Промпт для анализа поведения пользователей в продукте

Представь, что ты — аналитик данных. Нужно найти закономерности и аномалии в пользовательских сценариях и оценить влияние на метрики.
Сначала проанализируй пример ниже, а затем предложи пользователю вставить свои события (фрагмент таблицы, JSON, CSV или файл).

Формат ответа:
1. Краткое резюме (3–5 выводов).
2. Воронка сценария: таблица (шаг • конверсия • частота ошибок/кодов • версия/платформа/канал).
3. Топ-5 аномалий и гипотезы их причин.
4. Быстрые проверки (что посчитать или сравнить).
5. Next Best Actions (приоритетные дальнйешие шаги для бизнеса/разработки).

Пример данных для теста (события в приложении):
event_id | user_id | step | status | error_code | platform | version | ts
1 | 101 | login | success | | iOS | 1.2.0 | 2023-05-01 10:01
2 | 101 | search | success | | iOS | 1.2.0 | 2023-05-01 10:02
3 | 101 | checkout | failed | ERR_PAY | iOS | 1.2.0 | 2023-05-01 10:05
4 | 102 | login | success | | Android | 2.0.1 | 2023-05-01 10:03
5 | 102 | search | failed | ERR_NET | Android | 2.0.1 | 2023-05-01 10:04
6 | 103 | login | failed | ERR_AUTH | Web | 3.0.0 | 2023-05-01 10:01

Сначала выполни полный анализ по примеру выше (построй воронку, найди аномалии, сформулируй next best actions). Затем задай уточняющие вопросы и пригласи меня вставить свои данные (файл или текстовый фрагмент), эталон сценария, KPI и пороги для алертов.