“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?”
“某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?”
“公司整体业绩稳定,但某些部门的表现差异巨大,哪些因素影响了它们?”
......
以上是企业经营过程中经常会遇到的问题,如何才能找到这些问题的答案,使用构成分析拆解数据可能会有奇效。
接下来,通过一个业务案例,带大家理解什么是构成分析以及如何使用它分析业务问题。
有一家食品经销商,主要销售休闲零食、饮料和主食。最近,财务部门发给经营者一份报告,显示过去三个月的销售额保持在 300 万元不变,但利润率却从 20% 上升到 25%。
这个数据让人不禁疑惑:销售额没变,利润率为什么会提升? 是因为商品售价提高了,还是因为更高利润的品类卖得更多了?
经营者把这个问题抛给了数据分析师,数据分析师尝试用构成分析方法找出利润率上升的原因。
构成分析是通过分析整体中各部分所占的比例,了解各部分对整体的贡献程度。
构成分析的核心是:拆解整体数据,看清内部结构的变化。它关注的是各组成部分的占比,以及这些占比如何随时间或外部条件变化。
构成分析的关键不在于单看“总数”的变化,而是深入拆解各部分的贡献,从而发现真正的业务动因。
构成分析是CDA数据分析师一级的知识点,业务分析是CDA数据分析一级考核的重点,因为数据分析工作岗位就要基于业务分析,如果是销售或者业务负责的小伙伴,可以去重点学习。
所处位置:第二章数据分析方法 >第二节由基础分析范式引申出的六种分析方法 >第三小节 构成分析方法
第一步:获取关键数据
为了搞清楚利润率变化的真正原因,数据分析师整理了过去三个月各品类的销售额:
先不看利润率,而是关注销售额的构成变化,会发现:
· 休闲零食的销售占比从 33.3% 上升到 46.7%
· 主食的销售占比从 50% 降到 33.3%
· 饮料的占比略有提升
也就是说,虽然总销售额没变,但利润率较高的休闲零食销售占比上升,利润率较低的主食占比下降,这可能是利润率提高的关键因素。
第二步:数据可视化,直观呈现变化
为了更直观地理解销售构成的变化,使用百分比堆叠柱状图来展示各品类的占比变化。
从图表可以清晰看到:
· 休闲零食占比不断上升,表明其销售额在整体收入中的比重越来越大。
· 主食占比下降,说明低利润率的产品销售占比减少。
· 饮料略有上升,但整体影响较小。
这个分析结果说明,利润率提升主要是因为高利润的品类占比增加了,拉高了整体利润率。这为食品经销商提供了一个重要的业务洞察:未来应该继续加强高利润品类的推广,而不是单纯追求总销售额的增长。
由此可见,构成分析可以帮助企业:
1. 精准拆解业务问题
识别业绩变化的真正驱动因素,而不是停留在表面的数据增长或下降。
2. 优化产品或用户结构
发现高价值产品或用户的比例变化,并调整营销策略。
3. 支持长期战略决策
帮助企业识别哪些业务或产品线值得重点投入。
构成分析是一个极其实用的分析方法,它不仅仅是简单的比例计算,而是一种深层次的数据解读手段。通过对数据的结构变化进行分析,可以找到影响业务增长或下滑的真正原因,避免单纯依赖总量指标做出错误决策。
如果您也想做数据分析类的工作,可以透过CDA专业的数据分析能力测试,真正做到心理有数。
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