Від заявок і CRM до AI-підтримки та аналітики.
Мої власні реалізації на n8n, Make, API та Python. Каталог показує архітектуру й функціональність; клієнтські результати для демонстраційних рішень не заявляються.
Показано 11 із 11 проєктів
Екосистема на Make.com для збору лідів з Instagram і продажів у Telegram. AI-консультант перевіряє товари в Google Sheets, зберігає контекст розмови, оформлює замовлення або передає діалог менеджеру.
Власна система обробки заявок із сайту на Cloudflare та n8n
У мене є власна система обробки звернень, інтегрована безпосередньо в портфоліо.
Проєкт розроблено для бізнесу, якому потрібно було автоматизувати кваліфікацію вхідних лідів, системно покращувати роботу чатбота та надавати керівництву чіткий звіт по воронці продажів. Раніше процеси збору контактів, перевірки якості діалогів та формування аналітики були розрізненими і вимагали багато ручної роботи.
Проєкт розроблено для e-commerce-бізнесу, якому потрібно було автоматизувати обробку великого потоку вхідної пошти служби підтримки, системно класифікувати звернення та надати керівництву інструмент для швидкого отримання глибокої бізнес-аналітики. Раніше процеси сортування листів, підготовки відповідей клієнтам та ручного зведення статистичних звітів забирали багато часу і створювали затримки в комунікаці
Компанія , яка займається розрахунком кошторисів та монтажем систем утеплення будинків у Київській області. Вхідний потік заявок та скарг надходить через email, веб-форми та месенджери. Обробкою займалися менеджери вручну, що створювало затримки.
Робочий простір для AI-новин, матеріалів про власні проєкти та генерації зображень. n8n збирає новини, відсіює вже опубліковане, запускає AI-обробку та передає матеріали у вебінтерфейс і Telegram.
Від заявки на Wix до запису в Zoho CRM і персоналізованої комунікації: n8n нормалізує дані, AI через OpenRouter визначає пріоритет ліда, а workflow розподіляє контакти між Google Sheets, Telegram і Klaviyo.
Процес пошуку роботи в IT-сфері (на позиції Junior Integration Analyst / AI Automator) вимагає щоденного моніторингу багатьох платформ (Djinni, DOU).
Telegram-помічник для навчання n8n та AI-автоматизації. Допомагає писати й налагоджувати код, знаходити документацію, ставити технічні запитання та отримувати відібрані новини українською.
Автономний трекер контактів та активності LinkedIn. Apify збирає дані, Make обробляє їх і записує в Supabase, а вебдашборд показує щоденний та місячний приріст мережі й історію взаємодій із посиланнями на пости.
Проєкт створено для особистого моніторингу криптовалютного портфеля. Потрібно було об'єднати облік придбаних активів, відстеження актуальних ринкових цін, розрахунок прибутку та збитку, а також контроль інвестиційних цілей в одному зручному вебінтерфейсі.
Для роботи із заявками почніть із надійного збереження даних і передачі в CRM. Якщо основне навантаження — листування, перегляньте приклади AI-класифікації та передачі складних звернень людині. У звітності важливо відокремити обчислення в коді від пояснення результатів мовною моделлю.
Кейси показують різні підходи: подієві webhooks, обробку за розкладом, Telegram-інтерфейси та API-інтеграції. Вибір залежить від джерел даних, потрібної частоти оновлення й правил доступу.
Опишіть джерела даних, інструменти та задачу, яку хочете автоматизувати.
Обговорити задачу ↗.png){kind=small}