限界利益率とは
限界利益とは売上から売上に紐づく変動費を除いた利益のことで、限界利益率とは売上に対する限界利益の割合を指します。例えばECで事業を展開している場合には下記のような費用を変動費として計上しているかと思います。
売上原価:商品にかかる原価
販売手数料:ECカートの決済手数料やECモールの販売手数料
物流作業費:倉庫を外部倉庫に委託している場合の入出庫など物流に関わる費用
支払送料:お客様に配送るための送料
上記に加えて、Web広告であれば費用の上げ下げを売上に連動して行うことができるため、広告宣伝費も変動費として管理しているケースも多いかと思います。
例えば売上100に対して、原価40、販売手数料10、物流作業費1、支払送料10、広告宣伝費15かけているとすると限界利益率は下記の通り22となります。
項目 | 実数 | 限界利益率 |
売上 | 100 | 100% |
売上原価 | 40 | 40% |
販売手数料 | 10 | 10% |
物流作業費 | 3 | 3% |
支払送料 | 10 | 10% |
広告宣伝費 | 15 | 15% |
限界利益 | 22 | 22% |
EC販売でいえば、限界利益以下でかかる費用のメインは人件費 + オフィス賃料が多くを占めるため、限界利益の絶対額と限界利益率を把握していればおおよその営業利益の把握が可能かと思います。
一方でブランドの状態が悪化していると、原価率が高くなったり、これまでどおりの広告宣伝費の比率では売れないため、限界利益率が低下してしまっていることがあります。
年度での限界利益率の推移を見ることで、商品状況の良し悪しという小売経営で最も重要なポイントが見える化できると考えています。
ストアレコードではあらかじめ、店舗ごとの販売手数料や物流費用などを登録することで、売上取り込みのタイミングで自動で費用を計算し限界利益を算出する機能があります。限界利益も日次で管理することができるため、日々の販促の結果が売上・利益にどう直結しているのかご確認いただけます。訪問者数のデータをCSVでアップロードいただくことでCVRなどもご確認いただくことが可能です。
在庫日数から経営状況を把握する
在庫日数とは何日分の在庫を持っているかを示す指標で下記の計算式で表します。
在庫日数 = 在庫数 ÷ 1日あたりの販売数
その上で最適な在庫日数をブランドの特性から何日分の在庫を持っているのか適正なのかを整理しておきます。弊社では過去にブログで上場企業の在庫日数から自社の最適な在庫日数を考える内容を書いています。
基本的にはリードタイムを元にどれだけ欠品を防ぐために余分に在庫を持つかという観点から自社にとって最適な在庫日数を設定するという形になります。最適な在庫日数については企業のフェーズ、リードタイム、ブランドごとの特性により異なるので、上場企業の客観的なデータを見ながら自社の状況を鑑みて設計する必要があります。
その上でストアレコードの在庫回転のダッシュボードではブランド、カテゴリ、商品、SKUごとの在庫日数を簡単にご確認いただけます。
販売データと在庫データを取り込むことで、どのブランド、カテゴリ、商品の在庫が重いのかを確認できるため、消化を進めて在庫を軽くする or 粗利確保のためにオフを踏み込まないといった判断をしていくのがよいかと思っております。
限界利益率と在庫日数から経営状態を把握する
限界利益率の把握と在庫日数の現在地を把握したら、下記のような4つに分けて自社がどのような状態であるのかを整理します。
限界利益率高い | 低い | |
在庫日数適正 |
①経営状態良好 在庫も利益率もよく良好な経営状態と言えます |
②商品性の見直し 在庫は適正なものの、販売しようとした価格や販促では売れていない状態のため商品性の見直しが必要 |
在庫日数重い |
③販促踏んで在庫適正化 限界利益は高いものの在庫消化がされていないので値引きと販促で在庫適正化する必要あり |
④抜本的見直し 在庫も重く利益がでていない状況なので在庫消化に加えて抜本的な見直しが必要 |
②もしくは③の課題を抱えている企業は多く、特に売上10億円を超えてある程度の規模になった企業だと②や③に陥ってしまっている企業は少なくありません。これまで継続的に売れていた商品に競合があらわれて、利益率が悪化して②に陥るケースや、売れ行きが鈍っているにもかかわらず同じ量を仕入れ続けるも値引きや販促をせずに在庫がたまって③に陥るケースなどが典型例といえます。
売上100億円未満の小売企業だと上記のような整理を進めるのもデータが分散しており大変ですが、自社がどのような状況になっているのかをこまめに把握することは、経営の舵取りにおいて非常に重要です。自社がどのような状況かを定期的に確認できるようにするためにも、ストアレコードのようなデータ一元管理サービスを導入し、定期的に自社の状況を振り返っていただければと思っています。