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数据分析十大模型之四:杜邦分析模型
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作者:
Lydia
时间:
2024-10-12 10:39
标题:
数据分析十大模型之四:杜邦分析模型
本帖最后由 Lydia 于 2024-10-12 10:39 编辑
在企业经营和财务管理中,数据分析是洞察业务表现和做出战略决策的关键工具。其中,杜邦分析模型以其独特的结构和深刻的逻辑,成为了评估企业盈利能力的重要分析框架。本文将带您深入理解杜邦分析模型的构建思路,并探索其在不同商业场景下的应用。
很多同学在工作中都面临这样的问题:
该怎么选取关键指标?
该怎么对关键指标做拆解?
怎么保证拆解后能输出有效结论?
如果你掌握了杜邦分析模型的构建思路,以上问题都能迎刃而解。然而,很多网红文章在介绍杜邦分析模型的时候,只是罗列了一大堆指标,同学们看得头昏脑涨,也搞不懂其中的逻辑。
一、三次拆解,看懂模型的底层逻辑
作为投资人,该如何考察企业的能力呢?直观的想法就是:他拿我投资的钱去经营,赚回来的钱越多越好!因此,有了第一个指标:ROE(Return on Equity)净资产收益率。ROE=净利润/权益,直接反映了企业赚钱能力,肯定是越高越好。
但是注意!企业除了拿投资,还可以去借钱。借的钱太多企业就挂了,投资人的钱也打了水漂,所以做第一次拆解:ROE=ROA*权益乘数,区分出企业经营能力,与财务上风控能力(如下图)。
企业经营和盈利能力、周转能力两个因素有关。
盈利能力很好理解:收入中的利润率。如果利润率太低,说明这个生意不好赚。
周转能力,其实可以简单理解成:销售速度的快慢。比如有AB两件商品,A商品卖一件能赚500元,但是一年就卖1件,B商品卖一件能赚5元,但是一年能卖1000件,肯定大家都会选B,我们常说:“薄利多销”就是这个意思。因此要做第二次拆解(如下图)。
通过第二次拆解,可以看出企业的两种基本经营思路:
薄利多销型:净利润率低,但是资产周转速度快!单件少赚,胜在量大、卖得快!
厚利慢销型:净利润率高,但是周转慢,甚至故意捂盘惜售,维持高端形象,多赚钱!
如果想进一步看怎么实现薄利多销,还可以做第三次拆解。因为:
净利润=收入-成本-各种费用-税
总资产=固定资产+库存+应收账+现金
所以可以进一步做拆解如下:
拆解以后,可以清晰地看到钱是怎么赚的,资产是怎么用的。比如:
收入主要由销售部负责,主要使用渠道费用做推广/开新店
商品主要由商品部负责,引进畅销产品,淘汰滞销产品
促销主要由市场部负责,花营销费用做推广,提升销量
这样拆解,还能提醒一些容易被忽视的关系(上图红线):
应收账款主要是销售的责任,销售不去跟,干靠财务着急也没用
营销费用要和现金挂钩考虑,烧钱做推广把公司烧死的事时常有
研发费用要和新品收入挂钩考虑,打造的产品是否OK需要市场检验
二、杜邦分析模型的优缺点
优点一:用一个最关键主指标考核,非常容易下结论。炒股的人有句俗话:“如果不知道怎么选股,把ROE 15%以下的先扔掉!” 用一个指标概括复杂的企业经营状态,四两拨千斤。
优点二:指标拆解,反映业务行动策略。不管具体卖的是啥商品,做的啥生意,始终无法逃离:“到底和同行打价格战,还是走差异化”路线的选择。打价格战就要薄利多销,走差异化就要选小而精的客户群体提升利润,减缓周转速度,通过第二层拆解可以有效反映业务差异,从而指导业务发展。
优点三:每一次拆解,落实到一个对指标负责的部门。第一次拆解,区分了业务与财务的责任;第二次/三次拆解,区分了销售、市场、生产等业务部门之间的责任。这样的拆解方法是很容落地的,指标有人负责,才能真正驱动业务。
当然,杜邦分析法也有缺点,就是:使用的都是财务指标,财务指标更新速度慢,不能100%适应灵活多变的业务形态。但是,一旦我们掌握了先找关键指标,再围绕业务行动做拆解,落实到各个部门的思路,那么自己构建一个小杜邦分析模型,完全没有问题。
三、模型的扩展应用
因为财务核算成本、资产等数据常常以月/季度为单位进行。因此业务部门会等不及财务出结果,直接对收入/GMV等指标做拆解, 构建一套指导业务的“小杜邦模型”。在拆解指标的时候,要时刻牢记:“拆出来的指标有人跟”,这样才好落地。
比如以实体店为主要销售渠道的公司,需要进一步拆解收入来源,那么肯定以店铺为单位。经典的拆解方式如下图所示:
这样拆出来指标有人跟进:
客流不行,主要是选址问题,渠道部负责跟进
客单价问题,主要是商品&营销的问题,市场部跟进
店长主抓门头成列/成交率,分公司负责督导执行
如果是电商公司,用户可能有自然登录的,也有站外投放回来的,因此先区分流量来源。
这样拆出来后:
站外流量不行,推广部门想办法,优化投放
站内活跃不行,运营部门想办法,促进用户活跃
成交不行,商品部门想办法,优化产品配体,开展活动
当然,如果渠道很多,也可以综合上述两种方法进行拆解。如下图所示:
原文链接:
https://www.woshipm.com/data-analysis/6094404.html
作者:
happypanda
时间:
2024-10-13 09:53
作者:
oscarxu
时间:
2024-10-14 15:33
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