AIというレンズで、 「何が事業を動かして いるのか」を見通す。

01売上が増減した理由を分解する

売上の要因分解

売上は、次のように考えることができます。

顧客数×購入回数×客単価

売上が前月より100万円増えたとしても、その理由が顧客数の増加なのか、1人あたり購入回数の増加なのか、客単価の上昇なのかで、事業の状態は異なります。

「売上が増えた」で終わらない。

前月からの売上増減を、顧客数・購入回数・客単価の寄与へ分解します。顧客数が大きく増え、購入回数や客単価がほぼ変わらないのであれば、成長を作っているのは「顧客獲得」だと考えられます。反対に、顧客数が変わらなくても、購入頻度が上がれば売上は増えます。

結果ではなく、
成長の「中身」を見る。

3月と9月、上期と下期、今年と前年など、2つの期間の売上差を、どの要因が作ったのかも確認できます。売上の差を、原因候補の数字へ戻していく。これがBusiness分析の出発点です。

02何が売上を作っているのかを見る

商品・カテゴリ分析

売上ランキングを見るだけなら、販売管理システムでもできます。LensTech AI Businessでは、商品ごとに次の指標まで比較します。

• 売上
• 数量
• 平均単価
• 値引率
• 粗利額
• 粗利率
• 返品率
• 売上成長への寄与

売れている商品 ＝
良い商品とは限らない。

横軸を売上、縦軸を粗利率、円の大きさを粗利額にして商品を比較し、「売上は大きいが、粗利率が低い商品」を見つけます。売上規模だけでなく、どれだけ利益を残しているかを見ることができます。

「売上1位」「粗利1位」「成長への寄与が大きい商品」は、同じとは限りません。見る指標を切り替えながら商品を評価します。

会社全体の売上が成長していると、売上金額だけでは季節性を誤って判断することがあります。その場合は、売上金額ではなく「構成比」で比較するなど、データの見方そのものを変えます。

03どの顧客が売上を支えているのかを見る

顧客分析

顧客数が増えることは重要です。しかし、全顧客が同じように売上を作っているわけではありません。顧客ごとに、購入回数、購入金額、購入月数、客単価、1人あたり売上などを確認します。

顧客数ではなく、「売上を支える顧客」を見る。

1回だけ購入した顧客、2回、3〜4回、5回以上に分けると、顧客数の構成と売上の構成は大きく違うことがあります。

今回の分析事例でも、期間内に5回以上購入した顧客は、顧客全体の約4分の1でありながら、売上の4割以上を占めています。

「1回に多く買う顧客」ではなく、
「何度も買う顧客」が売上を支えている。

04新規顧客と既存顧客を見る

新規・既存分析

売上が伸びている場合、新規顧客が増えているのか、既存顧客の売上が増えているのかを見ることも重要です。期間内の初回購入と、2回目以降・期間前からの顧客を分けて、売上を比較します。

新規獲得だけが
成長ではない。

新規顧客が増えていなくても、既存顧客が繰り返し購入することで、売上が成長することがあります。逆に、新規顧客は増えているのに、2回目の購入につながらず、売上が伸びないこともあります。

「何人獲得したか」ではなく、「その後どう買っているか」まで見る。

05RFMで顧客の状態を見る

RFM分析

RとFを組み合わせ、顧客を優良顧客・安定顧客・離反リスク・休眠などのグループとして捉えることができます。

「顧客属性」より
「行動」に特徴がある場合もある。

高頻度顧客について、地域、関心分野、顧客区分、利用チャネルなどを比べても、大きな特徴が見つからない場合があります。その場合、重要なのは「どんな人か」ではなく、「どう購入しているか」なのかもしれません。

AIで分類するだけでなく、違いが「ない」ことも確認する。

06どの販売チャネルが利益を生んでいるのかを見る

チャネル分析

自社EC、Amazon、楽天市場、Yahoo!ショッピング、法人・卸売。売上だけを見ると、モールは大きな販売チャネルに見えるかもしれません。しかし、モールには販売手数料があります。

限界利益＝粗利−販売手数料

として、チャネルごとの実質的な利益貢献を比較します。

同じ100円の売上でも、
残る利益は違う。

「売上100円あたり」原価はいくらか、手数料はいくらか、限界利益はいくら残るか、という形で比較します。売上シェアと、利益シェアは、同じとは限りません。

07売上の裏側にある「返品」を見る

返品分析

売上が増えていても、返品が増えていれば、実質的な成果は小さくなります。

返品率＝返品額÷売上

として、商品、カテゴリ、月、返品理由で分析します。

年間平均では
見えない異常を見る。

年間の返品率は問題なくても、特定月・特定カテゴリだけ急増していることがあります。今回のテストデータでも、特定月の美容カテゴリで返品率が大きく上昇するシナリオが入っています。商品×月、カテゴリ×月まで分解することで、異常が起きた場所を見つけます。

商品不一致、重複購入、破損、味が合わないなど、返品理由まで確認することで、商品そのものの問題なのか、配送の問題なのか、購入導線の問題なのかを考える材料になります。

08在庫が「資産」から「負担」になる前に見る

在庫・仕入分析

売上が伸びると、仕入も増えます。しかし、仕入が販売を大きく上回ると、在庫が積み上がります。月末在庫金額、在庫数量、在庫日数、仕入数量、販売数量をつなげて見ます。

仕入数量÷販売数量

が1を超え続けると、在庫が増えていきます。販売数量が約6,000個、仕入数量が約11,000個であれば、その月は大きく在庫が積み上がります。売れているかだけではなく、売れる以上に仕入れていないかを見ることができます。

在庫日数＝月末在庫数 ÷ 1日あたり販売数量

金額ではなく、
「何日分持っているか」へ変換する。

在庫金額だけでは、多すぎるかどうかは分かりません。販売速度と組み合わせることで、在庫の重さが分かりやすくなります。

09売上から利益までを見る

損益分析

売上が増えても、利益が増えるとは限りません。売上 → 値引 → 返品 → 原価 → 粗利 → 広告費 → 人件費 → その他販管費 → 営業利益まで、ウォーターフォールで確認します。

どこで利益が減っているのかを見る。

売上は伸びたが、広告費が急増した、原価率が上がった、値引率が上がったのであれば、営業利益は増えないかもしれません。売上の成長と、利益の成長を分けて見ることが重要です。

固定費レバレッジを見る。

人件費や固定的な販管費が売上ほど変わらない場合、売上が増えることで固定費を吸収し、営業利益率が高くなることがあります。売上と営業利益率の関係を見ることで、「どの売上規模から利益が出やすくなるのか」を考えることもできます。

10利益が出ても、現金が増えるとは限らない

キャッシュフロー分析

営業利益が黒字なら、現金も増えているとは限りません。

1. 売上が増える。
2. 仕入を増やす。
3. 在庫が増える。
4. 支払いが先に発生する。
5. 利益は黒字。
6. しかし、Cashは減少。

ということがあります。営業CF、投資CF、財務CF、純CF、現金残高を確認します。

今回の分析事例でも、売上が伸びている一方、在庫の積み上がりによって営業CFがマイナスになり、借入によって資金を補うケースが含まれています。

「売れているから大丈夫」ではなく、
「現金はどうなっているか」まで見る。

11運転資本を見る

CCC分析

商品を仕入れてから、販売し、代金を回収するまでには時間があります。そこで見るのが、CCC（Cash Conversion Cycle）です。

CCC＝在庫日数＋売掛日数−買掛日数

在庫期間が長くなる、売掛金の回収が遅くなる、仕入代金の支払いが早くなると、現金が長く事業の中に拘束されます。

利益だけでは見えない
「資金効率」を見る。

在庫、売掛金、買掛金を組み合わせることで、事業成長に必要な運転資金が増えていないかを確認します。これは、売上・利益だけでは分からない、経営上の重要な視点です。

12予算と実績の「差の理由」を見る

予実分析

売上予算100、実績95なら「5未達」。それだけでは、次に何をすればよいか分かりません。予算と実績の差を、売上、原価、広告費、人件費、その他販管費へ分解します。

売上は予算を上回ったが、広告費も予算を大きく上回り、営業利益は予算未達、ということがあります。「予算を達成したか」だけではなく、「何が差異を作ったか」を見ることができます。

部門別損益があれば、どの部門が利益を生んでいるか、どこで費用が増えているかも確認できます。共通費や減価償却など、部門へ配賦されていない費用がある場合は、部門合計と全社損益が一致しない理由も明示します。

判断基準を、自社に合わせる。

目標粗利率、返品率の上限、在庫日数の上限などを判断基準として設定し、注意商品・返品率超過・過剰在庫候補などの表示を切り替えます。固定された「良い・悪い」ではなく、自社の基準で見る。という考え方です。