Ich erstelle eine Immobilien-Website mit CRM und Lead-Erfassung

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Zahoor Ahmad
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Die meisten Makler verlieren Geschäfte in einer Tabelle. Ein Lead kommt per WhatsApp rein, wird in Excel kopiert, und niemand folgt nach, bis der Käufer schon bei jemand anderem unterschrieben hat.


Ich baue Immobilien-CRMs, die den Lead erfassen, zuweisen und automatisch nachfassen.


WAS DU BEKOMMST

- Immobilienlisten mit Fotos, Karten, Filtern und einer Suchfunktion, die wirklich funktioniert

- Lead-Erfassungsformulare, die direkt in dein CRM gehen, kein Copy-Paste nötig

- Pipeline-Board: neu, kontaktiert, Besichtigung geplant, verhandelt, abgeschlossen

- Agentenkonten mit rollenbasiertem Zugriff, damit die Makler nur ihre eigenen Leads sehen

- Follow-up-Erinnerungen und automatisierte E-Mail- oder WhatsApp-Benachrichtigungen

- Admin-Dashboard: Listen, Makler, Conversions, Antwortzeiten

- Mobile-friendly, weil deine Makler von ihren Handys aus arbeiten


MIT GESTALTET

Next.js, TypeScript, React, Supabase, PostgreSQL mit Zeilensicherheitsfunktionen. Bereitgestellt auf Vercel mit deiner eigenen Domain. Schnell, sicher und dein Eigentum.


Ich habe das bereits umgesetzt. Eine Live-Demo ist auf Anfrage verfügbar, damit du die echte Version vor deiner Bestellung sehen kannst.

Auch erhältlich: Arabische und RTL-Layouts, Multi-Währungs- und Multi-Filial-Setups für Agenturen mit mehreren Büros.

Sende mir eine Nachricht, was du verkaufst.

Rechte Dritter respektieren

Bitte beachte, dass es gegen die Richtlinien von Fiverr verstößt, wenn Freelancer Themes, Vorlagen oder andere Elemente, die die Rechte Dritter oder geltende Gesetze verletzen, in die gelieferte Arbeit aufnehmen. Lies mehr darüber in unseren Leitfaden für verantwortungsvolle digitale Kreation.

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Zahoor Ahmad

PRO

  • AusPakistan
  • Mitglied seitDez. 2025
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Sprachen

    Urdu, Englisch, Spanisch
I build AI systems that run in production, not notebooks that run once. My focus is computer vision and applied machine learning: custom YOLOv8 detection models, OCR pipelines, and the web apps around them. My last detection system hit 86.9% mAP at 43.7 FPS on live video and shipped with a working dashboard, not a folder of scripts. Full stack: Python, PyTorch, OpenCV, FastAPI on the model side. Next.js, React, Supabase, PostgreSQL on the product side. That means I deliver the whole thing. Same-day replies. I tell you upfront if your accuracy target isn't realistic.

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