Промпт по 4 выгрузкам Sales Finder

Материал вне основной программы. Применяйте после прохождения M1-M5.

Цель

Показать уникальный метод подбора товаров через ChatGPT, которого нет ни в одном сервисе аналитики: загрузка 4 выгрузок (по неделям за месяц) и расчёт динамики цены/оборота/отзывов между периодами.

Зачем это нужно

Сервисы аналитики (Sales Finder, MPStats) показывают статику на текущий момент. Главное, чего в них нет - выводы в динамике: как менялась цена, оборот, прирост отзывов по каждому SKU между неделями. Это критично: новички часто берут товар по верхней цене, не видя, что основные продажи были по средней. Метод через 4 выгрузки + GPT закрывает этот пробел.

Ключевые идеи

Почему метод уникален

• Работает с любым сервисом аналитики, где можно выгрузить Excel - Sales Finder, MPStats, MirSell.
• Маркетплейс не важен - метод работает с данными (оборот, вес, цена), не привязан к Ozon/WB.
• GPT видит динамику SKU между периодами и отсекает товары с "прыгающей" ценой или падающим оборотом.

Логика "воронки отсева"

GPT фильтрует по этапам и показывает, на каком шаге сколько товаров отсеялось. Пример из урока (электроника, 1000 SKU):

Воронка нужна, чтобы понять, где "потерялся" нужный товар - возможно, фильтр слишком жёсткий.

Почему O3, а не 4o

• O3 показывает процесс размышления - видно, как он понимает "продано за 7 дней", откуда берёт SKU, какие фильтры применяет.
• O3 медленнее 4o, но эффективнее для размышляющих задач.
• 4o быстрее работает с таблицами, но хуже объясняет логику.
• На практике 4o не даёт того же качества, что O3.

Ошибки GPT и как их ловить

• GPT может "выдумывать" данные, особенно если берёт информацию из интернета.
• Если GPT затыкается - создаётся новый диалог, контент переносится.
• На больших задачах (реклама) промт настраивается 3-4 дня: GPT уходит в сторону, приходится возвращать.

Одинаковый промт у всех = одинаковые товары?

Проверено на практике: у обучающихся с одинаковыми фильтрами ~50% товаров в таблицах совпадает. Но в реальных заказах за месяц дубликатов мало - Sales Finder в разные дни показывает разные товары. Риск каннибализации низкий.

Что понадобится

• ChatGPT Plus с моделью O3 (или 4o).
• Sales Finder (или MPStats, MirSell) с возможностью выгрузки Excel.
• 4 выгрузки по неделям за последний месяц (или 12 за год - для сезонных товаров).

Пошаговая инструкция

Шаг 1. Подготовить выгрузки в Sales Finder

1. Зайти в Sales Finder, выбрать категорию (в уроке - "Дом и сад").
2. Прежде чем выгружать - отфильтровать так, чтобы осталось до 5000 SKU (лимит Sales Finder).
3. Базовые фильтры для сужения:
   • Вес: 1-250 г.
   • Оборот: задать диапазон (например, от 20 000 руб/нед).
   • Цена: 380-1000 руб.
   • Отзывы: 1-200.
4. Сделать 4 выгрузки - по одной за каждую из последних 4 недель.

Частая ошибка: выгрузка всех товаров без фильтров. Sales Finder обрежет до 5000 случайных, в выборку попадёт мусор.
Подсказка: лучше сузить категорию или повысить минимальный оборот, чем получить усечённую выборку.

Шаг 2. Открыть новый проект в ChatGPT

Для каждой задачи - отдельный проект. Модель: O3 или 4o (рекомендуем O3).

Шаг 3. Загрузить промт

Промт описывает GPT:

• Что за файлы (названия содержат даты - GPT определит периоды автоматически).
• Структуру полей: SKU, цена в рублях, продано штук, выручка, отзывы, рейтинг, вес.
• Что поля могут идти в разном порядке - GPT сопоставляет по названию.

Шаг 4. Указать кастомные фильтры

Промт поддерживает два режима:

• auto - GPT берёт все загруженные файлы и определяет периоды по названиям.
• custom - явно указать период (например, "последний месяц", если файлы за год).

Параметры фильтрации:

• Минимальный рейтинг: 4.1.
• Минимум отзывов: 1, максимум: 200-300.
• Минимальная выручка за последний период: 20 000-40 000 руб.
• Максимальная выручка: 60 000 руб.
• Минимальная цена: 380-400 руб.
• Максимальная цена: 1000-1100 руб.
• Максимальный вес: 250 г.
• Динамика цены: максимально отрицательная (-20%) / максимально положительная (+100%).
• Процент изменения оборота между периодами: +5%.
• Прирост отзывов за период: +5 шт.
• Сколько товаров вывести: 200 (максимум).

Частая ошибка: путать цену на Ozon с ценой продавца. На Ozon цена обычно на 10-15% ниже из-за Ozon-скидки. Фильтровать надо по клиентской цене.
Подсказка: для проверки - взять товар за 746 руб в Sales Finder, открыть на Ozon, убедиться, что цена совпадает.

Шаг 5. Загрузить 4 файла Excel

Перенести 4 файла из загрузок в ChatGPT. GPT распознает периоды по датам в названиях.

Шаг 6. Запустить анализ

GPT:

1. Сопоставляет SKU по 4 периодам.
2. Считает динамику цены, оборота, отзывов.
3. Применяет фильтры из шага 4.
4. Выводит воронку отсева.
5. Возвращает финальную таблицу с ссылками на Ozon ID.

Шаг 7. Доработать запросами на обычном языке

После основных промтов можно переходить на обычный язык. Примеры из урока:

• "Убери из таблицы бренды: Hoco, Xiaomi и найди сам остальные."
• "Пришли итоговый список перспективных товаров."
• "Вернись и посмотри отзывы - ты считаешь +46, проверь."

Частая ошибка: оставить брендовые товары (Xiaomi, Hoco) в финальной выборке. GPT не всегда их убирает с первого раза.
Подсказка: для категории электроника бренды фильтровать вручную после GPT.

Шаг 8. Проверить воронку отсева

GPT показывает, сколько товаров осталось на каждом этапе. Если товаров слишком мало - ослабить фильтр (например, минимальный оборот с 40 000 до 20 000).

Шаг 9. Экспортировать финальную таблицу

GPT даёт Excel со столбцами:

• Ссылка на Ozon ID (кликабельная).
• Оборот за последний период.
• Процент изменения цены.
• Процент изменения оборота.
• Вес, отзывы, рейтинг.

Промпты урока

Полный промт в видео показан частями, не единым текстом. Структура промта (восстановлена из урока):

{Открытие проекта: O3 или 4o}

Файлы: 4 выгрузки Sales Finder за последние 4 недели.
Колонки могут отличаться по порядку, сопоставляй по названию.

Поля:
- SKU - ID товара на маркетплейсе
- Цена - в рублях, клиентская цена на Ozon
- Продано за N дней - в штуках
- Выручка - в рублях
- Отзывы - суммарное количество
- Рейтинг - от 1 до 5
- Вес - в граммах

Фильтры (custom):
- Период: авто (по датам в названиях файлов) {или явно: последний месяц}
- Минимальный рейтинг: 4.1
- Минимум отзывов: 1
- Максимум отзывов: 200
- Минимальная выручка за последний период: 20 000 руб
- Максимальная выручка: 60 000 руб
- Минимальная цена: 380 руб
- Максимальная цена: 1000 руб
- Максимальный вес: 250 г
- Динамика цены: -20% ... +100%
- Процент оборота между периодами: +5%
- Прирост отзывов: +5 шт

Сколько товаров вывести: 200

Логика обработки:
- Сопоставляй товары по SKU
- Вычисляй динамику между периодами
- Применяй фильтры последовательно
- Выведи воронку отсева по этапам
- В финальной таблице добавь ссылку на Ozon ID

Дополнительные запросы после основного промта:

Убери из этой таблицы крупные бренды: Hoco, Xiaomi,
найди сам остальные и убери.

Пришли итоговый список перспективных товаров.

Вернись и посмотри отзывы - ты считаешь +46, проверь расчёт.

Чек-лист "урок усвоен"

Что делать с результатом

Финальная таблица из 10-45 товаров с динамикой. Дальше:

1. Убрать бренды (Xiaomi, Hoco и т.д.) - они требуют разрешения на продажу.
2. Пройти по каждому SKU, проверить на 1688.
3. Просчитать unit-экономику.
4. Заказать партию.

Типовые проблемы

Полезные ссылки

• Sales Finder - сервис аналитики Ozon.
• MPStats - альтернатива, метод работает и с ней.
• MirSell - альтернатива, но привязка к колонкам жёстче.
• ChatGPT (O3) - https://chat.openai.com/

Часто задаваемые вопросы

Почему O3, а не 4o?
O3 показывает процесс размышления, его можно корректировать. 4o быстрее, но хуже объясняет логику. На практике O3 даёт лучший результат на сложных задачах.

Если у всех один промт - все найдут одинаковые товары?
В теории да, на практике - нет. Sales Finder в разные дни показывает разные товары, плюс у каждого свои фильтры по категории. За месяц дубликаты в реальных заказах - редкость.

Как оплатить ChatGPT?
Этот вопрос - из M1.1. В чате курса есть 10+ методов оплаты (MTS, Plati, Ggsel и т.д.).

Обновление промтов?
Доступ к курсу бессрочный. Промты будут обновляться в течение 2 месяцев после запуска на основе обратной связи.

Дальше

← Бонус 1. Лайв-урок: подбор через ChatGPT