수익성 분석 — 제품·고객·거래처

제품별 이익, 고객별 이익, 영업담당자별 이익을 각각 다른 리포트로 뽑다 보면 합계가 서로 맞지 않는 일이 생깁니다. Taylro는 이 숫자들을 하나의 사실 위에서 각도만 바꿔 집계합니다. 그래서 어느 차원으로 보든 근거가 동일하고, 숫자를 놓고 다툴 일이 줄어듭니다.

하나의 사실 위에서 여러 각도로

수익성 분석의 출발점은 거래처 × 품목 × 월 그레인의 결과 데이터입니다. 이 그레인에는 원가 엔진이 계산한 값 — 재료원가와 가공원가, 그리고 매출과 판매량 — 이 이미 귀속되어 있습니다. 그래서 차원을 바꾼 리포트를 만들 때 원가를 다시 계산하지 않고, 같은 라인을 다른 기준으로 묶어 합산하기만 하면 됩니다. 묶는 기준(차원)은 네 가지가 대표적입니다.

• 거래처 — 어느 고객이 남는 장사이고 어느 고객이 이익을 까먹는가.
• 품목 — 어느 제품이 이익을 내고 어느 제품이 손실인가.
• 품목분류 — 제품군 단위로 수익 구조를 조망한다.
• 영업담당자 — 매출만이 아니라 이익 기여로 담당자를 본다.

판매 실적 라인이라는 결과 객체

각 라인에 붙는 이익은 세 계단으로 이어집니다. 매출에서 제조변동원가를 빼면 제조공헌이익, 거기서 변동판매비를 빼면 공헌이익, 다시 고정판매비를 빼면 고객기여이익입니다. 고객기여이익은 거래처 수익성을 판정하는 정본 지표입니다 — 이 값이 음수인 거래처는 팔수록 손해입니다.

차원별 수익성 — 묶는 기준만 바꿉니다

거래처로 묶으면 거래처 순위가, 품목으로 묶으면 품목 순위가 나옵니다. 계산식은 그대로이고 그룹 기준만 다릅니다. 이익 금액은 단순 합산이지만, 이익률·평균판매단가 같은 비율 지표는 반드시 합계를 먼저 낸 뒤 나눕니다.

고객 생애가치와 RFM

한 달치 수익성은 스냅숏이지만, 거래처와의 관계는 시간 축을 갖습니다. 같은 판매 실적 라인을 거래처 × 기간으로 누적하면 관계의 성격이 드러납니다.

여기에 이익을 결합하면 판단이 정교해집니다. 고객 생애가치(CLV)는 한 거래처가 관계 기간 동안 누적으로 남긴 이익 기여 관점의 지표입니다. 자주·많이 사더라도 고객기여이익이 얇은 거래처와, 가끔 사지만 고마진인 거래처는 전혀 다른 대응이 필요합니다. RFM이 '어떤 고객인가'를, 고객기여이익이 '남는 고객인가'를 답하고, 둘을 겹쳐 보면 관리 우선순위가 잡힙니다.

적자를 찾는 순서

어디서 새는지는 넓은 곳에서 좁은 곳으로 내려가며 찾습니다. 전체 → 차원별 순위 → 개별 조합의 순서입니다.

1. 1
   경영 요약에서 전체를 본다

   공헌이익·고객기여이익 추세와 상위·하위 거래처·품목을 한 화면에서 확인해 이상 신호를 잡습니다.
2. 2
   차원별로 순위를 매긴다

   거래처·품목분류·영업담당자별로 고객기여이익 순위를 세워, 이익을 훼손하는 그룹을 좁힙니다.
3. 3
   거래처 × 품목까지 내려간다

   가장 이익을 까먹는 조합을 라인 단위로 열어, 매출·변동원가·판매비 중 무엇이 문제인지 특정합니다.
4. 4
   원인을 분해한다

   적자가 덜 팔아서인지, 싸게 팔아서인지, 원가가 올라서인지는 이익 변화 분해로 이어 봅니다.

이 모든 수치는 결정론 원가 엔진이 계산하고, AI CFO는 그 결과를 해석하고 요약할 뿐 숫자를 바꾸지 않습니다. 어느 거래처를 왜 봐야 하는지 대화로 물어도, 근거는 언제나 같은 판매 실적 라인으로 되돌아갑니다.