Разработка финансовой модели

Просчёт сценариев развития: новые точки, увеличение рекламного бюджета, найм.

Заранее оценивайте последствия решений

Представьте бизнес инвесторам, партнёрам и банк — на языке цифр

Нет. Финансовая модель почти никогда не строится на идеально чистых данных. Мы собираем всё, что есть: банковские выписки, бухгалтерию, CRM, таблицы, отчёты. Где данных не хватает — делаем обоснованные допущения. Задача модели — не «с точностью до рубля посчитать прошлое», а понять экономику бизнеса и поведение прибыли. Если данные в целом адекватны — модель будет рабочей.

Финансовая модель собирается в Excel или Google Таблицах.

В среднем от 2 до 4 недель. Срок зависит от сложности бизнеса и того, насколько быстро удаётся собрать данные.

Да. Вы получите понятную структуру, в которой сможете обновлять данные, проверять сценарии и использовать модель для планирования. При необходимости модель можно дорабатывать под новые задачи. После создания финансовой модели мы научим, как с ней работать.

Компания продавала украшения через маркетплейсы, сайт и офлайн-точку, но все финансы были в «общем котле». Из-за этого невозможно было оценить эффективность каждого канала: прибыль была положительной, но отдельные направления могли работать в минус и незаметно съедать результат бизнеса.

Мы внедрили учёт с детализацией по направлениям и автоматическим сбором данных. В отчётах стало видно, сколько зарабатывает каждый канал. Это позволило быстро выявить убыточные продажи на Ozon и закрыть направление, сохранив прибыль компании и ресурсы команды.

Загородный глэмпинг работал в плюс, и собственник планировал инвестировать 12 млн ₽ в строительство 6 новых домиков. Решение принималось на ощущениях: была загрузка по выходным и хорошая динамика бронирований, а как изменится экономика при удвоении мощностей — никто не считал.

Мы собрали финансовую модель с тремя сценариями загрузки и учётом сезонности, фиксированных расходов, ФОТ персонала и амортизации. Даже при пессимистичном сценарии (загрузка 45% против текущих 62%) проект окупается за 22 месяца, при оптимистичном — за 14. Собственник запустил строительство и через год увеличил годовую выручку с 28 до 51 млн ₽.

SaaS-компания планировала запустить отдельный модуль для крупного бизнеса. По первым прикидкам идея казалась перспективной — корпоративные клиенты готовы платить в 10 раз больше. Но команда не считала, во сколько обойдётся разработка, сколько времени потребует выход на окупаемость и как изменится нагрузка на поддержку.

Мы построили финансовую модель проекта на 3 года с учётом ФОТ разработчиков, расходов на инфраструктуру и стоимости привлечения корпоративных клиентов. При реалистичной воронке проект выходил в плюс только на 4-й год и накапливал 18 млн ₽ убытка на старте. От запуска отказались и направили команду на рост основного продукта.

Бренд одежды собирался зайти на Wildberries и Ozon с полным ассортиментом из 1 200 единиц. Команда рассчитывала на быстрый рост выручки, но не учитывала, что комиссии, логистика, возвраты и хранение по разным категориям сильно отличаются — и часть позиций при марже 30% уйдёт в минус.

Мы построили модель юнит-экономики по каждой категории с учётом всех комиссий, логистики, процента возвратов и стоимости хранения. Оказалось, что верхняя одежда и трикотаж дают маржу 22–28%, а аксессуары и бельё — отрицательную. Бренд вышел на маркетплейсы с сокращённым ассортиментом и за полгода вырос по выручке на 35 млн ₽.

Сеть из 4 фитнес-клубов нашла большое помещение в престижном районе и собиралась открывать там пятый клуб премиум-формата. Площадка вдохновляла собственника, аренда была подъёмной, ремонт обсуждался. Прогноз по выручке строился «как у конкурентов», а структура расходов считалась по аналогии с другими клубами сети.

Мы построили финмодель с учётом срока выхода на плановую заполняемость (12–14 месяцев для премиум-формата против 6–8 для стандарта), реальных ставок ФОТ премиальных тренеров и расходов на оборудование. Кассовый разрыв возникал на 8-м месяце — 11 млн ₽ без понятного источника покрытия. От проекта отказались и направили бюджет на ремонт двух действующих клубов.

Бренд косметики выпускал продукцию через контрактного производителя и не понимал, выгодно ли запускать собственную линию. Подрядчик регулярно повышал цены, а минимальные партии не позволяли быстро реагировать на спрос. Своё производство требовало инвестиций 24 млн ₽ — окупится ли, было непонятно.

Мы построили финмодель сравнения двух сценариев: продолжение работы с подрядчиком и запуск собственного цеха. Учли инвестиции, амортизацию, ФОТ, рост заказов и закупку сырья крупным оптом. Модель показала снижение себестоимости на 31% и окупаемость за 19 месяцев. Бренд запустил цех и за второй год увеличил валовую прибыль на 47 млн ₽.