「ABC分析」、「デシル分析」、「クロスセル分析」を新人エンジニアに解説
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
企業が扱う商品の数が増えると、すべての在庫や販売状況を均等に管理することは難しくなります。限られた時間や予算をどの商品に集中させるべきかを判断するための手法が、ABC分析です。今回は、在庫管理やマーケティングの現場で欠かせないこの手法について、初心者の方にも分かりやすく解説します。
ABC分析とは
ABC分析は、売上高やコストなどの指標をもとに、商品の重要度を3つのグループに分類する管理手法です。パレートの法則（全体の数値の大部分は、全体を構成する一部の要素が生み出しているという経験則）に基づいています。
高校の文化祭で模擬店を運営する場面を想像してください。メニューが10種類あっても、売上の8割を稼ぎ出すのは「焼きそば」と「タピオカ」の2種類だけということがあります。この場合、すべてのメニューを同じ熱量で準備するのではなく、売れ筋の2種類に人員や材料を集中させる方が効率的です。ABC分析は、まさにこの優先順位をデータで見極めるためのツールです。
分析の手順と判定基準
分析を行う際は、まず各商品の売上高を算出し、金額の大きい順に並べ替えます。次に、全体の売上合計に対する各商品の構成比を出し、それを上から順に足し合わせた累計構成比を求めます。
一般的には、以下の基準でグループ分けを行います。
- Aグループ：累計構成比の0パーセントから70パーセントを占める主力商品。
- Bグループ：累計構成比の70パーセントから90パーセントを占める準主力商品。
- Cグループ：累計構成比の90パーセントから100パーセントを占めるその他の商品。
グループごとの境界線は、取り扱う商材や分析の目的によって調整される場合があります。
ABC分析のメリット
客観的な数値に基づいて現状を把握することで、以下のような利点が得られます。
- 経営資源の最適化売上の大部分を占めるAグループに注力することで、在庫切れによる機会損失を防ぎ、効率よく利益を上げることが可能になります。
- 在庫コストの削減売上への貢献度が低いCグループの在庫を減らす、あるいは取り扱いを中止することで、倉庫の保管費用や管理の手間を削減できます。
- 明確な管理基準の策定主観や経験則に頼らず、データに基づいて「どの商品を重点的にチェックすべきか」という共通の基準をチーム内で共有できます。
ABC分析のデメリット
一方で、数値のみに依存することで発生するリスクも存在します。
- 季節性やトレンドの無視過去のデータのみで分析を行うため、これから流行する新商品や、特定の季節にだけ売れる季節商品はCグループに分類されやすく、過小評価される恐れがあります。
- 商品同士の相関関係の欠如単体での売上は低くても、Aグループの商品と一緒に買われる「ついで買い」の商品がCグループに含まれている場合があります。これを取り除くと、Aグループの売上まで低下させる危険性があります。
- 一時的な数値の変動一時的な特需によって売上が跳ね上がった商品が、実力以上に高く評価されてしまうことがあります。
まとめと学習のステップ
ABC分析は、膨大なデータを整理し、注力すべき対象を明確にするための強力な武器となります。しかし、数値の裏側にある背景を読み解く視点も同時に重要です。
これからABC分析を学び、実務に活かすためのステップは以下の通りです。
- 表計算ソフトを使用して、身近なデータ（自身の支出や、過去の販売実績など）から累計構成比を算出する練習を行ってください。
- 分類された結果に対して、なぜその商品がそのグループに位置しているのか、季節や流行などの外部要因を含めて考察してください。
- 次回解説する「デシル分析」と比較し、顧客単位での分析と商品単位での分析の違いを理解することで、より多角的な視点を養ってください。
以上がABC分析の基礎知識です。まずは手元のデータをグループ分けすることから始めてみてください。
デシル分析とは
前回は商品を売上順に並べて管理優先度を決めるABC分析について解説しました。今回は、視点を「商品」から「顧客」へと移し、どの顧客層がビジネスを支えているのかを分析する手法であるデシル分析を取り上げます。
デシル分析の「デシル」とは、ラテン語で「10分の1」を意味する言葉です。その名の通り、全顧客を購入金額の高い順に並べ、人数が等しくなるように10のグループに分割して分析を行う手法を指します。
高校のクラスで例えると、テストの点数が高い順に生徒を並べ、上から4人ずつ10個の班を作るようなイメージです。第1班（上位10パーセント）の合計点数と、第10班（下位10パーセント）の合計点数を比較することで、クラス全体の成績が一部の優秀な生徒によって支えられているのか、それとも全員が平均的に得点しているのかを把握できます。
分析の手順と算出方法
デシル分析は、以下の手順で進めていきます。
- 全顧客を購入金額の高い順に並べる。
- 顧客数をもとに、上から10等分してグループ（デシル1からデシル10）を作る。
- 各グループの購入金額合計を算出する。
- 全体の売上に対する各グループの売上構成比を求める。
- 上位グループからの累計売上構成比を算出する。
例えば、顧客が100人いる場合、10人ずつ10個のグループに分けます。最上位の「デシル1」が全体の売上の50パーセントを占めているのであれば、その10人が経営において極めて重要な顧客であると判断できます。
デシル分析のメリット
顧客を層として捉えることで、マーケティング戦略を効率化できます。
- ターゲットの明確化売上への貢献度が高い上位グループが判明するため、優遇サービスや特別なキャンペーンをどの層に集中的に実施すべきかが明確になります。
- 販促コストの最適化全ての顧客に一律のダイレクトメールを送るのではなく、売上に繋がりにくい下位グループへのアプローチを控えることで、無駄な経費を削減できます。
- 現状の収益構造の可視化特定の上位層に売上が依存しているのか、幅広い層に支持されているのかという、ビジネスの健康状態を客観的に把握できます。
デシル分析のデメリット
シンプルな分析手法であるからこそ、注意すべき限界点もあります。
- 離反顧客の判別不能デシル分析は「過去の合計購入金額」のみを指標とします。かつて大量に購入してくれた顧客が、現在は他社に乗り換えて全く購入していない場合でも、過去の累積により上位グループに分類され続けてしまいます。
- 購入頻度の無視1回で10万円購入した顧客と、1万円の買い物を10回した顧客は、デシル分析上では同じ価値として扱われます。顧客との関係性の深さを測るには不十分な場合があります。
まとめと学習のステップ
デシル分析を用いることで、ビジネスを支える優良顧客の存在を浮き彫りにできます。しかし、過去の金額だけに固執すると、現在の顧客の動きを見誤る可能性がある点に留意が必要です。
この手法を深く理解し、実践するためのステップは以下の通りです。
- 顧客リストを金額順に並べ替え、10等分した際の各層の売上比率を算出してみてください。
- 上位1から3までのグループ（上位30パーセント）で、全売上の何パーセントを占めているかを確認し、集中度合いを把握してください。
- 次回解説する「クロスセル分析」を学ぶことで、特定した優良顧客に対して「次に何を提案すべきか」という具体的な販売戦略の立て方を習得してください。
デシル分析で「誰が重要か」を知ることが、効率的なマーケティングの第一歩となります。まずは自社の顧客がどのような分布になっているか、計算してみることをお勧めします。
クロスセル分析とは
これまで、商品の重要度を測る「ABC分析」、顧客の重要度を測る「デシル分析」について解説してきました。今回は、購入された商品の組み合わせを分析し、さらなる売上向上を目指す手法であるクロスセル分析について説明します。
クロスセル分析とは、ある商品を購入した顧客が、他にどのような商品を一緒に購入しているかを分析する手法です。これにより、顧客が潜在的に求めている関連商品を見つけ出し、セット販売やレコメンド（推奨）に活かすことができます。
高校の購買部を想像してください。パンを買った生徒の多くが牛乳を一緒に買っているというデータがあれば、パンのすぐ隣に牛乳を配置することで、生徒の利便性が高まり、同時に売上も向上します。このように「商品Aを買う人は商品Bも買う」という相関関係を明らかにすることが、この分析の目的です。
分析の鍵となる3つの指標
クロスセル分析（アソシエーション分析）では、主に以下の3つの指標を用いて、その組み合わせがどれほど強力であるかを客観的に判断します。
- 支持度（サポート）全取引の中で、商品Aと商品Bが同時に購入された割合を指します。この数値が高いほど、その組み合わせは一般的で、影響力が大きいと言えます。
- 信頼度（コンフィデンス）商品Aを購入した人のうち、何パーセントが商品Bも購入したかという割合です。例えば、商品Aが10回売れ、そのうち7回で商品Bが一緒に買われていた場合、信頼度は70パーセントとなります。
- リフト値商品Bが単独で売れる確率に対して、商品Aと一緒に売れる確率が何倍高いかを示す指標です。リフト値が1を超える場合、商品Aは商品Bの購入を促進していると判断できます。
クロスセル分析のメリット
データに基づいた提案を行うことで、以下のような効果が期待できます。
- 客単価の向上顧客が当初予定していなかった関連商品を提案することで、1回あたりの購入金額を増やすことができます。
- 顧客満足度の向上顧客が必要としているものを適切なタイミングで提案できるため、「自分の好みを理解してくれている」という信頼感に繋がります。
- 陳列やサイト導線の最適化店舗の棚割りやECサイトの「この商品を買った人はこちらもチェックしています」という表示を、データに基づいて効果的に配置できます。
クロスセル分析のデメリット
分析結果を解釈する際には、以下の点に注意が必要です。
- 因果関係と相関関係の混同データ上で一緒に買われていても、必ずしも一方がもう一方の購入理由とは限りません。単に「特売期間が重なっただけ」というケースもあり、背景を慎重に見極める必要があります。
- データの分母の影響非常に売れ行きが良い人気商品は、どんな商品とも一緒に買われやすいため、信頼度が高く出すぎてしまい、真に意味のある関連性を見落とすことがあります。
- 提案の過剰による不快感関連性が低い商品を強引に勧めすぎると、顧客に「売り込まれている」というネガティブな印象を与え、離反を招く恐れがあります。
まとめと学習のステップ
ABC分析で「何を」重視すべきかを知り、デシル分析で「誰に」注目すべきかを理解し、今回のクロスセル分析で「どのように」提案すべきかを導き出す。これらを組み合わせることで、データに基づいた精度の高いマーケティングが可能になります。
今後の学習のステップは以下の通りです。
- レシートや購買履歴から、頻繁にセットで現れる商品の組み合わせを書き出してみてください。
- その組み合わせの信頼度を計算し、偶然ではなく意図的に狙える関連性があるかを確認してください。
- 今回の3つの分析手法を統合し、特定の顧客層（デシル上位）に対して、注力商品（Aグループ）に関連する商品を提案する具体的なプランを立ててみてください。
これら一連の分析を繰り返すことで、数字の裏にある顧客の心理や行動が見えるようになります。ぜひ実践に役立ててください。
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
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セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。
学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。
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