在財務分析中，關于收入的分析是至關重要的。收入的變動直接影響企業的利潤水平，同時也體現了企業業務的發展趨勢，所以收入的分析以及預測，是管理層重點關注的。

財務分析和預測的思路，依據企業所屬行業和業務的不同，會有很大的差異，我下面所述的，只是根據我之前的工作經驗所總結出來的一個簡單思路，可能并不通用，但希望能給大家帶來一些啟發。

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收入分析前容易忽略的步驟：收入定義和客戶分類

在進行財務分析時，我們所使用的收入數據可能來自于利潤表的營業收入，也可能是源于企業內部業務和財務系統所顯示的收入。當企業中存在多重收入數據來源時，我們就必須在分析前定義收入的具體內容和范圍。

當企業規模比較小、業務單一時，可能會將開票金額或者合同金額定義為收入，在企業逐步發展擴大、業務開始多元化擴張時，針對不同的業務，需要進行不同形式的收入界定。

例如企業屬于平臺網站，涉及網站會員充值和點播，網站有相應的廣告位會產生廣告收入，同時企業也對外投資一些影視項目。會員的充值收入也涉及不同類別，一種是會員費，包括月度、季度、年度等不同時長，另一種是單項的點播付費；廣告位對外招商合作，為企業帶來廣告收入；影視項目的投資會為企業帶來電影票房收入及影視劇分成。

會員充值收入和單項的點播付費，是TO C的業務，不會進行開票，在網站后臺可以查閱相應的充值和點播費用流入，數據傳輸到對應的內部系統，根據公式可以計算得出按照會計準則每月應確認的財務收入；與品牌方的廣告合作會簽訂相應的合同，按照合同約定的廣告計劃來進行發布，在廣告發布后分步確認收入；影視項目投資所涉及的周期會很長，尤其是電影項目，所以在進行財務分析時，可以采用當前票房進行收入預估。

按照這樣的邏輯，對每類收入都進行明確的定義，確認收入數據的來源，一方面可以讓財務報告使用者們對收入的定義達成一致，另一方面也可以讓財務部門清楚分析報告中所使用的收入數據與財務報表中的數據存在哪些差異，避免在收入數據上產生分歧。

收入的定義明確后，想要進行有效的分析，還需要將收入的總金額進行拆分，最直觀的拆分方法，就是將客戶分類。客戶分類的維度有很多種，可以依據企業的情況來進行發散思考，挑選最適合企業當前情況的分類方式。

按照業務線拆分。就像上面網站平臺的例子，當企業同時經營多種業務時，可以按照不同的業務線來歸集客戶以及客戶對應的收入。

按照客戶的業務類型來進行劃分。比如客戶是企業客戶還是個人客戶？或者按照客戶經營的業務進一步分類為游戲、視頻網站、美妝、汽車、旅游等等。

按照客戶和我方企業合作的規模。一種思路是按照合作的金額來進行分類，將客戶分為合作金額在1000萬以上、500-1000萬、100-500萬、100萬以下幾檔；臨一中思路是按照客戶與企業合作的業務復雜程度來劃分，是只有單一業務的合作？還是有多元化的合作？如果是多元化合作且合作金額比較大，那么這個客戶就會升級為企業的戰略客戶，在企業的業務中占有非常重要的地位。

還有一些企業基于業務特性，選擇按照項目制進行管理，那么客戶分類就可以按照項目進行歸集，例如影視項目、工程項目、研發項目等等。在文娛行業，可能還會出現按照IP進行分類的情況，例如一些小說、漫畫網站，就可以按照作品IP來進行數據歸集，或者泡泡瑪特這類生產盲盒以及衍生品的企業，旗下有眾多IP項目，也需要按照IP來進行數據的歸集和分析。

除此之外，還可以按照客戶流動性來分類，流動性低、與企業形成長期穩定合作的客戶，屬于存量客戶，企業通過各種手段新開發的初次合作的客戶或者流動性非常高的客戶，都可以歸類到增量客戶。

客戶分類的維度不僅僅包含上面所列舉的，依據企業業務模式還會有其他的客戶分類方式。這些客戶分類方法可以單一使用也可以綜合使用，如果企業有完善的信息化系統，我們就可以更加快速地獲取完整數據，能夠更加便捷地進行數據的整理和統計，這是進行復雜化客戶分類的前提。

之所以要先進行客戶分類，是因為不同類型的客戶可能具有不同的變化特性，如果不進行拆分，只分析收入總數，我們無法察覺內里隱藏的變動，導致忽視某些經營風險。依靠系統，在將客戶在不同業務線進行拆分后，可以進一步將客戶收入進行細化拆分，這種綜合性的客戶分類能夠幫助我們更清晰地查看數據變化并分析變動的原因。

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收入分析的重點和方法

收入分析的方法其實并不復雜，主要應用的無非是趨勢分析法、比較分析法和比例分析法三種。

趨勢分析法主要關注的是收入變動的曲線，特別是在存在規律性、季節性收入波動的企業中，這種變動趨勢極為重要。某類客戶，按照以往的數據推測，收入在寒暑假會出現峰值，當收入曲線趨于平緩未達到預期峰值甚至出現下降時，如果客戶本身沒有出現任何經營問題，那么就需要注意評估客戶流失的風險性。

比較分析法的使用，首先要選擇比較基準。當期的收入是和去年同期進行對比？還是和上期數據進行對比？是和行業標桿數據對比？還是和預算目標或是績效指標對比？選定比較基準后，就可以計算出實際收入與基準的差額或是增減比例，可以進一步深入分析差額產生的原因。

比例分析法依據企業的情況，可以計算的比例非常多樣，大部分都是從結構入手進行比例計算。例如計算業務結構占比，企業經營著多項業務，哪些業務為企業帶來了更多的收入？哪些業務投入資源而未獲得收入？

大客戶比例，我們可以計算客戶合作金額排名前十/五的客戶收入占總收入的比重。如果大客戶收入占比過高，實際就形成了大客戶集中的風險，這種風險意味著企業對大客戶形成較強的依賴性，對于企業的發展來說未必是好事，如果大客戶出現流失，就會產生無法彌補的收入缺口，企業利潤也會隨之下降。

我們也可以計算存量和增量的收入比例，通過存量和增量的變化來判斷企業收入基本盤是否穩定。存量客戶帶來的收入構成企業收入基本盤，哪怕沒有增量客戶，依靠存量的收入也可以確保企業的經營。理想狀況是存量穩定增長，增量迅速增長，同時增量在不斷向存量轉化，形成穩定發展的模型。

通過各種分析方法，我們所探尋的就是收入分析的兩個重點，第一是導致收入變動或與基準產生差異的原因，第二是評估差異影響的金額以及影響的時間。

無論是收入的變化是良性的還是惡性的、是高于基準還是低于基準，我們都需要找到差異產生的原因。

當企業的收入增長或是高于預期時，我們對于差異原因的分析可以從收入獲取的兩個途徑入手：挖掘原有客戶需求所帶來的存量增長和獲取更多客戶帶來的增量增長。客戶本身規模擴大、進行多元化合作、客戶復購率提升、季節性或周期性波動、為客戶提供增值服務、續約折扣等方式，都會導致存量客戶的收入增加，而有效的營銷投入、新客優惠、爆品引流、開展新業務等方式會帶來增量客戶。

收入下降或是低于預期時，按照同樣的思路，我們可以考慮存量客戶流失以及增量客戶數量不及預期兩方面的因素影響。客戶自建團隊、客戶規模收縮、價格優勢消失、服務體驗差等因素，會導致存量客戶流失；營銷效果差、目標客戶群模糊、促銷力度小、市場競爭激烈、 產品服務同質化會影響新客戶的獲取，讓增量客戶數量不及預期，影響企業收入。

導致差異的原因分析完成后，我們還需要評估差異影響的金額以及影響的時間。差異的金額大小會對企業整體業績產生正面或負面的影響，而這種影響所持續的時間，可能是長期的，也可能是短期的，或許是意外導致的暫時現象，或也可能一直持續下去。

例如國家出臺一些政策，對于影視行業的題材進行限制，那么影視制作公司和視頻平臺的收入都會受到影響，原本能夠上線播出的項目需要停止，這種政策的限制可能會持續一段時間，這些不能播出的項目就會成為存貨，即使后續政策放寬，或是對作品進行修改調整后上線，那么也可能因為錯過了最佳時間而無法得到預期的收入。

評估影響的金額以及時間，實際上都是在為收入預測做準備，那么我們為什么還要在收入分析后進行收入預測呢？

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預測是分析的價值體現

財務分析的目的是通過拆解和分析財務數據來尋找企業經營中所存在的問題，并評估問題所帶來的的影響和風險，聯合相關部門尋找解決問題的方案，確保方案的落實，控制企業風險。

所以財務分析真正的價值體現，并不在于我們統計數據、拆解數據、分析原因，而是在于后續的風險評估以及問題的發現和解決。而風險的評估最終需要用財務數據來呈現，最優方式就是財務預測。

通過分析我們得知是客戶流失導致收入下降、未達到預期，但是流失率是多少？究竟會持續給收入帶來多大的影響呢？我們把這種客戶流失風險轉化為對未來幾個月乃至全年的收入預測呈現出來，通過直觀的數據，能夠最大限度引起管理層和業務部門的關注，提前尋找應對客戶流失的辦法，縮小對收入的負面影響。

收入預測的基本原則，是基于當前的企業戰略以及經營狀況，結合財務分析所發現的變動或差異原因以及評估出的影響大小和持續時間，對未來一定期間的經營進行一系列假設，在假設的基礎上進行收入預估。假設包含外部的行業狀況、經濟環境、競爭對手策略等，也包括企業內部的業務發展策略、營銷策略、資源分配等，假設無所謂對錯，只討論是否合理。收入分析是否到位，對企業的業務狀況是否真正了解，這些都會影響我們制定的假設是否合理。不合理的假設會讓我們對未來的預測產生重大的偏差，影響管理層的判斷。

收入預測的方法也有很多種，存在季節性或周期性波動的行業，可以利用模擬波動曲線來進行預測。舉個簡單的例子，利用上年度收入數據，計算出上年各月平均收入作為基準線，則全年收入是圍繞基準線進行上下波動的曲線。當波動具有季節性或是周期性規律時，就可以計算各月收入與基準線的比例，然后將比例套用在本年數據上，這樣就可以按照波動曲線來模擬計算出本年的預測收入。

如果是針對客戶較少或是采用項目制核算的企業，可以按照客戶或項目，參考合同約定或是項目進度逐一進行預測；如果客戶較多，就需要按照客戶的類別以及每個類別的變化規律，來分類進行收入預測；如果企業大客戶收入占比較高，也可以抓大放小，將大客戶分類進行單獨預測，中小客戶打包視為一個整體收入預測。

我們也可以根據業務模型來建立預測公式。例如實體店或是網店經營，都可以將收入拆分成客單價*顧客數量，客戶數量進一步拆分為客流量、轉化率、復購率，參照歷史數據結合開店地段或是網店的經營狀況進行客流量預估，轉化率和客單價則會根據營銷策略的不同以及店內選品的差異而變化，將預測公式的每個分項進行假設后就可以得出收入預測的結果。

收入預測是預估數據，針對的問題和狀況不同，我們可能會建立不同的假設，做出幾種估計來方便管理層進行決策和判斷。如果某條業務線考慮降價，降價的幅度與增加客戶的比例，會出現幾種不同的狀況，這時可以采用敏感性分析來進行不同假設下的收入預測呈現。將最理想的和最糟糕的狀況一起展現給管理層，能夠對決策起到更大的支持作用。

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財務分析其實并不復雜，也沒有通用的模型。如果你對企業的經營情況、業務模型、行業狀況有足夠的了解，針對財務分析中發現的異常，你可以不斷地問自己問題，這種自發的深入思考，會幫助你形成關于財務分析和預測的思路，也會幫助你對業務有更深層次的理解和思考。

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