「パレートの法則」の分析方法｜用語の意味や活用事例も解説
顧客を分析するにあたって、データが不足していると企業にとって最適な判断ができない場合があります。
「パレートの法則」は、データが不足している企業の顧客分析などで活用できる分析フレームワークです。本記事ではパレートの法則について、企業の活用メリットや事例とあわせてわかりやすく解説します。
パレートの法則とは
「パレートの法則」の用語解説
パレートの法則は、一般には「80/20の法則」として知られており、特定の事象について「全体の結果の80%は、原因の20%から生じる」という経験則を指します。
たとえば、顧客分析においては上図の通り、売上の80％が20％の積極的な顧客（ロイヤル）で成り立っていると仮定することで、データ不足であっても現状のマーケティング・営業の分析を進めることが可能です。
また、パレートの法則は組織の従業員に対しても、売上の構成比として当てはめた分析を行うことが可能です。組織への活用については、人事マネジメントにも活用されることの多い「262の法則」とともに次項で解説します。
似た手法である「262の法則」
262の法則は、パレートの法則を応用した考え方の一つで、「あらゆる組織において、人材の質は生産性の度合いが高い順から２割・６割・２割で構成される」とされています。
パレートの法則に則って組織を観測すると「組織の約80％の生産性を生み出す上位２割」と「残りの生産性20％を占める下位８割」の人員に分けられますが、262の法則を当てはめると、下位８割もまた「６割の中位」と「２割の下位」の計３つに分けられるという理論で提唱された考え方です。
262の法則をマネジメントに活用すると、組織内のどの人材にどういった仕事を割り振ると生産性を高められるかの仮説が、３つに分けることで明確になり、最適なマネジメントを実施することができます。
より詳しいマネジメントへの活用方法については、「営業組織マネジメントへの活用方法」を解説した以下の記事もあわせてご覧ください。
参考：262の法則とは？営業力強化に活かすマネジメント方法を解説
パレートの法則が成立する身近な例
パレートの法則は、経済やビジネスだけでなく私たちの日常生活にも当てはめることが可能です。たとえば、以下のような場面に当てはめた例が考えられるでしょう。
- 自分が所有する服の中で実際に着用しているものは20%程度であり、残りの80%はほとんど着用していない。
- 受け取るメールのうち、重要なメールや返信を必要とするメールは全体の20%程度であり、それ以外の80%はほとんど無視している。
- これまで交流してきたすべての友人の中で、未だに交流が続いているのは全体の20％程度だ。
パレートの法則の活用メリット
次に、パレートの法則をビジネスで活用する場合に得られるメリットを３つのポイントで以下に紹介します。
リソース配分の最適化
パレートの法則を適用することで、企業は有限のリソースを効果的に配分することが可能となります。たとえば、80%の売上を生み出す20%の顧客にリソースを集中的に投資することで、より高いリターンを得ることができます。
優先順位の明確化
パレートの法則に基づく分析は、優先順位を明確にするのにも役立ちます。
企業は、最大の影響を与える要素に優先的に焦点を当てることができ、これにより効率的な意思決定が可能となります。
分析工数の削減
企業に顧客データが蓄積されていない、またデータはあっても分析体制が整っていない場合において、パレートの法則は「80/20」の比率で仮定した分析結果を導き出すことができます。
ただし、分析に活用する際に、「80/20」の比率がかならずしも正しいとは限らない、ということも注意しておく必要があります。パレートの法則を活用する場合は、法則が絶対ではないことを念頭に置いたうえで、仮説の検証を進めるように心がけましょう。
パレートの法則を活用した企業の事例
パレートの法則は、実際に企業にどのように活用されているのでしょうか。以下の企業事例を参考に見てみましょう。
大手ECモール
ECモール事業を展開する大手企業は、モール内の取引額を増やして自社の売上拡大を目指し、マーケティング部門に最も売れている商品の分析を依頼した。
そこで、分析担当者はパレートの法則を活用し、取り扱う数百万点の商品の中から、わずか20%の商品が全体の売り上げの大多数を占めていることを仮定して、分析のあたりをつけることにした。
20％程度の商品数に絞ってデータを分析した結果、仮説通り売上の80％程度が20％の商品売上で占めていたことがわかったため、検索表示の順位をその20%に集中することで利益率を大幅に向上させた。
SaaS企業
あるSaaS企業は、これまでさまざまな業界の企業に対して自社商品のシステム導入を提案する営業活動を行なっていたが、より営業活動を効率化するためにメインとなるターゲット顧客の特定を行うことにした。
パレートの法則に基づいて、売上の80％を構成している顧客がターゲット顧客であると仮説を立てて分析したところ、ターゲット顧客が製造業であることが判明した。
そこで、営業部に対して製造業への積極的なアプローチを指示し、製造業に関する知識の教育や営業戦略を刷新した結果、製造業の導入数が拡大し、企業の売上高と市場シェアを高める結果となった。
パレートの法則を活用する際の注意点
上記の事例のように、仮説立てにパレートの法則を活用することで成果をあげられることもある一方で、パレートの法則を過信してしまうことには大きなリスクも潜んでいます。特に、以下の３点には留意しましょう。
データ分析の精度
データや分析方法に偏りがある場合、パレートの法則による仮説立てでは正確な結果を導き出せなくなります。
基幹システムやCRMなどの顧客管理ツールを活用して漏れのない形でデータ収集を行い、正しく分析を行える体制が社内に整っていることが重要です。
時期や環境の変化
パレートの法則による「80/20」の割合は一定ではなく、時期や環境によっても影響を受ける場合があります。たとえば、所有している衣服の利用率が、普段は全体の20％であっても、冬場では寒さ対策のために利用率が増え、夏場は逆に利用率が減る事が考えられます。
パレートの法則を活用する際は、変数にも対応できる柔軟性が必要です。
全体像の見落とし
パレートの法則だけを当てはめて分析を進めることで、全体像を適切に把握できないおそれがあります。パレートの法則で大きく２分する一方で、さまざまな視点や切り口でも顧客や従業員などを見きわめることが大切です。
参考：顧客分析とは？10のフレームワークや分析に役立つツールを解説
パレートの法則で自社の顧客を分析しよう
事業活動を加速させ、企業の成長を実現するためには顧客を深く知ることが必要不可欠です。
本記事で解説したように、マーケティング分析の仮説立てとしてパレートの法則を活用するメリットは大いにありますが、あくまでも仮定される結果であることを認識したうえで分析を行うことが重要です。
パレートの法則で用いられる「80/20」の割合だけに囚われず、自社で収集した顧客データを活用して分析の精度を高めるようにしましょう。
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