在财务分析中，关于收入的分析是至关重要的。收入的变动直接影响企业的利润水准，同时也体现了企业业务的发展的新趋势，所以收入的分析以及预测，是管理层着重关注的。
财务分析和预测的思路，依据企业所属行业和业务的不同，会有很大的差异，我下面所述的，只是根据我之前的工作经验所总结出的一个简单思路，可能并不通用，但希望能给大家带来一些启发。
在进行财务分析时，我们所使用的收入数据可能来自于利润表的营业收入，也可能是源于企业内部业务和财务系统所显示的收入。当企业中存在多重收入数据来源时，我们就必须在分析前定义收入的详细的细节内容和范围。
当企业规模比较小、业务单一时，可能会将开票金额或者合同金额定义为收入，在企业慢慢地发展扩大、业务开始多元化扩张时，针对不同的业务，有必要进行不同形式的收入界定。
例如企业属于平台网站，涉及网站会员充值和点播，网站有相应的广告位会产生广告收入，同时企业也对外投资一些影视项目。会员的充值收入也涉及不同类别，一种是会员费，包括月度、季度、年度等不同时长，另一种是单项的点播付费；广告位对外招商合作，为公司能够带来广告收入；影视项目的投资会为公司能够带来电影票房收入及影视剧分成。
会员充值收入和单项的点播付费，是TO C的业务，不会进行开票，在网站后台能查阅相应的充值和点播费用流入，数据传输到对应的内部系统，根据公式能计算得出按照会计准则每月应确认的财务收入；与品牌方的广告合作会签订相应的合同，按照合同约定的广告计划来进行发布，在广告发布后分步确认收入；影视项目投资所涉及的周期会很长，尤其是电影项目，所以在进行财务分析时，能够使用当前票房进行收入预估。
按照这样的逻辑，对每类收入都进行明确的定义，确认收入数据的来源，一方面能够让财务报告使用者们对收入的定义达成一致，另一方面也可以让财务部门清楚分析报告中所使用的收入数据与财务报表中的数据存在哪些差异，避免在收入数据上产生分歧。
收入的定义明确后，想要进行相对有效的分析，还需要将收入的总金额进行拆分，最直观的拆分方法，就是将客户分类。客户分类的维度有很多种，可以依据企业的情况来进行发散思考，挑选最适合企业当前情况的分类方式。
按照业务线拆分。就像上面网站平台的例子，当企业同时经营多种业务时，可根据不同的业务线来归集客户以及客户对应的收入。
按照客户的业务类型来进行划分。比如客户是企业客户还是个人客户？或者按照客户经营的业务进一步分类为游戏、视频网站、美妆、汽车、旅游等等。
按照客户和我方企业合作的规模。一种思路是按照合作的金额来进行分类，将客户分为合作金额在1000万以上、500-1000万、100-500万、100万以下几档；另一种思路是按照客户与企业合作的业务复杂程度来划分，是只有单一业务的合作？还是有多元化的合作？如果是多元化合作且合作金额比较大，那么这个客户就会升级为企业的战略客户，在企业的业务中占有很重要的地位。
还有一些企业基于业务特性，选择按照项目制来管理，那么客户分类就可根据项目进行归集，例如影视项目、工程建设项目、研发项目等等。在文娱行业，可能还会出现按照IP进行分类的情况，例如一些小说、漫画网站，就可根据作品IP来进行数据归集，或者泡泡玛特这类生产盲盒以及衍生品的企业，旗下有众多IP项目，也需要按照IP来进行数据的归集和分析。
除此之外，还可根据客户流动性来分类，流动性低、与企业形成长期稳定合作的客户，属于存量客户，企业通过种种手段新开发的初次合作的客户或者流动性非常高的客户，都可以归类到增量客户。
客户分类的维度不仅仅包含上面所列举的，依据企业业务模式还会有其他的客户分类方式。这些客户分类办法能够单一使用也可以综合使用，若企业有完善的信息化系统，我们就能更加快速地获取完整数据，能更便捷地进行数据的整理和统计，这是进行复杂化客户分类的前提。
之所以要先进行客户分类，是因为不一样的客户可能具有不一样的变化特性，如果不进行拆分，只分析收入总数，我们没办法察觉内里隐藏的变动，导致忽视某些经营风险。依靠系统，在将客户在不同业务线进行拆分后，能更加进一步将客户收入进行细化拆分，这种综合性的客户分类可以帮助我们更清晰地查看数据变化并分析变动的原因。
收入分析的方法实际上并不复杂，主要使用在的无非是趋势分析法、比较分析法和比例分析法三种。
趋势分析法主要关注的是收入变动的曲线，特别是在存在规律性、季节性收入波动的企业中，这种变动趋势很重要。某类客户，按照以往的数据推测，收入在寒暑假会出现峰值，当收入曲线趋于平缓未达到预期峰值甚至会出现下降时，如果客户本身没再次出现任何经营问题，那么就必须要格外注意评估客户流失的风险性。
比较分析法的使用，首先要选择比较基准。当期的收入是和去年同期作对比？还是和上期数据来进行对比？是和行业标杆数据对比？还是和预算目标或是绩效指标对比？选定比较基准后，就可以计算出实际收入与基准的差额或是增减比例，能更加进一步深入分析差额产生的原因。
比例分析法依据企业的情况，可以计算的比例非常多样，大部分都是从结构入手进行比例计算。例如计算业务结构占比，企业经营着多项业务，哪些业务为公司能够带来了更多的收入？哪些业务投入资源而未获得收入？
大客户比例，我们大家可以计算客户合作金额排名前十/五的客户收入占总收入的比重。如果大客户收入占比过高，实际就形成了大客户集中的风险，这种风险意味着企业对大客户形成较强的依赖性，对公司的发展来说未必是好事，如果大客户出现流失，就会产生没有办法弥补的收入缺口，企业利润也会随之下降。
我们也可以计算存量和增量的收入比例，通过存量和增量的变化来判断企业收入基本盘是否稳定。存量用户带来的收入构成企业收入基本盘，哪怕没有增量客户，依靠存量的收入也能保证企业的经营。理想状况是存量稳定增长，增量迅速增长，同时增量在不断向存量转化，形成稳定发展的模型。
通过各种分析方法，我们所探寻的就是收入分析的两个重点，第一是导致收入变动或与基准产生差异的原因，第二是评估差异影响的金额以及影响的时间。
无论是收入的变化是良性的还是恶性的、是高于基准还是低于基准，我们都需要找到差异产生的原因。
当企业的收入增长或是高于预期时，我们对于差异原因的分析可以从收入获取的两个途径入手：挖掘原有客户的真实需求所带来的存量增长和获取更多用户带来的增量增长。客户本身规模扩大、进行多元化合作、客户复购率提升、季节性或周期性波动、为客户提供增值服务、续约折扣等方式，都可能会导致存量客户的收入增加，而有效的营销投入、新客优惠、爆品引流、开展新业务等方式会带来增量客户。
收入下降或是低于预期时，按照同样的思路，我们大家可以考虑存量客户流失以及增量客户数量没有到达预期两方面的因素影响。客户自建团队、客户规模收缩、价格上的优势消失、服务体验差等因素，会导致存量客户流失；营销效果差、目标客户群模糊、促销力度小、市场之间的竞争激烈、 产品服务同质化会影响新客户的获取，让增量客户数量没有到达预期，影响企业收入。
导致差异的缘由分析完成后，我们还需要评估差异影响的金额以及影响的时间。差异的金额大小会对企业整体业绩产生正面或负面的影响，而这种影响所持续的时间，可能是长期的，也可能是短期的，或许是意外导致的暂时现象，或也可能一直持续下去。
例如国家出台一些政策，对于影视行业的题材进行限制，那么影视制作公司和视频平台的收入都会受一定的影响，原本能够上线播出的项目需要停止，这种政策的限制可能会持续一段时间，这些不能播出的项目就会成为存货，即使后续政策放宽，或是对作品做修改调整后上线，那么也可能因为错过了最佳时间而没办法得到预期的收入。
评估影响的金额以及时间，实际上都是在为收入预测做准备，那么我们为什么还要在收入分析后进行收入预测呢？
财务分析的目的是通过拆解和分析财务数据来寻找企业经营中所存在的问题，并评估问题所带来的的影响和风险，联合有关部门寻找处理问题的方案，确保方案的落实，控制企业风险。
所以财务分析真正的价值体现，并不在于我们统计数据、拆解数据、分析原因，而是在于后续的风险评估以及问题的发现和解决。而风险的评估最终需要用财务数据来呈现，最优方式就是财务预测。
通过分析我们得知是客户流失导致收入下降、未达到预期，但是流失率是多少？究竟会持续给收入带来多大的影响呢？我们把这种客户流失风险转化为对未来几个月乃至全年的收入预测呈现出来，通过直观的数据，能够最大限度引起管理层和业务部门的关注，提前寻找应对客户流失的办法，缩小对收入的负面影响。
收入预测的根本原则，是基于当前的企业战略以及经营状况，结合财务分析所发现的变动或差异原因以及评估出的影响大小和维持的时间，对未来一定期间的经营进行一系列假设，在假设的基础上进行收入预估。假设包含外部的行业状况、经济环境、竞争对手策略等，也包括企业内部的业务发展策略、经营销售的策略、资源分配等，假设无所谓对错，只讨论是不是合理。收入分析是不是到位，对企业的业务状况是不是真正了解，这一些都会影响我们制定的假设是不是合理。不合理的假设会让我们对未来的预测产生重大的偏差，影响管理层的判断。
收入预测的方法也有很多种，存在季节性或周期性波动的行业，可通过模拟波动曲线来进行预测。举个简单的例子，利用上年度收入数据，计算出上年各月平均收入作为基准线，则全年收入是围绕基准线进行上下波动的曲线。当波动具有季节性或是周期性规律时，就可以计算各月收入与基准线的比例，然后将比例套用在本年数据上，这样就可根据波动曲线来模拟计算出本年的预测收入。
如果是针对客户较少或是采用项目制核算的企业，可根据客户或项目，参考合同约定或是项目进度逐一进行预测；如果客户较多，就需要按照客户的类别以及每个类别的变化规律，来分类进行收入预测；若企业大客户收入占比较高，也可以抓大放小，将大客户分类进行单独预测，中小客户打包视为一个整体收入预测。
我们也能够准确的通过业务模型来建立预测公式。例如实体店或是网店经营，都可以将收入拆分成客单价*顾客数量，客户数量进一步拆分为客流量、转化率、复购率，参照历史数据结合开店地段或是网店的经营状况做客流量预估，转化率和客单价则会根据经营销售的策略的不同以及店内选品的差异而变化，将预测公式的每个分项进行假设后就能得出收入预测的结果。
收入预测是预估数据，针对的问题和状况不同，我们可能会建立不同的假设，做出几种估计来方便管理层进行决策和判断。如果某条业务线考虑降价，降价的幅度与增加客户的比例，会出现几种不同的状况，这时能够使用敏感性分析来进行不同假设下的收入预测呈现。将最理想的和最糟糕的状况一起展现给管理层，能够对决策起到更大的支持作用。
财务分析实际上并不复杂，也没有通用的模型。如果你对企业的经营情况、业务模型、行业状况有足够的了解，针对财务分析中发现的异常，你可以不断地问自己问题，这种自发的深入思考，会帮助你形成关于财务分析和预测的思路，也会帮助你对业务有更深层次的理解和思考。