01 — Product Vision
1. Что мы делаем
SaaS для проектного финансового контроля в строительстве. Phase 1 — внутренний пилот для одного клиента (собственник стройкомпании Руслан, 2-3 объекта параллельно, общий годовой оборот ~1-1,5 млрд ₽). Phase 2 — продажа другим стройкомпаниям сегмента малый/средний бизнес.
2. Проблема
Собственник стройкомпании сегмента 2-10 объектов теряет 3-5% бюджета каждого объекта на бардаке в документообороте. Источники потерь:
- Двойные оплаты подрядчикам из-за отсутствия накопительного учёта закрытых объёмов
- Заказ лишнего объёма материалов из-за отсутствия каталога заказов по объекту
- Скрытые расхождения в комплектации между КП поставщиков (один даёт 5 640 шт настила, другой — 4 980 шт при одинаковой итоговой сумме счёта)
- Внесметные расходы, всплывающие по ходу работы и съедающие маржу
- Отсутствие живой картины финансов: собственник узнаёт реальную маржу только по итогам месяца
На бюджете объекта 644 млн ₽ это 19-32 млн ₽ потерь.
3. Целевой пользователь
Primary persona — Руслан, собственник стройкомпании.
- Возраст 38, Москва
- 2-3 объекта параллельно, бюджет каждого 200-700 млн ₽
- Команда: офис 5-15 человек, прораб на каждом объекте, подрядчики (1-15 на объект)
- Не сидит лично на объектах, но финансовые решения принимает сам
- Технически не консервативен (Telegram, WhatsApp, голосовые, мобильный банк), но сложные интерфейсы не любит
- Главная боль: «не вижу свои деньги в реальном времени, узнаю проблемы постфактум»
Secondary personas:
- Прораб (на объекте Серафимовича — Семён) — пользователь Telegram-бота, вводит документы
- Соучредители компании (2 человека) — read-only доступ для контроля
- Бухгалтер — не в Phase 1, но архитектурно учитывается
4. Решение
Сервис, который:
- Принимает любые документы по объекту через любые каналы (Telegram-бот, веб, скриншоты, фото, текст)
- AI разбирает их и нормализует позиции через единый каталог
- Сопоставляет с сметой объекта, считает фактическую маржу в реальном времени
- Автоматически подсвечивает расхождения, дубли, переплаты
- Ведёт накопительный учёт выполнения работ подрядчиками
Решения принимает человек. Сервис показывает.
5. Конкурентное позиционирование
Между тремя категориями существующих решений зияет дыра, в которой живёт целевой сегмент:
| Категория | Примеры | Что плохо для нас |
|---|---|---|
| Бухгалтерия | 1С:Подрядчик, 1С:УСО | Для бухгалтера, не для собственника. Закрытие периода, а не живая картина |
| ERP-комбайны | Adept Project, БАРС-Строительство | Для крупных компаний 50+ объектов. Внедрение месяцы, цена 500K+ ₽/год |
| Сметные | Гранд-Смета, Smeta.RU | Только про создание сметы, не про факт |
И Excel — то, чем фактически живёт 80% сегмента. Главный конкурент по адопции.
Уникальное преимущество: скорость от загрузки документа до видимой картины. От «получил счёт» до «увидел разобранным с алертами» — менее 60 секунд через Telegram-бот.
6. Phase 1 — что входит
Must Have (без этого пилот не запускается):
- Создание объекта, импорт сметы (xlsx Smeta.RU/Гранд-Сметы)
- AI-парсинг pdf и xlsx (КП, счета, акты)
- Telegram-бот: приём текста, файлов, фото, скринов
- Сопоставление позиций со сметой через каталог
- Финансовая модель: договор, аванс, оплаты, маржа (без удержаний и поэтапки — на Серафимовиче простая схема «аванс + остаток»)
- Главный экран: маржа по объекту в реальном времени
- Контроль подрядчиков с накопительным учётом (Subcontract Tracker)
- Калькулятор хомутовых лесов
- Алерты: дубликаты, расхождения количества, превышение договора подрядчика
- Роли: owner / editor / viewer
Should Have (улучшает Phase 1):
- AI-парсинг фото и скриншотов (не только pdf/xlsx)
- Декомпозиция строк на товар/доставка/монтаж
- Сравнительные таблицы предложений по позиции
- Адаптивная мобильная версия веба
- Прозрачность парсинга (показ confidence, возможность ручной правки)
Could Have:
- Импорт смет из других форматов
- Поиск по документам и позициям
- Экспорт сводки в pdf для соучредителей
- Утренний дайджест в Telegram
7. Phase 1 — что НЕ входит
Принципиально отложено в Phase 2 или позже:
- WhatsApp-бот (клиент сказал — буду копировать в Telegram)
- Расшифровка голосовых сообщений (клиент сказал — редко присылают)
- Парсинг тредов переговоров и «живая карточка торга» (клиент сказал — нужны только итоговые документы)
- Институциональная память «уроки по объектам» (требует накопленных данных)
- Прогноз кассового разрыва (сначала факт, потом план)
- Учёт складских остатков
- Гантт, графики работ, табели
- Удержания заказчика, гарантийный фонд (на Серафимовиче не применимо)
- Жёсткая поэтапка с КС-2 (на Серафимовиче простая схема)
- Multi-tenant и биллинг (Phase 2)
- Интеграции с 1С, банк-клиентом
- Расценки/калькуляторы для других типов работ кроме хомутовых лесов
8. Магический момент
Первый алерт, который сэкономил клиенту реальные деньги. Должен случиться в первые 2 недели работы. Два сценария:
Сценарий А — дубликат заказа. Семён загружает счёт на плитку 1 200 м². Сервис сравнивает с каталогом объекта и пишет: «По этому объекту уже заказывалось 800 м² такой же плитки в апреле. Точно нужно ещё?». Если поймали — экономия 600 тыс ₽.
Сценарий Б — расхождение комплектации. Загружены два КП на леса. Сервис показывает: «Поставщик А даёт 5 640 шт настила, Поставщик Б — 4 980 шт. По нормативу нужно 5 658 шт. У Поставщика Б дефицит 678 шт, при доборе переплата ~300 тыс ₽».
Оба сценария — равный приоритет в Phase 1.
9. Метрики успеха
Primary:
- Сумма пойманных потерь в рублях за период (фиксированные алерты, на которые клиент отреагировал)
- Good (через 3 мес): 1-2 млн ₽
- Great (через 6 мес): 8-15 млн ₽
Secondary:
- Документов в системе в неделю: Good 15+ / Great 30+
- Доля через Telegram-бот: Good 60% / Great 80%
- Доля разобранных AI без правки: Good 70% / Great 85%
- WAU: Good 2 / Great 4
- Время от загрузки до разбора: Good <60s / Great <30s
10. Гипотезы для проверки на пилоте
- 3-5% потерь — реальная цифра. Метод: фиксировать сумму всех пойманных алертов за квартал.
- Telegram-бот реально удобнее веба. Метод: считать долю каналов ввода. Целевой показатель: 60%+ через бот.
- Калькулятор лесов даёт точность ±5-10% от реальности. Метод: прогон на 3-5 кейсах из практики Руслана перед запуском.
- Прораб Семён начнёт вводить документы сам. Метод: счётчик документов по пользователям. Если за 3 недели <10 документов от Семёна — UX переделывать.
- AI-парсинг ошибается не чаще 15%. Метод: первые 100 документов размечать вручную и сравнивать с автоматом.
11. Риски
| Риск | Вероятность | Митигация |
|---|---|---|
| Клиент перестанет пользоваться через месяц | Средняя | Еженедельные звонки, реакция на любое снижение активности |
| AI-парсинг хуже ожиданий на нестандартных документах | Высокая | Быстрый цикл feedback, ручная правка во всех местах |
| Калькулятор лесов даёт расхождения с реальностью | Средняя | Прогон на 3-5 кейсах до пилота, открытые коэффициенты |
| Прораб откажется пользоваться ботом | Средняя | UX «переслал → получил ответ», без форм. Если за 3 недели не пошло — переделывать |
| Стоимость AI-парсинга съест маржу Phase 2 | Средняя | Считать стоимость токенов с первого дня, использовать Haiku для простых случаев |
| Выгорание разработчика | Средняя | Чёткое разделение работы: продактовая часть — Роман, инфраструктура — Claude Code на VPS, тяжёлые задачи — подключение сына |
| Конкурент выпустит похожее раньше | Низкая | Не конкурировать функциями, а скоростью внедрения и фокусом на сегмент |
| Юридика по ГЭСН/ТСН в коммерческом продукте | Низкая | Phase 1 не блокер, перед Phase 2 — консультация с юристом |
12. Картина успеха к ноябрю 2026
Через полгода работы на Серафимовиче:
- Поймано 8-15 млн ₽ реальных потерь, документировано конкретными алертами
- На сервисе работают 2-3 объекта Руслана
- Семён вводит документы без напоминаний (>30 документов/неделя через Telegram-бот)
- Соучредители заходят раз в неделю, видят маржу
- Поступают первые запросы «дай нам тоже» от знакомых Руслана собственников стройкомпаний → сигнал к началу Phase 2