Готовые запросы

Возьми мои данные из сервиса аналитики маркетплейсов и собери утреннюю сводку.

1. Вчера: оформленные заказы (штуки и сумма) по каждой площадке и в сумме — v_daily, group_by platform.
   Сравни с тем же днём неделю назад.
2. Прибыль после налогов за последние 7 дней с данными против предыдущих 7 — v_profit, group_by platform,
   derived margin_pct. Для WB возьми дни до последнего закрытого воскресенья и скажи об этом.
3. Остатки: товары, которых хватит меньше чем на 14 дней — v_daily за последние 14 дней, group_by vendor_code,
   derived days_of_stock, покажи до 10 позиций по возрастанию.
4. Три наблюдения: что заметно изменилось и почему — начни с weekly_changes (товары с заметным падением или ростом
   заказов и возможными причинами), дополни рекламой и отменами. Каждое наблюдение — с цифрой.

Формат: короткие блоки с заголовками, без длинных таблиц. Если пользователь попросит, настрой эту сводку
регулярной задачей на 9:00 по Москве.

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 ₽.

Собери P&L за прошлый календарный месяц по данным v_profit.

Строки: выручка; комиссия площадки; логистика; хранение; штрафы; прочие удержания; компенсации; к перечислению;
реклама; себестоимость; расходы на единицу; прибыль до налогов; НДС; налог; прибыль после налогов; рентабельность.
Столбцы: Wildberries, Ozon, Итого, % от выручки.

Запрос: query_mart view=v_profit, date_from/date_to = прошлый месяц, group_by=[platform], metrics=sum по всем
денежным колонкам и net_qty, derived=[margin_pct, fee_pct, drr_pct].
Под таблицей перечисли оговорки: товары без себестоимости, по какое число есть данные WB, налоги — оценка.
Если пользователь работает в среде с файлами — предложи выгрузить таблицу в Excel.

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 ₽.

Найди, где я теряю деньги за последние 30 дней с данными.

1. Убыточные артикулы: v_profit, group_by=[vendor_code, product_name], metrics=sum(profit_after_tax, revenue,
   ads, logistics, net_qty), derived=[margin_pct, drr_pct, logistics_per_unit], отбери прибыль < 0.
2. Для каждого назови главную причину: реклама (drr_pct > 15%), логистика (> 25% цены), возвраты
   (return_rate_pct), низкая цена (ниже breakeven_price).
3. Предложи одно действие на товар: поднять цену до…, снизить ставку, вывести из рекламы, проверить габариты.
Не придумывай цифры: всё — из запросов.

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 ₽.

Сравни прибыль за прошлый месяц с позапрошлым.

1. v_profit, group_by=[month, platform], metrics=sum(revenue, profit_after_tax, ads, logistics, marketplace_fee,
   cogs, net_qty), derived=[margin_pct, profit_per_unit, drr_pct].
2. Разложи изменение прибыли на вклады: объём продаж, цена за штуку, реклама, логистика, комиссии, себестоимость.
3. Назови три главные причины с цифрами и товары, которые дали наибольший вклад (group_by vendor_code).

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 ₽.

Помоги выбрать налоговый режим на следующий год.

1. Вызови tax_compare (по умолчанию — последние 12 месяцев). Если я назвал ставки своего региона — передай их.
2. Покажи таблицу: режим, НДС, всего налогов, % выручки, прибыль после налогов. Недоступные при моей выручке
   режимы отметь и объясни почему.
3. Сравни лучший доступный режим с тем, что указан у меня сейчас (taxes_with_current_settings): сколько в год
   можно сохранить.
4. Скажи, от чего зависит выбор: доля закупки с НДС у поставщиков, рост выручки (пороги 20 / 250 / 450 млн ₽),
   страховые взносы ИП. Если есть выручка без себестоимости — предупреди, что «доходы минус расходы» посчитаны
   с завышенным налогом.

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 ₽.

Разбери отмены и возвраты за последние 30 дней.

1. Вызови returns_report (по умолчанию 30 дней). По каждой площадке: доля отмен от заказанных штук, доля возвратов
   от проданных, главные причины отмен, сколько площадка удержала за логистику отмен и возвратов.
2. Сравни с прошлыми 30 днями (returns_report с датами) — стало лучше или хуже.
3. Таблица товаров, где отмены и возвраты обошлись дороже всего: заказано, отменено (%), продано, возвращено (%),
   логистика. До 10 строк.
4. Три конкретных шага. Например: много «отказов при получении» — проверить фото, размерную сетку и описание
   (покупатель видит товар и не берёт); «не забрали из пункта выдачи» — срок доставки и склад отгрузки; высокий
   процент возвратов одного товара — отзывы и брак. Каждый шаг — с цифрой, на которую он влияет.
Скажи, что отмены считаются по дню заказа, а возвраты — по финансовым отчётам (WB — по воскресенье).

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 ₽.

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 ₽.