Работы фрилансеров в категории Аутсорсинг и консалтинг

Пример маркетингового исследования для новой клининговой компании: как выстроить прайс, чтобы клиент сразу видел итог и не уходил к конкурентам. Что сделано: — собраны открытые прайсы 10 клининговых компаний Санкт-Петербурга: поддерживающая и генеральная уборка, уборка после ремонта, мойка окон; — цены разных моделей («за м²», «от N ₽», пакеты по площади) приведены к сопоставимому виду: ₽/м² и итоговая цена для студии, 1-, 2- и 3-комнатной квартиры; — найдены закономерности: цены «от» несравнимы между собой, малые площади дороже за метр, надбавки почти никто не публикует, скидки за регулярность — редкость; — предложен прайс для нового игрока: ставка около медианы рынка, минимальный чек, прозрачные надбавки, скидки за регулярность. Медиана рынка: поддерживающая уборка — 80 ₽/м², генеральная — 145 ₽/м², после ремонта — 155 ₽/м². Результат: Excel с исходными данными, ссылками на источники и формулами и отчёт в PDF с графиками. Сделаю такой же разбор для вашей ниши: соберу цены конкурентов, приведу их к единой базе и предложу структуру услуг и прайс.

Программа на Python проверяет ежемесячный отчёт отдела снабжения в Excel и возвращает его в том же формате — с подсветкой и журналом проверки. Данные в примере вымышленные. Что проверяется: — суммы: количество × цена, итоги по столбцам; — процент выполнения плана; строки, где факт больше плана, помечаются, а не «исправляются»; — даты вне отчётного месяца, дубли строк, отрицательные значения; — текст пояснений сверяется с таблицей: экономия в тексте против показателя, упоминание чужого месяца, вставки из других документов. Принцип: цифры проверяет код, а не нейросеть — он не ошибается в арифметике и ничего не придумывает. Однозначные ошибки исправляются автоматически (в примечании к ячейке — «было / стало»), спорные помечаются для человека. На демо-отчёте найдены все 9 заложенных ошибок: 3 исправлены, 6 отправлены на проверку. Под ваш отчёт настрою проверки по вашим правилам: Excel или Word, запуск одной кнопкой, через Telegram-бота или по расписанию. Если нужна смысловая проверка текста — подключу языковую модель, в том числе развёрнутую внутри компании.

Вариативный шаблон договора возмездного оказания услуг для онлайн-конструктора документов. Пользователь отвечает на 11 вопросов — конструктор собирает договор из нужных пунктов и пересчитывает нумерацию. Данные в примерах условные. Что входит: — шаблон с разметкой: постоянная часть, 37 вариативных пунктов, переменные и условия показа; — опросник в Excel: вопрос → варианты ответа → какие пункты включаются; — пояснительная записка: какие нормы проверены и почему пункт сформулирован именно так; — два собранных договора: ООО — ООО и самозанятый — гражданин. Что учтено: — заказчик-потребитель: исключены условия, недопустимые по ст. 16 Закона о защите прав потребителей (ограничение ответственности, молчаливая приёмка, обязательная претензия, договорная подсудность); — самозанятый исполнитель: заверения о статусе и о том, что он не бывший работник заказчика (422-ФЗ), чек, возмещение потерь; — подсудность: арбитражный суд или суд общей юрисдикции — в зависимости от сторон; — НДС 22% с 2026 года, сумма НДС и аванса считается автоматически; — плата за отказ (п. 3 ст. 310 ГК РФ) — только если обе стороны предприниматели. Сделаю такой шаблон под ваш конструктор или переработаю ваши договоры в вариативные шаблоны с опросниками. Нормы сверяю по действующим редакциям.

Пример полного пакета документов для дольщика, которому застройщик не передал квартиру в срок. Данные условные. Что входит: — расчёт неустойки по ч. 2 ст. 6 Закона № 214-ФЗ: в отчёте и в калькуляторе Excel с формулами (вводите цену договора и даты — получаете сумму); — претензия застройщику с расчётом и сроком ответа; — исковое заявление в районный суд по месту жительства: неустойка, неустойка по день передачи, моральный вред, штраф 5%, расчёт госпошлины. Что учтено (нормы на октябрь 2026 года): — мораторий: за 22.03.2024–31.12.2025 неустойка не начисляется (ПП РФ № 326), за 29.03.2022–30.06.2023 — тоже (ПП РФ № 479); — ограничение ставки 7,5%, если срок передачи по договору приходится на 01.07.2023–31.12.2025; КС РФ подтвердил его конституционность (Постановление от 14.04.2026 № 24-П); — штраф 5% вместо 50% — только за нарушения после 01.09.2024; — госпошлина: потребитель платит только с суммы свыше 1 млн руб. Пример расчёта: квартира за 7 млн руб., срок передачи 31.03.2026 — неустойка за 192 дня 1 344 000 руб., госпошлина 3 440 руб. Подготовлю такой же пакет по вашему договору: пришлите договор и документы об оплате — расчёт и претензия за 1 день.

Четыре канала по расписанию: Ozon (остатки каждые 30 минут по трём складам, FBS), два агрегатора запчастей (около 9 900 позиций) и магазин на 1С-Битрикс (463 карточки). 49 из 49 тестов, сбои приходят в Telegram. Стек: Python, 1С OData, Ozon Seller API, FastAPI.

Аналитика клиентского опыта в Excel Аналитическая модель для мониторинга качества клиентского обслуживания, оценки удовлетворённости клиентов и эффективности работы службы поддержки. Функциональные возможности: Визуальный дашборд в современном дизайне с ключевыми показателями (KPI) и диаграммами. Анализ удовлетворённости клиентов (CSAT). Оценка клиентской лояльности с использованием индекса NPS. Анализ количества обращений и распределения нагрузки по каналам коммуникации. Мониторинг скорости ответа на обращения. Визуализация динамики показателей клиентского сервиса. Автоматизированный расчёт метрик на основе исходных данных. Структура проекта: 3 взаимосвязанных листа, 108 записей и 4 диаграммы. Результат: компактный аналитический инструмент, позволяющий отслеживать качество обслуживания, выявлять проблемные зоны клиентского сервиса и принимать решения по улучшению клиентского опыта.

Комплексная аналитика продаж в Excel Разработана демонстрационная аналитическая модель для оценки эффективности продаж, контроля выполнения коммерческих планов и анализа прибыльности бизнеса. Функциональные возможности: Управленческий дашборд с ключевыми показателями продаж (KPI) и диаграммами. Анализ выручки, валовой прибыли и маржинальности. План-факт анализ продаж с расчётом отклонений. ABC-анализ клиентской базы и товарного ассортимента. Рейтинг менеджеров по результативности продаж. Анализ предоставленных скидок и их влияния на прибыльность. Выявление убыточных сделок и потенциальных коммерческих рисков. Автоматизированные расчёты и визуализация показателей средствами Excel. Структура проекта: 9 взаимосвязанных листов, 1 800 сделок, аналитические расчёты и визуальный дашборд. Результат: единая система управленческой аналитики, позволяющая оценивать эффективность коммерческой деятельности, выявлять точки роста, контролировать выполнение планов и принимать обоснованные решения по оптимизации продаж.

План-факт анализ бюджета компании Аналитическая модель для комплексного контроля исполнения корпоративного бюджета, анализа расходов и выявления финансовых отклонений. Функциональные возможности: - Управленческий дашборд с ключевыми финансовыми показателями и диаграммами. - План-факт анализ расходов с расчётом абсолютных и процентных отклонений. - Анализ исполнения бюджета в разрезе месяцев, подразделений и статей затрат. - Визуализация динамики расходов и структуры бюджета. - Сравнительный анализ затрат по поставщикам. - Контроль качества исходных данных и выявление потенциальных ошибок. - Автоматизированные расчёты на основе формул Excel. Структура проекта: 6 взаимосвязанных листов, 1 440 операций и 432 бюджетные записи. Результат: аналитический инструмент для мониторинга исполнения бюджета, выявления перерасходов и подготовки управленческой отчётности.

Travel Spend Analytics — аналитика корпоративных командировок в Excel Аналитическая модель для контроля расходов на корпоративные командировки и оценки эффективности использования тревел-бюджета. Функциональные возможности: Интерактивный дашборд с ключевыми финансовыми показателями и диаграммами. План-факт анализ командировочных расходов с детализацией по месяцам и подразделениям. Анализ структуры затрат на перелёты, проживание и другие услуги. Сравнение расходов по тревел-провайдерам. Контроль превышения установленных лимитов. Анализ влияния сроков бронирования на стоимость поездок. Результат: единая аналитическая модель, позволяющая отслеживать расходы, выявлять отклонения от бюджета и определять потенциальные направления оптимизации затрат.

Учебный кейс, создан с ИИ-помощником. Все данные вымышлены; это не клиентский заказ. Задача: подготовить товарный каталог Excel/CSV к дальнейшей загрузке — нормализовать артикулы и пробелы, преобразовать цены и остатки в числа, убрать подтверждённые дубликаты и выделить спорные записи. Результат: из 18 строк получены 10 корректных записей; 3 дубликата удалены; 5 строк вынесены на проверку с причинами. Конфликтующие цены, пропуски и текст вместо количества не исправлялись догадками. Нулевой остаток сохранён. Комплект включает исходные данные, очищенную таблицу, отдельный список проблем и построчный журнал изменений. Сохранён воспроизводимый скрипт для шестиколоночного CSV-шаблона. Проверены баланс строк, повторная очистка, конфликт цен, нулевые остатки и CSV с кавычками. На изображениях — результат, исходник и строки на проверку. Excel и CSV можно предоставить отдельно. Очистка выполняется повторным запуском скрипта, а не автоматически при изменении ячеек Excel.