Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИПервая финансовая модель для стартапа: прибыль, баланс, деньги

Первая финансовая модель для стартапа: прибыль, баланс, деньги

Строим первую финансовую модель стартапа с нуля: прибыль и убытки, баланс и движение денег на счетах. Показываем дату, когда закончатся деньги.

Что это даёт бизнесу

Разговор с инвестором почти всегда начинается с «покажите модель». У многих стартапов её либо нет, либо она собрана за одну ночь перед встречей и разваливается при первом уточняющем вопросе.

  • Нехватка денег — самая частая непосредственная причина закрытия стартапа: она стоит за 70% случаев в разборе 431 закрывшейся компании с венчурными деньгами (CB Insights, март 2026).
  • Но у 19% причина глубже — бизнес-модель не сходилась по деньгам с самого начала: привлечение клиента стоило дороже, чем клиент когда-либо приносил (CB Insights, март 2026).
  • Модель строится не по фактам — их пока нет, — а по вашим предположениям: сколько стоит привлечь клиента, сколько он платит и как часто, сколько нужно людей и денег на старте.
  • На выходе — три отчёта, которые обычно спрашивают инвесторы: прибыль и убытки, баланс и движение денег на счетах.

Источники: CB Insights.

Какую проблему решает

Основатель либо не считал модель вообще, либо собрал таблицу в спешке перед встречей: цифры в ней не связаны друг с другом, и одна неверная формула ломает весь расчёт.

Никто не считал точную дату, когда закончатся деньги. Есть ощущение, что «запаса хватит», но ощущение и календарная дата — это разные вещи.

Как это работает

1Собираем ваши предположениярасходы, цены, темп роста2Строим три отчётаприбыль и убытки, баланс, движение денег3Считаем дату Хкогда закончатся деньги при этом темпе4Проверяем на прочностьчто будет, если рост окажется медленнее5Обновляем на первых продажахмодель на догадках становится моделью нафактах
Как строится модель с нуля

Дата Х — тот самый пункт, который основатели обычно избегают считать напрямую. Модель считает её принудительно, и это одна из самых полезных вещей, которые она делает.

Кому подходит

Стартапам на ранней стадии, у которых ещё нет истории продаж или она совсем короткая: перед встречей с инвестором, заявкой на грант или отбором в акселератор.

Что нужно от вас

Ваши предположения о расходах, цене и темпе роста — в любом виде, даже на бумаге. Любые уже собранные цифры. И человека, обычно основателя, который может объяснить бизнес-модель и ответить на уточняющие вопросы.

Границы решения

Модель — это расчёт по вашим предположениям, а не гадание вместо вас: мы не придумываем вашу экономику на одного клиента, мы её считаем и показываем, что из неё следует. Сама по себе модель не убедит инвестора — он оценивает ещё команду и рынок, модель лишь один из аргументов. И как только появятся первые реальные продажи, на смену ей приходит обычный бухгалтерский учёт — это следующий шаг, но другой инструмент.

С чего начать

Начинаем с бесплатного разбора на 40 минут: обсудим вашу бизнес-модель и покажем, какие цифры понадобятся. Дальше — запуск модели от 250 000 ₽, от двух недель.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?