パレート分析とは
パレート分析は、80/20ルールに基づくビジネスの意思決定に使用される手法です。 これは、結果に最も大きな影響を与える、望ましいまたは望ましくない入力要因の限られた数を統計的に分離する意思決定手法です。
パレート分析は、作業の20％を行うことでプロジェクトの利益の80％を達成できる、または逆に問題の80％が原因の20％に起因するという考えに基づいています。
パレート分析について
1906年、イタリアの経済学者Vilfredo Paretoは、イタリアの土地の80％が国内のわずか20％の人々によって所有されていることを発見しました。 彼はこの研究を拡張し、不均衡な富の分布もヨーロッパ全域で同じであることがわかりました。 80/20ルールは、国の人口の上位20％が国の富または総収入の推定80％を占めるというルールとして正式に定義されました。
ルーマニア系アメリカ人のビジネス理論家であるジョセフ・ジュランは、パレートの研究が発表されてから40年後につまずき、80/20ルールのパレートの不平等原理に名前を付けました。 ジュランは、ビジネスが直面している問題にルールを適用できるかどうかを理解するために、ビジネス状況におけるパレートの原則を拡張しました。 彼は、品質管理部門では、ほとんどの生産上の欠陥がすべての欠陥の原因のわずかな割合に起因することを観察しました。
パレートとジュランの研究に続いて、英国NHSイノベーション改善研究所は、イノベーションの80％がスタッフの20％に由来すると規定しました。 会議で行われた決定の80％は、会議時間の20％からのものです。 あなたの成功の80％はあなたの努力の20％から来ています。 苦情の80％はサービスの20％からのものです。
現在、パレート分析はすべての業界のビジネスマネージャーによって採用されており、部門、組織、またはセクター内で最も問題の原因となっている問題を特定しています。 通常、優れたアプローチには、原因と結果の分析などの統計的手法を実行して、潜在的な問題とこれらの問題の結果のリストを作成することが含まれます。 原因と結果の分析から提供された情報に従って、80/20分析を適用できます。
重要なポイント
- パレート分析では、プロジェクトの利益または結果の80％が作業の20％から達成される、または逆に、問題の80％が原因の20％にトレースされると述べています。各問題または利益には、レベルに基づいて数値スコアが与えられます会社への影響の スコアが高いほど影響が大きくなります。スコアの高い問題にリソースを割り当てることにより、企業はビジネスへの影響が大きい問題をより効率的に解決できます。
パレート分析の手順
80/20ルールを適用することで、利益、顧客の苦情、技術的な問題、製品の欠陥、または期限の遅れによる遅れやバックログに影響を及ぼすかどうかに基づいて問題を分類できます。 これらの各問題には、収益または売上、損失時間、または受け取った苦情の数に基づいて評価が与えられます。 手順の基本的な内訳は次のとおりです。
- 問題を特定するか、複数の原因がある可能性があることを指摘して問題の原因を特定するか、会社への悪影響のレベルに基づいて問題に優先順位を付ける番号を割り当てて問題を採点しますカスタマーサービスまたはシステムの問題スコアの高い問題に最初に焦点を当てることにより問題を解決するためのアクションプランを開発および実装
すべての問題のスコアが高いわけではありません。また、最初に追求する価値のない小さな問題もあります。 リソースを影響の大きい問題またはより高いスコアに割り当てることにより、企業は、利益、売上、または顧客に大きな影響を与える問題を対象とすることで、問題をより効率的に解決できます。
パレート分析は、問題のさまざまな原因をランク付けし、最大の影響を与えるソリューションに集中することで、不均衡な改善を達成できることを示しています。
パレート分析の例
会社は、オンライン小売衣料品のWebサイトから最近の製品の返品の増加を発見する場合があります。 返品数が一定のしきい値を超えているため、会社のアナリストは原因の調査と追跡を開始します。 主な原因は、複数の部門のオンラインショッパーによって選択された衣服のサイズを不正確に伝えるWebサイトの技術的な不具合にあるようです。
副次的な問題は、顧客サービスの質が低く、正しいサイズの衣服と交換する代わりに、買い物客が払い戻しを選択することです。 問題は会社の収益の損失につながるため、アナリストは各問題に起因する収益損失の量に基づいて、技術的な不具合、顧客サービスの低下、長期的な顧客の損失の問題を採点します。
パレート図とグラフを使用して、企業が直面している問題を特定できます。 チャートには、「オンラインポータルからの高い収益」という登録された問題がある場合があります。 原因のリストは、各原因の横に評価またはスコアとともにチャートに表示されます。
たとえば、1から10のスケールでの技術的な不具合には10が与えられ、問題の根本原因および収益損失の主な要因として特定されます。
買い物客が経験する顧客サービスの質の低さは、顧客の代表者がグリッチのために彼らに伝えられた間違った情報しか知らないという事実に起因する可能性があります。 そのため、クライアントはサイズLのシャツを購入することを強く主張していましたが、担当者は顧客がエラーであり、注文したシャツがサイズSであると確信していた可能性があり、顧客の不満とフラストレーションにつながりました。
この分析を考慮すると、グリッチが解決されると、営業担当に流れる情報が顧客のフィードバックと一致することを期待して、顧客サービス要素は5と評価される可能性があります。 短期的に顧客を失うだけでなく、グリッチが修正された後でも失われた収益により、パレート図またはグラフでこのカテゴリのスコアが8になる可能性があります。 グラフの最高スコアのグループには最高の優先順位が与えられ、最低スコアのグループには最低の優先順位が与えられます。
パレート分析は問題の解決策を提供するものではなく、企業が問題の大部分の少数の重要な原因を特定するのに役立つだけであることに注意することが重要です。 原因が特定されると、企業は問題に対処する戦略を作成できます。 パレート分析を使用すると、改善された問題の20％で企業の成果を80％改善できると考えられています。
オンライン小売店は戦略を採用するかもしれません 失われた顧客を取り戻し、売り上げを伸ばします。 同社は衣料品の販売キャンペーンを実施して、新しい販売を促進し、不満のある顧客にグリッチからリベートまたは割引を提供して、既存の顧客の信頼を獲得することができました。
パレート分析では、通常、問題のさまざまな原因をランク付けし、それらのソリューションまたは最も影響の大きい項目に集中することで、不均衡な改善が達成できることを示します。 基本的な前提は、すべての入力が特定の出力に同じまたは比例した影響を与えるわけではないということです。 このタイプの意思決定は、政府の政策から個々のビジネスの意思決定まで、多くの分野の取り組みで使用できます。
