在零售食品行业变革加速、市场竞争白热化的背景下，XX集团作为休闲食品领域头部企业，面临消费趋势变化、宏观经济承压及业绩增长乏力的多重挑战。为破解增长困境，集团将“收入增长金额”确立为核心战略指标（北极星指标），通过多维度杜邦分析框架，深度拆解收入驱动因素。本报告聚焦门店类型、区域贡献、渠道效率等关键维度，结合时间序列趋势与同比数据，揭示增长背后的核心动力与潜在短板，为资源优化配置及长期战略决策提供数据支撑。
1、相关背景
1.1 行业背景
当前，零售食品行业正处于快速变革的阶段，面临着消费趋势变化、技术创新和供应链挑战等多重影响。为了适应市场环境的变化，企业需要灵活调整策略，关注消费者需求，利用数据驱动的决策，以实现可持续发展和竞争优势。
行业整体的发展现状和趋势呈现出以下几个特点：
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市场规模持续扩大：
2023年上半年，中国食品工业实现总产值9.8万亿元，同比增长6.2%，预计全年总产值将达到20.5万亿元。这表明食品行业总体规模在持续扩大，但增速有所放缓。而到了2024年上半年，规模以上食品工业企业实现营业收入仅4.3万亿元，创近年新低，显示出行业增长动力不足。
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行业结构优化，创新活跃：
在食品工业的各个子行业中，如粮油加工业、肉类制品业、水产品加工业等，产值占比显示出行业结构的持续优化。特别是休闲食品领域，创新活动尤为活跃。
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步入新零售时代：
中国零售行业经历了从单一业态到多业态，再到电商崛起的发展过程，目前正步入新零售时代。传统零售食品企业正在加快线上渠道的建设，同时，电商平台也在积极布局线下实体店，实现线上线下的深度融合。这一时代的特点是更加注重数字化、智能化和绿色化的发展。
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市场竞争加剧：
整体经济态势不容乐观的情况下，随着行业的发展，市场竞争日益激烈，品牌之间的竞争不仅仅在价格上体现，更在于品牌力、产品力和服务力的竞争。
1.2 企业背景
本文分析主体是XX集团（下称"集团"），专注于熟制鸭货、卤味素菜等休闲食品的生产和销售，是国内知名的休闲食品品牌之一。凭借其独特的口味和丰富的产品线，集团在消费者中建立了良好的品牌认知度，并已实现线下门店和线上销售的双渠道布局。其主要盈利方式则是由工厂出货给不同的分销渠道+门店加盟管理费这两大模式组成。线下连锁加盟门店数量的爆炸式增长使品牌覆盖了更加广泛的线下市场，而线上渠道的快速发展（尤其是外卖平台）也为集团整体销售增长提供了强有力的支持，是零售食品行业中的头部企业。
但处于零售食品行业快速变革的阶段下，由于消费趋势变化、技术创新和供应链挑战等多重影响，再加之宏观经济形势滑坡和充满了”内卷“的商业竞争环境等外部因素，集团收益现状不容乐观，关键业务指标下滑，整体业务发展也面临着重大挑战。
2、场景描述与预期
在当前竞争激烈的市场环境和不容乐观的整体下行的经济态势中，为支持集团业务持续增长评估，识别整体发展核心影响因素，集团认为：对于快速扩张的零售或食品公司，增长是一个核心关注点，收入增长不仅意味着市场份额的扩大，还直接反映出品牌吸引力、客户忠诚度和市场策略的有效性。因此选定增长收入金额作为集团的北极星指标。
通过分析增长收入金额这一指标，以此来帮助公司准确定位增长的来源和可持续性，识别最具价值的增长驱动因素。以分析结果为依据，进一步加深集团对业务增长的驱动力的理解，从而优化市场经营和客户经营决策，优化集团资源分配，掌握未来的市场趋势，为长期发展规划提供数据支撑。
3、场景分析与方法论
3.1 准备与注意事项
3.1.1. 明确分析目标和调研目的
通过分析增长收入金额这一指标，以此来帮助公司准确定位增长的来源和可持续性，识别最具价值的增长驱动因素。以分析结果为依据，进一步加深集团对业务增长的驱动力的理解，从而优化市场经营和客户经营决策，优化集团资源分配，掌握未来的市场趋势，为长期发展规划提供数据支撑。
工作内容：清楚理解客户的总体目标，以及分析或调研的具体问题。确定需要得到解答的关键业务问题，明确预期的结果和应用场景。
注意点：确保调研和分析的目标与公司战略、业务需求相一致，避免方向偏差和时间浪费，调研和沟通过程中应尽可能留下会议纪要、会议录音等文件，以便回溯和留档。
3.1.2. 收集背景信息和数据
工作内容：收集行业数据、市场趋势、公司内部的历史数据和相关文档，确保对业务有初步的了解。了解公司内部的KPI指标体系、组织架构等。
注意点：确保数据和信息的来源可靠性和时效性，避免依赖不准确或陈旧的数据或信息影响分析质量。
3.1.3. 识别关键利益相关者
工作内容：识别分析场景涉及的关键人员与部门，如业务负责人、数据团队、财务部门、市场部门等，理解他们的角色、需求和期望。
注意点：与相关部门建立良好的沟通渠道，确保数据共享和反馈机制顺畅，减少信息不对称问题。
3.1.4. 制定调研和分析计划
工作内容：根据目标和需求，结合用户各自的工作情况和日程安排，确定调研和分析的范围、时间节点、方法论和资源需求，制定一个清晰的计划，包括初步的分析框架和关键假设。
注意点：在计划中留出一定的弹性时间，以应对意外的需求变更或数据延迟。同时，确保计划得到关键利益相关者以及决策者的认可。
3.1.5. 选择合适的分析方法和工具
工作内容：根据问题的性质，确定适合的分析方法（如杜邦分析、回归分析、细分客户群体分析等）和工具（如Excel、SQL、Python、永洪一站式数据分析平台-vividime等），确保分析方法和工具能有效支持分析目标。
注意点：确保工具和方法的可行性和适用性，并对复杂分析方法进行测试，避免分析过程中的技术障碍影响效率。
3.1.6. 设计有效的沟通策略
工作内容：确定信息汇报的频率和沟通方式，确保分析和调研进展能够及时传递给相关业务侧人员，并定期向核心人员及业务决策者进行汇报。
注意点：保持透明和及时、持续的沟通，尤其是在分析中途遇到问题或新发现时，确保利益相关者及时了解情况，避免带着疑点进行业务分析。
3.2 分析主题
在下图分析报告中，核心的分析主题是增长因素分析。主要目的是将集团的北极星指标--”收入增长金额”进行拆解，从多个业务维度剖析2024年集团的收入增长情况，找出驱动收入增长的关键因素、渠道体表现以及不同产品线的贡献，并以此为依据，洞察优势及不足，实数据驱动科学决策。
xx集团增长因素分析报告
3.3 分析角度
本报告从以下角度进行了详细分析：
1）收入来源分析：按不同因素和业务分布（如区域、门店、市场、商品等）分解收入增长，包括同比增长率和环比增长率，以识别不同区域、渠道和门店类型等的增长金额贡献情况。
2）门店业绩分布：通过对门店分布情况的分析，了解不同类型门店的收入贡献。
3）时间序列分析：展示2023年与2024年的收入趋势，通过各月的同比对比观察收入波动情况。
4）区域与门店层级贡献分析：识别在不同层级区域和不同层次门店中，收入的增长或下降趋势。
3.4 引用到的分析方法
该分析涉及的主要方法主要是杜邦分析，从收入、利润和成本等多方面剖析影响增长的因素。
杜邦分析是一种多层次的财务分析方法，通过分解企业的净资产收益率（ROE），考察企业的盈利能力、运营效率和财务杠杆对收益的影响。
在本次分析中，杜邦分析法被延伸应用到以下几个场景：
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盈利能力分析：
通过收入增长因素分解、各类门店和区域的利润贡献等，分析不同业务板块对总利润率的影响。
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运营效率分析：
按月度、同比、环比等时间序列趋势分析，通过时间维度来观察收入和成本的变化，评价公司在不同市场、区域的运营效率。
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各因素的财务杠杆效应：
通过分市场、分区域、分门店的收入和成本分解，查看不同因素对整体利润率的影响，类似于权益乘数的分析思路。
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同比和环比分析：
在分析报告中展示了收入的同比、环比增长情况，帮助识别2024年各月相对于2023年收入的波动，理解哪些月份和区域收入增长显著。
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门店和区域贡献分析：
通过对门店分布和区域收入贡献的分析，确定不同区域和门店对整体收入的贡献，找到收入提升的关键区域和门店。
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收入结构与增长因素分解：
报告中中采用了树状结构图，将收入的增长分解为不同的因素（例如：开店、门店层级、市场区域等），帮助明确各因素的贡献度。
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趋势图：
时间序列图表，通过以不同颗粒度的时间维度为分析主线，展示了2023年和2024年的收入趋势，便于观测整体销售的季节性变化。
3.5 杜邦分析的具体体现
通常，杜邦分析分为三项核心指标：净利率、资产周转率和权益乘数,具体公式如下图：
3.5.1. 净利率的应用
定义：净利润率是公司净利润与销售额（营业收入）的比率，反映了公司每单位销售收入所获得的净利润。这个指标衡量了公司的盈利能力，即公司在产生销售收入后能够保留多少作为净利润
方式：通过不同门店层级、区域和市场的收入和成本分布，计算出相应的利润率，从而了解各因素对公司整体净利率的影响。
效果：帮助公司了解哪些区域和门店层级的净利率更高，从而在资源配置和业务拓展上更具针对性。
3.5.2. 资产周转率的应用
定义：资产周转率是公司销售额与总资产的比率，反映了公司利用其资产产生销售收入的效率，衡量了公司的运营效率，即公司每单位资产能够产生多少销售收入。
方式：在图中体现为按月和区域的收入增长分解，查看各市场和区域的月度收入变化，间接反映出资产的周转效率。
效果：识别出资产利用效率较高的区域或市场，支持公司在这些地区加大投入，并总结、吸取这部分市场或区域的经验以复用到其他地区，进一步提高资源利用效率。
3.5.3. 财务杠杆（权益乘数）分析的应用
定义：股东权益比率是总资产与平均股东权益的比率，反映了公司的财务杠杆，即公司利用债务融资的程度。这个指标衡量了公司的财务杠杆，即公司每单位股东权益背后支撑了多少总资产。
方式：通过收入贡献结构（如新开店、成熟店、特定区域等），类似于将公司总资产按不同因素分配，并计算其对总收入增长的贡献。
效果：帮助公司更清晰地识别各因素的“杠杆”作用，合理利用不同业务类型或区域的资源，提升整体收益。
4、报告解析说明
集团的盈利方式决定了集团的“北极星指标”，而由于以门店为核心的盈利方式，决定了不同门店类型对于收入增长的影响举足轻重。本页面主要是分析影响收入的增长主要是哪些门店，包括可比存量店、同比新开存量店、恢复营业存量店、关店/暂停店、新开店这5大类，不同类别门店的具体定义如下表：
| 分类逻辑（注意判断顺序）；所有数据的基础是：近两年收入合计>0， 再向下顺序判断；近两年收入合计<=0的全部归为【其它】 | ||
| 新开店 | 开店年份=本期年份； | 说明： |
| 关店/暂停店 | 本期收入<=0； | |
| 可比存量店 | 本期收入> 0 and 同期收入>0； | |
| 恢复营业存量店 | 本期收入>0 and 同期收入<=0 and 开店期间<上年同期； | |
| 同比新开存量店 | 本期收入>0 and 同期收入<=0 and 开店期间>上年同期 and 开店期间<=上年12月； | |
如下图，顶部为页面的全局筛选器，“是否含港澳”按钮是用来筛选是否包含香港市场，其中只有集团本部或西南片区人员，才具有该筛选器的可见权限；“品牌”按钮用来选择集团的子品牌，默认全选；“组织维度”按钮默认选择片区时下方的树图为全片区，选择某一片区时，下方的树图为片区对应的市场。“分销渠道”按钮是选择加盟、直营这两种不同的分销渠道，默认全选；“收入类型”按钮为本页面的收入计算口径，包括门店进货额及销售收入这两个关键营收指标，选择进货额时收入为门店的进货额；
选销售收入，加盟店取门店进货额，直营店的营业额大于零时取营业额，营业额为零时取进货额；“数据期间”按钮为本页面的日期按钮。
同时，本页面上方为门店收入因素分析树图，主要是分析近两年门店收入增长的五大因素及各类因素对集团、对片区、对市场的收入贡献占比情况。树图每一个分支的增长额合计都等于树干的增长额，并且树图顶部的片区收入增长金额及增长率，其明细数据可以在树图右上角的表格中查看，即整体收入的同期值、本期值、收入同比增长额及增长率。
树图下方分别从五大因素分析各类门店的收入贡献情况，如可比存量店、同比新开存量店、恢复营业存量店、关店/暂停店、新开店，分成五个页签便于专项分析，如下图：
页面分为3个模块。上方首先是通过环状图对比同比上升及同比下降的门店数量、门店收入的占比，环状图右侧为明细表。其次是从渠道体维度分析收入同比上升及同比下降的同比差异额及门店数，右侧是对应的明细汇总表。为区分同比升降的门店，在同比升降门店的收入占比及门店增长类型明细表中设置了对应的联动，点击环状图或明细表中带有下划线的文字或环状图，可与下方明细表进行联动过滤。
点击对应文字或环状图后，下方的明细表过滤为同比上升或同比下降的门店明细表。明细表的标题行靠右侧是“渠道体”的多选按钮，用户可以通过选择需要分析的某一渠道体或者是多个渠道体，下方明细表则会根据“渠道体”筛选器进行筛选；点击右侧“导出excel”按钮。用户可通过“渠道体”筛选器及“导出excel”按钮的组合，导出“报告期间”日期范围内对应渠道体的门店明细表或全量门店明细数据。
点击明细表中带有下划线的文字，对应的门店名称及加盟商编码可作为过滤条件，可对下方的页面内容进行过滤（如上图），即点击门店名称或加盟商名称后，明细表下方的折线图即可展示对应门店近两年的进货额月度趋势及营业额月度趋势，而不是展示全量数据。
除此之外，折线图下方的明细表则会展示该门店对应的加盟商旗下的所有门店明细表，门店明细表中包含门店名称、门店编码、门店是新增店/存量店、门店所属的分销渠道、渠道体，以及门店的开店日期、开业日期、门店的收入及营业额数据。点击上方的某一家门店后，“加盟商门店明细表”右侧的“导出excel”按钮，可导出下方某一加盟商旗下在“报告期间”的所有门店；
底部为折线图和柱状图的组合图，左侧展示了“报告期间”年份该加盟商营业额、进货额、门店数量的月度趋势，组合图下方为对应月份、对应指标的具体数值；右侧为该加盟商新开店的营业额、进货额、门店数量的趋势分析。为方便查看数据，鼠标放到组合图的某一点或某一根柱子，可以到该月份对应的营业额、进货额、门店数量的信息提示。
本报告深度剖析了零售行业XX集团收入增长因素，因素，为管理层提供了科学的决策依据。借助杜邦分析框架，多维度拆解了业务单元对整体收入的差异化影响。同时，构建的增长因素树状模型与交互式分析工具，直观呈现收入增长来源，助力管理层精准定位优势与潜力区域，优化资源配置。面向未来，集团可依托此模型，持续追踪增长动能，探索创新方向，以科学决策推动高质量发展。
