Как мы сделаем 3 млрд?

Планы и стратегию запуска на 2025 год рассказывал тут, а текущий план мы согласовали в октябре.

Всё это время команда готовила фундамент запуска проектов, в которых реально выполнить текущий план.

Себестоимость — мы не идём в собственное производство, я не смогу перебить поставщиков по цене (субсидии, дешёвые деньги).

Я просто не успею за технологиями: пока я запущу линию, в Китае выйдет новая версия робота, и у меня будет хуже производительность.

Наш фокус:

Мы тратим все силы на оборачиваемость капитала, оцифровку всей цепочки товара и финансов. Это преимущество, которое сложно скопировать, и оно даст удержаться на плаву.

Оптимизация процессов в команде — текущий план будет выполнен прежним составом менеджеров, нагрузка будет сниматься внедрением ИИ и оцифровкой.

Распределение капитала в проекте.

Чтобы выстроить устойчивую финансовую систему, делаем такую стратегию:

В равных долях:
33% — отсрочка от поставщика
33% — кредитное плечо (банки, займы)
33% — собственный капитал

Прибыль компании блокируется в балансе, чтобы выровнять валютные риски и снизить кредитную нагрузку.

Чтобы выровнять текущую кредитную нагрузку —
привлекаем средства.

• Срок — от 3 месяцев
• Сумма — от 300 тыс. рублей
• Ставка — 25,5% годовых
• Выплата процентов — ежемесячно

Отзывы.
Как мы управляем проектом.

По всем вопросам — @vyatkin37

ИИ — головного мозга.

Я уже 3 месяца пользуюсь клод кодом, пока все делаю своих ИИ-агентов, я все время трачу для создания своей ERP-системы.

Решаю просто банальные задачи, которые дадут пользы больше, чем внедрение агента.

Большая проблема это качественный учет. Учет всего — заказов в Китае, логистика из Китая, логистика по РФ, оплаты поставщикам и контрагентам.

С этим я столкнулся в декабре, когда пришлось оплачивать по 90 счетов в месяц и запомнить наполняемость 10 фур.

На какой фф отправить, правильный ли заказ в Китае, правильный ли счет прислали за логистику — постоянно такие вопросы.

Вытекает это — неликвидные остатки, нету контроля в оплатах, не понятен актуальный заказ в Китае — падение выручки.

Конечно это все можно решить — расширение команды на каждый бизнес-процесс дополнительного сотрудника и раздуть штат до 30-40 человек.

= неповоротливая компания, огромная бюрократия и снижение скорости развития.

Я пошел по пути автоматизации банальных задач — пример это учет заявок на фф и передача логисту. Теперь есть полное понимание средней стоимости паллеты и самого популярного водителя.

И для меня стало удивительно, что — среднее время с размещения заявки на фф до появления остатков на валберис 8-10 дней 🥲🥲

Машина из Китая едет столько времени, а тут просто отправка…

Дальше это учет остатков на всех этапах — производство в Китае, наполнение в машине, на таможне, на фф, и в пути на вб — куча статусов остатка и все нужно учитывать.

Когда собрали все в одно окно — мы можем реально делать правильные заказы на производство.

Если я бы делал ИИ-агента для анализа продаж — он просто бесполезен без грамотного учета, я просто не понимаю, зачем это делают остальные.

Да, это все можно было передать команде разработчиков.

Но:
Я уже работал с программистами — в fullstats было в пике 13 программистов и скорость разработки фичи была в разы меньше.

Это капец как круто, что ты можешь реализовать свои задумки в голове за несколько часов.

И, оказывается, поддерживать продукт реально можно самостоятельно и не быть завязанным в рутине :)