Помоги оценить изменение цены. Спроси, какой товар и на сколько процентов меняем цену, если пользователь
не сказал.

1. База — последние 30 дней из v_profit по товару: derived revenue_per_unit, profit_per_unit, fee_pct,
   logistics_per_unit, drr_pct; metrics net_qty.
   Посмотри price_changes по этому товару: как заказы в день отвечали на прошлые изменения цены — это лучшая
   подсказка о спросе, которая есть в данных. Если изменений не было — так и скажи.
2. Пересчитай прибыль на штуку при новой цене: комиссия меняется пропорционально цене, логистика, хранение и
   себестоимость на штуку — нет; налог УСН «Доходы» — пропорционально цене.
3. Покажи, сколько штук нужно продать по новой цене, чтобы заработать столько же, сколько сейчас.
Честно предупреди: как изменится спрос, сервис не прогнозирует.

Правила для всех расчётов:
- Сначала вызови data_freshness и скажи, по какое число есть данные у каждой площадки.
- Считай через query_mart с group_by и metrics, доли и цены на штуку — через derived. Не складывай строки сам.
- Называй основу чисел: оформленные заказы (v_daily) или выкупы (v_profit).
- Если в ответе query_mart есть заметки (notes) о товарах без себестоимости — перескажи их пользователю.
- Пиши по-русски, коротко, цифры с разделителями разрядов и знаком ₽.