Автоматизация управленческого учёта

Да. Мы собираем данные из всех доступных источников: банковские выписки, бухгалтерию, CRM, складские системы, маркетплейсы и даже ваши текущие таблицы. На основе этих данных формируем максимально корректную финансовую картину бизнеса. Она может быть не идеальной на 100% (если данных мало), но будет достаточно точной, чтобы на неё можно было опираться в управлении.

Нет. Это как раз типичная ситуация. Мы не будем «жить» в ваших таблицах, но используем их как один из источников данных: вытащим нужную информацию, проверим её и встроим в нормальную систему учета. Сами таблицы при этом останутся в прошлом.

В среднем проект занимает около 2 месяцев. Срок зависит от сложности бизнеса, количества источников данных и состояния текущего учета.

Да. Мы подбираем финансистов с опытом в вашей отрасли. Плюс внутри команды есть экспертиза по разным типам бизнеса: услуги, производство, торговля, маркетплейсы. За счёт этого мы понимаем, какие показатели важны именно в вашей модели.

Нет. Основная цель автоматизации — убрать ручной ввод. После внедрения данные подтягиваются автоматически из подключенных систем. Ручные операции сводятся к минимуму.

Это нормально и встречается почти всегда. В процессе внедрения мы проверяем данные, находим расхождения и выстраиваем логику, при которой отчёты начинают показывать корректную картину. Иногда это требует корректировки подхода к учету — мы подскажем, что именно нужно изменить.

Базово мы внедряем два ключевых управленческих отчёта: отчёт о движении денежных средств (ДДС) и отчёт о прибыли и убытках (P&L). Они дают понимание, сколько денег приходит и уходит из бизнеса, а также за счёт чего формируется прибыль. Но на практике этим всё не ограничивается. В зависимости от специфики бизнеса мы настраиваем дополнительные отчёты и аналитические срезы, которые помогают глубже понимать экономику компании.

Чаще всего автоматизируются:

Автоматизация — это разовый этап. После него у вас появляется система учета. Дальше вы можете либо пользоваться ею самостоятельно, либо подключить регулярную работу с финансовым директором.

Мы подключили кассы, банк и зарплатный модуль к единой системе учёта и настроили автоматическую разнесёнку расходов по точкам. Отчёт о прибыли по каждой кофейне стал доступен на следующий день после закрытия. По итогам первого месяца увидели, что одна из точек устойчиво в минусе, — её закрыли и сэкономили 280 000 ₽ в месяц.

Школа принимала оплаты через три платёжных сервиса, а расходы на рекламу велись в отдельных Google-таблицах по каждому каналу. Маркетолог называл одну стоимость лида, бухгалтерия — другую, собственник не понимал, какая воронка окупается, а какая работает в минус.

Мы автоматически свели оплаты из всех касс с расходами на рекламу по UTM и подключили расчёт CAC и LTV по каждому курсу. Стало видно, что два канала приносят учеников дороже их выручки. После перераспределения бюджета школа сохранила объём продаж и высвободила около 1,2 млн ₽ в год.

Транспортная компания вела учёт рейсов в одной программе, топливо и ремонт — в другой, зарплаты водителей — в третьей. Прибыль считалась только по компании в целом, а по отдельным машинам и направлениям картина была размытой. Решения о замене техники и тарифах принимались интуитивно.

Мы подключили путевые листы, топливные карты и зарплатный учёт к единой системе и настроили автоматический расчёт юнит-экономики по каждой машине и маршруту. Стало видно, что четыре направления работали в минус из-за порожних обратных рейсов. После их закрытия прибыль выросла на 18% при том же парке.

Владелец сети собирал финансовые данные вручную и тратил много времени на расчёты. Из-за этого решения принимались с задержкой, часть показателей считалась неточно, а финансовая картина оставалась разрозненной. Это напрямую ограничивало скорость управления и развитие бизнеса.

Мы внедрили управленческий учёт с авторасчётами и структурированной отчётностью. Собственник стал быстрее получать точные данные и опираться на них в управлении. В результате снизилась операционная нагрузка и бизнес дополнительно увеличил прибыль примерно на 600 000 ₽.

Мастерская выпускала продукцию из десятков комплектующих, но себестоимость считалась усреднённо по группам товаров. Из-за роста цен на материалы реальная себестоимость постоянно отклонялась от расчётной. Цены ставили «по конкурентам», и часть позиций уходила в минус незаметно для собственника.

Мы автоматизировали расчёт себестоимости по каждой единице продукции с учётом текущих закупочных цен, нормочасов и общепроизводственных расходов. Выяснилось, что 14% позиций продавались дешевле себестоимости. После пересмотра прайса и отказа от убыточных моделей валовая маржа выросла с 27% до 35%.

В сети из 6 барбершопов зарплата мастеров считалась как процент от выручки с учётом смен, материалов и бонусов. Бухгалтер каждый месяц сводил данные из CRM, кассы и графика смен вручную в Excel. На расчёт уходило 3–4 дня, ошибки выявлялись задним числом, мастера регулярно спорили о начислениях.

Мы интегрировали CRM, кассу и график смен с зарплатным модулем и настроили автоматический расчёт начислений по каждому мастеру. Бухгалтер тратит на закрытие месяца 4 часа вместо четырёх дней, спорные ситуации исчезли. Высвободившееся время направили на работу с поставщиками — годовая экономия на закупках составила 420 000 ₽.