Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів
Добрий день.
Архітектуру пропоную будувати на зв'язці PostgreSQL як єдиного сховища та Apache Superset або Metabase в ролі BI-інтерфейсу. Писати кастомний фронтенд з графіками та ролевою моделлю під цю задачу нерентабельно, це роздує бюджет і терміни. У готових BI-системах вже є налаштування RLS (Row-Level Security), яке дозволить обмежити видимість даних: менеджер побачить тільки свої показники, РОП побачить всю команду.
Збір даних (ETL) реалізую через мікросервіс на Python з FastAPI. Він буде слухати вебхуки з Kommo CRM для миттєвої фіксації переходів по етапах воронки, а також за розкладом забирати витрати з Meta Ads і статуси оплат з Stripe.
Логіку раннього попередження просадок, розрахунок ковзного середнього та виявлення завислих угод закладу на рівні бази даних через SQL-представлення (Views). Вони будуть автоматично перераховувати медіанний цикл угоди та історичну конверсію.
Для роботи з AI та алертами напишу окремого Telegram-бота на базі LangChain та OpenAI API. Бот буде використовувати Text-to-SQL: переводити питання менеджерів на природній мові в SQL-запити до бази та віддавати готові цифри. Він же буде пушити сповіщення про прострочені доплати та падіння показників нижче плану.
Сразу по бюджету і ресурсам. Вказані 26 999 грн покривають тільки перший і другий етапи (налаштування бази, ETL-скриптів з трьох джерел і базовий дашборд). Повна реалізація всіх 5 етапів з предиктивною аналітикою та нейромережею коштує в кілька разів дорожче. Щомісячні витрати на інфраструктуру складуть близько 20 євро за VPS на Hetzner і приблизно 10-15 доларів за токени OpenAI.
Яким чином ви плануєте передавати UTM-мітки та ClientID з органічного трафіку в картку Kommo, щоб ми могли зв'язати сесії з Google Analytics з конкретними оплатами в Stripe?