «Проєкт» виступає як ключ, який визначає, у якому розділі дашборда вона відображається; зміна проєкту автоматично переміщує задачу між розділами без дублювання.
- Оновлення статусу, дедлайну чи відповідального в будь‑якому з представлень (у «Проект 1» або в «Дашборд всі задачі») миттєво відображається скрізь, бо це один і той самий запис.
- За потреби можна додати автоматичні фільтри й сортування: наприклад, показувати зверху задачі з простроченим дедлайном або завдання конкретного менеджера на поточний тиждень.
Єдиний дашборд для менеджера
- Головна сторінка «Дашборд всі задачі» показує загальну картину по всіх проєктах: список задач, відповідальних і дедлайни в одному місці. [file:Screenshot_3.jpg]
Тут можна налаштувати кілька представлень:
- Kanban‑по статусах (To Do / In Progress / Done);
- таблицю по дедлайнах;
- вигляд «Мої задачі» — відфільтрований по конкретному користувачу.
Це дає менеджеру швидкий огляд завантаження команди й критичних задач без перемикання між окремими проєктами.
Результат для клієнта
- Один єдиний центр керування задачами замість розрізнених списків по проєктах.
- Автоматична синхронізація: будь‑яка зміна задачі відображається в усіх представленнях, немає дублювання чи роз’їзду даних.
- Прозора картина по проєктах: легко бачити, хто чим зайнятий, де є ризик зриву дедлайнів і які задачі «висять».
-
Power BI дашборд для керівника
AI та машинне навчання
Задача
Створити єдиний центр управління продажами для контролю доходу та воронки у реальному часі, замінивши ручні звіти з різних джерел.
Рішення
…
Розроблено архітектуру в Power BI з автоматичним оновленням даних.
Візуалізовано воронку продажів (Conversion Funnel) від ліда до успішної угоди.
Налаштовано детальну фільтрацію за постачальниками, менеджерами та рекламними кампаніями.
Результат
Автоматизація: Час на підготовку звітності скорочено до нуля.
Контроль: Впроваджено миттєвий моніторинг фактичного доходу проти прогнозованого.
Ефективність: Виявлено слабкі етапи у воронці, що дозволило оптимізувати роботу менеджерів.
Відгуки та компліменти про виконані проєкти 21
-
Справжній експерт -
Знавець своєї справи -
Швидкі відповіді -
Першокласна якість -
Приємне спілкування -
Висока відповідальність -
Відмінна ціна -
Швидший за блискавку
23 березня
1700 UAH
Аудит та тестування базових налаштувань CRM (БЕЗ впровадження)
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Не вперше звертаємось. Виконано вчасно і якісно.
Сергей В.
| Персональний | Відгук у відповідь
10 березня
3500 UAH
Аудит та тестування базових налаштувань CRM (БЕЗ впровадження)
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Зроблено швидко та якісно відповідно до тз. Можна рекомендувати
|
1 березня
14 169 UAH
N8n Workflow PRD: Автоматизація вхідних E-Mail Частина 2
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Працювати з Олегом було комфортно: він швидко занурився в проект і завжди був на зв'язку, якщо щось вимагало уточнень — пояснював покроково і простими словами. Також хотіла відзначити, що все було виконано в заплановані терміни. І в цілому — відчуття надійного спеціаліста, на якого дійсно можна покластися. З радістю будемо співпрацювати в майбутньому!)
Dariya J.
| Персональний | Відгук у відповідь
23 лютого
12 881 UAH
N8n Workflow PRD: Автоматизація вхідних E-Mail Частина 1
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Чудово впоралися з першим етапом - розгорнули n8n і перенесли дані в Airtable.
Dariya J.
| Персональний | Відгук у відповідь
17 лютого
10 000 UAH
N8n workflow
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Якісно виконана робота, дякую за співпрацю!
Сурен Б.
| Персональний | Відгук у відповідь
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Все супер - постійно на зв'зку і постіно допомагає зі всіма питаннями. Рекомендую.
25 січня
2000 UAH
Trello налаштувати роботу, створити шаблони.
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
дякую, за виконану роботу!
29 грудня 2025
1109 UAH
Обговорення ТЗ проекту аналізу автоматизації телефонних розмов з Бинотел
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Згоден з ТЗ, прошу врахувати в подальшій роботі.
Dinara Akhmetova
| Персональний | Відгук у відповідь
17 грудня 2025
2500 UAH
Make/Automation система аналітики відео YouTube (Google Sheets + API)
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Якісно виконана робота, Олег дуже грамотний і відповідальний фахівець. Завжди радий співпрацювати.
Сергей Сергей
| Персональний | Відгук у відповідь
2 грудня 2025
1000 UAH
Make/Automation система аналітики відео YouTube (Google Sheets + API)
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Ще раз дякую, дуже приємно з тобою працювати!
Сергей Сергей
| Персональний | Відгук у відповідь
25 листопада 2025
2500 UAH
Make/Automation система аналітики відео YouTube (Google Sheets + API)
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Професійно та відповідально. Дякую
Сергей Сергей
| Персональний | Відгук у відповідь
19 листопада 2025
2500 UAH
Make/Automation система аналітики відео YouTube (Google Sheets + API)
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Дякую за гарну роботу. Чекайте на наступне замовлення
Сергей Сергей
| Персональний | Відгук у відповідь
14 листопада 2025
1500 UAH
Make/Automation система аналітики відео YouTube (Google Sheets + API)
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Приємно працювати с фахівцем своєї справи
Сергей Сергей
| Персональний | Відгук у відповідь
10 листопада 2025
1000 UAH
Make/Automation система аналітики відео YouTube (Google Sheets + API)
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Гарно спрацював, без зайвих питань
6 листопада 2025
1000 UAH
Інтеграція сайту + Key CRM
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Професійний підхід, оперативна робота!
Nariman Suleymanov
| Персональний | Відгук у відповідь
30 жовтня 2025
1330 UAH
Проектна панель в Notion
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
все супер, дякую за швидку роботу
6 вересня 2025
2000 UAH
Автоматизація Notion - LinkedIn
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Чудова робота! Дякую
8 липня 2025
700 UAH
Завдання: Налаштування лідогенерації через WordPress-сайт
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
все добре, дякую, роботу зробив на відмінно.
Владислав Добровольский
| Персональний | Відгук у відповідь
12 травня 2025
5000 UAH
Клієнтська система notion
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Дякуємо Олегу за швидку та якісну роботу. Всі зауваження були виконанні, рекомендуємо!
Сергей Бузиян
| Персональний | Відгук у відповідь
19 квітня 2025
3000 UAH
Налаштувати CRM для бачення Ліда
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
Дякую. Була затримка з мого боку. Але Олег витриманий спеціаліст і довів проект до кінця. Дякую. Рекомендую
26 січня 2024
200 UAH
Створення location tag для Інстаграм
Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни
На жаль не вийшло, але дякуємо за роботу, яку ви зробили)
Активність
| Проєкти в роботі 1 | Бюджет | Додано | Терміни | Ставка | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Налаштувати KeyCRM
27 000 UAH
|