Модель расширения розничной сети
Задача: Компания планировала расширение сети с 15 до 35 магазинов за 3 года. Необходимо было оценить финансовую устойчивость при разных темпах открытия точек и различных условиях финансирования.
Решение: Мы построили детализированную модель unit-экономики одного магазина, включающую все операционные расходы, инвестиционные затраты на открытие и сроки выхода на окупаемость. Затем масштабировали модель на всю сеть с учётом каннибализации продаж.
Результат: Клиент получил план открытия, оптимизированный по срокам и географии, с расчётом потребности в финансировании для каждого квартала. Модель показала, что агрессивный сценарий открытия создаёт кассовые разрывы, что привело к корректировке стратегии.
Сценарный анализ для производственного предприятия
Задача: Производственная компания планировала запуск нового продукта, но неопределённость по объёму спроса и ценам на сырьё создавала высокие риски. Необходимо было оценить устойчивость проекта при различных сценариях.
Решение: Мы разработали 5 сценариев: от крайне негативного (низкий спрос + высокие цены на сырьё) до оптимистичного. Для каждого сценария рассчитали NPV, IRR, срок окупаемости и потребность в оборотном капитале.
Результат: Анализ показал, что проект устойчив только при среднем и оптимистичном сценариях. Клиент принял решение о запуске, но заключил долгосрочный контракт на поставку сырья для хеджирования ценовых рисков.
Модель для IT-стартапа (SaaS)
Задача: Технологический стартап разработал SaaS-продукт и искал инвестиции. Инвесторы требовали реалистичную модель с прогнозом ключевых метрик: CAC, LTV, Churn Rate, MRR и момента достижения unit economics положительных.
Решение: Мы построили когортную модель, отражающую динамику привлечения клиентов, их удержания и монетизации. Модель учитывала различные каналы привлечения с разной эффективностью и разные тарифные планы.
Результат: Модель показала, что компания выйдет на unit economics break-even через 18 месяцев при текущей стратегии. Это помогло структурировать раунд финансирования и определить необходимый объём инвестиций.
Оценка рисков для финансовой компании
Задача: Финансовая компания столкнулась с необходимостью оценки кредитных, рыночных и операционных рисков для регуляторной отчётности и внутреннего использования.
Решение: Разработали комплексную модель VaR (Value at Risk) с использованием исторической симуляции и Монте-Карло. Построили стресс-сценарии на основе исторических кризисов и гипотетических шоков.
Результат: Компания получила инструмент для ежедневного мониторинга рисков и выполнения регуляторных требований. Модель помогла оптимизировать капитальные буферы и улучшить risk-adjusted доходность портфеля.
Хотите обсудить ваш проект?
Расскажите о вашей задаче, и мы подготовим предложение с учётом специфики вашего бизнеса
Связаться с нами