ABC分析とは？メリットや手順について徹底解説！

ABC分析のやり方・手順

それでは実際にABC分析をどのようにおこなうのか、手順を紹介します。ABC分析は、次の順番で進めます。

• 分析の目的を決める
• 分析するデータを準備する
• 構成比を計算する
• 累積構成比を求める
• ABCに分類する
• パレート図を作成する

順番に説明します。

分析の目的を決める

まずは、ABC分析をおこなう目的を明確にしましょう。ABC分析をおこなうのには、以下のような目的が考えられます。

• 売れ筋商品の在庫不足を防ぎたい
• 在庫を抱えすぎるのを防ぎたい
• 優先対応すべき顧客層を洗い出したい

目的によって、用意するデータやABCの区分などが違います。

分析するデータを準備する

目的が決まったら、分析するデータを準備します。在庫管理が目的でABC分析をおこなうのであれば在庫管理システムのデータ、顧客管理が目的であればCRMのデータを利用すると便利です。システムやツールを利用していない場合は、エクセルデータでも問題ありません。

データを準備したら、分析したい項目でデータを並び替えます。今回は、売上で分析するとして、売上データを売上金額が大きい順に並べました。あわせて全体売上金額も算出しておきます。

　　 　　

構成比を計算する

続いて、各商品の構成比を計算します。各商品の売上を合計金額で割ると、商品ごとの構成比が算出されます。

＜計算例＞商品Aの構成費＝2,350,000円÷10,279,700円＝22.9％

　　 　　

累積構成比を求める

構成比を上から累積し、累積での構成比を算出します。

＜計算例＞商品Cの累積構成比＝22.9％+19.3％+15.0％＝57.2％

　　 　　

ABCに分類・分析する

累計構成比を、ABCに分類します。ABCのランクは、目的に応じて自由に設定できます。今回は、売上に占める割合を6：3：1でランク分けしました。

　　 　　

Aランク：売上への影響度が高い。在庫の保管場所を広く確保し、在庫を切らさないようにする。
Bランク：売上への影響度は中程度。Aランクよりも在庫上限をタイトに管理する。
Cランク：売上への影響度は小さいため、在庫の余裕は持たせず在庫切れもある程度は許容する。

今回は売上だけで分析していますが、売上個数や利益率などでも同様に分析できます。

パレート図を作成する

ABCに分類したら、パレート図を作成します。パレート図は、分析項目の指標を示す棒グラフと、累積比率をあらわす折れ線グラフを組み合わせたものです。

　　 　　

パレート図にし、各項目の影響度を視覚的に把握できるようにするのがABC分析の特徴です。

ABC分析をおこなう際の注意点

データに基づく在庫管理やマーケティング対策を可能にするABC分析ですが、実施時には以下の3点に注意する必要があります。

• 季節性を考慮する
• Cランクの商品を切り捨てない
• ロングテール現象が起こる業種には対応できない

順番に解説します。

季節性や流行を考慮する

Aクラスに分類されたからといって、必ずしもすべての優先度が高いとは限りません。たとえば季節に影響を受ける商品であれば、その季節が過ぎればとたんに売れなくなってしまいます。また一時的に流行している商品についても、ブームが過ぎてしまえば売上は落ちるでしょう。
Aクラスだからと季節性や流行を考慮せずに仕入れ数を増やしてしまうと、多くの不良在庫を抱えてしまう可能性があります。反対にCクラスに分類されても、夏になればよく売れる商品であれば、シーズンが始まる前に在庫を増やしておかなければ機会損失してしまいます。

そのためABC分析をしたあとには、個々の商品について「継続的に売れる商品か」「一過性のものではないか」を判断することが大切です。

Cランクの商品を切り捨てない

Cランクに分類された商品を「売れないから」と容易に切り捨ててしまうのも避けましょう。
Cクラスの商品は、自社の業績に与える影響が小さいことから軽視される傾向があります。しかしCクラスであっても、継続的に売上を立てているのであれば、ニッチな顧客がついていると考えられます。そのような顧客を切り捨ててしまうと、自社の信頼や評価を損ねてしまうかもしれません。

またCクラスの商品を切り捨てることで、Aクラスの商品の売上に影響が出る可能性もあります。たとえば万年筆のインクがあまり売れないからといって販売をやめてしまうと、万年筆自体が売れなくなってしまう恐れがあるのです。
このようにCクラスの商品の取り扱いを検討するときには、中長期的に自社にどのような影響を及ぼすかまで考えることが大切です。

ロングテール現象が起こる業種には対応できない

ロングテール現象とは、ニッチな商品の売上合計が、人気商品の売上合計を上回る現象を指します。ABC分析は、「売上の8割は2割の商品で作られる」とするパレートの法則に基づいています。しかしロングテール現象は、パレートの法則とは真逆の現象です。たとえば月に数個しかでない商品であっても、それが無数にあればその合計は人気商品を超えるのです。

ロングテール現象は、Amazonが大成功を収めたことで注目されるようになりました。Amazonは圧倒的な種類の商品をオンラインで販売しており、なかには月にひとつしか売れないような商品もあります。しかしそれらが積み上がることで、人気商品を上回る莫大な売上を立てたのです。
ロングテール現象が起こるような業種では、「売れ筋商品」自体が存在しないため、ABC分析をおこなってもあまり効果はないでしょう。

ABC分析の活用事例

ここではABC分析がどのように活用されているのか、事例を通してみてみましょう。

飲食店での活用事例

ある飲食店では、売れ筋メニューを洗い出し、売上向上につなげるためにABC分析を実施。自店のメニューを売上高と販売数でABCにランク付けしたうえで、販売に注力するメニューを選定しました。
売上への貢献度が高いAクラスとBクラスのメニューについては、レシピを改善し、さらにクオリティを向上。Cクラスではあったものの、セットでよく出るドリンクが明らかになったことから、インターネット上でセットクーポンを配布することで集客と売り上げ向上に成功しました。

SaaS企業の活用事例

あるSaaS企業では、顧客対応を効率化するためにABC分析を実施。自社の顧客を年間売上の高い順にABCに分類し、それぞれへの対応を検討しました。
貢献度が高いAクラスの顧客については、定期的な訪問やオンライン面談などによる対人での手厚いフォローを実施。Cクラスの顧客については、母数が多いことからツールを活用して対応を自動化しました。
優先度の高い顧客の対応へかけるリソースの比率を高めた結果、アップセルやクロスセルにつながり売上が向上しました。

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ABC分析に必要な情報は日々蓄積・管理しておかなければなりません。それらの情報をエクセルで管理していたり、複数のシステムに情報が分断されていては、情報の信頼性や利便性に欠けるなどの課題があります。
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まとめ

ABC分析は、パレートの法則をもとに、製品やサービス、顧客などの重要度をランク付けするフレームワークです。在庫管理はもとより、マーケティングや経営戦略の策定など、さまざまな分野に幅広く応用できるのがABC分析の特徴です。 ABC分析を実施するには、日ごろから売上や販売個数、在庫などをデータで管理している必要があります。商品や顧客数が多ければ、手動での管理は困難になるため、ツールを利用するのがおすすめです。