毛利率低从哪些维度分析？零售服装行业如何提升毛利率？
在零售服装行业中，毛利率是评估公司盈利能力的关键指标之一。然而，某服装公司在一段时间内销售总额达到5878.28万，但其总毛利额仅为591.26万，平均毛利率仅为10.06%。这一数字明显低于了服装行业通常的毛利率范围（一般在30%-50%之间），甚至低于行业的最低标准25%。面对如此低迷的毛利率，如何结合企业销售数据进行有效的分析和优化，成为了摆在公司面前的紧迫问题。
本文将结合BI数据分析工具FineBI，以产品、时间、区域三个维度进行毛利分析，为大家深入解析该企业毛利率低的原因，并提出对应的解决方案建议，由此助力零售服装行业解决如何有效提升毛利率这一棘手难题。
一、毛利分析的三个维度
在服装业，对毛利率的分析通常可以从以下几个关键维度进行：
1. 产品维度：
通过对产品的销售额占比和毛利率进行细致分析，可以明确了解公司是否存在某些头部产品（通常指贡献率前5的产品）毛利率异常低的情况。这种情况可能是由于生产成本、定价策略或市场竞争等因素导致的。识别这些低毛利率产品是关键，因为头部产品销量占比大、成本占比高，可能是拉低公司整体毛利率的主要原因。
2. 时间维度：
查看不同月份或季度的销售额和毛利率变化情况也是必不可少的。这种分析能够帮助我们了解毛利随着时间的具体变化情况，识别出季节性或周期性的影响因素，并据此调整销售策略或促销活动。（特别是当上述低毛利率头部产品的销售量或毛利率出现明显变化时，需要特别关注这些产品的变化趋势，进一步分析其背后的原因。）
3. 区域维度：
获取产品毛利率的明细信息，通过地区维度进行详细分析，查找哪些地区或哪些门店的毛利率低于预期，进而确定是否存在地域性的市场竞争、消费者偏好或运营效率等问题。通过区域维度的深入钻取，公司可以更准确地定位问题所在，并采取有针对性的策略来提升毛利率。
接下来，我们就用具体的分析案例来向大家展示，用BI工具进行毛利分析的实际操作步骤。
二、BI工具毛利分析实战
1. 数据说明
本案例所用数据来源于帆软FineBI的自带数据，数据路径为“行业数据-零售电商-门店销售数据统计”，该数据为自助数据集，已加工整理好。本作品不对该数据进行清洗整理，仅根据销售额和毛利添加了派生指标“毛利率”。
其中，毛利率=毛利/销售额。（聚合计算同理）
2. 分析过程
猜想1：存在某些头部产品毛利率过低，导致公司平均毛利率仅为10.06%。
论证过程：将各个品类的销售额、销售贡献占比、贡献排名、毛利情况进行明细表制作，并将销额Top5的产品与毛利率倒数5名的产品进行可视化展现。
如上分析结果显示，毛利率低于平均线的产品有男士配饰、运动服装及用品、儿童服装、婴儿用品、钟表。其中，男士配饰、运动服装及用品、儿童服装三个品类的销售贡献率接近60%，头部效应明显。且销售贡献最大的男士配饰毛利率仅有9.49%，远低于公司平均毛利率。
结论：存在头部产品如男士配饰、运动服装及用品、儿童服装毛利率过低。（即，头部产品对平均毛利率的影响很大）
猜想2：存在某些时间规律（如季节因素影响等）对产品毛利产生较大影响。
为使得分析问题更具有针对性，直接对以上三种产品进行了趋势分析。其中，这三种产品的平均毛利率为9.76%，低于全部产品的平均毛利率10.06%。
从上图可知，三种头部产品对时间的敏感度不明显，围绕在均线上下小幅度变化，且和销售额的变化不同步。即可认为不存在季节因素等时间条件对毛利率造成重大影响。
结论：该企业不存在某些时间规律（如季节因素影响等）对产品毛利率造成重大影响。
猜想3：不同地理环境（如不同区域、门店等）会对产品毛利率产生重大影响。
从大区、小区来看，中西区明显低于公司平均毛利率，其中华中、中南的情况尤为严重。除中南区外，其他区域均超过平均毛利率。即，毛利率低不是全国各地区普遍情况，而是某些区域特有情况。
从门店来看，低毛利率门店（本案例以低于9.5%为分析临界点）共7个，包括武汉阳店、长沙店、昆明店、上虹口店、武徐东店、武橘口店、北京一期（百货）店。即，毛利率低不是各门店普遍情况，而是某些门店的特有情况。
其中，中南区包括了其中5个门店，长沙店属于中南，昆明店西南，武汉阳店、武橘口店、武徐东店属于华中。这很好的对应了，以上区域的分析结论。
以上门店品类毛利率交叉表显示，各门店低毛利率产品多集中在男士配饰，再一次验证了猜想1的结论。并且，以上低毛利产品主要超过90%都集中在上述7个门店。所以，这7个门店是影响公司平均毛利率的主要因素。
结论：不同地理环境（如不同区域、门店等）会对产品毛利率产生重大影响。其中，中南区存在5个门店严重拉低了公司的平均毛利率水平。
结合猜想1，猜想2，猜想3得出结论：中南区存在长沙店、昆明店、武汉阳店、武橘口店、武徐东店的男士配饰、运动服装及用品、儿童服装3种头部产品拉低了公司的平均毛利率。并且，这些影响不受时间因素的限制。
3. 优化策略建议
根据上述分析结论，为了提高公司的平均毛利率，相关管理者可以考虑采取以下几点建议：
（1）首先，重点监控中南区的5个问题门店，特别是这些门店中销售的3种头部产品。目的是要查明是否存在恶意甩卖、套取绩效奖金等不正当行为，这些行为往往会直接影响到产品的销售价格和毛利率。通过对这些门店销售数据的持续跟踪和分析，可以及时发现并纠正这些不良行为，从而保障公司的毛利率稳定。
（2）其次，需要加强公司的引流工作，提高特价产品的销售量。与此同时，还应着重提高一些综合毛利率较高的中等品类的销售。特别是关注分析仪表板上波士顿矩阵图中第一象限的产品，这些产品通常具有较高的市场吸引力和利润潜力。通过有针对性地加大这些产品的推广和销售力度，可以有效地提升公司的整体毛利率。
（3）最后，对于公司闲置的端架资源，应该有策略地进行优化。除了供应商购买的端架外，可以优先陈列那些毛利率相对较高或者能够引导消费的产品。在进行端架陈列时，还应优先展示销售量相对较高的产品品类，以确保资源的最大化利用和销售的最大化效益。
综合以上建议，公司管理者需要结合实际情况，采取有针对性的措施来提高毛利率。通过监控销售行为、优化产品陈列和加强特价销售等多方面的努力，相信公司的平均毛利率将能够得到有效提升。
完整可视化报告展示：
三、结语
在零售服装行业中，毛利率的低迷不仅反映了市场竞争的激烈程度，也揭示了企业运营效率和策略调整的迫切需求。通过对产品、时间和区域等多维度的深入分析，我们可以更全面、准确地找出毛利率低下的原因，并据此制定出有效的提升策略。
通过科学、系统的数据分析和有效的业务策略，结合FineBI这样的先进BI数据分析工具，企业不仅能够更准确地识别问题，更能够迅速采取行动，实现毛利率的有效提升，从而在竞争激烈的市场环境中赢得更大的市场份额和盈利空间。
立即沟通
