Портфолио-кейс: обоснование стратегического проекта · Максим Поципух · Сентябрь 2025

Как доказать окупаемость ИИ-проекта, не зная маржи заказчика

Максим ПоципухMaxim Potsipukh · Telegram · Max

Обоснование ИИ-проекта для грузовой авиакомпании: как посчитать, во что заказчику обходится бездействие, и доказать окупаемость, не имея доступа к его экономике. Автор — Максим Поципух. Стоимостные показатели изменены по соображениям конфиденциальности; логика расчёта сохранена. Модель и данные — в репозитории проекта, графики — на дашборде в DataLens.

Предпосылки

Заказчик — грузовая авиакомпания, которая выполняет чартерные перевозки на среднемагистральных грузовых самолётах. Средний чек сделки — около 10 млн рублей, поэтому каждая заявка на коммерческое предложение — это потенциальная сделка, которую можно пересчитать в деньги.

Запросы на перевозку приходят в общий почтовый ящик коммерческого отдела вперемешку со спамом, рассылками и внутренней перепиской: 50–200 писем в день, из них 2–6 — запросы на КП. Четыре менеджера разбирают ящик вручную, а клиенты ждут ответа в течение суток. Прежняя попытка решить задачу автоматически — передавать все письма из почты в CRM — провалилась: в CRM попадало всё подряд, и менеджеры утонули в шуме.

Мы предложили ИИ-модуль, который сам отличает запрос на перевозку от остальной почты, создаёт лид в CRM с назначенным ответственным и сроком, отвечает клиенту за несколько минут и каждый вечер присылает руководителю отчёт. Договор подписан, система внедрена.

Моя роль. Я провёл исследование заказчика и его процесса, построил модель ценности и расчёт окупаемости, подготовил коммерческое предложение и вёл переговоры.

1. Конкурент, которого не видно в отчётности

Самый сильный конкурент в B2B — это «ничего не делать». Его не побеждают демонстрацией продукта: у статус-кво нет цены, пока её не посчитали. Ящик как-то разбирается, менеджеры заняты, выручка идёт — потерь не видно нигде. Купленный ИИ-модуль будет виден в бюджете, а несостоявшиеся сделки на десятки миллионов не видны ни в одном документе компании: у упущенного запроса нет строки в отчётности. Поэтому вся работа над предложением свелась к одному — сделать невидимые потери видимыми и проверяемыми не нашим калькулятором, а экономикой самого заказчика.

Снаружи задача выглядит как «разобрать почту». Но для авиакомпании, где одна сделка стоит десять миллионов, это задача о пропускной способности всего коммерческого процесса.

Ручная сортировка писем четырьмя менеджерами — единственная точка, через которую проходит весь поток запросов. По логике теории ограничений Голдратта, именно она определяет, сколько сделок компания в принципе может обработать. При росте потока придётся нанимать людей линейно, а суточный срок ответа невозможно гарантировать ночью, в выходные и в отпускной сезон.

Кроме бездействия, у заказчика было ещё два варианта, и сравнивать предложение нужно было со всеми, а не только с другими подрядчиками.

Второй по опасности конкурент — стандартная интеграция почты с CRM: заказчик её уже пробовал, и опыт был плохим. Её пришлось прямо вынести в отдельный слайд: отличие не в интеграции, а в фильтре, который пропускает в CRM только запросы на перевозку.

2. Предложенное решение

Ключевое продуктовое решение для продажи — порог уверенности модели. Сто процентов точности недостижимо, и мы прямо написали об этом в предложении: модель настраивается так, чтобы не пропустить ни одного запроса, ценой части лишних срабатываний. Для заказчика ошибка «лишнее письмо в CRM» стоит минуту менеджера, а ошибка «пропущенный запрос» — возможно, сделку. Такая асимметрия цены ошибок и задаёт настройку.

3. Модель ценности

Ценность для заказчика считается от одного вопроса: сколько стоят запросы, которые теряются при ручной обработке. Внутренних цифр заказчик не давал — ни статистики по ящику, ни экономики рейса, — поэтому модель построена на брифинге и открытых данных, а допущения в предложении помечены как консервативная оценка:

В базовом сценарии компания теряет 2% запросов — 20 в год. При конверсии 17% и среднем чеке 10 млн это 34 млн рублей упущенной выручки в год. Чтобы не опираться на одну цифру, я посчитал четыре сценария — от 0,5% до 3% пропусков. Годовой эффект складывается из трёх потоков, и их полезно видеть по отдельности:

У такой модели три слабых места, и сильный финансовый директор найдёт каждое.

Пропущенное письмо — не обязательно потерянная сделка. Заказчик чартера на 10 млн обычно пишет в несколько компаний, может перезвонить и повторить запрос, так что часть пропусков возвращается сама. Модель предложения молча принимает, что теряются все. Конверсия 17% — такое же допущение, как доля пропусков, и входит в итог тем же множителем: при конверсии 10% упущенная выручка базового сценария падает с 34 до 20 млн. Обе неизвестные удобно проверить одним вопросом — какую долю чека компания должна терять с каждой упущенной сделки, чтобы проект окупился за год (подробнее — в разделе 4):

Даже если половина пропущенных запросов возвращается, а конверсия — 10%, проект окупается за год при потере около трети чека с упущенной сделки. Модель становится от этого не слабее, а честнее: финансовый директор видит не одну цифру, а границу, за которой расчёт перестаёт работать.

Масштаб должен сходиться с компанией. Из модели следует, что заказчик заключает около 170 сделок в год по 10 млн, то есть почтовый канал приносит порядка 1,7 млрд рублей. По открытой бухгалтерской отчётности выручка заказчика в несколько раз больше, так что модель не приписывает почтовому каналу денег больше, чем у компании есть.

Долю пропусков можно измерить, а не предполагать. На этапе разработки заказчик собирает архив писем для разметки — по тысяче примеров каждого класса. На том же архиве считается, сколько запросов не получили ответа или лида в течение суток, и 2% из допущения превращаются в факт.

4. Окупаемость глазами коммерческого и финансового директора

В предложении окупаемость посчитана так, как её читает коммерческий директор: упущенная выручка против стоимости проекта. На таком языке проект окупается за полтора месяца, а ROI первого года исчисляется сотнями процентов. Но финансовый директор задаст другой вопрос: сколько компания теряет не в выручке, а в деньгах.

Открыть интерактивно в DataLens ↗

Если взять чистую рентабельность воздушного транспорта по данным ФНС — 4% к себестоимости, или 3,85% от выручки, — базовый сценарий окупается только за два с половиной года. Но и эта картина неточна в другую сторону. С упущенного рейса компания теряет не чистую прибыль, а маржинальный доход рейса: самолёты, экипажи и офис оплачиваются в любом случае, и дополнительный рейс их почти не увеличивает. Маржинальный доход рейса заметно выше чистой рентабельности, но это коммерческая тайна заказчика: он её не раскрывает, а открытых данных о ней нет.

Отсюда приём, который переносится на любую сделку такого типа. Когда выгода заказчика зависит от экономики, которую он не раскрывает, не оценивай её за него. Преврати ROI в неравенство и оставь неизвестной ту величину, которую знает только заказчик. Дальше он считает сам — и это уже не твоя цифра, с которой можно спорить, а его собственная. Для финансового директора правильный вопрос — не «какой ROI», а «какую долю чека вы теряете с каждой упущенной сделки».

Ответ превращается в простое правило. В базовом сценарии проект окупается за год, если с упущенной сделки компания теряет хотя бы 11% её стоимости. Даже при чистой отраслевой рентабельности он окупается за три года. Эту границу заказчик может проверить по собственной экономике рейса, не доверяя нашей.

5. Цена проекта по сравнению с альтернативами

Первый год проекта вместе с резервом стоит 4,14 млн рублей — 41% одной средней сделки заказчика. Это главный аргумент в разговоре о цене: решение окупается, если спасёт меньше половины одного чека. Сравнивать важно полную сумму бюджета, а не стоимость работ без резерва: финансовый директор смотрит именно на неё.

Открыть интерактивно в DataLens ↗

Второй аргумент — сравнение с альтернативой «нанять ещё менеджера». За три года проект с сопровождением стоит 4,94 млн, то есть около 1,65 млн рублей в год. Один менеджер по продажам в Москве обходится дороже: около 2,1 млн в год с взносами работодателя, ещё без рабочего места. Решение стоит меньше одного дополнительного сотрудника, но работает круглосуточно, не уходит в отпуск и не дорожает вместе с потоком заявок.

Сама цена посчитана от трудоёмкости: четыре этапа и 23 недели работы с понятным результатом каждого. Оплата — 50% авансом и 50% после тестирования и подписания акта; резерв 10% заложен в бюджет первого года, чтобы цифра у заказчика не выросла по ходу проекта. Развернуть систему можно в контуре заказчика или в облаке подрядчика — для авиакомпании это вопрос безопасности, а не удобства.

6. Интересы участников решения

Коммерческое предложение читают несколько человек, и у каждого свой вопрос. Один документ отвечал на все: цену бездействия и скорость реакции — для коммерческого директора, пороговую маржу и структуру платежей — для финансового, требования к серверу и вариант развёртывания в своём контуре — для ИТ, освобождённое время и отсутствие лишних задач в CRM — для менеджеров, которым с системой работать.

У модели есть и неудобная сторона. Тезис «вы теряете 2% запросов» легко прочитать как «ваши четыре менеджера теряют три сделки в год», а читают документ в том числе они сами и их руководитель. Поэтому потери в предложении отнесены к свойству процесса, а не к качеству людей: 50–200 писем в день, ночи, выходные, отпуска и пиковые дни, когда никакой человек не удержит суточный срок. Менеджеры в этой рамке — не виновники потерь, а та самая перегруженная точка, которую разгружает система.

7. Тиражируемость на другие отрасли

Предложение продавалось не авиакомпании как отрасли, а конфигурации бизнеса: высокий средний чек, входящий поток заявок в общий канал, жёсткий срок ответа и небольшой отдел продаж как узкое место. Та же конфигурация есть у других чартерных и грузовых перевозчиков, экспедиторов и логистических брокеров, в аренде спецтехники, промышленном подряде и проектных продажах оборудования.

После сделки у компании остался переиспользуемый набор: модель окупаемости как шаблон (она опубликована в репозитории — scripts/model.py), приём пороговой маржи, структура предложения под четырёх читателей и готовая аргументация против «ничего не делать» и против «почта → CRM без фильтра». Для следующего заказчика меняются входные допущения и настройка модели, а логика доказательства остаётся.

8. Результат

Договор подписан, система внедрена, результаты — на уровне ожиданий. Цифры внедрения не раскрываются.

Это третий кейс в моём портфолио, и у всех трёх одна линия — проверка, выдерживает ли цифра вес решения, которое на неё ставят. В кейсе о гостиничном рынке Петербурга это сверка данных из разных источников и граница применимости публичных данных, в кейсе о цифровом двойнике ЖКХ — отказ обещать эффект до пилота, здесь — отказ опираться на собственную оценку выгоды и перевод её в неравенство, которое заказчик проверяет сам.

Другие кейсы автора

Источники

1. ФНС России, «Рентабельность проданных товаров, продукции, работ, услуг и рентабельность активов организаций по видам экономической деятельности» за 2024 год — КонсультантПлюс
2. Средняя зарплата менеджера по продажам в Москве за 2025 год по вакансиям — ГородРабот.ру
3. Тарифы страховых взносов — ФНС России
4. Открытая бухгалтерская отчётность заказчика — для проверки масштаба модели (ссылка не приводится, чтобы не раскрывать заказчика)
5. Коммерческое предложение по проекту (не публикуется): допущения о заказчике, состав работ, сроки и условия оплаты

Расчёт окупаемости и данные для графиков — scripts/model.py и data/; интерактивные графики — дашборд в Yandex DataLens.