Ik bouw een vastgoedwebsite met CRM en lead capture

Z
zahoor_develope
Z
zahoor_develope
Zahoor Ahmad
Sommige informatie is automatisch vertaald.

Over deze dienst

Automatische vertaling

De meeste makelaars verliezen deals in een spreadsheet. Een lead komt binnen via WhatsApp, wordt gekopieerd naar Excel, en niemand volgt op totdat de koper al bij iemand anders heeft getekend.


Ik bouw vastgoed CRMs die de lead vastleggen, toewijzen en automatisch opvolgen.


WAT JE KRIJGT

- Vastgoedaanbiedingen met foto's, kaarten, filters en een zoekfunctie die echt werkt

- Lead capture formulieren die direct in je CRM worden geplaatst, geen kopieer- en plakwerk

- Pipeline-bord: nieuw, gecontacteerd, bezichtiging gepland, onderhandeling, gesloten

- Agentenaccounts met rolgebaseerde toegang zodat agents alleen hun eigen leads zien

- Herinneringen voor opvolging en automatische e-mail- of WhatsApp-meldingen

- Beheerdersdashboard: aanbiedingen, agents, conversies, responsetijden

- Mobielvriendelijk, omdat je agents vanaf hun telefoon werken


GEMAAKT MET

Next.js, TypeScript, React, Supabase, PostgreSQL met row-level security. Gehost op Vercel met jouw eigen domein. Snel, veilig en van jou om te behouden.


Ik heb dit al geleverd. Live demo beschikbaar op aanvraag zodat je de echte versie kunt bekijken voordat je bestelt.

Ook beschikbaar: Arabisch en RTL-layouts, multi-valuta en multi-vestigingsoplossingen voor bureaus met meer dan één kantoor.

Stuur me een bericht met wat je verkoopt.

Respecteer de rechten van derden

Let erop dat het tegen het beleid van Fiverr voor freelancers is om thema's, templates of andere elementen in het geleverde werk op te nemen die inbreuk maken op de rechten van derden of toepasselijke wetten. Lees er meer over in onze Gids voor verantwoorde digitale creatie.

Maak kennis met Zahoor Ahmad

Zahoor Ahmad

PRO

  • Afkomstig uitPakistan
  • Lid sindsdec 2025
  • Gem. reactietijd1 uur
  • Talen

    Urdu, Engels, Spaans
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.

Automatische vertaling

Mijn portfolio