Tworzenie zaawansowanego modelu finansowo-operacyjnego na potrzeby planowania, budżetowania i pozyskania finansowania projektu technologicznego z sektora motoryzacyjnego.
Model finansowy powstał w 2014
Cel projektu:
Opracowanie Proof of Concept innowacyjnej aplikacji mobilnej podłączonej do komputera samochodu, umożliwiającej:
- Analizę błędów pojazdu (diagnostyka komputerowa),
- Prowadzenie cyfrowego rejestru eksploatacji pojazdu,
- Wskazówki i optymalizację stylu jazdy w duchu eco-drivingu.
Model finansowy uwzględniał wszystkie aspekty rozwoju produktu, przygotowując projekt do rozmów z inwestorami, w tym z KFK (Krajowy Fundusz Kapitałowy).
Założenia technologiczne i finansowe
- Aplikacja oparta na rozwiązaniach chmurowych, z dynamiczną symulacją kosztów usług AWS (Amazon Web Services).
- Szczegółowe modelowanie kosztów rozwoju oprogramowania oraz kosztów operacyjnych wraz z rozwojem skali projektu.
- Prognozowanie przychodów w oparciu o różne modele monetyzacji: fee, subskrypcje, opłaty za usługę.
- Budowa modelu finansowego odpornego na zmiany rynkowe dzięki wbudowanej analizie scenariuszowej.
Parametry ogólne – konfiguracja modelu i założeń
Model umożliwiał dynamiczne definiowanie kluczowych parametrów projektu:
- liczby użytkowników,
- przychodów jednostkowych,
- kosztów jednostkowych,
- tempa wzrostu.
Pozwalało to dostosować cały model finansowy do zmieniających się założeń rynkowych i strategicznych.
Modelowanie kosztów chmury AWS (Amazon Web Services)
Szczegółowe odwzorowanie kosztów usług chmurowych na podstawie aktualnych cenników.
Uwzględnienie różnych opcji korzystania z infrastruktury:
- instancje standardowe (On-Demand),
- instancje zarezerwowane przy niskim, średnim i wysokim wykorzystaniu (Reserved Instances – Light, Medium, Heavy).
- Oddzielne kalkulacje dla regionu EU i US, uwzględniające różnice cenowe.
- Modelowanie kosztów magazynowania danych (Storage) i transferu danych Monthly Transfer Pricing).
- Symulację kosztów w zależności od liczby użytkowników i skali działania aplikacji.
Znaczenie dla projektu:
Dzięki temu modułowi możliwe było:
- realistyczne oszacowanie kosztów infrastruktury w każdym scenariuszu rozwoju,
- budowanie precyzyjnych budżetów operacyjnych,
- eliminowanie ryzyka niedoszacowania wydatków na serwery, magazyn danych i przesył danych,
- zwiększenie wiarygodności modelu finansowego w oczach inwestorów.
Symulacja wahań kursowych i analiza wrażliwości walutowej
Analiza wpływu zmian kursów walutowych na wyniki projektu
Moduł “Currency Sensitivity” w modelu Intelibe umożliwiał:
- Uwzględnienie wpływu zmian kursów EUR, USD i PLN na przychody oraz koszty operacyjne projektu.
- Wprowadzenie zarówno rzeczywistych, jak i symulowanych kursów walutowych na cały okres prognozy.
- Dynamiczną analizę scenariuszy zmian kursów kwartalnie, w oparciu o historyczne dane oraz założenia własne.
Projekt miał charakter globalny — część przychodów i kosztów miała być generowana w EUR i USD, przy równoczesnym ponoszeniu wydatków w PLN.
Dzięki temu modułowi możliwe było:
- określenie, jak bardzo wynik finansowy projektu jest wrażliwy na zmiany kursów walutowych,
- przygotowanie się na ryzyko walutowe już na etapie planowania,
- budowanie bardziej odpornych scenariuszy finansowych.
DEVELOPMENT INFO – funkcjonalności i architektura systemu
Moduł “Development Info” w modelu finansowym Intelibe między innymi zawierał:
- Szczegółową listę planowanych funkcjonalności aplikacji, podzieloną na moduły (m.in. analiza eco-drivingu, monitorowanie zużycia paliwa, diagnostyka błędów OBD, portal użytkownika).
- Przypisanie głównych zadań do poszczególnych etapów rozwoju projektu (“Checkpoints”), wraz z określeniem wymagań technologicznych.
- Uwzględnienie wymagań dla różnych systemów operacyjnych (iOS, Android, Windows Phone) oraz portalu WWW.
KPI i kontrola etapowania inwestycyjnego
Zarządzanie projektami i KPI – skuteczne planowanie rozwoju.
Model finansowy dla projektu Intelibe integrował planowanie projektów i KPI, wspierając:
- kontrolę efektywności działań operacyjnych,
- analizę stopnia realizacji kluczowych projektów,
- skuteczne zarządzanie zasobami i budżetem.
PLANOWANIE PRAC PROGRAMISTYCZNYCH
Harmonogram prac programistycznych – kontrola realizacji projektu.
Wbudowany harmonogram zadań developerskich (Gantt):
- umożliwiał planowanie i kontrolę kluczowych etapów rozwoju aplikacji,
- pomagał w zarządzaniu budżetem projektowym,
- minimalizował ryzyko opóźnień i przekroczeń kosztów.
WIZUALIZACJA WYDATKÓW NA PRACEPROGRAMISTYCZNE
Wizualizacja nakładów inwestycyjnych na rozwój technologii
Model uwzględniał szczegółową analizę:
- rozkładu wydatków na poszczególne etapy rozwoju oprogramowania,
- monitorowania wykorzystania budżetu R&D,
- optymalizacji inwestycji pod kątem celów funkcjonalnych aplikacji.
PLANOWANIE KAMPANII MARKETINGOWYCH
Planowanie kampanii marketingowych – wsparcie wzrostu użytkowników:
Model uwzględniał:
- harmonogram kampanii marketingowych,
- budżetowanie działań promocyjnych,
- analizę efektywności wydatków marketingowych względem pozyskania użytkowników i przychodów
MODELOWANIE UDZIAŁU PRODUKTÓW/USŁUG
Dynamiczne modelowanie popularności usług i wpływu na wyniki finansowe
Dzięki temu modułowi możliwe było:
- realistyczne odwzorowanie zachowań klientów i dynamiki rynku,
- przewidywanie zmian w strukturze przychodów w zależności od strategii rozwoju oferty,
- przygotowanie modelu finansowego odpornego na zmiany preferencji użytkowników,
- zwiększenie wartości projektu w oczach inwestorów dzięki elastycznemu podejściu do planowania przychodów.
Moduł “Functionality Distribution” w modelu finansowym Intelibe umożliwił:
- Dynamiczne symulowanie udziału procentowego poszczególnych usług lub pakietów (np. wersja podstawowa, premium, subskrypcje) w całkowitej bazie użytkowników.
- Określanie scenariuszy wzrostu lub spadku popularności poszczególnych ofert w czasie.
- Analizę wpływu zmian w strukturze użytkowników na przychody i rentowność projektu.
- Szybkie testowanie różnych strategii marketingowych i pricingowych w celu maksymalizacji przychodów.
Modelowanie udziału produktów/usług
Moduł “Functionality Distribution” w modelu Intelibe umożliwiał:
- Dynamiczne symulowanie udziału procentowego poszczególnych usług lub pakietów (np. wersja podstawowa, premium, subskrypcje) w całkowitej bazie użytkowników.
- Określanie scenariuszy wzrostu lub spadku popularności poszczególnych ofert w czasie.
- Analizę wpływu zmian w strukturze użytkowników na przychody i rentowność projektu.
- Szybkie testowanie różnych strategii marketingowych i pricingowych w celu maksymalizacji przychodów.
Model zawierał dynamiczne narzędzie do tworzenia i symulowania cenników usług.
Umożliwiało:
- definiowanie różnych modeli przychodowych (np. jednorazowe opłaty, abonamenty),
- testowanie wpływu poziomu cen na dynamikę sprzedaży i wyniki finansowe,
- szybkie dostosowanie strategii cenowej do zmieniających się warunków rynkowych.
SEM LIVE CYCLE – Modelowanie trendów wzrostu użytkowników.
Symulacja dynamiki wzrostu użytkowników i analizy konwersji. Moduł “SEM Live Cycle” w modelu Intelibe umożliwiał:
- Dynamiczne modelowanie różnych trendów wzrostu liczby użytkowników w czasie (np. Trend 1, Trend 2),
- Sterowanie tempem wzrostu poprzez indywidualne ustawianie przyrostów miesięcznych (% zmiany liczby użytkowników),
-
Uwzględnianie współczynnika akceptacji (adoption rate), czyli odsetka użytkowników, którzy przechodzą przez cały proces rejestracji lub aktywacji produktu,
-
Szybką analizę wpływu różnych scenariuszy adopcji i dynamiki wzrostu na wyniki finansowe projektu.
Znaczenie dla projektu:
Model pozwalał na realistyczne odwzorowanie krzywych wzrostu liczby użytkowników, co jest kluczowe przy prognozowaniu przychodów w aplikacjach typu SaaS i mobilnych.
Dawał możliwość budowania zarówno optymistycznych, realistycznych, jak i ostrożnych scenariuszy przyrostu użytkowników.
Wspierał podejmowanie decyzji o tempie inwestycji w marketing i rozwój produktu w zależności od tempa wzrostu rynku.
Podsumowując:
Dzięki SEM Live Cycle projekt Intelibe zyskał elastyczne i dokładne narzędzie do symulacji przyszłego rozwoju bazy klientów, co znacznie zwiększało wiarygodność modelu finansowego przed inwestorami.
Dynamiczne modelowanie OPEX
Dynamiczny OPEX – kontrola kosztów operacyjnych
Moduł OPEX umożliwiał:
- szczegółowe planowanie i aktualizację kosztów operacyjnych w czasie,
- elastyczną analizę wpływu poszczególnych pozycji kosztowych na wynik finansowy,
- przygotowanie budżetów operacyjnych dostosowanych do różnych scenariuszy wzrostu.
WIZUALIZACJA MILESTONES
Kluczowe kamienie milowe – zarządzanie projektem i ryzykiem.
Model obejmował:
- harmonogram kluczowych etapów rozwoju produktu,
- kontrolę realizacji założonych celów w czasie,
- minimalizowanie ryzyka przekroczeń kosztów i terminów.
Wycena metodą DCF
Wycena projektu metodą DCF – analiza wartości inwestycyjnej.
Model zawierał moduł wyceny metodą zdyskontowanych przepływów pieniężnych (DCF), pozwalający na:
- obliczenie wartości netto projektu (NPV),
- wyznaczenie wewnętrznej stopy zwrotu (IRR),
- analizę okresu zwrotu inwestycji.
Analiza kosztów operacyjnych i skalowalność
Analiza kosztów operacyjnych i skalowalność.
Model pozwalał na:
- dynamiczne symulowanie wpływu kosztów na wynik finansowy,
- testowanie scenariuszy skalowania kosztów wraz ze wzrostem użytkowników,
- przygotowanie budżetów operacyjnych dostosowanych do rozwoju firmy.
Model finansowy zawierał:
- symulację różnych scenariuszy wzrostu bazy użytkowników,
- analizę wpływu zmian przychodów i kosztów na EBITDĘ i cash flow,
- możliwość szybkiego testowania różnych strategii biznesowych.
DASHBOARD FINANSOWY I ANALIZASCENARIUSZY
Dashboard finansowy – analiza wyników w czasie rzeczywistym
Interaktywny dashboard prezentował kluczowe wskaźniki finansowe projektu, takie jak:
- dynamika przychodów i kosztów,
- EBITDA, EBIT, zysk netto,
- symulacje wpływu zmian ruchu użytkowników oraz kosztów serwera na rentowność projektu.
Pozwalało to inwestorom natychmiast ocenić wpływ różnych decyzji biznesowych i rynkowych na wynik finansowy.
Kolejna sekcja dashboardu pozwalała:
- analizować wpływ różnych strategii monetyzacji i kosztów na EBITDĘ i wynik netto,
- szybko modelować zmiany wolumenu użytkowników, ARPU (średniego przychodu na użytkownika) oraz kosztów pozyskania,
- wspierać podejmowanie decyzji zarządczych opartych na danych
Zaawansowana projekcja wyników obejmowała:
- modelowanie kilku scenariuszy rozwoju rynku,
- analizę tempa wzrostu bazy użytkowników i przychodów,
- wskazywanie progów rentowności w różnych warunkach kosztowych.
RZiS – kompleksowa analiza rentowności projektu
Model obejmował pełny rachunek zysków i strat na kolejne lata, pozwalający na:
- analizę marży brutto i marży operacyjnej,
- ocenę wpływu strategii cenowej i kosztowej na zysk netto,
Bilans i wynik finansowy
Bilans i rachunek zysków i strat – fundament prognozy finansowej
Model zawierał pełne zestawienie bilansu oraz rachunku wyników, bazujące na realistycznych danych operacyjnych.
Dzięki powiązaniu z innymi modułami modelu (przychody, koszty, inwestycje, finansowanie), umożliwiał:
- dynamiczne śledzenie rentowności projektu w różnych scenariuszach rozwoju,
- analizę płynności oraz struktury finansowania na każdym etapie projektu.
