扣除成本后第1名就变了——但只算到毛利，排名纹丝不动

按销售额排名和按毛利排名，得到的几乎是同一份榜单（排名相关系数0.99）。排名真正发生翻转，是在一路算到贡献利润之后（0.58）。销售额第2名的商品在14个商品中贡献利润垫底，而销售额第3名反而是贡献利润第1名。造成差异的不是成本，而是分摊到商品上的广告费。

公开研究数据 + 电商品牌示例数据 · 以12个月为基准 · 订单约27万笔 / 购买者约13.4万人 · 有销售额的 SKU 共187个。每一章都附上了在 Laplace 中查看该数字的界面和设置。

本报告中的数据并非真实交易数据，而是根据 Laplace 基准指标的分布生成的示例值。它们不代表任何特定客户的实际数据，请将其用于把握趋势，而非作为绝对值参考。

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PART 01 · 首先——打开哪些界面

无需浏览全部菜单。我们只挑选了本报告中各项数字所在的界面。

需要新建的只有一行

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PART 02 · 销售额排行榜的一半几乎不赚钱——研究证实的数字

在看我们自己的数据之前，先确定一条基准线。商品之间盈利能力的不均衡，已经有大规模的测量结果。

也就是说，“卖得好的商品清单”和“真正赚钱的商品清单”是两份不同的清单。问题在于，大多数品牌手里只有前一份。

到这里为止，都是别人的数字

接下来要看的界面——研究只说到“每个 SKU 的利润贡献各不相同”为止，却没有告诉你要沿着销售额排行榜往下算到哪一步，才能看到这种差异。

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PART 03 · 优先级1——排名不是在毛利处翻转，而是在贡献利润处翻转

品牌 A 是一家韩国护肤品牌，同时运营自营商城、大型平台和开放市场，经营精华、面霜和安瓶。12个月内，199个已登记 SKU 中有187个产生了销售额。

阅读数字之前

在 Laplace 中查看的位置——P & L 分析 › 利润率 / 贡献利润率

设置方法

1. 将查询期间设为12个月——避免单个季节性商品打乱排名。

2. 将维度设为商品。如果设为选项，每个数量选项都会单独成为一行，排名就会被拆得支离破碎。

3. 在指标中同时开启销售额 · 毛利 · 贡献利润。只开其中一个，就看不到本章的结论。

4. 确认使用的是已扣除退款和售后的净销售额口径。若用扣除前的销售额计算，退货多的商品会被高估。

销售额指数以第1名商品 = 100。贡献利润率 = 100 − 成本率 − 佣金率 − 运费率 − 广告费率（以不含增值税的净销售额为基准）。

如何解读这些数字

• 毛利排名与销售额排名是同一份榜单。排名相关系数0.99，平均变动0.3位。原因是成本率的差异还没大到足以改变排名——在这张表中，成本率集中在22.6%–39.1%之间。如果只看到毛利就说“我们是按利润口径在看”，那实际上看的仍然是销售额。

• 排名第一次翻转发生在贡献利润。排名相关系数0.58，平均变动3.1位。销售额第2名的商品在贡献利润上跌到第14名（垫底），而销售额第14名的商品升至贡献利润第8名。

• 让排名翻转的不是成本，而是广告费。同一张表里，既有广告费占净销售额8.8%的商品，也有占67.5%的商品。成本率的最大与最小值相差16.5个百分点，而广告费率相差58.7个百分点。

• 亏损商品就排在销售额前列。销售额第2名和第13名的贡献利润为负。只看销售额排行榜的话，这两个都是“卖得好的商品”。

接下来要看的界面——我们已经知道排名会翻转，但还看不到每100韩元流向了哪里才导致了这种结果。

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PART 04 · 拆解100的销售额——毛利与贡献利润有何不同

在 Laplace 中查看的位置——P & L 分析 › 利润率 / 贡献利润率

两个指标的区别——扣到哪一步

如何解读这些数字

• 从整体看，毛利率为68.6%，贡献利润率为21.1%。中间的47.5个百分点流向了佣金（12.3%）、运费（3.4%）和广告费（31.8%）。最大的单项成本不是成本价，而是广告费。

• 同一款产品，渠道不同，成本结构就截然相反。自营商城佣金低、广告费高；大型平台佣金高、广告费低。合并后的贡献利润率看起来差不多，但能削减的项目却不一样。

• 贡献利润率仅0.6%的商品，销售额排第9名。广告费一路涨到67.5%，几乎吃掉了77.4%的毛利。卖是卖出去了，却什么都没剩下。

接下来要看的界面——以上所有数字，都建立在表格准确无误的前提之上。而现实中，表格本身出偏差的情况反而更常见。

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PART 05 · 陷阱——不先检查这三点，上面的表格就全都是错的

请务必按顺序来。如果把这一章往后放，你就会对前一章的数字照单全收。

陷阱① 同一款产品被拆成了多个商品名

各渠道不同的商品名、数量选项（1支装/2支装/4支装）、改版前后的标注，都会被当作不同的商品统计。在品牌 A，一款产品被拆成了19个商品名，其中贡献利润率从-31.4%到+72.5%不等。合并来看是8.8%——只看这一行，似乎什么问题都没有。

检查方法

1. 在数据管理 › 基础商品中，查看同一款产品被登记成了几个商品。

2. 将产品维度（基础商品）和销售维度（渠道商品）分开来看。按产品维度汇总，看到的是产品本身的实力；按销售维度展开，看到的是销售方式的问题。

3. 数量选项要在商品分析 › 按选项分析中单独查看。2支装、4支装通常是无需广告就能卖出的复购量，贡献利润率要高得多。

陷阱② 不把广告费分摊到商品上，就会得到虚假的贡献利润

如果只按总额管理广告费，PART 03的表格就会与毛利表一模一样——等于把一张排名相关系数0.99的表叫作贡献利润。反过来，如果不了解分摊规则就去看各渠道的贡献利润，就会朝完全相反的方向出错。

小型开放市场的 −91.6%，并不代表这个渠道不好

陷阱③ 未匹配成本的商品，利润会被虚高

未匹配成本的商品会按零成本计算，显示为毛利率100%。如果这个商品恰好位居销售额前列，整体利润率都会被拉高。

不必追求完美

接下来要看的界面——表格已经可信了。现在要决定把每个商品放进哪个象限。

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PART 06 · 决策① 重组商品组合——4象限

在 Laplace 中查看的位置——自定义仪表板 › 商品4象限图

不能因为贡献利润率低就一律清理

接下来要看的界面——已经确定了要给哪些商品加投广告，但还不知道最多可以投多少。

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PART 07 · 决策② 广告预算——盈亏平衡 ROAS 因商品而异

在 Laplace 中查看的位置——广告分析 › 按广告渠道 · 按广告活动

盈亏平衡 ROAS = 100 ÷ (100 − 成本率 − 佣金率 − 运费率)

如何解读这些数字

• “所有商品 ROAS 3倍”这种一刀切的标准是错误的。在本样本中，基准线从1.47倍到2.82倍不等。只设一个目标，就会出现有的商品明明盈利却被停掉广告、有的商品明明亏损却还在继续烧钱的情况。

• 各渠道也不能用同一个标准。自营商城1.70倍，大型平台2.29倍——因为佣金结构不同。给所有渠道设定相同的 ROAS 目标，是最常见的错误。

• 用贡献利润代替 ROAS 来看，顺序会略有变化。不过像这个品牌一样成本率集中在较窄区间时，两种顺序差别不大。成本率差异越大的品牌，ROAS 与实际利润的排序就分歧越大。

接下来要看的界面——广告预算定好了，剩下的杠杆是折扣。

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PART 08 · 决策③ 折扣上限——上限就是贡献利润率

“全场降价20%”这类一刀切的折扣，会把利润薄的商品推向亏损。只有掌握了各商品的贡献利润率，才能设定各商品的折扣上限。

折扣是一种比想象中昂贵得多的手段

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PART 09 · 决策④ SKU 精简——保住销售额，同时提升利润率

在 Laplace 中查看的位置——P & L 分析 › 利润率 / 贡献利润率

如何解读这些数字

• 21个 SKU 贡献了80%的贡献利润——仅占有销售额 SKU 的11.2%，比 Strategy& 给出的28%还要集中。

• 累计曲线先超过100%，然后回落到87.4%。这意味着排在后面的 SKU 把前面赚到的利润又吃掉了12.6%。这种形态在销售额排行榜里永远看不到。

• 清理34个亏损 SKU 后，贡献利润率从21.1% → 29.3%（+8.2个百分点），销售额仍保留82.4%。这比 McKinsey 观察到的“保住90–95%销售额、利润率提升2–4个百分点”幅度更大，原因在于其中混有销售额占比较大的亏损商品。

• 销售额后50%的 SKU 只贡献了0.9%的销售额和0.5%的贡献利润。这是最容易做清理决策的区间，但在这里省下的不是利润，而是运营成本、库存以及负责人的时间。

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4周执行方案

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总结

1. 只看到毛利为止，排名不会改变。它与销售额排名的相关系数为0.99——实际上是同一份榜单。

2. 排名在贡献利润处翻转。相关系数0.58，平均变动3.1位。销售额第2名在贡献利润上垫底。

3. 让排名翻转的不是成本，而是广告费。成本率最多相差16.5个百分点，而广告费率相差58.7个百分点。

4. 相信表格之前，先检查三件事。商品名碎片化（一款产品拆成19个）、广告费分摊规则，以及95%的成本匹配率。

5. 清理34个亏损 SKU，可在保住82.4%销售额的同时让利润率提升8.2个百分点。但删除之前，请先确认其角色。

用自己的数据复现本报告的最低设置

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常见问题

Q. 贡献利润和毛利有什么区别？

毛利是销售额只扣除商品成本后的结果，贡献利润则还要扣除佣金、运费、广告费等变动成本。在本样本中，68.6%的毛利率与21.1%的贡献利润率之间相差47.5个百分点，排名正是在这一段发生了翻转。

Q. 贡献利润率低的商品都应该清理吗？

不是。清理前必须先确认它的角色——如果它是能带来新客户的引流商品，或是常被一起加购的交叉购买带动商品，那么即使它本身的贡献利润低，也要把它带来的客户的后续购买一并计入评估。没有任何角色的低销售额、低利润率商品，才是真正的清理对象。

Q. 成本数据还没整理好，就无法开始吗？

不必追求完美。即使先用各品类的平均成本率起步，销售额排名与利润排名之间的差距也足以显现。从差距最大的商品开始逐步补全真实成本，是比较现实的做法。

Q. 有的渠道贡献利润率为负，应该撤出吗？

不要只看比率做判断。销售额小的渠道，因为广告费的分摊方式，比率很容易暴涨（PART 05陷阱②）。请先确认金额是多少，以及这笔广告费是按什么规则分摊到该渠道的。

Q. ROAS 目标应该定为多少倍？

无法只定一个。盈亏平衡 ROAS 因商品、因渠道而异——在本样本中，按商品为1.47–2.82倍，按渠道为1.70–2.29倍。请自行计算，按商品和渠道分别设定。

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参考资料：Strategy& (PwC) "Unlocking Hidden Value in Product Portfolios" · Deloitte Retail Profitability Study · McKinsey "The Power of Pricing" · McKinsey Assortment Optimization · Modern Retail，燕麦饮品品牌 SKU 精简案例

本报告中的数据并非真实交易数据，而是根据 Laplace 基准指标的分布生成的示例值。它们不代表任何特定客户的实际数据，请将其用于把握趋势，而非作为绝对值参考。公开研究的数据已在各条目中注明出处。界面名称和设置项名称可能因版本不同而略有差异。