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優先度を定めるABC分析とは?その目的や分析方法をご紹介

ABC分析は、企業のマーケティングをはじめとして在庫管理や営業、顧客分析、さらに経営そのものにも活用されている分析手法。

別名、重点分析とも呼ばれており、意思決定の場面や売上分析の場面で頻繁に活用されています。

また、飲食店やECサイトをはじめとして物品の売買を行なっている事業者にとっては特に有用な手法です。

他にも営業の場で活用されることもあります。

実際、企業には人・物・金・情報といった様々な資源の流れがあり、その時々に合わせて意思決定を行う必要があります。

その際に、参考にすべき有用な指標として用いられるのがABC分析です。

ここでは、ABC分析の概要から活用方法についてご紹介していきます。

また、2:8の法則とも言われているパレート法則やパレート最適にも関わりの深い手法になっていますので具体的な例を合わせて、ご紹介しています。

この記事のポイント!

・「ABC分析」は、企業における様々な物事の優先度を決める方法。
・「ABC分析」は、飲食店やECサイト、営業の現場で頻繁に活用される。
・「ABC分析」は、売り上げ拡大に寄与する。
・「パレートの法則」は、売り上げにおける上位2割が売り上げ全体の8割を生み出しているということ。
・「パレート最適」は、合理的な判断を行うための指標になる。


目次[非表示]

  1. 1.ABC分析とは
    1. 1.1.ABC分析が事業者に活用される背景
    2. 1.2.ABC分析と飲食店やECサイトの関係性
    3. 1.3.ABC分析とデータドリブン
  2. 2.ABC分析の活用方法
  3. 3.パレートの法則(2:8の法則)とは
    1. 3.1.パレート最適とは
    2. 3.2.ABC分析やパレートの法則と営業の関係性
  4. 4.ABC分析のまとめ

ABC分析とは

ABC分析とは、複数のデータ・指標を用いて物事の優先度を決める方法を意味しています。

ABC分析(重点分析)は、複数のデータ・指標を用いて物事の優先度を決める方法です。

また、分析結果に応じて、優先度の高い順にA・B・Cとランク付してくこと。

例えば以下のように表すことができます。


・A分類:上位2割(上口顧客)

・B分類:中位3割(中口顧客)

・C分類:下位5割(下口顧客)


結果的に、ABC分析を用いて判断する場合は、A分類を最優先対応に対応します。

B分類は粗利や占拠率を分析し検討するケースが一般的です。

C分類は状況によりますが、直接対応しないケースもあります。

また、これは企業のマーケティングをはじめとして在庫管理や営業、顧客分析、さらに経営そのものにも活用されています。

その中でも、特に飲食店をはじめとする店舗運営を行なっている事業者の売上分析に活用されることの多い傾向にあります。

また、物品を扱うECサイトや営業の場面でも活用が進んでいます。

ABC分析が事業者に活用される背景

なぜ、飲食店やECサイトといった分野の事業者に活用されているのかというと、ABC分析は商品の出入りの多い事業との相性が良い分析手法だからです。

さらに、その商品の流れを分析することで、それらの事業者にとって重要視されている、人気商品や売れ筋商品やトレンドといった商品の情報を理解することが可能だからです。

また、それらを認識することによって商品の仕入れを最適化することができるようになり、商品の売れ行きがスムーズになるのです。

その結果、事業者の売上に直結するので活用が進んでいるといえます。

ABC分析と飲食店やECサイトの関係性

特に飲食店では依然としてオーナーや店長が直感で仕入れを行なうなど、直感でトレンドを予測している店舗が多いかもしれません。

実際、データを活用するよりも、その方が最適化できている可能性もあり得ますので、どちらが正しいか間違っているか、ということはここでは問題ではありません。

また、ABC分析によって導き出された指標を元にした判断が必ずしも正しいとは限りません。

そのため、ここでお伝えしたいことは、あくまでもデータを活用した分析の方が事業を最適化できる可能性が高いということです。

特に飲食店などは、オーナーや店長の人柄や想いなどが事業に表面化しやすい事業ですので、独自の判断に拘りたい事業者や売上の拡大が目的ではない事業者も多いかもしれません。

しかしながら、事業における合理的な判断を行い売上につなげるという意味では、ABC分析は欠かせないものになっているのも事実なのです。

ABC分析とデータドリブン

企業におけるデータの優先度を決定するABC分析ですが、これが事業者にとって欠かせないものになっているのは、近年注目されているデータドリブンの考え方の有用性がビジネスの現場で広く認識されているからです。

データドリブンとは、データを活用した判断を行い、実際にアクションを起こすことを意味しています。

これはABC分析をはじめとするデータ分析手法を包括した考え方であり、ビジネスを効率化し結果的に売上拡大に寄与するとして認識されています。

したがって、事業の合理性を追求し、売上拡大を図るのであれば、企業にはABC分析をはじめとしてデータドリブンな手法が重要なのです。

ABC分析の活用方法

ABC分析は、特に飲食店をはじめとする事業者の売り上げ拡大に寄与するなど、企業においてデータドリブンが必要視されていることによって活用が進んでいます。

ABC分析は、特に飲食店をはじめとする事業者の売り上げ拡大に寄与するなど、企業においてデータドリブンが必要視されていることによって活用が進んでいます。

そもそも、飲食店をはじめとする店舗を持って商品を売買するビジネスでは、基本的に店内など限りのあるスペースに在庫をおく必要が出てきます。

そこで、適切な在庫管理を行い、顧客のニーズに合致した在庫を保管しておくことが重要です。

それが、結果的に売り上げ拡大に寄与するからです。

一方で、適切な在庫管理を行うことができていない場合、在庫を処分せざるを得ない状況に陥ってしまうので損失につながります。

そこで、そのような状態に陥らないようにするためにも、ABC分析による在庫管理を行う必要があるのです。

この際には、独自のツールを活用する場合もありますが、Excelやスプレッドシートの活用が最適です。

また、一般的には、総売上高に対する貢献度の高い順にランク付することで在庫の仕入れ数や補充に役立てていきます。

売り上げに対する貢献度の大きなAにカテゴライズされた商品は優先的に仕入れや補充を行うことになります。

それについで、B、Cの順に優先度が低くなりますので、事業に当てはめて活用していきます。

パレートの法則(2:8の法則)とは

パレートの法則(2:8の法則)とは売り上げにおける上位2割が全体の8割の売り上げを生み出しているということを意味しています。

ABC分析を行うにあたって、重要な考え方の1つにパレートの法則がありますが、これは基本的な経済学の用語でとして認識されています。

これは売り上げにおける上位2割が全体の8割の売り上げを生み出しているということを意味しています。

そのため、パレートの法則は、別名2:8の法則とも言われています。

意思決定に有用な法則ですが、これは現象的な数字であり、ロジカルな定義ではないことを合わせて認識しておきましょう。

パレートの法則の具体的な例を挙げてみましょう。

ここでは、飲食店における売り上げの8割は顧客全体の2割の顧客で占めているということになります。

これは飲食店に限らず、製造業などにおいても同様の現象が見受けられます。

また、デジタルマーケティングにおけるWebサイトの解析を例にすると、2割のページにサイト全体の8割のアクセスが集まるという現象を意味していると言えます。

パレート最適とは

パレート最適は、他のカテゴリーを改善しようとする場合、他のカテゴリーを害する状態のことを意味します。

つまり、資源が最大限に利用されている状態であり、他に投入するリソースがあるのであれば、それは資源の無駄があるということを示しています。

そのため、極端な合理化という側面もありますが、企業経営を突き詰めて最適化するという意味では有用な考え方になります。

これをABC分析と関連させ考えると、優先度の低いC分類にリソースを投入するのであれば、A分類にリソースを投入した方が結果的に売上拡大に寄与するということになります。

また、A分類にリソースが最適化されていないということを意味しています。

先の飲食店を、ここでは簡単な例を用いて具体的にご紹介してみましょう。

優先度が高いA分類が牛肉、優先度の低いC分類が鶏肉だとしましょう。これらを加工し販売している飲食店の場合、パレートの法則に参考にすると売り上げを占める割合のうち、牛肉が売り上げ全体の8割を占めていることになります。

一方で鶏肉は売り上げ全体の2割以下になります。

すると、牛肉を優先的に仕入れた方が売り上げに貢献するので、合理的な仕入れになります。

そのため、経営におけるリソースを牛肉にフォーカスすることが最適な判断ということを意味しています。

ABC分析やパレートの法則と営業の関係性

飲食店やECサイトにおける活用の多いABC分析ですが、営業の現場でも頻繁に活用されています。

先の飲食店に事例と同様に、営業をABC分析とパレートの法則の視点から考えてみましょう。

例えば、会社を経営しており、すでに顧客となっている会社が10社あったとしましょう。

この場合、パレートの法則に当てはめると、自社の売り上げのうち上位2社が売り上げ全体の8割を占めており、残りの8社が売り上げ全体の2割に当たることになります。

さらに、これをABC分析によって分類すると、


A分類:売り上げの8割(2社)

B分類:売り上げの1割(5社)

C分類:売り上げの1割(3社)


このようになるとしましょう。

すると、優先的に営業リソースを投入するべきはA分類であるということになります。

ABC分析のまとめ

ここでは、企業のマーケティングをはじめとして在庫管理や営業、顧客分析、経営に活用されているABC分析やパレートの法則についてご紹介してきました。

また、飲食店や営業の事例をあげてご紹介してきました。

結果的にABC分析によって上位層をターゲティングすることで、売り上げ拡大に寄与してきます。

また、それを裏付けるのがパレートの法則でもあります。

有用な指標となる一方で、パレートの法則は現象的な数字であり、全ての現場において最適とは言えません。

しかしながら、企業における様々な意思決定の場面に参考になるのは間違いありません。

企業の限りあるリソースを効率的に投入し売り上げを最大化するためにも、今回ご紹介したABC分析やパレートの法則を参考にしてみてください。

SHOHE URA
SHOHE URA

データマーケティンググループ所属。 マーケティング担当者としてデジタルマーケティング全般に従事。 保有資格:GAIQ(GoogleAnalytics認定資格)

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