OCR Опознование текста. Сканнер Motorola MC3190.

Шукаю спеціаліста (бажано з досвідом роботи з OLX), який допоможе провести аналіз ринку та протестувати наявні рішення для швидкого отримання нових оголошень з OLX. Важлива умова:Усі сервіси у звіті мають діяти виключно в межах законодавства України та правил самих платформ. Кількість сервісів до 5 шт, цього буде досить. Мета: вибрати самий кращий сервiс у співвідношенні швидкість моніторингу / ціна. Що потрібно зробити: 1. Знайти в інтернеті чи в Telegram чинні сервіси/боти, які моніторять нові оголошення OLX із мінімальною затримкою. 2. Протестувати їхню швидкість та ефективність. 3. Скласти порівняльну таблицю: назва сервісу, швидкість сповіщень, умови використання, тарифи (ціни) (за місяць/за рік). Будь ласка, у ставках вказуйте, чи мали ви вже досвід роботи з системами моніторингу OLX. Буде плюсом, якщо запропонуєте сервіс, яким вже користуєтесь, чи інші варіанти або напрацювання. Найкращий варіант: готовий сервіс, це не має бути розробка з нуля. Важливе доповнення: із звіту треба виключити сайт mxsender, ми ним колись користувались, дуже давно, але були ним не задоволені по багатьом причинам. Хочемо більш якісний сервіс.

Завдання: один дашборд з усіма показниками бізнесу — реклама, воронка, оплати, робота менеджерів, планування виручки. Дані підтягуються по API автоматично. Периметр: лише напрям YCL (працевлаштування в Європі). У Kommo є й інші напрями — до сховища потрапляють лише угоди воронок YCL (фільтр за воронкою/тегом узгодимо).1. Джерела даних (інтеграції) Kommo CRM — ліди, угоди, етапи воронки, відповідальні, джерела, дати переходів між етапами (обов'язково зберігати історію), причини відмов, кастомні поля угоди (див. п. 2). Stripe — платежі, суми, статуси (успіх/відмова/повернення), прив'язка до угоди. Meta Ads — витрати, покази, кліки, CPL, ліди за кампаніями (працює зараз). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — плануються; архітектура — розширювані конектори без переробки ядра. SEO/органіка— Google Search Console + GA4. Наскрізний зв'язок: джерело трафіку → лід у Kommo → оплата в Stripe (UTM, ID угоди в metadata Stripe — механіку запропонувати). 2. Обов'язкові розрізи (поля угоди в Kommo) Кожна метрика має фільтруватися/групуватися за: Громадянство клієнта (Кенія, Нігерія, Індія тощо). Статус проживання: живе у своїй країні / експат (уже перебуває в Європі). Це два різні сегменти з різним циклом, конверсією та чеком. Країна розміщення / послуга: Польща, Сербія, Словаччина, Німеччина (ZAV). Менеджер, команда, канал трафіку, період. Якщо якихось полів у Kommo немає — виконавець вказує, які поля потрібно завести, замовник додає.3. Воронка та випереджальні показники Дані в розрізі воронки, по кожному етапу — підсумкові та випереджальні (leading) метрики: Трафік → лід: ліди, CPL за каналами + динаміка витрат/кліків день-до-дня. Лід → кваліфікація: конверсія + швидкість першої відповіді, торкання/дзвінки на менеджера в день, ліди без відповіді. Кваліфікація → договір/рахунок: конверсія + відправлені офери, завислі угоди (днів на етапі понад норму). Рахунок → оплата: оплати, середній чек + неоплачені рахунки, невдалі платежі. Підсумок: виручка, ROMI за каналами, run rate до плану місяця. 4. Цикл угоди Середній і медіанний цикл лід → оплата (орієнтир бізнесу ~4 тижні), тренд циклу в часі. Розкладання циклу за етапами (скільки днів угода сидить на кожному етапі) — щоб бачити, який саме етап розтягується. Список угод, що зависли на етапі довше за норму. Розріз циклу за сегментами: громадянство, статус проживання, країна розміщення, менеджер. 5. Раннє попередження просадки (ключовий блок) Оскільки цикл ~4 тижні, сьогоднішні ліди = оплати через місяць. Система повинна: Порівнювати ліди/кваліфікації поточного тижня з ковзним середнім (4 тижні) і при відхиленні вниз видавати алерт: «лідів −X%, при циклі 4 тижні очікуйте просадку оплат у тижні [дати]». Будувати прогноз оплат на 4 тижні вперед із поточного пайплайну: угоди на кожному етапі × історична конверсія етапу × залишок циклу. Підсвічувати червоним тижні, де прогноз нижчий за план, — із запасом часу на реакцію. 6. Доплати та планування продажів У картці угоди Kommo зберігаються дата та сума запланованої доплати. Система повинна: Збирати календар майбутніх доплат: тотал очікуваних, за тижнями/місяцями. Підсвічувати прострочені доплати (дата минула, оплати в Stripe немає) — окремий список для дотискання. Рахувати план місяця як: план − уже оплачено − доплати за графіком = скільки потрібно нових продажів (у грошах і в штуках угод за середнім чеком). Графік за тижнями: доплати + прогноз нових оплат проти тижневого плану. 7. Робота менеджерів Денний зріз по кожному менеджеру: торкання/дзвінки, розмови, відправлені офери, оплати — по кожному дню окремо, з графіком за період. Прогрес виконання особистого плану з порівнянням із темпом місяця (попереду / в темпі / відстає). Бенчмаркінг із колегами. 8. Візуалізація та ролі «Світлофори» (зелений/жовтий/червоний) у ключових метрик відносно норм/плану; шкали прогресу; графіки трендів; адаптив під мобільний. Ролі: CEO — усе; РОП — уся воронка та менеджери; тімлід — своя команда; менеджер — свої показники та позиція відносно колег. 9. Звіти та AI Автоматичні звіти за розкладом (щоденне зведення, тижневий звіт) у дашборд і/або месенджер. Запити у вільній формі («як змінився CPL із Meta за 2 тижні?») — LLM поверх сховища. Алерти по червоній зоні та за правилами з п. 5–6. 10. Технічні очікування та етапність Сховище (PostgreSQL/BigQuery або аналог) + ETL: webhooks Kommo + періодична синхронізація (15–60 хв). Фронтенд: кастомний або BI-інструмент — запропонувати з обґрунтуванням; вимоги до ролей, світлофорів, прогнозу та AI-запитів мають бути реалізовними. Етапи: (1) аудит і карта метрик → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, воронка, світлофори, ролі → (3) цикл угоди, раннє попередження, доплати та план → (4) SEO, AI-звіти, алерти → (5) нові рекламні канали. Оплата поетапна, по кожному етапу — демо. У відгуку вказати: схожі проєкти (наскрізна аналітика), стек з обґрунтуванням, оцінку строків і вартості за етапами, щомісячну вартість володіння (хостинг, токени, ліцензії).

Потрібен спеціаліст для збору та структурування відкритої інформації про продавців з маркетплейсів. Необхідно визначити можливість автоматизованого збору даних та сформувати базу продавців. У відгуку, будь ласка, вкажіть: з якими маркетплейсами маєте досвід роботи; які дані можете отримати (назва продавця, посилання, категорії, рейтинг, кількість товарів, інші доступні поля); приклади подібних проєктів.

Потрібно створити Telegram-бота для автоматичного пошуку та моніторингу автомобілів "BUY IT NOW" на аукціонах США (Copart, IAAI) Бот повинен працювати в автоматичному режимі та надсилати повідомлення про нові автомобілі, які відповідають заданим фільтрам.Основний функціоналНалаштування фільтрів: 1. Марка автомобіля; 2. Модель; 3. Рік випуску (від/до); 4. Тип палива; 5. Об'єм двигуна; 6. Пробіг; 7. Діапазон ціни; Функції бота: 1. Автоматичний моніторинг нових лотів; 2. Перевірка оновлень кожних 1-2 хвилини; 3. Захист від повторних сповіщень (антидубль); 4. Можливість додавати та видаляти фільтри через меню бота; 5. Збереження налаштувань вже існуючого пошуку автомобілів. Формат повідомлення: 1. Фото автомобіля (4-фото); 2. Назва та номер лота; 3. Рік випуску; 4. Пробіг; 5. Тип двигуна та об'єм; 6. Ціна buy it now; 7. Посилання на лот.

Спарсити повний каталог цих сайтів: https://svit-mebliv.ua/ https://kompanit.com.ua/ru https://amia.com.ua/ https://mebliromax.com.ua/ https://pehotin.com.ua/catalog/ https://www.sokme.ua/ru/ Всі товари потрібно об'єднати в одну загальну таблицю для імпорту в WP. Кожен товар має бути на двох мовах (UA+RU). Також є варіативні товари, це має бути збережено як варіації в базовому функціоналі WP Імпорт на сайт можливий через плагіни, так і кастомне рішення, тому формат таблиці може обговорюватися