ABC分析とパレートの曲線(2・8の法則とは)

ABC分析とパレートの曲線(2・8の法則とは)計数
ABC分析とパレートの曲線(2・8の法則とは)
かかせり
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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分析のイメージ

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。

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%

上記のイメージでランクは分類されます。

グラフイメージ(パレートの曲線)

ABC分析のグラフイメージ(パレートの曲線)

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あるといわれているのが
パレートの曲線となります。

よく2・8の法則と言われたりもしますね。

じゃあ残りの80%きっても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
ではなく、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
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
しにくくすることはできると考えます。

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
であればもし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。

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。

分析にはSQLの勉強にも興味を持つことを
お勧めします。

品揃えを考える際には是非活用したい
計算方法ですね。

計数
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