Почему мало хороших обоснований ИТ проектов

В комментах часто вижу грусть про качество обоснований ИТ внедрений.
По ☠️опыту скажу, дело не в качестве, дело в логике и необходимости вслух произнести очевидные вещи.
📍Предположим речь об автоматизации операционной или бухгалтерской функции. Функция не огромная, и не прямо чтоб маленькая. Около 50 чел.
Хорошо если автоматизация позволит уменьшить функцию на 20%, т е на 10 чел. Но мы все понимаем, что 3 сотрудника ИТ стоят как эти 10 сотрудников поддержки. Фин рез равен 0.☠️
Обычно финансы настаивают на положительном эффекте. Создают сложные формы расчетов, шаблончики, проводят бюджетные комитеты. Вот авторы инициатив и рисуют то чего нет. Иначе просто процесс не сдвинуть с места.

Потому что аргумент 🧠про операционный риск, будущее масштабирование и текучку персонала от переработок и устаревших процессов не являются достаточным в большинстве корпоративных культур.

Поговорим в следующих записях про кейсы разработки софта для бизнеса. Там все интересней.

Трамп выделил 500 млрд долл на развитие ИИ. А как там с экономической оценкой???

Для понимания, что такое 500 млрд. Капитал самого богатого человека Маска сейчас 439 млрд.

Думаете на 500 млрд есть ФЭО? Или хотя бы модель монетизации и NPV на 20 лет вперед?☠️☠️☠️

А если бы OpenAI для старта разработки Chat GPT прошел бы по процедурам больших корпораций? ФЭО, проектный комитет, бюджетный комитет, заключение рисков, compliance, совет директоров… Думаю никакого chat GPT не было, и процесс был где-то на стадии согласования в финансах, и анализе сколько доп печенек и кофе выпьют программисты.☠️☠️☠️ Но OpenAI некоммерческая организация, поэтому таких процессов у них думаю не было.

Оценка больших дизрапт проектов не делается по обычным бизнес-правилам. Любые предположения о будущих доходах очень экспертные (на уровне Я верю) и без реальной твердой логики. Да и на что будут потрачены инвестиции сложно сказать точно.

В таких случаях акционер может решить, что он верит в идею и готов потратить X денег. Задача финансов - проконтролировать, что потрачены именно X и ничего не украдено, а действительно пошло в проект.

P.S. Если у Вас небольшой финтех проект, это безусловно disrupt идея. Но ее все же можно посчитать. В посте речь об очень-очень масштабных проектах.

Что такое модель монетизации

Разбираем модный термин, который пока не вошел в учебники. Моя авторская трактовка термина.


MM состоит из 4 элементов: целевая аудитория, масштабирование, продвижение и тайминг. С финансовой моделью бизнеса связь должна быть, но термин совсем про другое.

📍Целевая аудитория

Кто будет покупать Ваш продукт, сколько это потенциально человек/компаний?. И какой целевой сегмент.
Чем больше целевая аудитория, тем ниже цена продукта.

📍Масштабирование: как растет цена с ценностью, которую даешь?

Например, клиент чаще покупает услугу, опции с разной ценой, пакеты услуг и пр

📍Тайминг: когда человек платит?

Варианты: продукт бесплатный (доход где-то в другом месте), при транзакции, по подписке

📍Как клиент узнает о продукте? Покупают не у тех у кого лучше, а у тех кого нашли. Это не только маркетинг и реклама, но и может быть собственная команда продаж, продажи через партнеров и пр. Важно, что каждый канал занимает очень приличную долю в себестоимости. Почему то этот фактор часто игнорируется в бизнес-стратегиях. Любых: от продаж на WB до финтеха с продажами в он-лайн.

Учимся размышлять🧠

Все уже читали про DeepSeek за 6 млн долл (в реальности на круг немного больше) и многомиллиардные бюджеты OpenAI. Следом выкатилось еще 2 нейросетки.
Интересно как чувствует себя CFO OpenAI. Что вообще с эффективностью.
Нарисована уже не одна преза с факторным анализом (возможно:)

Для финансиста несколько выводов (все цифры из открытых источников):

☠️ инвестиции в разы меньше обычно у вторых и третьих. Вторые на рынке снимают все сливки. Зыринг и тыринг наше все. В данном случае удалось еще и внести технологические изменения, которые в разы удешевляют внедрение. Деньги потрачены уже, это sunk cost. Думать над этим смысла нет. Обычный риск инноваций.

☠️ Потенциальная цена для пользователей платных версий в 10 раз дешевле (6 долл против 60 долл). А вот это ставит под сомнение всю бизнес-модель. Конверсия в платных пользователей у OpenAI примерно 5%. Количество пользователей в неделю около 250 млн. Голубой океан закончен. Наступило время поиска других конкурентных преимуществ.

☠️ Такого роста датацентров под ИИ видимо не нужно. Инвестиции в будущее развитии OpenAI будут пересмотрены.

Возможно (в духе теорий заговора 🤣) доход и монетизация всех историй в чем-то другом. И как часто бывает с прорывными технологиями, на текущем этапе даже не ясно как на этом заработать. Понимание придет с развитием технологии.

Коллеги, если Вас спрашивают. Как Вам мой канал, обращались ли за консультацией? И пр. 📍📍Это мошенники.📍📍📍
Мне самой в моменте написали. Никаких инвестиций в крипту и темки я не предлагаю.

Новость пятницы

В чешском городе Брды бобры за два дня возвели плотину, на согласование которой у администрации ушло семь лет. Своим трудом животные сэкономили властям 1,2 миллиона долларов.

Никаких тим лидов, scrum-мастеров, продуктовиков и даже согласованного ФЭО с Блоком Финансы☠️. Даже kpi не было☠️. Ни одной презентации и служебки.👍🏻☠️. Только руки (ну или может зубы в данном случае).

Если серьезно, 🧠задумайтесь🧠 точно ли для запуска проекта и результата нужны все эти люди, которые у Вас работают.
📍Подсказка: загуглите тему самоорганизующиеся команды.

Сложности оценки ИТ проектов (да и любых других)
В моем опыте главная битва финансов и бизнеса при обосновании проектов была про предпосылки будущих доходов.
Я уже писала ранее как можно подойти к вопросу ТЫК и ТЫК.
Но даже хорошее обоснование – не гарантия денежного потока. Много бизнесов зависят от макроэкономической ситуации. 1,5 года назад никто не знал какая будет ключевая ставка и какой период она продержится. Этого не было и в авторитетных макропрогнозах. Очевидно, что ситуация много в каких проектах повлияла на окупаемость.
Я бы в таких дискуссиях финансов и бизнеса искала моменты, где предположения критично накручены, так, чтобы проект вышел в 0. Алгоритма нет, но опытный эксперт сразу такое видит.

Ментальный учет

Сейчас читаю Р.Татлера, нобелевского лауреата по экономике (последователь Канемана) . Он ввел понятие ментальный учет. Одна сумма, доступная для затрат, мысленно делится на отдельные карманы. В основном применяется к личным финансам. Мне кажется очень удобна и в малом и среднем бизнесе (не требует каких-то серьезных методологий и интуитивно понятна). Примеры:

☑️ Траты в зависимости от источника дохода. Пример, отношение к премии, к полученному налоговому вычету, доходам от инвестиций отличается от отношения к зарплате.
☑️Накопление на определенную цель. В небольшом бизнесе можно сразу откладывать деньги на депозит для уплаты налогов от уже заработанных доходов.
Плюсы ментального учета – лучшее ощущение контроля над затратами. Минусы – в моменте не всегда самое выгодное и разумное использование денег.

Подобные установки есть у многих. Делитесь в комментариях полезными идеями🧠.

За последние дни прослушала много питчей и презентаций.

У любой коммуникации есть цель. Одна. Ясная и понятная. Презентация - инструмент достижения коммуникативной задачи (не изложения, всего что Вы знаете по теме)

📍Презентации для выступлений и для рассылки - это два разных материала.
📍презентация - это не служебная записка.

Нужно ли Вам считать LTV (life time value)?

Показатель модный, но сложный и требовательный к данным (по-простому – считать нормально будет дорого☠️). Всем он не нужен.
Разбираемся для кого и зачем:

Приведу базовую формулу (реальная довольно сложная и учитывает специфику бизнеса).
LTV= Валовый доход среднего чека (выручка минус себестоимость товаров) средний срок жизни клиента

Из самой формулы следует, что показатель подходит для бизнеса с большим количество клиентов, в котором предусмотрены повторные покупки одного или нескольких товаров/услуг. Покупки носят несистематический характер (т.е не подписка). Продукты типовые (т.е типовая цена и себестоимость).

🧠🧠Практическая польза: LTV позволяет оценить какую стоимость привлечения клиента может себе позволить бизнес. Стоимость привлечения может складываться из рекламы, маркетинга, агентских выплат и пр. Такая бизнес-модель масштабируется при росте лояльности клиентов.
Расчеты LTV, по сути, позволяют устанавливать и отслеживать метрики лояльности клиентов, оценивать эффективность маркетинговых акций. В теории на основе LTV можно управлять ценообразованием продуктов, т.е лояльным клиентам предлагать лучшие цены, так как на круг с другими продуктами доходов будет больше.

🎯🎯🎯Таким образом, показатель нужен розничным бизнесам с высокой ценой нового клиента и с продуктом, подразумевающим повторные покупки
Примеры банковские и страховые услуги (очень высокая стоимость привлечения клиента), медицинские клиники. А вот, например, магазину плитки LTV не очень актуален.

Где учатся фаундеры компаний- единорогов

Профессор Стенфорда Стребулаев, у которого я когда-то училась в London Bussiness school проводит исследования компаний единорогов.
Самый важный критерий, почему инвесторы дают деньги фаундерам, это качество команды, предыдущий опыт и образование.
Среди 1200+ фаундеров только 56 человек не имеют высшего образования. А каждый пятый фаундер имеет MBA или докторскую степень (есть даже фаундеры Нобелевские лауреаты).

🧠 Если у Вас большие амбиции, подумайте о пользе дополнительного образования.

P.S. Компания – единорог – компания не старше 10 лет с оценкой 1 млрд долларов+

​​CDO – финансы или отдельная функция

На прошлой неделе была в приемной комиссии программы для финансовых директоров Digital Finance for Executive.
Очень порадовал тренд трансформации роли финансового директора. Если раньше финансовый директор отвечал строго за финансовые цифры и формы, то сейчас финансисты начинают отвечать за данные в организации. А это к примеру, и цифры из CRM, детальная аналитика продаж, портреты клиентов. Такой комплексный подход дает гораздо более глубокий анализ и последовательность в принятии решений на одних и тех же данных.

В моем опыте была попытка компании выделить роль CDO отдельно от финансов. 3 года – денег на ветер. В итоге, готовая витрина данных отличалась от реальности на 27%☠️. CDO вообще считал, что это нормально☠️☠️☠️. А я просто вредная сволочь и цепляюсь к мелочам. Я его послала. Послала считать на его данных % выполнения kpi руководителей и их бонусы. Они были выполнены на 103%, а при 80% обнулялись.

🎯Работа с данными, создание витрин – перспективные навыки будущего для финансистов.

Анализ финансов моделей с подписками

Небольшой комментарий, так как было много вопросов. Для подписочных моделей не нужно считать LTV ☠️. Все, что нужно знать какой в среднем процент клиентов продляет подписку и на каком месяце отваливается. Если данных много и хочется покопаться в них, разделите клиентов на винтажи и ищете закономерности в их поведении. 🎯Это простая финмодель.
LTV (как уже было написано ранее) для повторных несистемных покупок желательно разных продуктов. Пример: все Вы пользуетесь услугами банков: карты, оплата счетов, депозиты, кредиты и пр. И, как правило, у каждого есть 2-3 банка. Каждый из продуктов способен приносить банку ежемесячный или разовый доход, вы можете повторно его выбрать, продукты имеют разную срочность и т д. Соединить это все в одной модели довольно сложно методологически и технически.

Ставка на эффективность

Прочитала любопытную статью. СEO крупнейших ИТ-компаний делают ставку на эффективности и жесткость. Илон наш Маск, Энди Джесси и Цукерберг отказываются от неэффективных отделов и задирают kpi. Кажется, стало доходить, что быть со всеми милыми и просто дружить не приносит успеха. Очень многие корпорации разрослись неэффективными отделами☠️, запускали странные проекты☠️. Особенно сложно пришлось финансистам, голос разума никто не хотел слушать. Отдельные компании доходили до запрета слова убытки☠️ (как обидного и субъективного). Популярны стали синонимы – прибыль в красной зоне, плохо спланированная прибыль, негативная прибыль и т д….
Появился и новый тип лидеров. Они не только эффективны, но и доброжелательны. Это и станет новой силой. Пример таких лидеров, Nike Эллиот Хилл и CEO Thrive Capital Джошуа Кушнер. В эту сторону и нужно смотреть финансовым службам.
Такие же тренды наблюдаю и у нас в крупных корпорациях.
🧠Для финансиста суперважно строить эффективные коммуникации с бизнесом. От этого зависит практически все. Тренд поменялся.

​​Не ищите причины, там, где их нет

Человеческий мозг стремится к определенности. Поэтому мы ищем везде причинно-следственные связи. Типичные вопросы про отчетность – а почему у нас такая динамика, за счет каких фактор факт отклоняется от факта, кто в этом виноват и т д. Это все про поиск причин.
Никто обычно не задает вопроса, а какая корреляция между цифрами и событиями. Утром поет петух, потом встает солнце. Корреляция есть, причинно-следственной связи нет. Объяснение цифр и результатов случайными совпадениями обычно плохо заходят (особенность мозга).
Корреляция – это статистическая взаимосвязь между двумя случайными величинами.
📍Хоторнский эффект (думаю многие изучала в курсе Менеджмента). Последовательно менялись условия труда (освещение рабочей зоны) и замерялась производительность рабочих. По мере роста яркости производительность росла. Вывод, что освещение влияет на производительность. Но в конце вернули яркость на начальный уровень и производительность все равно выросла.

Ключевой навык любой аналитической работы не путать корреляцию и причинно-следственную связь. Так как неверные выводы ведут к неверным решениям и экономическим потерям.

Текст от ИИ. В чем опасность
Прочитала одно из свежих эссе Пола Грэма. Он рассуждает на тему ИИ и помощь ИИ в написании текстов. Думаю, многие их моих подписчиков испытывают трудности с написанием текстов и ИИ прекрасно справляется с этой задачей. Деловые письма, статьи, эссе, ТЗ. Общая эйфория, что можно избавиться от лишних затрат и получить бесплатный результат.
Фундаментальная причина сложности написания текстов – умение ясно мыслить. ИИ может написать ТЗ. Но если, Вы сами не проведете серьезную аналитическую работу в голове, результат будет ХЗ.

Написание текстов – это процесс мышления в первую очередь. Делегируя, этот процесс ИИ большая группа людей ограничит развитие мыслительных способностей. Это похоже на спорт. Раньше люди вынуждено имели физ нагрузку и спортзал был не нужен. Сейчас люди очевидно по здоровью делятся на тех у кого есть нагрузка, и на тех у кого нет.
Пол считает, что будет тоже самое и с письмом. 🧠Хотите быть умнее других развивайте свои навыки

Функции финансов

Обязательные функции:
☑️Планирование доходов и расходов
☑️Контроль затрат
☑️Оценка инвестиционных проектов/продуктов
☑️Налоги
☑️Казначейство (и управление ликвидностью)
☑️Бухгалтерский учет и отчетность
☑️Управленческий учет

Дополнительные функции
📍КПЭ и мотивация
📍Оперативная отчетность (продажи и пр)
📍Управление данными и клиентская аналитика

Когда нужен финансовый директор

Обороты:
📍До 300 млн - нужен хороший бухгалтер
📍300 млн-1 млрд нужен хороший финансовый аналитик
📍1-3 млрд нужно несколько человек в фин службе и бухгалтерии с четкими ролями
📍3 млрд + финансовый директор с командой.

Почему так.🧠
Финансовая служба должна приносить пользу, выраженную в деньгах. Хорошо когда эта польза выше годовой зарплаты финансистов. Основываясь на средней маржинальности бизнеса и возможной пользы финансов можно прийти к цифрам выше.

P.S. В данном случае под финансовым директором понимается эксперт, владеющий всеми видами инструментария (а не название должности) из поста выше.
Поэтому без обид для всех.

Идея прошлого поста

СFO или финансовый аналитик - это 2 разные профессии. Ни хуже, и не лучше. Они требуют разных навыков, совсем разных. Если Вы знаете, какую работу Вы хотите и на какую претендуете, быстрее и точнее будете развиваться.
Назвать финаналитика CFO можно. Кто-то считает это плюсом своего CV. Знакома с массой HR, давно уже никто не смотрим на названия. Задачи, которые Вы успешно решили, важнее.