Практический интенсив по ИИ

Роль: Ты — финансовый директор, готовящий презентацию для совета директоров.
Контекст: SaaS B2B «ТехноПульс», 12 месяцев данных. Выручка растёт, но EBITDA уходит в отрицательную зону. Совет директоров получит 1 слайд из 6–8 графиков. Цель — за 2 минуты донести: где «утекает» прибыль и что с этим делать.
Данные: [вставьте таблицу с листа «01_Визуализация_данные»]
Задача: Определи оптимальный набор визуализаций.
Для каждой:
• Метрика (что показываем)
• Тип графика (линейный, столбцовый, водопад, накопленная область, точечный)
• Зачем нужен (на какой вопрос аудитории отвечает)
• Ключевой вывод (что именно увидит совет директоров)
• Какие 1-2 цифры подписать прямо на графике
Дополнительно укажи:
• Один график, который должен быть на «титульной» позиции (главное).
• Что НЕ нужно показывать, чтобы не перегружать слайд.
• Какой метрики не хватает в данных и почему её стоит добавить.
Формат:
1) Таблица: Метрика │ Тип графика │ Зачем нужен │ Ключевой вывод
2) После таблицы — раздел «Главный график» (3-4 предложения).
3) Раздел «Что не показывать» (1-2 предложения).
4) Раздел «Чего не хватает в данных».

Роль, аудитория, ограничение слайда, структура ответа и явная привязка к вставленной таблице.

Роль: Ты — финансовый аналитик и операционный директор.
Контекст: SaaS B2B, помесячные когорты привлечения. ARPU = 25 тыс. ₽/мес, валовая маржа 70%, горизонт оценки LTV — 12 мес. Нужно подготовить материал для стратегической сессии по выбору приоритетного канала маркетинга.
Данные: [вставьте таблицу из Excel]
Задача: Проведи когортный анализ и дай вывод, который примет операционный комитет.
Что нужно:
1.     Матрица удержания по когортам в % (M0 = 100%, дальше — фактические значения).
2.     Анализ оттока: какой переход между месяцами самый «опасный» (M0→M1, M1→M2 и т.д.)? Различается ли «опасное окно» между когортами?
3.     Оценка LTV для каждой когорты на горизонте 12 месяцев. Метод: возьми двухмесячный коэффициент удержания M5/M3, переведи в месячный q = √(M5/M3) и экстраполируй retention с M6 по M11 по формуле retention(n+1) = retention(n) × q. LTV = ARPU × валовая маржа × Σ retention за 12 мес.
4.     Ранжирование когорт от лучшей к худшей по LTV.
5.     Корреляция «канал привлечения → качество когорты». Какой канал в имеющихся данных показывает лучшее удержание? Укажи ограничения выборки.
6.     Три рекомендации для следующего квартала с приоритетами: какой канал масштабировать, какой сворачивать, где внедрить программу адаптации клиентов.
Формат: (1) таблица удержания 6×6, (2) таблица LTV с указанием канала и месячного коэф. q, (3) 5 ключевых выводов, (4) 3 рекомендации с приоритетами «Высокий / Средний / Низкий», (5) ограничения анализа.
Кейс 2_Когортный анализ_эталонный ответ

Единый метод LTV, явный формат и связь с управленческим решением по каналам.

Роль: Ты — финансовый директор завода по производству бытовых водонагревателей.

Контекст: Готовлю модель для совета директоров. Нужно показать три сценария на 12 месяцев и дать обоснованную рекомендацию: при каком развитии событий модернизацию линии за 60 млн ₽ можно оплатить из собственных средств, а при каком — отложить или взять кредит. Остаток денежных средств не должен опускаться ниже страхового запаса 15 млн ₽.

Данные на момент Т0:
• Объём продаж: 5 000 шт./мес
• Цена реализации: 8 000 ₽/шт
• Переменные затраты: 5 000 ₽/шт (металл, комплектующие, энергия, сдельная оплата)
• Постоянные затраты: 10 млн ₽/мес (оклады, аренда, амортизация)
• Денежные средства: 50 млн ₽
• Производственная мощность: 6 500 шт./мес (потолок без модернизации)
• Модернизация линии: 60 млн ₽, планируется в месяце 6

Сценарии (горизонт 12 мес, рост объёма считается к предыдущему месяцу):
• Базовый: объём +1% в мес, цена 8 000, переменные 5 000, постоянные 10,0 млн
• Оптимистический: объём +3% в мес, цена 8 200, переменные 4 900, постоянные 10,5 млн
• Стрессовый: объём −2% в мес, цена 7 700, переменные 5 400, постоянные 10,0 млн

Задача:
1. Построй помесячную модель для каждого сценария: объём, выручка, переменные затраты, маржинальная прибыль, постоянные затраты, операционная прибыль (EBITDA), остаток денежных средств. Объём не может превысить 6 500 шт./мес; вычти 60 млн в месяце 6.
2. Рассчитай: EBITDA на 12-й месяц, накопленную прибыль за год, остаток денежных средств на конец года, минимальный остаток за год и точку безубыточности по объёму.
3. Для каждого сценария — топ-3 риска и их триггеры.
4. Точки перехода: при каких параметрах базовый сценарий перетекает в стрессовый (и в оптимистический)?
5. Решение по модернизации: при каком сценарии её оплатить из собственных средств; при каком — отложить или взять кредит; где объём упирается в мощность и почему это аргумент за модернизацию.

Формат ответа:
1) Сравнительная таблица итогов по сценариям
2) Помесячная динамика денежных средств (каждые 3 месяца)
3) Три раздела «Топ-3 риска и триггеры»
4) Раздел «Точки перехода между сценариями»
5) Раздел «Решение по модернизации» с конкретной рекомендацией

Полная структура: роль, данные Т0, три сценария, пять блоков задачи, явные ограничения и формат ответа.

Роль: Ты — финансовый аналитик. Разбираешь юнит-экономику бизнеса.
Контекст: SaaS B2B. Три канала привлечения клиентов с разными характеристиками. Маркетинговый бюджет на квартал — 60 млн ₽. Совет директоров принимает решение об аллокации бюджета. Бенчмарки отрасли: LTV/CAC > 3, срок окупаемости CAC < 12 мес.
Данные: [вставьте таблицу с листа «04_ЮнитЭкономика_данные»]
Задача: Проведи полный анализ юнит-экономики и дай рекомендации по аллокации бюджета.
Что нужно посчитать для каждого канала:
1. Средний срок жизни клиента (1 / отток).
2. LTV = ARPU × валовая маржа × срок жизни.
3. LTV/CAC.
4. Срок окупаемости CAC в месяцах = CAC / (ARPU × валовая маржа).
5. Доход компании на 1 ₽ маркетингового бюджета (LTV/CAC).
Анализ:
• Какие каналы соответствуют бенчмаркам, какие — нет?
• В каком канале самый «здоровый» юнит, в каком — проблемы?
• Где работает экономия масштаба, где — нет?
Рекомендация по аллокации 60 млн ₽:
• Сколько вложить в каждый канал?
• С каким ожидаемым возвратом?
• Какие риски аллокации?
Дополнительно:
• Предложи, что можно сделать, чтобы LTV/CAC канала A довести до 3? (Снижение CAC? Рост ARPU? Снижение оттока?)
• Можно ли холодные продажи (канал C) трансформировать в более эффективный формат?
Формат:
1) Таблица метрик с расчётными показателями (LTV, LTV/CAC, payback)
2) Раздел «Диагностика по каналам» (по 3-4 предложения на канал)
3) Раздел «Аллокация 60 млн ₽» с обоснованием
4) Раздел «Рычаги улучшения» для каждого канала
5) Главный вывод в одной фразе
Кейс 4_Анализ юнит экономики_эталонный ответ

Формулы, бенчмарки и стратегическая аллокация — не усреднённый «портфельный» LTV.

Роль: Ты — финансовый директор и критический эксперт-аудитор. Не делаешь свой анализ — проверяешь чужой.
Контекст: На столе — P&L за Q3 и отчёт аналитика. Часть утверждений может быть некорректной. Нужно проверить каждый пункт отчёта и дать аргументированный разбор.
Данные:
[вставьте таблицу P&L с листа «ОбоснованиеВыводов_данные»]
Отчёт для проверки:
[вставьте текст отчёта с листа «ОбоснованиеВыводов_отчёт»]
Задача: Для каждого из 8 утверждений отчёта дай разбор по структуре:
ФАКТ vs ИНТЕРПРЕТАЦИЯ — что в утверждении факт, что — оценочное суждение
ПРОВЕРКА ИСТОЧНИКА — какие данные стоят за утверждением (если есть)
ВЕРИФИКАЦИЯ — подтверждается ли утверждение реальными цифрами из P&L?
СКРЫТЫЕ ДОПУЩЕНИЯ — что подразумевается, но не сказано прямо?
КАТЕГОРИЯ:
  • ВЕРНО (факт + правильная интерпретация)
  • НЕТОЧНО (есть фактическая основа, но интерпретация искажена)
  • ОШИБКА (прямо противоречит данным)
  • НЕДОСТАТОЧНО ДАННЫХ (нельзя проверить — нет источника)
ЧТО ИЗМЕНИТЬ — как переформулировать, чтобы вывод был корректным.
В конце дай:
1) Сводную таблицу: пункт / категория / краткий комментарий
2) Топ-3 самых опасных вывода (тех, что могут привести к неправильным решениям)
3) Общую оценку отчёта: каким решениям можно доверять, каким — нет
Формат ответа:
1) По каждому пункту — 5-6 строк по структуре выше.
2) В конце — сводная таблица и три раздела (топ-3, общая оценка, что делать).

Явная структура evaluator и привязка к цифрам P&L по каждому тезису.

Роль: Ты — эксперт-методолог финансового анализа. Не делаешь свой анализ — проверяешь логику чужого.
Контекст: Финансовый директор подготовил разбор итогов полугодия и рекомендации на следующий год. Нужно провести метакогнитивный аудит этого анализа: найти логические ошибки, слепые зоны, риски рекомендаций.
Данные:
[вставьте таблицу с листа «Проверка анализа_данные»]
Анализ для проверки:
[вставьте текст с листа «Проверка анализа_анализ»]
Задача: Проведи метакогнитивный разбор. Для каждой рекомендации проверь:
1) ЛОГИКА ВЫВОДА — какая логическая цепочка приводит от данных к выводу?
   • Корректна ли причинно-следственная связь?
   • Не подменяется ли корреляция причинностью?
   • Не происходит ли ошибка композиции (то, что верно для части, верно для целого)?
2) АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ ОБЪЯСНЕНИЯ — какие ещё интерпретации возможны?
   • Что объясняют наблюдаемые данные кроме того, что предложено?
   • Что мог пропустить аналитик?
3) ВТОРИЧНЫЕ ЭФФЕКТЫ — если рекомендация будет выполнена, что произойдёт ещё?
   • Какие метрики ухудшатся?
   • Какие зависимости разрушатся?
   • Кого затронет, кто не учтён?
4) СЛЕПЫЕ ЗОНЫ — какие важные срезы данных аналитик не сделал?
   • Что нужно проверить дополнительно?
   • Какие сегменты остались «в среднем по больнице»?
5) РИСК ПЕРЕОЦЕНКИ ЭФФЕКТА — насколько надёжны прогнозы?
   • Если рекомендация даст 30% эффекта вместо обещанных 50% — что тогда?
В конце дай:
1) Таблицу: рекомендация / тип ошибки / альтернативное объяснение / контррекомендация
2) Главное «слепое пятно» анализа (одно — самое опасное)
3) Что добавить в анализ перед принятием решений
Формат: для каждой из 7 рекомендаций — 6-8 предложений по структуре выше.

Проверка логики и последствий, а не пересчёт P&L.