Веб-финмодель вместо Excel: мой процесс разработки с AI на кейсе франшизы "Мир Трейдинга"

«Мир трейдинга» — это онлайн-платформа в нише трейдинга: обучение, наставничество, инструменты для трейдеров. Сейчас компания запускает франшизу, где партнёр покупает право работать под брендом и дальше самостоятельно развивает продажи.

Схема сотрудничества выглядит так: партнёр платит разовый взнос, получает готовую витрину (зеркало сайта/материалы), сам организует маркетинг и продажи, а оказание услуг остаётся на стороне Мира трейдинга. Вознаграждение партнёра формируется как доля от продаж продуктов, а также как комиссии по направлению брокерского и крипто-обслуживания.

Чтобы принять решение о начале сотрудничества, потенциальному партнёру нужно быстро понять:

• сколько он может заработать в базовом сценарии,
• когда окупится взнос,
• что именно нужно делать, чтобы выйти на более высокий уровень продаж.

Мир трейдинга — мой давний клиент, мы уже работали над созданием финансовых моделей для самой компании и отдельных продуктов. Поэтому, для просчета франшизы с партнерской стороны, у компании возникла идея собрать простую финансовую модель, которая позволит прозрачно вести переговоры и дать партнерам дополнительный инструмент развития бизнеса.

Я, в свою очередь, последнее время активно пробовала переносить свои финансовые шаблоны в веб-формат, используя ИИ для написания кода. ИИ радовал все возрастающей точностью и скоростью, и я решила, что запрос Мира трейдинга — это идеальный кейс, чтобы попробовать новый подход на реальной клиентской задаче.

Поэтому на первой же встрече мы согласились, что упаковка экономики франшизы в интерактивный веб-формат позволит наилучшим образом решить задачи кейса и выглядеть выигрышно в глазах партнеров. Интерактивная финансовая модель непосредственно на странице сайта отлично работает:

1. как публичный инструмент на сайте (чтобы партнёр мог сам пройти расчёты),
2. как рабочий инструмент в переговорах (когда параметры и сценарии можно обсуждать вместе, на одном экране).

Сама логика модели должна начинаться с простых калькуляций (чтобы человек мгновенно увидел порядок цифр), а затем вести его по шагам к более полной картине развития бизнеса — через юнит-экономику, каналы привлечения, прогноз P&L и окупаемость.

В этом проекте я начинала с вопроса: какой путь проходит партнёр в реальности — от первых продаж до устойчивого масштабирования.

Если этот путь не зашить в логику модели, она превращается в набор полей, в котором легко запутаться. Поэтому на старте я зафиксировала сценарий развития, который партнёру интуитивно понятен:

Старт: первые продажи через нетворк — минимальные затраты на привлечение, быстрый тест гипотезы.
Рост: контент и соцсети — постепенное наращивание входящего потока за счет развития медийности.
Масштабирование: подключение платного прямого маркетинга — рост количества лидов, понятная стоимость привлечения (CAC) и возможность масштабироваться за счет увеличения бюджетов при эффективной юнит экономике.
Системность: подключение отдела продаж — чтобы не терять конверсию, когда поток становится большим.

Дальше модель должна раскрывать этот сценарий и слои сложности поэтапно. Сначала человек получает быстрый ответ “порядок цифр” и мотивацию продолжить, а затем постепенно видит, какие именно параметры управляют ростом, рисками и окупаемостью.

На практике это определяет лэйаут модели и порядок элементов при скроле страницы:

Ядро экономики
Что продаётся, сколько приносит партнёру, какие базовые расходы, и как быстро окупается взнос.
Юнит-экономика
Важно показать, что рост — это не только привлечение новых клиентов, но и максимальное развитие уже привлеченного клиента: продажи дополнительных продуктов, удержание на платформе и контроль срока жизни в продукте.
Рычаги роста
Каналы и ресурсы (маркетинг, продажи) добавляются как следующий слой — чтобы было видно причинно-следственную связь и реальную динамику: в каком месяце подключаем каналы, какой бюджет на них тратим, как стоимость лида и конверсия отражаются на итоговой прибыли.
План и динамика
Как реально выглядит развитие бизнеса и рост прибыли на горизонте 12 месяцев: поэтапное подключение продаж разных продуктов, отток клиентов и приток новых, средняя прибыль, точка окупаемости и кумулятивный доход. Это особенно полезно в переговорах, где обсуждают реалистичный сценарий и шаги партнёра.

Именно такой подход позволяет сделать модель одновременно понятной нефинансисту и достаточно точной, чтобы ей доверяли в реальном диалоге. Это инструмент, который помогает партнёру принять решение и увидеть, как он может прийти к результату.

Когда финансовая модель живёт в веб-формате и её открывают люди без финбэкграунда, ключевая задача — провести пользователя по логике. Поэтому я собрала модель как последовательность шагов, где каждый отвечает на один конкретный вопрос партнёра и добавляет ровно один новый слой сложности.

Первый экран делаем максимально простым, одновременно погружая в продуктовую линейку компании: партнёр вводит продажи по продуктам и свои базовые расходы — и сразу видит результат.

Смысл шага: дать быстрый, понятный ответ по возможностям заработка на франшизе, чтобы человек не утонул в настройках.

Второй шаг — про качество роста. Он показывает, как формируется ценность клиента на горизонте его срока жизни (LTV) и почему lifetime и повторные платежи могут быть важнее “ещё +10 лидов”.

Смысл шага: переключить фокус партнёра с “привлечения” на управляемую прибыльность.

Третий шаг превращает “хочу больше продаж” в сценарий: от нетворка и органики — к контенту, платному маркетингу и, при необходимости, к отделу продаж.

Смысл шага: показать партнёру управляемые рычаги и реальную логику масштабирования (включая момент, когда без менеджеров конверсия начинает проседать).

Четвёртый шаг переводит модель в динамику: партнёр видит помесячный результат и точку окупаемости.

Смысл шага: сделать модель полезной для долгосрочного планирования, в котором наглядно видно потенциал франшизы в динамике.

Финальный шаг — это мост между цифрами и действиями. Он помогает партнёру увидеть этапность: что делать на старте, что подключать дальше и почему.

За время работы с финансовым моделированием передо мной всегда стоял вопрос "как сделать модели понятными для нефинансистов". Одновременно шло активное развитие ИИ и я постоянно тестировала и использовала его возможности в финансах. Google Sheets и Excel долго на практике оставались самым удобным и гибким инструментом для большинства задач, а ChatGPT скорее помогал быстрее закрыть точечные задачи в тех же инструментах.

Но наконец настал момент, когда для меня стало быстрее описать логику расчетов одной из продвинутых моделей ИИ и получить код веб интерфейса, чем создавать такую же структуру в Excel. И это дает качественное улучшение интерфейса для клиента и открывает возможности использования финансовых моделей в разных процессах компании для улучшения эффективности.

Лучше всего веб-финмодели подходят для задач, где модель должна работать как инструмент коммуникации и принятия решения, а не как внутренний файл:

• франшизы и партнёрские программы — когда нужно объяснить экономику сотрудничества и путь роста;
• B2B-продажи — когда важно на звонке или демо быстро посчитать ROI, окупаемость, стоимость внедрения и показать клиенту сценарии “как это будет работать у вас”;
• прайсинг и тарифы — когда важно наглядно сравнить сценарии и увидеть, где маржа и ограничения;
• инвесторские или публичные калькуляторы — когда критична прозрачность допущений и одинаковое понимание логики у разных людей;
• образовательные продукты и воронки — когда модель становится частью вовлечения и квалификации.

Дальше я разберу практическую часть: как я делаю такие модели, как устроено разделение труда между мной и ИИ, и как работает вайбкодинг для финансовых задач в моём случае.

В этом проекте ключевым был не столько расчёт, сколько способ его реализации. Я задавала финансовую логику и требования к продукту и использовала ChatGPT для написания кода и дизайна.

При работе над такими задачами совместно с ИИ я всегда прохожу ряд шагов:

1. Объяснение контекста — я описываю общую цель проекта, аудиторию, которая будет пользоваться моделью, сферу деятельности компании. Это помогает в дальнейшей разработке не терять фокус.
2. Описание структуры — какие блоки закладываем в модель, что должно быть во вводных данных, а что в рассчитываемых показателях, в каком порядке пользователь идет по модели и как постепенно раскрывать сложность.
3. Первый макет — ChatGPT на основании моих вводных пишет код чернового макета с минимальной функциональностью. Это позволяет мне увидеть визуализацию и поправить какие-то моменты до детальной проработки расчетов.
4. Логика и расчеты — дальше идет проработка логики расчетов по каждому блоку. Удобнее делать это по частям, а не сразу для всех калькуляций, которые есть в модели, — так получается точнее, быстрее и с фиксацией достигнутого результата.
5. Проверка расчетов — когда все расчеты зашиты в модель, я тестирую ее через понятные сценарии: задаю вводные данные и проверяю, сходится ли результат с ожидаемым. Отдельно проверяю крайние значения или неочевидные пользовательские сценарии.
6. Доработка дизайна — на этом шаге исправляются все визуальные неточности и добавляется фирменный стиль компании-клиента.
7. Текстовые формулировки — финансовая модель в веб-формате позволяет в удобном виде выводить комментарии и подсказки для клиента, и на финальном шаге я прохожусь по всей странице глазами пользователя и поправляя тексты, чтобы все было максимально понятно и корректно.

В итоге получается понятный цикл: описание задачи и структуры → первый макет → вычисления под капотом → тестирование на сценариях → доводка UX → проверка ясности и подсказки.

Кейс финансовой модели для франшизы Мира трейдинга показывает мой новый формат работы: интерактивные веб-финмодели, которые можно использовать прямо в процессе продаж, переговоров и принятия решений.

Если вам нужно упаковать экономику отдельного продукта или всей компании в таком интерактивном формате финансовой модели — напишите мне, и мы запланируем встречу для обсуждения вашей задачи.

А если хотите посмотреть как это работает вживую, зайдите на страницу финансовой модели франшизы Мира трейдинга.