Готовые запросы

Проверь остатки и скажи, что пора везти на склады.

1. Вызови supply_plan (сроки по умолчанию — сохранённые в кабинете; если я назвал свои — передай lead и cover).
2. Покажи таблицей товары в состояниях out, urgent и order: площадка, артикул, остаток, заказов в день,
   на сколько дней хватит, сколько заказать и сумма закупки. Сначала самые срочные.
3. Отдельно — сверхзапас (over) и товары без движения (dead): сколько денег в них заморожено.
4. Итог: сколько штук и на какую сумму заказать, сколько заказов упущено из-за пустых складов.
Назови сроки поставки и запаса, период спроса и дату снимка остатков. Площадки считай отдельно.

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 ₽.

Посчитай капитал в остатках и оборачиваемость за последние 30 дней.

1. Капитал на последнюю дату: v_stock, последняя дата, group_by=[platform], metrics=sum(stock_value, stock_qty).
2. По товарам: v_daily за 30 дней, group_by=[vendor_code, product_name], metrics=sum(stock_value, orders_qty),
   derived=[avg_stock_qty, turnover_days].
3. Прибыль на вложенный рубль: прибыль после налогов за 30 дней (v_profit) / средний капитал в остатках.
Покажи топ-10 по капиталу, топ-10 медленных (turnover_days > 60) и итог.
Если среда позволяет — собери интерактивный дашборд: карточки (капитал, оборачиваемость, прибыль на рубль),
таблица товаров с сортировкой.

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 ₽.

Разберись, почему упали продажи.

1. weekly_changes: товары с заметным падением заказов за последнюю неделю к предыдущей, по площадкам.
   Если пользователь назвал товар или площадку — сосредоточься на них.
2. По каждому из трёх самых крупных падений (по сумме заказов):
   - price_changes по товару за 60 дней — менялась ли цена и как на это отвечали заказы;
   - supply_plan — нет ли его в состоянии «Нет в наличии» или «Закончится до поставки»;
   - для WB — v_daily, group_by=[date], metrics=sum(card_views, add_to_cart, orders_qty), derived=[cr_pct]:
     упали просмотры (видимость в поиске) или конверсия (цена, отзывы, карточка).
   - реклама — v_ads по товару: не урезали ли бюджет.
3. Итог: по каждому товару — наиболее вероятная причина и одно действие. Причины называй как гипотезы с цифрами.

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 ₽.