ABC分析の落とし穴 ①

言うまでも無いですが、メニュー構成は飲食店にとって非常に重要です。

売れるメニュー、集客力のあるメニュー、美味しいメニュー、独自のメニュー、それらが無ければ人気店にはなれませんよね。

ただし、メニュー構成の重要性は、それだけではありません。

例えば、注文頻度の低いメニューの存在は、食材の不良在庫やロスの原因になるのはもちろん、調理する頻度が低いので作業効率も落ちます。もちろんクオリティに問題があるのならば、お店全体の評価を下げてしまいますよね。

逆に注文頻度の高いメニューは、調理する頻度の高さから作業効率も高くなりますし、作業効率が高ければ提供時間も短くなります。

さらに人気のメニューは、派生メニューを作ったり、味・原価・価格などを見直せば、人気も利益もさらに高めることができます。

さて、そこで問題です。

普通にお店をやっていれば、よく出るメニュー、出ないメニューは、現場に立っていれば体験で、経営者としては数字で、ある程度はつかめますよね？

それなのに、わたしは今なぜわざわざこんな話をしているのでしょうか？

それは、どんな施策をするにせよ、根拠のあるデータをもとにしなければならないからです。

そうでないと、結果として成功しても失敗しても、それがまたデータとして残り今後に活かすことができないからです。

そうです。

後で成功の理由や失敗の理由を考えることができるというのはとても大事なことです。

そこで、ある程度簡単にメニューの入れ替えや改良の目安を算出できる方法として昔から親しまれている方法があります。

それがABC分析です。

そうですね。わたしの知る限りかなり昔から行われている手法ですから、ある意味古いやりかたとも言えます。

それでもまぁ、ひとつの目安としては使えますよ。ただし、記事のタイトルの通り、落とし穴もあるので要注意ですけどね。

それは次回の記事になります。まず今回はABC分析の基本を学んでいきましょう。

ABC分析とは、全商品をなんらかの基準（基本的には売上高）の構成比順に並べて、上位70%を「Aグループ」70%～90%を「Bグループ」それ以下を「Cグループ」と分類するやり方です。

っと、言葉で説明してもピンとこないと思うのでこの表を見てください。

ここで注目するのは右側の2列。

構成比と累計です。

構成比は、全商品の売上のうち、その商品の売上が占める割合。

累計は構成比が上位の商品から並べて、その構成比を累計していったものです。

この累計が

1. 0%～70%の商品が「Aグループ」
2. 71%～90%の商品が「Bグループ」
3. 91%～100%の商品が「Cグループ」

となります。

はい。

とびぃさんの言う通り、貢献度と言った方がわかりやすいかもしれませんね。

というわけでお気づきでしょうけど、Cグループはメニューから排除する候補となります。

そしてBグループは、なんらかの改善をすることで主力にもありえるけれども、現状そこまでの実力がないといった感じですね。

そのあたりも、人材に通じるものを感じますね。

さて、落とし穴の話は次回といいましたが、その前にひとつ。

単純に累計が70%を超えていたらBグループ、90%を超えていたらCグループと考えてしまいがちですが、それはもう落とし穴の入口に足をかけています。

たとえば、ここを見てください。

「I」の商品は71.5%ですが、その一つ上の「O」の商品が59%のため、70%以内に入っているといえます。

同様に「J」の商品は90.3%ですが、一つ上のEの商品が88.1%ですので、90%の枠内に入っていると言えば入っていますし、売上高を見てもひとつ上位の「E」の商品との差はわずかですよね。

このような場合、特に厳密に考える必要はありません。

そもそも、えらそうにABC分析なんて言っていますが、所詮は目安と言うべきもので絶対的に信頼できる数字というわけではないですからね。

繰り返しになりますが、単純に累計が70%を超えていたらBグループ、90%を超えていたらCグループとバッサリと分類してしまわないよう、それだけ気をつけてください。

さて、ここまでを踏まえてABC分析に当てはめるならば、A・G・O・IがAグループ、M・K・H・E・JがBグループ、それ以下がCグループになりますね。

そして、Aグループは主力なので残留。Bグループは残留もしくは改良・改善の上で残留。Cグループはクビを検討。と考えるのが基本的な考え方です。

そもそもの話になってしまいますけど、そんな安直なことしかしないのならば、そもそもABC分析なんてする必要はありません。時間の無駄ですよ。

だって、この程度の分析でわかる程度の人気・不人気のならば、それこそ分析なんてしなくても感覚や体験である程度わかりませんか？

でしょう？

感覚や体験で把握できる程度のことしかわからないのなら、そんなものは分析でもデータでもありません。

データを扱うことに慣れていない人は、なんとなくそれっぽい分析やデータを見ると、なんとなく納得して、なんとなく信じてしまいますからね。

たしかに、その手のやりくちにコロっとまるめこまれるタイプの人は多いですよね。

なんにせよ、データは有用なものですが、使い方によっては全く役に立たないどころか、害になったり他人を騙す道具になったりするものです。

というわけで、今回はここまでです。次回はいよいよABC分析の落とし穴についてですよ。