ABC分析とは?パレートの法則(ロングテール)と交えて説明します。

ABC分析とは?パレートの法則(ロングテールとは)と交えて説明します。 小売りの役立ちMemo
ABC分析とは?パレートの法則(ロングテール)と交えて説明します。
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かかせり
かかせり

小売業で商品の構成を考えるときにABC分析が良く使われます。
実際に単品でABC分析をしてみると、少ない商品が大部分の
売上を確保しているなんてことが分析してわかったりします。

ここでは、簡単に誰でもわかるようにABC分析に関して説明しますので是非読んで見てください。

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ABC分析とパレートの曲線とは

ABC分析とパレートの曲線とは
ABC分析とパレートの曲線とは

小売業ですと、よくABC分析をするケースがあります。

ABC分析とは1つのカテゴリーの中の商品が1,000SKUあった場合の1SKUあたりの売上構成比を足していくイメージで出されます。

※SKUとは、 Stock Keeping Unit(ストック・キーピング・ユニット)
といわれており商品管理をする上で一番小さい単位と思ってもらえれば良いと思います。

いまいちわからない方のためにもう少しSKUを説明すると小売業で勤務している場合芳香剤とは管理しません。

例えば消臭力ラベンダーの香りとして判断しますが、顧客は基本芳香剤とひとくくりに考えます。

芳香剤は『品目』とし消臭力ラベンダーの香りは『SKU』のイメージとなります。

ABC分析について説明します。

大まかに少ない商品で例をあげると以下のようなイメージになります。

30品では少ないのでわかりずらいかもしれませんが、通常はCランクの商品アイテムがかなり多くなります。

1,000SKUだった場合は800SKUくらいがCランク商品になるイメージです。

売上構成比の合計が75%までがAクラス商品

商品名売上構成比構成比合計ランク
商品17,000 7.0%7.0%Aランク商品
商品210,000 10.0%17.0%Aランク商品
商品313,000 13.0%30.0%Aランク商品
商品412,000 12.0%42.0%Aランク商品
商品510,000 10.0%52.0%Aランク商品
商品610,000 10.0%62.0%Aランク商品
商品715,000 15.0%77.0%Aランク商品
商品85,000 5.0%82.0%Bランク商品
商品95,000 5.0%87.0%Bランク商品
商品105,000 5.0%92.0%Bランク商品
商品115,000 5.0%97.0%Cランク商品
商品12200 0.2%97.2%Cランク商品
商品13200 0.2%97.4%Cランク商品
商品14200 0.2%97.6%Cランク商品
商品15200 0.2%97.8%Cランク商品
商品16200 0.2%98.0%Cランク商品
商品17200 0.2%98.2%Cランク商品
商品18200 0.2%98.4%Cランク商品
商品19200 0.2%98.6%Cランク商品
商品20200 0.2%98.8%Cランク商品
商品21200 0.2%99.0%Cランク商品
商品22200 0.2%99.2%Cランク商品
商品23100 0.1%99.3%Cランク商品
商品24100 0.1%99.4%Cランク商品
商品25100 0.1%99.5%Cランク商品
商品26100 0.1%99.6%Cランク商品
商品27100 0.1%99.7%Cランク商品
商品28100 0.1%99.8%Cランク商品
商品29100 0.1%99.9%Cランク商品
商品30100 0.1%100.0%Cランク商品
売上100,000 100%100.0%
  • Aランク商品0%~75%
  • Bランク商品75%~95%
  • Cランク商品95%~100%
    ランクのパーセンテージは企業によって若干違う可能性があります。

上記のイメージでランクは分類されます。

アクションプランは次のパレートの曲線で説明します。

パレートの法則について説明します。

ABC分析のグラフイメージ(パレートの曲線)

ABC分析した結果をグラフにすると、上記のように実際は約20%程度の商品で全体の売上の80%程度の売上を占めているケースがほとんどです。これをパレートの曲線といいます。

よく2・8の法則と言われたりもしますね。
・売上の8割は全体の顧客の2割が生み出している。
・商品の売上の8割は全アイテムの2割が生み出している。
・業務の成果は全体の2割の時間で生み出している。
などなどでパレートの法則は使われていますね。

では、80%がなくなったとしても80%の売上は確保できるのかと思うかもしれませんが、私としてはなかなかそんなに簡単なことではないと思っています。

確かに0.1以下の構成比しかないアイテムに関してはカットして、構成比が高いアイテムの展開数量をもっと増やして補充や納品の手間を抑えたり、欠品をしにくくする事でチャンスロスを減らすためのアクションはとても大切ですし、日々死に筋退治はしなくてはいけません。

ただひとつ考えないといけないのはONEtoONEでデータを分析していくことです。

もしCランクの商品だからカットしたがその商品を買っている顧客がロイヤルカスタマーであれば、カットした場合にもう来店してくれなくなる可能性があります。

そうなると1つのカテゴリーだけで判断しLTVの非常に高い顧客を失うことになりかねないからです。

LTV=ライフタイムバリュー(顧客生涯価値)企業にとって長期間でどれだけ多くの利益をもたらしてくれるのかを考える事ですね。

ABC分析は大切ですしパレートの理論も非常に正しいですが、この分析だけを見て判断するのではなく
さまざまな数値分析をした上で判断することが、重要だと私は思います。

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まとめ

パレートの曲線をよくロングテールと言われます。

これは2割で売上の約80%を占める事で残りの部分がしっぽのように長ーくなるから事から名前が付けられています。

ロングテール画像

アマゾンなどのネットショップは店舗では販売しきれない、商品数をネットを使って販売する事で大成功しています。

店舗では、ロングテール部分で顧客のLTVに影響を与える事がないかを分析し問題ないと判断した後で商品をカットし売れ筋の陳列量を増加する棚割り変更をするようにしていきましょう。

Cランク商品をただカットするだけならアルバイトで十分です。
上記でも説明しましたが、しっかりとCランク商品でも定着率が高くないか?など見ていかないと、顧客がついている商品をカットしてしまい、定着率が下がってしまうケースがあります。
しっかり分析して、戦略をたてていく必要がありますね。

分析にはSQLの勉強に興味を持つことをお勧めします。

小売業で分析をしないのは、毎日ギャンブルをしているのと同じです。

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感想(1件)

品揃えを考える際には是非活用したい計算方法ですので勉強していく事をお勧めします。

必ず役に立つはずです。

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