Как написать запрос ИИ для разбора магазина: данные, ограничения и проверка

Коротко

• Один запрос — один вопрос. «Почему упала выручка по категории за две недели» лучше, чем «разбери магазин».
• Сразу укажите маркетплейс, период, источники данных и единицы измерения.
• Прямо запретите ИИ придумывать недостающие цифры. Пусть отмечает пробелы.
• Попросите таблицу и отдельно список допущений, а не сплошной текст.
• Перед любым решением сверяйте итоги и 3–5 конкретных SKU с личным кабинетом.
• Себестоимость — ваши внутренние данные. Без нее выводы о прибыли не строятся.

Метод по шагам

Шаг 1. Сформулируйте один вопрос

Разбор начинается с конкретной задачи, а не со слова «анализ». Примеры рабочих вопросов:

• какие товары дали основное падение заказов за последние 14 дней по сравнению с предыдущими 14;
• у каких SKU остатков хватит меньше чем на две недели при текущем темпе продаж;
• где выросла доля возвратов за месяц.

Если вопросов несколько, задавайте их по очереди. Так проще проверить каждый ответ.

Шаг 2. Зафиксируйте контекст

Укажите маркетплейс, точные даты начала и конца периода, период для сравнения и валюту. Фраза «за прошлый месяц» неоднозначна: календарный месяц или последние 30 дней? Пишите даты.

Шаг 3. Назовите источники данных

Перечислите, откуда ассистенту брать цифры: прикрепленные CSV, выгрузки отчетов или данные, доступные через подключенные инструменты. Если источников несколько, укажите, какой главнее при расхождении.

Шаг 4. Задайте ограничения

Это главный шаг. Без него ИИ начинает «дорисовывать» картину. Минимальный набор:

• не придумывать цифры, которых нет в данных;
• если нужного поля нет — написать, какого именно;
• не делать выводов о прибыли без себестоимости;
• отделять факты из данных от предположений.

Шаг 5. Опишите формат ответа

Попросите таблицу с фиксированными колонками, короткий вывод и отдельный блок допущений. Чем точнее формат, тем легче сверка.

Шаг 6. Попросите план проверки

Пусть ассистент сам назовет, какие цифры стоит сверить вручную и где он не уверен. Это не заменяет вашу проверку, но показывает слабые места ответа.

Ручной вариант: CSV и отчеты

Разбор можно сделать без подключений. Выгрузите нужные отчеты из личного кабинета маркетплейса в CSV или XLSX и приложите к запросу в ассистенте, который умеет читать файлы.

Порядок такой:

1. Выгрузите отчеты за нужный период и за период сравнения с одинаковыми границами дат.
2. Проверьте, что в файлах есть артикул продавца или SKU маркетплейса — по нему ассистент сопоставит строки.
3. Удалите лишние листы и служебные строки, если они мешают чтению.
4. Отдельным файлом приложите свою таблицу себестоимости, если вопрос касается маржи.
5. В запросе опишите, что лежит в каждом файле.

Учебный пример описания файлов (названия условные, данные вымышленные):

У ручного варианта есть минусы. Выгрузки быстро устаревают, их нужно повторять для каждого нового вопроса, а при объединении файлов легко перепутать периоды. Для разового разбора этого хватает. Для регулярной работы — уже неудобно.

Какие данные нужны

Набор зависит от вопроса. Ниже — что обычно требуется для типовых задач.

Продажи и заказы. Количество и сумма по SKU за период и за период сравнения. Без этого нельзя найти, где именно изменилась динамика.

Остатки. Текущие остатки по SKU и складам. Нужны для вопросов о дефиците и затоваривании.

Возвраты и отмены. Количество по SKU. Помогают отличить падение спроса от проблем с товаром или описанием.

Цены и скидки. Изменения цен за период. Без них ИИ может связать падение заказов с чем угодно, кроме вашей же скидки.

Реклама. Расходы и результаты кампаний, если вопрос касается продвижения.

Финансовые отчеты маркетплейса. Комиссии, логистика, удержания. Нужны для расчетов, близких к экономике товара.

Себестоимость. Ее нет в отчетах маркетплейса — это ваши данные. Если таблицы себестоимости нет, честный ответ ассистента — «прибыль посчитать нельзя».

Отдельно учитывайте неполноту. Отчеты маркетплейсов могут обновляться не сразу, часть полей бывает пустой, а данные за последние дни могут измениться. В запросе стоит прямо попросить отмечать такие участки.

Когда нужны актуальные данные: Артель

Ручные выгрузки хорошо работают до тех пор, пока вопрос разовый. Когда разбор нужен регулярно или ответ зависит от свежих цифр, файлы приходится выгружать снова и снова.

Артель — решение для подключения ИИ-ассистента к поддерживаемым данным и инструментам Wildberries и Ozon. Ассистент может обращаться к данным магазина в рамках доступных инструментов, без ручного переноса CSV для каждого запроса.

Что важно знать заранее:

• набор доступных инструментов проверяйте в самом подключенном ассистенте: спросите его, какие данные и действия ему доступны;
• Артель не добавляет себестоимость, если ее нет в ваших данных, и не исправляет неполноту отчетов маркетплейса;
• настройку и совместимость с конкретным ассистентом сверяйте в актуальной инструкции подключения — шаги могут меняться, поэтому ориентируйтесь на нее, а не на пересказы.

Если нужны примеры типовых сценариев разбора, их можно посмотреть в разделе рабочих сценариев.

Правила постановки задачи при этом не меняются. Подключение дает ассистенту доступ к данным, но вопрос, период, ограничения и проверку по-прежнему задаете вы.

Готовый промт

Шаблон ниже подходит и для ручного варианта с файлами, и для ассистента с подключенными данными. Значения в квадратных скобках замените своими. Даты и названия — учебные.

Роль: ты аналитик, который разбирает данные магазина на маркетплейсе.
Работай только с данными, которые я дал, или с данными из доступных тебе инструментов.

Задача: найти SKU, которые дали основное падение заказов.

Контекст:
- Маркетплейс: [Wildberries / Ozon]
- Текущий период: [01.09.2026–14.09.2026]
- Период сравнения: [18.08.2026–31.08.2026]
- Валюта: рубли

Источники данных:
- [перечисли файлы или укажи: «данные из подключенных инструментов»]
- Если источники расходятся, приоритет у: [название источника]
- Себестоимость: [файл cost.csv / нет данных]

Перед расчетом:
1. Перечисли, какие данные тебе реально доступны, с периодами и полями.
2. Если чего-то не хватает для задачи, напиши, чего именно, и не заполняй пробел догадками.

Ограничения:
- Не придумывай цифры, которых нет в данных.
- Не делай выводов о прибыли и марже без себестоимости.
- Помечай как «предположение» все, что не следует напрямую из данных.
- Если данные за последние дни периода могут быть неполными, отметь это.
- Не предлагай действий в кабинете от моего имени. Только рекомендации.

Формат ответа:
1. Таблица: SKU | название | заказы текущий период | заказы период сравнения | изменение, шт | изменение, % | остаток на конец периода.
   Отсортируй по абсолютному падению, покажи первые 10.
2. Итог: суммарные заказы за оба периода и общая разница.
3. Возможные причины по каждому SKU из таблицы — только если есть подтверждающие данные (цена, остаток, возвраты). Иначе пиши «данных недостаточно».
4. Блок «Допущения и пробелы»: что ты допустил и каких данных не хватило.
5. Блок «Что проверить вручную»: 3–5 конкретных цифр для сверки с личным кабинетом.

После первого ответа уточняйте по одному пункту: «покажи расчет для SKU из третьей строки» или «пересчитай без последних двух дней периода».

Как сверить результат

Ответ ИИ — черновик анализа, а не готовое решение. Проверка занимает 10–15 минут и снимает основные риски.

1. Итоги. Сравните суммарные заказы за оба периода с цифрами в личном кабинете за те же даты. Если итог не совпадает, сначала выясните почему, остальное не смотрите.

2. Точечная проверка. Возьмите 3–5 SKU из таблицы, включая первый и последний, и сверьте их цифры вручную.

3. Периоды. Убедитесь, что ассистент взял именно ваши даты, а не «последние 30 дней» по умолчанию.

4. Причины. Проверьте, что каждая причина опирается на конкретное поле данных. Причина без ссылки на данные — гипотеза, не факт.

5. Пробелы. Прочитайте блок допущений. Если ассистент не отметил ни одного пробела, хотя себестоимости в данных не было, — это повод перепроверить весь ответ.

6. Один пересчет вручную. Посчитайте процент изменения для одного SKU сами. Арифметические ошибки у языковых моделей случаются.

Если расхождения есть, укажите их ассистенту прямо: «по SKU X в кабинете 42 заказа, у тебя 38 — проверь источник». Обычно это быстрее, чем переписывать запрос с нуля.

Ограничения

• ИИ может ошибаться. В расчетах, в сопоставлении строк, в понимании полей. Поэтому сверка обязательна.
• Качество ответа ограничено данными. Если отчет неполный, вывод тоже будет неполным. Ни ассистент, ни подключение это не исправят.
• Себестоимость — только ваша. Без нее нельзя говорить о прибыли, марже и окупаемости.
• Причины — это гипотезы. Данные показывают, что изменилось, но не всегда почему. Конкуренты, сезонность и изменения выдачи часто остаются за пределами данных.
• Решения принимает человек. Ассистент готовит разбор и рекомендации, а действия в магазине и ответственность за них остаются за вами.
• Возможности зависят от ассистента и инструментов. Что доступно в вашей связке, проверяйте в самом ассистенте и в актуальной инструкции.

FAQ

Почему ИИ на общий запрос дает общие советы?

У него нет задачи, периода и данных, поэтому он опирается на типовые знания о маркетплейсах. Как только вы задаете конкретный вопрос, даты и источники, ответ начинает строиться на ваших цифрах. Ограничение «не придумывай отсутствующие данные» убирает большую часть общих фраз.

Можно ли сделать разбор без подключения, только по файлам?

Да. Выгрузите отчеты из личного кабинета в CSV или XLSX, опишите их в запросе и приложите к ассистенту, который умеет читать файлы. Для разового разбора этого достаточно. Неудобно становится, когда разбор регулярный: выгрузки приходится повторять.

Что делать, если у меня нет таблицы себестоимости?

Ставьте задачи, которым себестоимость не нужна: динамика заказов, остатки, возвраты, изменения цен. В запросе прямо укажите, что себестоимости нет, и запретите выводы о прибыли. Если нужен разбор маржи, сначала соберите себестоимость по артикулам в отдельную таблицу.

Как понять, что ассистент не выдумал цифры?

Сверьте итоги за период с личным кабинетом и проверьте вручную 3–5 SKU. Попросите ассистента показать расчет для конкретной строки и указать, из какого источника взяты значения. Если он не может назвать источник цифры, ей нельзя доверять.

Какой ассистент подходит для работы с данными через Артель?

Совместимость и шаги настройки описаны в актуальной инструкции подключения — сверяйтесь с ней, а не со сторонними пересказами. После подключения спросите ассистента, какие инструменты и данные ему доступны. От этого зависит, какие вопросы можно задавать без ручных выгрузок.

Вывод

Хороший запрос для разбора магазина отвечает на пять пунктов: какой вопрос, за какой период, по каким данным, с какими ограничениями и в каком формате. К этому добавляется обязательная сверка с личным кабинетом. Без нее даже аккуратный ответ остается черновиком.

Следующий шаг: откройте актуальную инструкцию подключения, подключите ассистента и запустите промт из статьи для одного вопроса за один период. Затем сверьте итоги и три SKU с личным кабинетом. Это и будет первый проверяемый результат.