Функция
IF – одна из ключевых формул, используемых в нашем шаблоне финансовой модели, которая позволяет выполнять динамические расчеты на основе заданных условий. Вместо статических допущений наша модель использует условную логику для корректировки ключевых финансовых показателей с учетом этапов роста, ограничений и предположений.
Функция
IF широко применяется в модели для автоматизации прогнозирования доходов и расходов, контроля сроков найма сотрудников, динамического масштабирования маркетингового бюджета, ограничения ключевых показателей (например, оттока клиентов, удержания, роста трафика) для предотвращения чрезмерно оптимистичных прогнозов.
Один из примеров использования IF - динамический расчет коэффициента удержания клиентов. Вместо предположения о фиксированном проценте удержания наша модель учитывает:
- Когда начинается привлечение пользователей (определяется в дорожной карте).
- Постепенное улучшение удержания по мере улучшения продукта и операционных процессов.
- Ограничение удержания в рамках реалистичных отраслевых стандартов.
Как работает формула=IF(H2=Projections!$E$13;Projections!$C$29; IF(H2>Projections!$E$13;MIN(Projections!$C$31;G18*(1+Projections!$C$30));0))Установка начального коэффициента удержанияЕсли текущий период (H2) соответствует дате начала привлечения пользователей (Projections!$E$13), модель присваивает начальный коэффициент удержания (Projections!$C$29).
Пример: если стартап начинает привлекать пользователей в апреле 2025 года, начальный коэффициент удержания устанавливается на уровне 40%, что отражает сложности раннего этапа работы с клиентами.Постепенное улучшение удержанияЕсли рассматриваемый период идет после начала привлечения пользователей, коэффициент удержания увеличивается на заданный процент ежемесячно (Projections!$C$30), отражая рост лояльности пользователей, улучшение работы с клиентами и оптимизацию продукта.
Функция также предотвращает превышение максимального предела удержания (Projections!$C$31).
Пример: если коэффициент удержания растет на 2% в месяц, но ограничен уровнем 65% (реалистичный показатель для SaaS или подписочных сервисов), формула позволяет постепенно повышать удержание, но не выходить за рамки рыночных стандартов.Отсутствие удержания до начала привлечения пользователейЕсли прогнозируемый период находится до старта привлечения пользователей, коэффициент удержания устанавливается в 0, чтобы прогноз не учитывал клиентов, которых еще нет.
Этот подход позволяет модели реалистично прогнозировать удержание пользователей, избегая нереалистично высоких значений и обеспечивая более точные финансовые расчеты.