Финансовая модель

Платформа зарабатывает не на бетоне, а на потоке координации (заявка → доставка → документы → деньги). Три слоя дохода: setup + SaaS + комиссия. Мотор — комиссия, не подписка.

Монетизируется управляемый поток сделки, а не сам товар. Три источника дохода вводятся последовательно (staged): подписка удерживает отношения, комиссия включается как мотор только при потоке GMV. Высокая комиссия delivery-стиля (15–35%) для бетона отвергнута — четыре свойства товара её ломают.

Блок 1. Три слоя дохода — каждый с живым прецедентом

GMV — валовый объём сделок через платформу (база комиссии). Take rate — доля GMV, которую берёт платформа. Setup fee — разовая плата за подключение.

Блок 2. Почему не комиссия 15–35% (delivery-модель) — четыре свойства товара ломают её

1. Бетон скоропортится в пути (~90–120 мин) — нет запаса, нет складского буфера.
2. Радиус ~50 км — локальный рынок, не national marketplace.
3. B2B-доверие знакомых сторон — завод и прораб уже знают друг друга.
4. Привязка к заводу и слоту — не анонимный матчинг.

Отвергнуто (A-MP §5.2): комиссия 15–30% (маржа завода не позволяет); 1P / собственный парк / кредит на баланс (балансовые риски).

Блок 3. Порядок ввода слоёв (staged, безопасная последовательность)

workflow/контроль → документы+платежи → транзакция (комиссия 1%)
  → логистика-координация → партнёрские финансы → продвижение поставщиков

Комиссия включается только при ликвидности и контроле платежа — до этого модель живёт на SaaS + setup.

Источники (на слайде)

• EV-700 — логика трёхслойной staged-модели (синтез A-FIN)
• A-MP EV-525 — staged-монетизация B2B-маркетплейсов (транзакция 1–3% только после ликвидности)
• A-MP §5.1–5.2 — четыре свойства бетона и отвергнутые модели (strategic diagnosis)

Вывод (на слайде)

Модель не выбирает между подпиской и комиссией — она вводит их по очереди. Подписка держит отношения с первого дня; комиссия — источник роста, включается, когда через платформу идёт реальный поток. Дальше (K-07) покажем, что именно комиссия, а не цена подписки, определяет выручку.

Файл описывает разворот из двух слайдов: K-02a (capture rate и take rate — рычаги экономики) и K-02b (SaaS-вилка vs якорь рынка). Разделение — плотность: три допущения, каждое с 2–3 опорами, не помещаются на один слайд без потери читаемости. Все допущения — жёлтые ячейки в листе Inputs модели (легенда: жёлтое = допущение, рынком не подтверждено).

---

Слайд K-02a — Capture и take rate: два рычага, оба обоснованы через benchmarks

Capture rate — главный рычаг и единственное недоказанное вне своего завода допущение. Take rate 1% — пол staged-лестницы при положительной экономике без субсидий.

Из всех допущений модели два двигают результат: capture (доля GMV завода через платформу) и take (комиссия с этого GMV). Оба обоснованы benchmarks, но capture — единственный параметр, который проверяется только пилотом.

Capture rate — доля оборота завода, проходящая через платформу [жёлтое]

На слайде — всегда band (вилка), не точка: это чувствительность №1 (K-08).

Take rate 1% — три опоры (все из A-MP):

1. Потолок commodity-B2B. Convoy доказал: на товарном фрахте высокие ставки не удерживаются (эффективный потолок 1–5%), а субсидирование сторон при низком take убивает экономику — Convoy умер именно на ~1% enterprise при развороте цикла (EV-501). Наш 1% — пол staged-лестницы без субсидий: CAC ничтожен, сопровождение покрыто SaaS.
2. Правило staged. «Транзакция 1–3%, начинать низко, поднимать только после ликвидности и контроля платежа» (EV-525). 1% = пол этой лестницы.
3. Совместимость с supply-side. Паттерн Faire Direct: сделки завода с его базой 0% (в счёт SaaS), комиссия только за новых клиентов от платформы. Снимает главный страх собственника внешнего завода — «завод не отдаст клиентов».

Контекст (НЕ образцы для копирования): Faire эфф. ~17%, Uber эфф. 27%, Я.Еда 15–35% и убыточна — все B2C с анонимными сторонами и платежом внутри; к бетону неприменимы.

Уточнение по динамике аналогов 2019–2025 (enrichment): «пол лестницы» точнее читать как тонкую фиксированную ставку + рост эффективного take через ДОБАВЛЕНИЕ слоёв, а не через рост %. Ряды: DoorDash поднял take 11,9%→13,4% в основном рекламой (новый слой); Toast — финтех 80%+ выручки при чистом take 0,58% (рост через Toast Capital, +10 б.п.); ServiceTitan payments ~0,25% постоянно. В B2B-опте headline не растят: Faire держит 15% с 2021. Вывод для нас: чистый 1% — у верха durable-диапазона (координационная комиссия, оправданно выше платёжного спреда 0,25–0,58%), но подавать заводу как фиксированный %; рост эфф. take — слоями платежей/ЭДО/факторинга (K-09 апсайд), не повышением ставки. [[EV-7900]], [[EV-7901]], [[EV-7902]].

Источники (на слайде)

• EV-707 — capture rate как чувствительность №1; A-RF EV-317 — SOM-допущение
• EV-704 — обоснование take 1%; A-MP EV-501 (Convoy), EV-525 (staged-правило), EV-512 (Faire Direct)
• (enrichment) EV-7900 (динамика take B2C ▲ через слои), EV-7901 (Faire headline стабилен + 0% Direct), EV-7902 (вертик. B2B net take тонкий 0,25–0,58%)

Вывод (на слайде)

Take rate не покупает рост — 1% ниже зоны субсидий и оставляет заводу его маржу и его клиентов. Судьбу модели решает не ставка, а реальный capture на чужом заводе — его нельзя вывести из кабинета, только из пилота.

---

Слайд K-02b — SaaS: вход 15–25 тыс, а не 50 — цена подписки почти не двигает модель

SaaS-вход держим рыночно-достоверным (15–25 тыс ₽/мес), а не 50: разница обоснована ценностью, но 4× к якорю рынка на холодном входе не берётся — и это не вредит модели, потому что мотор комиссионный.

Конфликт: наш SaaS 50 тыс ₽/мес против якоря рынка 12,5 тыс. Разрешается двумя ходами: (1) премия за двусторонний контур реальна, но не 4×; (2) поскольку комиссия — мотор, цена SaaS почти не двигает итог (K-07), значит вход можно занизить до достоверного без ущерба экономике.

Ценовая лестница SaaS (₽/завод/мес):

Аргумент, снимающий конфликт (предпросмотр K-07): комиссия якорного завода = 21,3 млн ₽/год против SaaS 0,18–0,6 млн ₽/год — разница ×35–118. Значит цена подписки двигает итог на ~2%. Занижение входа до рыночного уровня экономику не ломает.

Источники (на слайде)

• EV-705 — SaaS-вилка и её разрешение; A-COMP EV-602 — «Цифра» 2,5–12,5 тыс ₽/мес (публично)
• A-MP §3.5 — B2B-подписки РФ 2–15 тыс ₽/мес (Авито, 2ГИС)

Вывод (на слайде)

Цену подписки не нужно защищать до 50 тыс — на холодном входе это отпугивает. Держим рыночные 15–25 тыс: премия к «Цифре» за двусторонний контур оправдана, а недобор SaaS перекрывает комиссия. WTP подтвердить интервью с первыми заводами (гейт Фазы 0).

Ключевая правка v2: типовой внешний завод — половина якоря (277 тыс м³, 1,78 млрд ₽ GMV), а не весь якорь. v1 неявно завышал сеть вдвое.

v1 брал «завод» = весь ООО якоря (553 тыс м³) и множил его в сценариях сети — что удваивало внешние заводы. v2 разделил два масштаба: якорный (пилот, весь ООО) и типовой внешний (½ якоря — арбитр от A-RF). Сеть теперь считается по реалистичному внешнему объёму и capture.

Блок 1. Два масштаба завода

Блок 2. Проекция масштаба якоря (proxy, без имени)

• 45 895 м³/мес, 1 144 клиента (активных в среднем 221/мес)
• AX-ядро: 18 клиентов = 56,3% GMV; сезонность 3,7× (окт/янв)
• +11,9% объёма в 2025 на рынке −13% — корреляция ≠ причинность (маркировать)

Блок 3. Сегментация клиентов → два контура обслуживания

Расчёт: AX GMV 3 895 млн ₽/24 мес → 1 947,6 млн ₽/год × 1% = 19,5 млн ₽. Источник — лист ABC Earnings, очищ. данные 1С.

Источники (на слайде)

• EV-701 — правка v2 «якорь ≠ типовой внешний завод» (синтез A-FIN)
• A-RF EV-317 — арбитр ½ якоря (средний завод SOM ~1,7 млрд ₽); A-RF EV-318 — метрики завода (1С, 24 мес, очищ.)

Вывод (на слайде)

Все сценарии сети (K-06) и траектория (K-09) считаются на объёме типового внешнего завода — вдвое меньше якоря. Это единственное изменение против v1, меняющее числа; оно убирает системное завышение. Продукт для завода — два контура: инструмент для ядра из ~20 клиентов + автопилот для хвоста.

Один завод окупает привлечение за 0,1–0,7 месяца. Это не «модель прибыльна», а «CAC не является ограничением» — реальные ограничения впереди: capture и скорость онбординга.

Формульный блок reference-deck: объём × цена × capture × take → комиссия; + SaaS + setup − CAC − сопровождение = contribution margin. Юнит-экономика сходится тривиально, потому что CAC ничтожен против комиссии. Честная рамка: это снимает вопрос CAC, но не вопрос capture.

Блок 1. Якорный завод (capture 60%, take 1%, SaaS 25 тыс)

Комиссия      = 553 414 м³ × 6 418 ₽ × 60% × 1%   = 21 310 866 ₽/год
GMV платформы = 553 414 × 6 418 × 60%              = 2 131 086 631 ₽/год
Выручка год 1 = 21,31 + 0,30 (SaaS) + 0,15 (setup) = 21,76 млн ₽
Выручка год 2+= 21,31 + 0,30                        = 21,61 млн ₽
CAC           = 80 000 + 60 прорабов × 2 000        = 200 000 ₽
CM год 2+     = 21,61 млн − 0,30 (сопровождение)     = 21,31 млн ₽/год
Payback CAC   = 200 000 / (маржа 1 775 905 ₽/мес)   = 0,1 мес

Блок 2. Типовой внешний завод (½ якоря; band по capture)

CAC (cost of acquisition) — стоимость привлечения завода и его прорабов. Payback — за сколько месяцев маржа окупает CAC. CM (contribution margin) — маржинальный вклад после переменных расходов. Жёлтое в модели = допущение (capture, take, SaaS, CAC).

Источники (на слайде)

• EV-702 — юнит-экономика якорного завода; EV-703 — band внешнего завода (cons/base/opt)
• Формульный блок — [[jmek_marketplace_reference_decks]] §8.2 (contribution margin для бетона)

Вывод (на слайде)

Payback меньше месяца — не потому что модель хороша, а потому что CAC мизерный на фоне комиссии. Поэтому дешёвый привлечённый трафик здесь не проблема (в отличие от классических МП — §15). Ограничения переносятся на два других параметра: доказанный capture на чужом заводе и скорость подключения заводов.

Доход зрелой сети колеблется 3,4× за год (январь 2,15 млн → октябрь 7,30 млн). Подписка держит только 10,5% января — резерв на зиму и онбординг заводов зимой обязательны.

Комиссия распределена по сезонным коэффициентам объёма 2024 (доля месяца в м³); SaaS равномерен; setup не включён. Поскольку комиссия — мотор, доход платформы наследует сезонность бетона почти целиком. Подписка сглаживает слабо.

Блок 1. Кассовый профиль зрелой сети (1 якорь + 8 внешних, BASE 30%)

Январь  (3,01% годового объёма):  доход  2,15 млн ₽  ← минимум
Октябрь (11,07%):                 доход  7,30 млн ₽  ← максимум
Макс / мин = 3,40×
Доля SaaS в доходе января = 10,5%   (равномерная подписка на фоне провала комиссии)

Расчёт месяца = комиссия_года × сезонный_коэф + SaaS_года / 12. Коэффициенты — доля месяца в годовом объёме м³ 2024, очищенные данные 1С (Σ = 100%).

Блок 2. Что это значит операционно

• Кассовый резерв — на ноябрь–февраль. Провал глубокий: комиссия зимой падает почти вчетверо.
• Онбординг новых заводов — зимой, чтобы к мартовскому росту объёмов они уже были подключены и вышли на пик октября загруженными.
• SaaS + setup — единственный незимний буфер; ещё один аргумент не убивать подписку занижением ниже рынка (K-02b), но и не полагаться на неё как на сглаживатель.

Источники (на слайде)

• EV-708 — сезонный профиль дохода платформы (синтез A-FIN)
• Сезонные коэффициенты 2024 — metrics.json (очищ. данные 1С, A-RF); лист модели Сезонность

Вывод (на слайде)

Транзакционная модель наследует сезонность товара: платформа так же зависит от строительного сезона, как заводы. Это не риск модели, а требование к операционному управлению — резерв ликвидности на зиму и календарь онбординга, привязанный к сезону, а не к удобству продаж.

Зрелая локальная сеть (1 якорь + 8 внешних заводов) даёт 52–81 млн ₽/год повторяющейся выручки. Вилку задаёт capture внешних (20/30/40%), а не произвольные сценарии.

Сценарии построены по reference-deck (conservative / base / optimistic), где единственный драйвер вилки — capture rate внешних заводов, а не выдуманные A/B/C. Конфигурация: 1 якорь (60%) + N типовых внешних заводов (½ якоря). N — жёлтая ячейка, крутится.

Блок 1. Зрелая сеть — 1 якорь + 8 внешних, take 1%, SaaS 25 тыс

Расчёт внешних: 8 × 276 707 м³ × 6 418 ₽ × capture × 1%. SaaS всего = (1 + 8) × 25 000 × 12. Setup — в год онбординга, в повторяющуюся выручку не входит.

Блок 2. Отдельный лист FLAG-C G-03 — якорь-масштабные сценарии v1 (только для сверки с налоговыми уровнями)

Важно: лист FLAG-C G-03 — сценарии v1 на объёме якоря (553 тыс м³, capture 60%), сохранённые только для сверки с налоговыми уровнями A-JURIS (EV-710). Это НЕ рабочая сеть v2 — рабочие сценарии считаются на типовом внешнем заводе (½ якоря) из блока 1. Не смешивать 66,6 млн (v2-сеть) и 110/440 млн (v1-масштаб).

FLAG-C закрыт (сверка, не пересчёт): уровни G-03 20/110/440 совпали с выручкой v1-сценариев 22/110/441; модель G-03 линейна по выручке. На 440 млн УСН на пределе (лимит 2026 = 490,5 млн) → слот ОСНО+ИТ. Реальный выбор — «с ИТ-аккредитацией vs без» (нагрузка 8,4% против 20,1%, A-JURIS G-03).

Источники (на слайде)

• EV-706 — структура сценариев сети (синтез A-FIN); лист Сценарии сети
• A-JURIS G-03 / EV-710 — налоговые уровни 20/110/440 млн (для сверки, лист FLAG-C G-03)

Вывод (на слайде)

Восемь внешних заводов при базовом capture 30% дают ~67 млн ₽/год — уже уровень «рабочей платформы». Число заводов масштабирует линейно, но вилку внутри узла задаёт capture. Уровни 110 и 440 млн относятся к якорь-масштабным сценариям v1 и служат только отметками для выбора налогового режима — не таргетами сети.

Комиссия якорного завода — 21,3 млн ₽/год, SaaS — 0,18–0,6 млн. Разница ×35–118. Занижение SaaS с 50 до 15 тыс меняет выручку на 2% — вход можно держать рыночным.

Двойной вывод: (1) SaaS — якорь отношений и сглаживание сезона, но не источник выручки; (2) поэтому цена SaaS — второстепенный рычаг, и вход можно занизить до рыночно-достоверного (15–25 тыс), не жертвуя моделью. Мотор включается комиссией при потоке GMV.

Расчёт (один якорный завод, capture 60%, take 1%)

Комиссия                    = 553 414 × 6 418 × 60% × 1%  = 21 310 866 ₽/год
SaaS при 50 тыс ₽/мес        = 50 000 × 12                 =    600 000 ₽/год  → комиссия ×35,5
SaaS при 15 тыс ₽/мес        = 15 000 × 12                 =    180 000 ₽/год  → комиссия ×118,4
Δ выручки (SaaS 50к vs 15к)  = 600 000 − 180 000           =    420 000 ₽/год
Эта Δ как % от комиссии      = 420 000 / 21 310 866        =    2,0%

Что из этого следует

• Спор о цене SaaS (50 vs 12,5 тыс — K-02b) — второстепенный. Даже трёхкратная разница входной цены двигает итог на 2%.
• Вход можно занизить до рыночного (15–25 тыс) — снять конфликт с якорем «Цифры», не потеряв в экономике.
• Комиссия — единственный настоящий мотор. Значит фокус продукта — на потоке GMV через платформу (capture), а не на «продать подписку дороже».

Источники (на слайде)

• EV-706 — комиссия как мотор, чувствительность SaaS (синтез A-FIN); лист Комиссия vs SaaS

Вывод (на слайде)

Модель делает деньги на потоке, а не на подписке. Это переворачивает интуицию «поднимем цену SaaS»: правильный ход — занизить вход ради подключения заводов и включить комиссию, когда через платформу пойдёт оборот. Настоящий рычаг — не цена, а capture (K-08).

Ранжирование рычагов: capture внешних заводов — №1 (+57% выручки от 20% к 40%). Это единственный параметр, недоказанный вне своего завода, — и он же главный гейт рекомендации.

Модель проверена на чувствительность. Из пяти рычагов результат сети сильнее всего двигает capture rate — доля GMV чужого завода, проходящая через платформу. Все прочие рычаги либо линейны и управляемы, либо второстепенны. Capture нельзя вывести из кабинета — только из пилота.

Ранжирование рычагов (по влиянию на выручку зрелой сети)

Расчёт №1: сеть 1 якорь + 8 внешних, комиссия при capture 20% = 49,7 млн, при 40% = 78,1 млн → +57%. Остальные рычаги удерживаются на базовых значениях.

Почему capture — не просто рычаг, а гейт

• №2 (число заводов) — вопрос скорости продаж, управляемый.
• №3 (take) — упирается в потолок Convoy и маржу завода, вверх ограничен.
• №4–5 — рынок и цена подписки двигают мало.
• №1 (capture) — единственный недоказанный параметр: на своём заводе 60%, на чужом — гипотеза 20–40%. Проверяется только пилотом на 1–2 внешних заводах (гейт Фазы 0).

Связка с K-04: payback 0,1–0,7 мес говорит «CAC не ограничение». Настоящее ограничение — здесь: capture. Низкий payback — ложно-успокаивающий сигнал, если capture не подтверждён.

Источники (на слайде)

• EV-707 — ранжирование чувствительности, capture = №1 (синтез A-FIN)

Вывод (на слайде)

Модель живёт или умирает не на цене (SaaS / take), а на реальном capture rate чужого завода. Это переносит центр тяжести решения из финмодели в пилот: кабинетный расчёт доказал экономику при заданном capture, но сам capture — вопрос поля. Отсюда — структура рекомендации (L) и гейты дорожной карты.

⚠️ ENRICHMENT CONFLICT: прогнозные допущения этого слайда (тайминг дна/восстановления рынка, темп онбординга, коридор SOM, внешний трек) зависят от параллельно обогащаемых блоков. Финальная калибровка — при сведе́нии. Список точек: CF-1..CF-5 в [[enrichment_summary]] / [[dynamics]] §5.

Базовая траектория v2 (2026–2030): 25 → 36 → 55 → 93 → 162 млн ₽/год, CAGR ~59%. Рост — через онбординг заводов × вызревание capture (20% → 40%), take 1% консервативно весь горизонт.

Прогноз — growth scenario: онбординг заводов по фазам × вызревание capture внешних, take 1% (консервативно) весь горизонт, внешние = ½ якоря. Это базовая v2-траектория — не потолок и не уровень налогового планирования (это разные величины, см. оговорку).

Базовая траектория (base-capture, take 1%)

Расчёт года = комиссия якоря (21,3 млн) + N внешних × (277 тыс м³ × 6 418 ₽ × capture × 1%) + (1 + N) × SaaS 25 тыс × 12. Рынок РФ: дно 2026, восстановление ≥ 2027 (A-RF EV-315).

Staged-апсайд (НЕ в базе)

Слой платежей / ЭДО (0,3–0,5% GMV) с ~2028 поднимает эффективный take до 1,3–1,5% — верхний сценарий. При 25 внешних заводах и staged-take это даёт до ~300 млн ₽/год — верхняя граница фазовой сетки, а не база.

Внешняя валидация (enrichment): именно так аналоги реально растили эффективный take — ДОБАВЛЕНИЕМ слоя поверх потока, не повышением базовой ставки. DoorDash поднял take 11,9%→13,4% рекламой; Toast — Toast Capital (+10 б.п.); OfBusiness/Oxyzo — встроенное кредитование как прибыльный двигатель. Слои платежей/факторинга/рекламы — доказанные фат-пулы, не спекуляция (EV-7900, EV-7905).

Механизм роста (уточнение enrichment)

Рост в базе = логотипы × вызревание capture (20→40%). Аналоги показывают недомоделированный третий двигатель — ARPU-экспансия внутри завода (ServiceTitan NDR >110%, Procore NRR 106–114%, 75% ARR при 4+ модулях). Вызревание capture — форма этой экспансии, но модуль/NRR-рост в базу не заложен → база консервативна по ARPU-двигателю (EV-7903). Полная формула роста: логотипы × capture × ARPU-экспансия.

Сверка с коридором SOM A-RF

Траектория Y3–Y5 (55–162 млн) попадает в коридор SOM A-RF: 0,04–0,44 млрд ₽/год к годам 3–5. Рост не упирается в размер рынка (SAM на порядок больше — F-08).

Источники (на слайде)

• EV-709 — 5-летняя траектория (синтез A-FIN); лист Траектория 5 лет
• A-RF EV-315 — тайминг рынка (дно 2026, восстановление к 2030); A-RF EV-317 — коридор SOM

Вывод (на слайде)

К пятому году базовая экономика выходит на ~162 млн ₽/год при консервативных допущениях (take 1%, capture вызревает медленно). Это базовая траектория, а не потолок: staged-слой платежей и рост capture добавляют апсайд до ~300 млн. Уровень 440 млн (G-03) — отдельная величина налогового планирования, не точка Года 5 (см. оговорку и L-03).

За 5 лет ни один durable-аналог не растил доход повышением базовой ставки. B2C поднимал эффективный take слоями (Uber 19%→30%, DoorDash 11,9%→13,4% — рекламой), B2B headline держал фиксированным (Faire 15%+$10 с 2021), вертикальный SaaS+платежи держал тонкий постоянный take (ServiceTitan ~0,25%, Toast ~0,58%) и рос через ARPU-экспансию (NDR >110%). Вывод для модели: 1% — верх durable-диапазона, а апсайд — в добавлении слоёв, не в «крутить %».

Динамика аналогов делит рынок на два класса с двумя траекториями — и бетон принадлежит ко второму. (1) B2C с ценовой властью (Uber, DoorDash) поднимал эффективный take, но почти целиком добавлением слоя (реклама), не механическим ростом комиссии. (2) B2B и вертикальный SaaS+платежи (Faire, ServiceTitan, Toast) держат ставку тонкой и стабильной, а растут через ARPU-экспансию (NDR/NRR 110%+) и новые слои. Отсюда — уточнение тезиса модели: 1% координационной комиссии подавать как фиксированную ставку у верхней границы durable-диапазона, а рост эффективного take строить слоями поверх потока (платежи/ЭДО, факторинг, реклама), а не повышением процента.

Динамика take rate аналогов 2019–2025 (два класса, две траектории)

Источники ряда: EV-7900 (Uber/DoorDash), EV-7901 (Faire), EV-7902 (ServiceTitan/Toast).

Двигатель роста — не ставка, а ARPU-экспансия внутри аккаунта

Источник: EV-7903.

Что из этого следует для модели

• 1% — верх durable-диапазона, а не «пол». Чистый транзакционный take ближайших структурных аналогов (ServiceTitan/Toast) — 0,25–0,58%. Координационная комиссия 1% на GMV оправданно выше (это не платёжный спред), но рост take выше 1% по самой ставке в commodity-B2B ненадёжен (потолок Convoy <5%, K-11).
• «Поднимать take» = добавлять слой, а не крутить %. Все, кто поднял эффективный take, делали это новым слоем поверх потока: DoorDash — реклама, Toast — Toast Capital (+10 б.п.), Uber — реклама. Для бетона это ровно staged-апсайд K-09: платежи/ЭДО (0,3–0,5% GMV), факторинг, реклама поставщиков.
• Headline-стабильность — норма B2B. Faire не трогала 15% с 2021. Значит вход завода по 1% нужно подавать как фиксированную, не растущую по % ставку — это снимает страх «потом задерут».
• Двигатель роста назвать полно: логотипы × capture × ARPU-экспансия (недомоделирована в K-09 → база консервативна, upside).

Источники (на слайде)

• EV-7900 — Uber (take 19,2%→~30%), DoorDash (11,9%→13,4%): рост через слои [[SRC-7900]], [[SRC-7901]]
• EV-7901 — Faire: 15%+$10 стабильна с 2021, Faire Direct 0% [[SRC-7902]]
• EV-7902 — ServiceTitan (~0,25%), Toast (net 0,58%, финтех 80%+): тонкий постоянный take, транзакция = мотор [[SRC-7904]], [[SRC-7905]]
• EV-7903 — двигатель роста = NDR/NRR 106–114% (ServiceTitan, Procore), 75% ARR при 4+ модулях [[SRC-7903]], [[SRC-7904]]

Вывод (на слайде)

За пять лет durable-рост дохода в структурно близких платформах создавался двумя двигателями — новыми логотипами и ARPU-экспансией внутри аккаунта — плюс добавлением слоёв поверх потока, но почти никогда повышением базовой ставки. Это переформулирует тезис модели: 1% — не пол лестницы, по которой легко карабкаться вверх процентом, а тонкая фиксированная координационная ставка у верха durable-диапазона; вся история роста take — в слоях (платежи, факторинг, реклама) и в захвате большей доли потока завода. Числа финмодели это не меняет (take остаётся 1% в базе, staged-апсайд вынесен в K-09) — меняет обоснование и язык оффера заводу.

Финмодель убивает не низкая ставка (1% надёжен), а два других риска: конкурент, добравшийся до ликвидности первым (фиксирует наш take и закрывает апсайд), и недоказанный capture вне якорного завода (главный гейт). Зеркально — главный апсайд не в повышении процента, а в слоях поверх потока: встроенные финансы на дебиторке (паттерн OfBusiness/Oxyzo, 2–5× ARPU) и платёжный float с триггером ЭТрН 01.09.2026.

Risk-профиль модели читается через динамику аналогов (K-10), а не через страх низкой комиссии. Низкая ставка сама по себе не убивает — убивает субсидирование на низкой ставке при развороте цикла (Convoy: take <5%, GM <10%, смерть на дне 2023); наше отличие — нет субсидии + опора на якорь. Реальные красные зоны две: (1) гонка за ликвидность — take rate растёт только у победителя (Uber/DoorDash), и если 1С-экосистема соберёт сеть раньше, она зафиксирует наш take и закроет staged-апсайд; (2) capture rate вне якоря недоказан — вся внешняя экономика на допущении 20–40%, а adoption вертикального SaaS вызревает годами. Апсайд — в слоях, не в проценте: встроенные финансы на дебиторке (острейшая боль якоря → killer-фича становится revenue stream), платёжный/ЭДО-слой (float 0,3–0,5% GMV, поднимает эфф. take до 1,3–1,5%), private-label апстрим в поставку (Infra.Market мигрировал маржу 6–7%→16–18%).

Угрозы модели (по вероятности × горизонту)

Источники: EV-7904 (Convoy), EV-7901 (потолок B2B), EV-7902; базовый K-08 (capture), FLAG-C (порог 440 млн).

Возможности — revenue streams вне базовой модели (по потенциалу)

Источники: EV-7905 (private-label + встроенные финансы), EV-7902/7900 (слои), EV-7903 (ARPU).

Что из этого меняет и не меняет в модели

• Числа финмодели не меняются. Take остаётся 1% в базе, staged-апсайд — в K-09. Меняется язык риска и оффера: 1% подавать как фиксированную ставку, рост — слоями.
• Приоритет O-1 повышен: из «спекулятивно, year 3–5» → «доказанный фат-пул» (внешняя валидация OfBusiness/Oxyzo, Toast Capital). Встроенные финансы на дебиторке — не гипотеза, а паттерн.
• Главный гейт остаётся capture (T-6): динамика аналогов его НЕ снимает — наоборот, подтверждает, что adoption вертикального SaaS медленный.

Источники (на слайде)

• EV-7904 — Convoy: убивает субсидия на низкой ставке при развороте цикла, не ставка [[SRC-7906]]
• EV-7905 — фат-пул commodity-стройки = private-label + встроенные финансы (Infra.Market 6–7%→16–18%; OfBusiness/Oxyzo) [[SRC-7907]]
• EV-7902 — вертик. SaaS+pay: тонкий постоянный take, транзакция = мотор [[SRC-7904]], [[SRC-7905]]
• EV-7903 — ARPU-экспансия как двигатель (NDR 110%+) [[SRC-7903]]

Вывод (на слайде)

Модель устойчива там, где её боятся (ставка 1%), и уязвима там, где привыкли не смотреть: в скорости набора ликвидности относительно конкурента и в недоказанном capture вне якоря. Оба риска — про темп, не про экономику единицы. А весь потенциал роста дохода лежит не в проценте, а в слоях поверх потока, из которых встроенные финансы на дебиторке — самый близкий к прибыли и самый нужный клиенту. Стратегический вывод для L: скорость важнее ставки, а первый апсайд-слой (платежи → факторинг) закладывать в дорожную карту сразу после ликвидности пилота.