Проект: Базове Налаштування наскрізної аналітики (Analytics Engineer / Data Analyst)

Бюджет: 27000 UAH Термін: 28 днів

Для повної Ітерації 1 я б не орієнтувався на 9000 грн - це радше бюджет на короткий технічний розбір або схему, а не на DWH, ELT, dbt-моделі, атрибуцію і BI. Реалістична оцінка MVP - від 100000 грн, термін 3-4 тижні після доступів і перевірки рекламних джерел.

Стек пропоную такий
> BigQuery як DWH - добре лягає на GA4, має дешевий старт і нормальну швидкість для маркетингових вітрин
> Airbyte Cloud або self-hosted Airbyte для PostgreSQL, Stripe, GA4 і рекламних кабінетів - якщо конектори рекламних мереж не закриють все, частину cost data добираємо через API або експорт
> dbt для моделей - щоб Last Non-Direct Click, Day 0, валюти і Creative-level витрати були не набором запитів, а відтворюваною моделлю
> Looker Studio для першого дашборду, Metabase якщо потрібні внутрішні фільтри і доступи

Щомісячна інфраструктура на старті - приблизно 50-250 доларів за BigQuery, Airbyte або Fivetran та BI, але Fivetran або Funnel.io можуть підняти чек до 300-800 доларів, залежно від кількості акаунтів і джерел. Можна не ускладнювати - стартувати з BigQuery, Airbyte, dbt і Looker Studio, а дорогі сервіси підключати тільки якщо вони реально економлять час.

ПРопоную рухатися через коротке проектування схеми даних, потім підключення сирих джерел, потім dbt-вітрини, потім перевірку метрик на контрольних транзакціях. Окремо дамо бекенду інструкцію - які UTM, click_id, client_id, user_id і Stripe metadata писати, у який момент, і як не ламати атрибуцію після оплати.

Від вас потрібні доступи до PostgreSQL read-only або дамп, Stripe, GA4, рекламних кабінетів, приклад 5-10 реальних оплат і логіка, що саме вважається Lead та Sale Day 0.

Уточнення без яких оцнку треба тримати як попередню
> які саме рекламні мережі критичні в першій ітерації - Meta, TikTok, affiliate, CPC-мережі
> user_id вже стабільно проходить від реєстрації до Stripe metadata, чи це ще треба доробити з бекендом

Схожі кейси Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - SaaS, Stripe, автоматизація продуктового процесу і даних
> https://business.ingello.com/prime-eva - складні облікові та інтеграційні процеси для бізнесу
> https://systems-fl.ingello.com/ua - профіль Ingello Systems для FLH =) Розгорнути

Бюджет: 9000 UAH Термін: 8 днів

Привіт, Денисе! Я Ніна — менеджер інженера даних Валентина. ТЗ складено на рівні топ-архітектора. Валентин чудово розуміє різницю між «просто вивантажити дані» і побудовою Single Source of Truth з моделлю атрибуції Last Non-Direct Click.

Пропонований стек:

DWH: Google BigQuery (ідеальний для маркетингу, нативно споживає сирі логи з GA4, копійчаний on-demand тариф).

ELT: Airbyte (self-hosted на вашому VPS). Ніяких Fivetran/Airbyte Cloud, щоб ви не платили за обсяг рядків. Коннектори до Postgres, Stripe і GA4 беремо готові, рекламні кабінети зв'яжемо через Python-скрипти.

Трансформація: dbt Core (моделі будуть інкрементальними, версійованими і повністю покриті дата-тестами).

BI: Looker Studio (для першої ітерації Day 0 дашборда його функцій вистачить з головою, і він безкоштовний).

Оцінка вартості інфраструктури: До $20–$30 на місяць (вартість базового VPS для Airbyte + копійки за запити в BigQuery на ваших обсягах). Looker Studio і dbt Core — $0.
Терміни MVP: 6–8 днів (завдяки ІІ-автоматизації Валентин збереться пайплайни і dbt-моделі в три рази швидше ринку).

Щодо вартості: Вказаний бюджет у 9 000 UAH об'єктивно покриє тільки аудит, проектування схеми даних і ТЗ для бекендера. Повноцінна реалізація всієї Ітерації 1 (зведення Postgres + Stripe + Реклама + дашборд з drill-down до креативу) під ключ — 32 000 UAH (готові розбити на 2 спринти).

Напишіть нам в ЛС, Валентин готовий скинути схему зв'язки user_id -> click_id -> Stripe metadata для вашої бекенд-команди. Розгорнути

Бюджет: 9000 UAH Термін: 11 днів

Вітаю! ТЗ зрозумів: звести PostgreSQL, Stripe, GA4 та рекламні кабінети в одне сховище і побудувати Day 0 аналітику з drill-down від джерела до креативу, з атрибуцією Last Non-Direct Click.

По стеку для першої ітерації пропоную таке. Сховище BigQuery, бо у вас уже Google-екосистема через GA4, дешевий старт на on-demand тарифі і нативна звʼязка з Looker Studio. Збір даних на Airbyte, self-hosted на невеликому VPS, щоб не платити за обсяг рядків як у Fivetran. Конектори до PostgreSQL, Stripe і GA4 там є з коробки, рекламні кабінети, що не покриті, доберемо власним конектором на Python. Моделювання на dbt, щоб трансформації були версіоновані, покриті тестами, а вітрини збиралися інкрементально. BI на Looker Studio для старту, безкоштовно і вистачить для Day 0 дашборду, далі за потреби Metabase.

Окремо одразу складу для вашого бекенду чітку інструкцію, щоб трекінг не ламався: які саме мітки писати, click_id, UTM, client_id, і де їх класти в metadata Stripe Charge або Customer, щоб звʼязка user_id плюс транзакція плюс маркетингова мітка трималася наскрізно. Витрати зведу в ієрархію джерело, кампанія, adset, креатив і щоденно конвертуватиму в єдину валюту.

По інфраструктурі на місяць для MVP виходить небагато. BigQuery на ваших обсягах це одиниці доларів за on-demand, Airbyte self-hosted це лише ціна VPS, Looker Studio безкоштовний, тобто стартова інфраструктура тримається в межах кількох десятків доларів на місяць. Порахую точніше, коли побачу обсяги даних і список джерел.

Маю практичний досвід з BigQuery, dbt і написанням власних конекторів на Python, розумію структуру даних Stripe. Готовий почати з проектування DWH і ELT під Ітерацію 1. Підкажіть, скільки зараз рекламних кабінетів і чи є вже якийсь шар трекінгу на бекенді, щоб я точніше оцінив обсяг по конекторах?

Бюджет: 10000 UAH Термін: 12 днів

Привіт. Готовий взятися за ваш MVP, маю релевантний досвід з побудови маркетингової аналітики з нуля.

Сховище Google bigquery, інструмент беремо airbyte, він закриє всі ваші джерела від postgreesql до рекламних кабінетів. Для трансформацій юзаємо dbt core, щоб моделі були надійними, а для візуалізації Looker Studio.

по ціні BigQuery обійдеться десь до 10-20$ на місяць, airbyte cloud 100$ залежно від об'єму рядків, dbt та looker studio безкоштовні, тобто разом орієнтуйтесь десь на 120$. Готовий до співпраці.

Пишіть)

Бюджет: 10000 UAH Термін: 10 днів

Вітаю!

Маю досвід у побудові data/automation-рішень для маркетингової аналітики, інтеграцій API, PostgreSQL, Stripe, Google Sheets/BI, n8n/Python-пайплайнів та SQL-моделювання. Ваше завдання мені зрозуміле: потрібно зібрати розрізнені джерела в єдину систему, де можна бачити точну Day 0 окупність по Source → Campaign → Adset/Term → Creative.

Для Ітерації 1 я б запропонував такий стек:

**DWH:** Google BigQuery
Оптимальний варіант для MVP, тому що добре підходить для маркетингової аналітики, легко масштабується, має нативну інтеграцію з GA4, зручно підключається до Looker Studio/Metabase і дозволяє швидко будувати SQL-вітрини без складної інфраструктури.

**ELT:** Airbyte або Fivetran
Для MVP я б почав з Airbyte, якщо важлива гнучкість і контроль вартості. Якщо потрібен максимально managed-підхід без підтримки інфраструктури — можна розглянути Fivetran.
Джерела для імпорту: PostgreSQL, Stripe, GA4, Meta Ads, TikTok Ads, affiliate/adnetwork cost data. Якщо для окремих рекламних або affiliate-джерел не буде готового конектора, можна написати кастомний Python-конектор через API.

**Transformations / Data Modeling:** dbt + SQL
Я б побудував шар сирих даних, staging-моделі та фінальні marts:

* `stg_users`
* `stg_stripe_payments`
* `stg_ga4_events`
* `stg_ad_costs`
* `dim_campaigns`
* `dim_creatives`
* `fact_leads`
* `fact_sales`
* `mart_day0_performance`

Основна логіка: нормалізувати всі витрати в єдину структуру Source → Campaign → Adset/Term → Creative, зв’язати користувачів з UTM/click_id/client_id, Stripe-транзакціями та першою/останньою маркетинговою сесією. Для MVP можна почати з моделі Last Non-Direct Click, а потім розширити до інших моделей атрибуції.

**BI:** Looker Studio або Metabase
Для швидкого MVP я б запропонував Looker Studio, якщо команда вже працює в Google-екосистемі. Якщо потрібна більш гнучка робота з SQL, фільтрами, ролями та внутрішніми дашбордами — Metabase також хороший варіант.

У дашборді “Day 0 Performance” я б зробив drill-down:
Source → Campaign → Adset/Term → Creative

Основні метрики:
Spend, Clicks, Leads, CPL, Sales Day 0, CPS, Revenue Day 0, ROAS Day 0.

Окремо підготую інструкції для backend-команди:

* які UTM-параметри потрібно зберігати;
* як зберігати click_id: `fbclid`, `ttclid`, `gclid`, affiliate click id;
* як зберігати GA client_id/session_id;
* в який момент записувати attribution data в PostgreSQL;
* які поля передавати в Stripe Metadata: `user_id`, `source`, `campaign`, `adset`, `creative`, `click_id`, `client_ Розгорнути