Ziskovost po klientech: jak poznat, který z nich (ne)vydělává


10. listopadu 2026
Kategorie: Finance
Autor: Ing. Oskar Kříženecký
Délka čtení:

Hrubá marže za celou firmu je jedno číslo a jako každý průměr schovává rozdíly mezi zakázkami nebo klienty. Část portfolia obvykle vydělává výrazně nad průměrem, část je pod nulou, a majitel to z účetnictví nevyčte, protože náklady leží souhrnně na jedné hromadě. Napovíme, jak marži rozpadnout na jednotlivé klienty, popíšeme čtyři nejčastější chyby a ukážeme, jak s výsledky dál pracovat.

Proč jedno číslo nestačí

Většina majitelů zná svou hrubou marži jako jedno číslo za celou firmu. Řekněme 25 procent. Je to průměr za všechny zakázky a klienty za rok. Průměr funguje jako smíchaná barva. Smícháte bílou s černou a dostanete šedou, ze které už nepoznáte, kolik jaké barvy jste použili. Stejně tak z celkové hrubé marže 25 procent nepoznáte, jestli firma vydělává na každé zakázce stejně. Nebo jestli klient, který generuje čtvrtinu obratu firmy, přináší také zisk. Rozdíly bývají výrazně větší, než majitel čeká. A zpravidla platí, že nejméně ziskový klient bere firmě neúměrně více pozornosti a zdrojů než klient přinášející lepší finanční výsledky.

Hrubá marže je v byznysu zásadní číslo, jenže se špatně sleduje, protože některé přímé náklady se složitě přiřazují ke konkrétnímu klientovi, zakázce nebo produktové kategorii. V tomto článku hrubou marží rozumíme tržby po odečtení přímých nákladů; v procentech jde o poměr této částky k tržbám. Z této marže firma ještě hradí režijní náklady.

Z praxe

Stejný problém jsem zažil i mimo malé české společnosti. V americké firmě, která vyrábí grily, jsme řešili produktový reporting pro Evropu. Byl covid, lidé brali hobbymarkety útokem, tržby byly neuvěřitelné. Jenže grily se vyráběly v Americe, pluly do překladiště a odtud se rozvážely do regionů. Přiřazení nákladů byl naprostý zmatek. A přitom právě marže podle produktů rozhodovala o tom, které grily objednávat, propagovat a dávat do obchodů. Kdybychom se spletli, prodávali bychom to, co vydělává méně, a chybělo by nám to, po čem byla poptávka.

Jak se marže prakticky rozpadne na jednotlivé klienty

Rozpad marže po klientech stojí na přiřazování tržeb a nákladů ke klientům, například pomocí středisek nebo zakázek v účetnictví. Středisko je nálepka, kterou účetní přidá ke každé faktuře a mzdové položce, aby bylo jasné, ke kterému klientovi, zakázce nebo produktové kategorii patří. Bez toho leží náklady souhrnně na účtech typu „mzdy“ nebo „služby“, aniž by někdo věděl, co patří k čemu.

Postup má tři kroky

  1. Tržby se přiřadí podle kategorií (klient, zakázka, produkt). U dlouhodobých zakázek je pro manažerský reporting potřeba, aby tržby a náklady padly do stejného měsíce. Jinak zakázka vypadá několik měsíců ztrátově a v měsíci fakturace najednou skvěle. Pokud na roční zakázce pracujete rovnoměrně, dá se v reportu počítat s 1/12 tržeb měsíčně. Jde o manažerský odhad, který musí odpovídat skutečně odvedené práci. Jak se zakázka zaúčtuje v účetnictví, záleží na smlouvě a povaze plnění, a to je otázka pro vaši účetní. Odhad se každý měsíc porovná se skutečností a při fakturaci se tržby nesmějí započítat podruhé. Drobné rozdíly mezi odhadem a fakturou jsou normální.

  2. Přímé náklady se přiřadí podle skutečné spotřeby. To bývá zpravidla nejtěžší. U mezd podle výkazu práce, tzv. „timesheetu“. Pokud zaměstnanec za měsíc odpracuje 160 hodin a 32 z nich věnuje jednomu klientovi, přiřadí se tomuto klientovi 20 procent jeho celkových osobních nákladů (hrubá mzda, odvody pojistného za zaměstnavatele a další výdaje související s působením zaměstnance ve firmě, jako jsou například jeho školení či benefity).

  3. Ostatní přímé náklady, které přijdou jednou fakturou za více zakázek, se musí rozdělit klíčem. Typicky faktura od subdodavatele, který pracoval na třech projektech, vyúčtování AI tokenů nebo měsíční faktura z tiskárny za dokumentaci k různým zakázkám. Klíč se volí podle toho, co náklad způsobuje. U subdodavatele odpracované hodiny, u AI spotřebované tokeny podle projektu, u tisku počet výtisků. Vyplatí se stanovit si hranici významnosti, nemá smysl pálit čas rozdělováním drobných částek.

Přímé náklady jsou ty, které lze přiřadit ke konkrétní zakázce nebo produktu. Nájem kanceláře, účetní nebo odměna majitele za řízení firmy zpravidla patří do režie. Pokud ale majitel sám pracuje na zakázce, odpovídající část nákladů na jeho práci do ní patří. Režie se sleduje zvlášť, na úrovni celé firmy.

Modelový příklad: architektonické studio

Čísla jsou modelová, ale blízko reality spousty firem. Studio dělá projekční práci pro pět developerů. Celkový obrat 40 milionů Kč, celková hrubá marže po zaúčtování přímých nákladů 25 procent, tedy 10 milionů Kč.

Klient Tržby Přímé náklady Marže Marže v %
Klient A 12 mil. Kč 8 mil. Kč 4 mil. Kč 33 %
Klient B 10 mil. Kč 7 mil. Kč 3 mil. Kč 30 %
Klient C 8 mil. Kč 6,5 mil. Kč 1,5 mil. Kč 19 %
Klient D 6 mil. Kč 6,5 mil. Kč −0,5 mil. Kč −8 %
Klient E 4 mil. Kč 2 mil. Kč 2 mil. Kč 50 %

Průměr 25 procent je pravdivý a zároveň zavádějící. Klient E vydělává dvojnásobek průměru. Klient D dělá 15 procent obratu firmy, ale ve výsledku je ztrátový.

Rozdíl mezi klientem D a ostatními vysvětlí výkaz práce. Architekti na klientovi D odpracovali výrazně víc hodin, než se počítalo při nacenění. Klient měnil zadání třikrát během projektu a studio změny dodělávalo bez dodatečné fakturace, protože to tak bylo vždycky a mají dobré osobní vztahy. Ty hodiny se propsaly do přímých nákladů stejně jako u kteréhokoli jiného klienta, jenže proti nim nestála žádná tržba navíc.

Podobně to funguje i v dalších oborech. V advokátní kanceláři se řeší utilizace, fakturovatelnost a efektivní sazba koncipientů. V marketingových agenturách marže po zákaznících. V tech firmách uživatelská základna, odliv zákazníků a jejich celoživotní hodnota. Mění se ukazatele podle oboru, princip zůstává stejný.

Čtyři nejčastější chyby

Když se nám povede nastavit reporting a alokaci nákladů, stále existují oblasti, které mohou celý proces pokazit. Toto jsou čtyři nejčastější případy.

  • Výkazy práce vyplněné zpětně. Kdo zapisuje hodiny v pátek odpoledne z paměti za celý týden, udělá spoustu chyb. Alokace nákladů pak nestojí na realitě. Průběžné zapisování během dne funguje výrazně lépe.

  • Vynucování výkazů kontrolou a postihy. Jakmile se začne řešit, kdo má málo hodin, lidé si čísla upraví a ztratí se přesně ta informace, kvůli které se vykazování zavádělo. Poctivě se vykazuje, když lidé vidí, k čemu jim to je. Rozdělení práce, argument pro nábor, podklad pro odměňování. Bez toho je výkaz vnímaný jako další zbytečná tabulka pro management.

  • Nezapočítaná neplacená práce. Vícepráce, opravy a konzultace zdarma se do výkazu často nezapíšou vůbec, protože je nikdo nefakturuje. Náklad na ně přitom firma nese celý. Ve studiu z příkladu se ty hodiny do výkazu dostaly, proto byl klient D vidět. Bez nich by jeho marže v reportu vyšla nadhodnocená.

  • Pohled jen po klientech. Rozpad ukáže rozdíly mezi nimi, ale neřekne, jestli za nízkou marží stojí typ zakázky, konkrétní člověk nebo fáze projektu. Proto se sleduje rozpad po typech zakázek i po lidech.

Co s tím dělat dál

Jakmile má majitel na stole report s finančními výsledky za jednotlivé klienty či zakázky, může se začít rozhodovat podle čísel.

  • Cenotvorba. U klienta D se předem sjedná cena hodin nad rámec smlouvy, nebo se vícepráce přestanou dělat zdarma. Buď se to vyfakturuje, nebo se to nedělá.

  • Výběr klientů. Rozhodnutí, jestli klient D za tu cenu a za tu pozornost týmu vůbec stojí za pokračování spolupráce.

  • Alokace kapacity. Hodiny od D se mohou přesunout na nové zakázky, nebo přidělit na vícepráce ke klientovi E, kde se prodají s vyšší marží.

  • Měsíční sledování. Rozpad marže po klientech má smysl jako trvalý report, který má majitel k dispozici každý měsíc.

Závěrem

Celková marže je průměr, za kterým se u pěti klientů schová rozptyl od minus osmi do padesáti procent. Ztrátový může často být ten velký a dlouholetý klient, kde dobré vztahy vedou k tomu, že se nejvíc pracuje zdarma. Data na ten výpočet většina firem má, v účetnictví i ve výkazech práce, chybí je jen dát vedle sebe.

Hrubý odhad zvládne majitel sám. Vzít tři největší klienty za loňský rok, odhadnout odpracované hodiny, vynásobit hodinovým nákladem a spolu s dalšími přímými náklady odečíst od tržby. A když to nejde spočítat, protože hodiny nikdo neeviduje, je to odpověď sama o sobě.

Zpět
4. listopadu 2026

AI a automatizace v daňovém poradenství a účetnictví: jak udržet kvalitu služby při tlaku na efektivitu

AI a automatizace nejsou v daňovém a účetním poradenství pouze cestou k úspoře času. Pomáhají stabilizovat kvalitu služeb, omezovat riziko rutinních chyb a vytvářet prostor pro skutečnou odbornou práci. Článek vysvětluje, proč musí odpovědnost za výstupy zůstat na poradci, jakou roli hrají vlastní automatizační nástroje a podle čeho by měli majitelé a management firem posuzovat externího poradce.

26. října 2026

Účetnictví, daně, právo a teď i HR

MATIDAL GROUP rozšiřuje své služby o externí HR díky partnerství s aHRea. Klientům tak vedle účetnictví, daní a práva pomůže také s náborem, nastavením odměňování, HR procesy, onboardingem a systematickým řízením lidí. Článek představuje přístup aHRea, tři možné režimy spolupráce a situace, ve kterých může externí HR firmám nejčastěji pomoci.

19. října 2026

EET 2.0 od roku 2027: Evidovat se budou i některé bankovní převody. Na co se připravit?

Abstrakt: Od 1. ledna 2027 se vrací elektronická evidence tržeb. Nová EET 2.0 se bude vztahovat nejen na hotovost a platby kartou, ale také na některé bankovní převody, například QR platby přímo u pokladny. Koho se evidence dotkne, jaké výjimky zákon stanoví a kdy se vyplatí režim EET OFF? Přinášíme přehled hlavních změn a praktických dopadů na podnikatele.

Tato webová stránka používá cookies

Můžete buď všechny povolit níže tlačítkem „Souhlasím se všemi“, odmítnout nebo nastavit podrobně "Detailní nastavení". Výběr můžete také později změnit. Více informací o cookies.

Funkční cookies Tyto cookies jsou nezbytné pro správné fungování webové stránky a proto je není možné vypnout.
Analytické cookies Analytické cookies nám pomáhají sledovat a analyzovat způsob v systému Google Analytics 4, jakým návštěvníci interagují s naší stránkou. Tyto informace nám umožňují vylepšovat obsah a poskytovat lepší uživatelský zážitek.
Marketingové cookies Čtení a zapisování cookies pro marketingové účely pro reklamní systémy jako je např. Google Ads či Sklik. Tyto cookies nám umožňují sledovat chování uživatelů a měřit výkon webu a efektivitu našich reklamních kampaní.
Personalizovaná reklama Remarketingové cookies nám umožňují prezentovat vám personalizovanou reklamu na základě vašich předchozích interakcí s naší stránkou v systémech jako je Google Ads, Sklik.
Využití osobních dat Touto volbou nastavíte souhlas s odesíláním a zpracováním vašich osobních údajů společnosti Google pro účely cílení a vyhodnocování online reklamy a cíleného marketingu.
Cookies sociálních sítí Jedná se o cookies spojené se sociálními sítěmi, jako je např. Facebook. Umožňují interakci mezi naší stránkou a sociálními platformami. Touto volbou nastavíte souhlas s odesíláním a zpracováním vašich údajů a chování na našem webu těmto společnostem. To nám pomáhá optimalizovat obsah a reklamu pro uživatele na základě vašich preferencí.