Система прогнозирования спроса и
управления товарными запасами
Генеральный директор
Грицай Александр
низкая точность прогнозирования у стандартных
учетных систем;
неэффективное использование оборотных средств;
высокий страховой запас – замороженные деньги и неликвид;
низкая оборачиваемость товаров – теряется до 43% прибыли в год;
большие трудозатраты на формирование заказа;
человеческий фактор – ошибки закупки до 381%
отсутствие аналитики по складу – неэффективное принятие решений;
нехватка складских помещений;
Проблемы:
2
Внедрение автоматизированной системы
прогнозирования спроса и управления
товарными запасами Forecast NOW:
* Точность прогноза повышается на 20% по сравнению с аналогами
благодаря использованию нейронных сетей и генетической оптимизации
Прогнозирование
спроса*
Вычисление
оптимального
товарного запаса
высвобождение до 40% оборотных средств
снижение товарных остатков до 75%
снижение страхового запаса
программа заменяет отдел из 5 аналитиков
3
Решение
2011 2012 Jun 13 May 14 Jan 15 Jan16 Jan 17
R&D
Продукт десктоп API
(партнеры)
SaaS
(SB)
Клиенты Пилотные 5 ($33K) 12 ($120K) 50 238 1005
Рынок Russia CIS World
Инвестиции $13K $33K $800K
Цели проекта
4
5
Forecast NOW!
Эффективный инструмент,
доступный неспециалистам
Базовая технология –
нейронные сети и
генетические алгоритмы
Алгоритм
INTERDEMAND©
Автоматический
выбор метода
прогнозирования
спроса
Алгоритм
OPTIGEN©
Автоматический
выбор оптимальных
параметров
мат. модели
Описание технологии
Стратегия: первый год– Россия и СНГ (потенциальный рынок –
$317mln)
Третий год– выход на мировой рынок. (объем - $6.7 млрд. *)
Ожидаемая выручка через три года- $6,7 млн в год
Forecast NOW! занимает 1% рынка РФ
за 3 года: $3mln. за год
$1.3
$1. 2
$0.4
$0.2$0.1
$3.6
Компании, млрд. $
SAP
Oracle
JDA
Manhattan
Associates
RedPrairie
Прочие
6.6
6.8
7
7.2
7.4
7.6
7.8
8
8.2
8.4
2013 2014 2015 2016 2017
Рынок, млрд $
* - www.idc.com , 2012
Рынок
6
Фактор
Forecast
NOW!
Goods4
Cast
Deductor
ISO
Lokad
Точность прогноза
Начальная
стоимость (т.р.)
120 1400 1600 480
Скорость
внедрения (мес.)
0.5 2 3 1
Простота
использования
Общая
подготовка
Спец.
знания
Спец.
знания
Спец.
знания
SaaS-версия
Поддержка
принятия решения
Конкурентные
преимущества
Разработка, продажа, внедрение и сопровождение ПО
Демо-версия
Скачивание с сайта
Ограничения по
числу прогнозов
Наращивание
клиентской базы
Линейка Desktop
Лицензия $2k -
$10k
Абонентская плата
$200-800$ в месяц
Внедрение
Консультации
SaaS
Оплата за прогноз
Подписка на сервис
$30-$150 за пол-ля
Консультации
Бизнес-модель
8
Название Значение
Инвестиции $0.8 млн.
Доля 40%
NPV для инвестора (40%, 3 года), $2.8 млн.
Выход M&A
IRR (3 года) 127%
Точка безубыточности 9 мес.
Срок окупаемости 23 мес.
ROI инвестора (не дисконтированный, 3
года)
10,6х
Финансовые показатели
9
Бизнес
• Григорьев Алексей,
CFO, strategy
• Викторов Евгений, pre-
sales
• Раевский Максим,
Marketing
Технология
• Варанкин
Дмитрий, CTO
• Сорокин Сергей,
Director of R&D
Развитие
• Грицай
Александр, CEO
Forecast
NOW!MSc IT
PhD IT
MSc IT
MSc
ЭкономикаPhD
Экономика
MSc IT
Команда проекта
Контакты
Адрес:
г. Тверь, пер. Университетский 9а, оф. 126
+ 7 (4822) 79-02-25
info@forecastnow.ru
http://fnow.ru
Стадия – масштабирование технологии
Инвестиции – 24 млн руб.
Доля – 40%
Выход инвестора – M&A (начало 2017 г.)
Стоимость компании – 793,6 млн руб.
Предложение инвестору
12
13
Discount rate 40% Investor share 40% P/S 2,5
Yr 0 Yr 1 Yr 2 Yr 3 Exit Yr 3
Sales, k RUR 7 580 40 848 317 488 793 620
CF, k RUR (16 249) 11 685 100 640
Disc factor 0,71 0,51 0,36 0,36
DCF, k RUR (27 280) (11 735) 5 962 36 676 289 220
DCF, k USD (866) (373) 189 1164 9 182
Investor CF, k USD -866 0 0 10078
ROI (discounted) 3,24 ROI (simple) 10,64
IRR 127%
Investor NPV, k USD 2807
Финансовые показатели
ФОТ
47%
Начисления на
оплату труда
7%
Расходы на
рекламу
10%
Расходы на
SaaS
14%
Непредвиден
ные расходы
9%
Прочие
12%
$1,3 млн. за 3 года
(инвестиции и реинвестированная прибыль)
14
Структура расходов

ForecastNow

  • 1.
    Система прогнозирования спросаи управления товарными запасами Генеральный директор Грицай Александр
  • 2.
    низкая точность прогнозированияу стандартных учетных систем; неэффективное использование оборотных средств; высокий страховой запас – замороженные деньги и неликвид; низкая оборачиваемость товаров – теряется до 43% прибыли в год; большие трудозатраты на формирование заказа; человеческий фактор – ошибки закупки до 381% отсутствие аналитики по складу – неэффективное принятие решений; нехватка складских помещений; Проблемы: 2
  • 3.
    Внедрение автоматизированной системы прогнозированияспроса и управления товарными запасами Forecast NOW: * Точность прогноза повышается на 20% по сравнению с аналогами благодаря использованию нейронных сетей и генетической оптимизации Прогнозирование спроса* Вычисление оптимального товарного запаса высвобождение до 40% оборотных средств снижение товарных остатков до 75% снижение страхового запаса программа заменяет отдел из 5 аналитиков 3 Решение
  • 4.
    2011 2012 Jun13 May 14 Jan 15 Jan16 Jan 17 R&D Продукт десктоп API (партнеры) SaaS (SB) Клиенты Пилотные 5 ($33K) 12 ($120K) 50 238 1005 Рынок Russia CIS World Инвестиции $13K $33K $800K Цели проекта 4
  • 5.
    5 Forecast NOW! Эффективный инструмент, доступныйнеспециалистам Базовая технология – нейронные сети и генетические алгоритмы Алгоритм INTERDEMAND© Автоматический выбор метода прогнозирования спроса Алгоритм OPTIGEN© Автоматический выбор оптимальных параметров мат. модели Описание технологии
  • 6.
    Стратегия: первый год–Россия и СНГ (потенциальный рынок – $317mln) Третий год– выход на мировой рынок. (объем - $6.7 млрд. *) Ожидаемая выручка через три года- $6,7 млн в год Forecast NOW! занимает 1% рынка РФ за 3 года: $3mln. за год $1.3 $1. 2 $0.4 $0.2$0.1 $3.6 Компании, млрд. $ SAP Oracle JDA Manhattan Associates RedPrairie Прочие 6.6 6.8 7 7.2 7.4 7.6 7.8 8 8.2 8.4 2013 2014 2015 2016 2017 Рынок, млрд $ * - www.idc.com , 2012 Рынок 6
  • 7.
    Фактор Forecast NOW! Goods4 Cast Deductor ISO Lokad Точность прогноза Начальная стоимость (т.р.) 1201400 1600 480 Скорость внедрения (мес.) 0.5 2 3 1 Простота использования Общая подготовка Спец. знания Спец. знания Спец. знания SaaS-версия Поддержка принятия решения Конкурентные преимущества
  • 8.
    Разработка, продажа, внедрениеи сопровождение ПО Демо-версия Скачивание с сайта Ограничения по числу прогнозов Наращивание клиентской базы Линейка Desktop Лицензия $2k - $10k Абонентская плата $200-800$ в месяц Внедрение Консультации SaaS Оплата за прогноз Подписка на сервис $30-$150 за пол-ля Консультации Бизнес-модель 8
  • 9.
    Название Значение Инвестиции $0.8млн. Доля 40% NPV для инвестора (40%, 3 года), $2.8 млн. Выход M&A IRR (3 года) 127% Точка безубыточности 9 мес. Срок окупаемости 23 мес. ROI инвестора (не дисконтированный, 3 года) 10,6х Финансовые показатели 9
  • 10.
    Бизнес • Григорьев Алексей, CFO,strategy • Викторов Евгений, pre- sales • Раевский Максим, Marketing Технология • Варанкин Дмитрий, CTO • Сорокин Сергей, Director of R&D Развитие • Грицай Александр, CEO Forecast NOW!MSc IT PhD IT MSc IT MSc ЭкономикаPhD Экономика MSc IT Команда проекта
  • 11.
    Контакты Адрес: г. Тверь, пер.Университетский 9а, оф. 126 + 7 (4822) 79-02-25 info@forecastnow.ru http://fnow.ru
  • 12.
    Стадия – масштабированиетехнологии Инвестиции – 24 млн руб. Доля – 40% Выход инвестора – M&A (начало 2017 г.) Стоимость компании – 793,6 млн руб. Предложение инвестору 12
  • 13.
    13 Discount rate 40%Investor share 40% P/S 2,5 Yr 0 Yr 1 Yr 2 Yr 3 Exit Yr 3 Sales, k RUR 7 580 40 848 317 488 793 620 CF, k RUR (16 249) 11 685 100 640 Disc factor 0,71 0,51 0,36 0,36 DCF, k RUR (27 280) (11 735) 5 962 36 676 289 220 DCF, k USD (866) (373) 189 1164 9 182 Investor CF, k USD -866 0 0 10078 ROI (discounted) 3,24 ROI (simple) 10,64 IRR 127% Investor NPV, k USD 2807 Финансовые показатели
  • 14.
    ФОТ 47% Начисления на оплату труда 7% Расходына рекламу 10% Расходы на SaaS 14% Непредвиден ные расходы 9% Прочие 12% $1,3 млн. за 3 года (инвестиции и реинвестированная прибыль) 14 Структура расходов

Editor's Notes

  • #10 Сократить до 3х лет
  • #13 Сократить до 3х лет