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Taobaoのデータアナリストが教える経営分析の基礎と応用

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経営分析の起点:損益計算書(PL)

1. 損益計算書の基本構成

経営分析のスタート地点は損益計算書(PL)です。損益計算書には、以下の重要な項目が含まれます。

損益計算書の基本構成

  • 売上高

    • 商品やサービスの販売による収益。
  • 売上原価

    • 商品やサービスを提供するための直接コスト(例:材料費、人件費)。
  • 売上総利益

    売上総利益 = 売上高 - 売上原価
    
  • 販売費および一般管理費

    • 営業活動や管理業務で発生する間接費用(例:広告費、管理者給与、オフィスの賃料)。
  • 営業利益

    営業利益 = 売上総利益 - 販売費及び一般管理費
    
  • 経常利益

    • 営業利益に財務収支(利息収入や利息支出など)を加えた利益。
  • 税引前当期純利益

    • 税金を差し引く前の最終的な利益。
  • 当期純利益

    • 税金を差し引いた後の最終的な利益。

補足:トレンド分析

損益計算書を活用する際、以下の分析を加えることでさらに深い洞察が得られます:

  • 前年比較: 前年同月や同四半期との比較。
  • 月次比較: 前月や前四半期との比較。

2. 経営分析と財務分析の違い

経営分析と財務分析は似ていますが、経営分析はビジネス価値を生む要因を掘り下げ、改善ポイントを特定することに焦点を当てています。

(1) 売上分析

  • 売上を以下の観点で分解:

    • 顧客別: どの顧客層が収益に貢献しているか。
    • チャネル別: どの販売チャネルが効率的か。
    • 商品別: どの商品が高収益を生むか。
  • 補足:増減率や効率性も分析。

    • 顧客増加率: 新規顧客がどれだけ増加しているか。
    • チャネル効率: 各チャネルの単位投入で得られる収益。

(2) 原価分析

  • 重要コストの特定:

    • コストを「占比」と「重要性」で評価。
    • 例:原材料費、工程コスト。
  • 補足:コストの背景要因も分析。

    • 原材料価格の変動。
    • 工程効率の向上可能性。

(3) 費用分析

  • 業務モデルごとに分解:

    • 重マーケティング業種: 広告費、販売促進費が主。
    • 労働集約型業種: 人件費、管理費が主。
  • 補足:収益に対する費用の割合(費用率)を計算し、業界水準と比較。


3. 最小経営単位の特定

最小経営単位の例

  • 店舗型ビジネス

    • 単位: 店舗。
    • 指標:
      • 店舗あたりの売上、客単価、来店客数。
      • 店舗あたりの運営費用(家賃、光熱費、人件費)。
  • オンラインビジネス

    • 単位: ユーザー。
    • 指標:
      • GMV = UV × コンバージョン率 × 客単価。
      • CAC(顧客獲得コスト)とLTV(顧客生涯価値)。
  • 製造業

    • 単位: 製品。
    • 指標:
      • 製品別の売上・粗利。
      • コスト構成(材料費、工賃、製造オーバーヘッド)。

4. 業界特性を考慮した分析ポイント

(1) 商業・流通業

  • 重点: 販売効率、チャネルごとの売上構成。
  • 改善案:
    • 非効率なチャネルの見直し。
    • 在庫回転率を改善し、資金効率を向上。

(2) 製造業

  • 重点: 原価管理、製造プロセス効率。
  • 改善案:
    • 材料費削減(調達方法の見直し)。
    • 生産プロセスの効率化(歩留まり率向上)。

(3) サービス業

  • 重点:
    • 軽資産型(例:教育):顧客単価やリピート率。
    • 重資産型(例:輸送業):設備利用率、満載率。
  • 改善案:
    • 軽資産型:顧客満足度向上策を導入。
    • 重資産型:稼働率を上げるスケジュール管理。

5. データ基盤の課題と対策

(1) データ不足

  • CRMやMRP(生産資材計画)が整備されていない。
  • 対策: 手作業でデータを整理し、基礎的な報告書を作成。

(2) データ分類の不備

  • 顧客や商品コードが不明確。
  • 対策: 一貫したコード体系を導入し、基準を整備。

(3) データシステムの欠如

  • 紙ベースや分散管理。
  • 対策: スプレッドシートや簡易ツールを活用。

6. まとめ

経営分析を成功させるポイント

  1. 基礎データの整備: 損益計算書を基点に、売上、費用、原価データを整理。
  2. 最小経営単位の明確化: 業界ごとの特性に合わせた単位設定。
  3. 業界特性を考慮: 業界標準と自社データを比較し、課題を特定。
  4. データ基盤の構築: 既存データの活用から始め、段階的にシステム化。
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