先日、アパレル系の商品データを分析していて、あまり目立たないニッチなサイズが意外と売上を伸ばしている事実を発見しました。
これは、商品ごとに売上金額の多い順で並べ、累積比率を求める “ABC分析” を「週単位・月単位」と切り替えて実施したことで見えてきたものです。
当初は人気デザインや標準的なサイズの動きばかりに注目していたのですが、週ごとにABC分析を行って数値を追いかけてみると、わずかずつ伸びていた特殊サイズの商品があるタイミングで一気に売上が跳ね上がる週があったのです。
さらに調べてみると、その商品の価格を少し下げた週から売上が急伸していたことが判明しました。どうやら価格変動の影響を強く受けやすい商材だったようです。
ここでの学びは2つあります。
- ニッチ商品やロングテール商品でも、こまめに動向を追えばヒットの兆しを見逃さない。
- 価格によって販売数が大きく変わる商品は、ほぼ毎週ABC分析を行うくらいの頻度で細かくチェックすべき。
特に「価格調整を頻繁に行う商品」や「競合が多くて価格弾力性が高い商品」は、月1回など大きなスパンで見ているだけではタイミングを逃してしまうことがあります。週単位で数値を見れば、売上の急伸や急落に素早く気づき、必要な在庫・販促施策の判断がしやすくなります。
目次
ABC分析とは？その方法とステップ
ABC分析は、在庫管理や販売管理で用いられる代表的な分析手法です。単に「売れ筋・死に筋」をざっくり把握するだけでなく、商品群を「A」「B」「C」にクラス分けして重点を見極めるために利用します。具体的な方法の流れは以下の通りです。
- データ準備
- 分析対象期間を決める（例：直近1週間、直近1か月、1年など）
- 商品ID・売上数量・売上金額・（可能なら）粗利など必要な指標を抽出する
- 売上金額（または利益）で並び替え
- 商品ごとの売上金額を**降順（多い→少ない順）**に並べる
- 合計売上金額に対する各商品の構成比も算出しておく
- 累積比率を計算
- 上位商品から順番に売上金額を足していき、累積売上金額を求める
- 累積売上金額を合計売上で割ると「累積売上比率（％）」が計算できる
- A/B/Cのクラス分け
- 典型的には、累積売上比率が約70～80％を超えるまでをA、その次の約10～20％をB、残りをCと分類**する。
- 分野や業種により閾値は変わりますが、A商品は特に集中管理するべきヒット商品、C商品はロングテールの可能性を検討すべき商品群というイメージです。
- 分析結果から施策を検討
- A商品 → 品切れ防止や販促強化、広告投下など
- B商品 → もう一押しでAに化ける可能性があるかを検証
- C商品 → ロングテールとして在庫リスクと売上・利益貢献を天秤にかける。あるいはプロモーションや価格調整で伸ばせるかを検討
毎週ABC分析を行うべきケース
- 価格改定の頻度が高い商品
- 週末セールや特定の曜日でのディスカウントなど、価格がコロコロ変わると売上動向も大きく変化する
- 毎週ABC分析をすることで、効果測定を迅速に行い、在庫とプロモ施策を最適化しやすい
- 競合が多く、価格弾力性が高い商品
- 競合の動向によって需要が大きく変わる場合、週単位でABC分析を行うと、競合価格への即応や集客施策の強化をタイムリーに判断できる
- シーズナル商品やトレンド商材
- ファッションや季節イベントに絡む商品は、1週間前後で売れ筋が激変することも珍しくない
- 需要のピークを逃さないためには短いスパンで“現状の売れ筋”を常にアップデートする必要がある
まとめ
- 「あまり売れないだろう」と思っていたニッチなサイズや特殊バリエーションの商品が、実は価格調整やタイミング次第で大きく伸びることがある。
- こうした兆しを把握するには、月次だけでなく週単位のABC分析が有効。特に価格によって販売数が変動しやすい商品は、ほぼ毎週のペースで販売動向を監視すると、機会損失を減らせます。
- ABC分析は「売上の多い順に累積比率を計算してグルーピングする」シンプルな手法ながら、隠れた売れ筋・ロングテール商品の発見や在庫・販促施策の優先度決めに大きく役立ちます。
もし新しい気づきや週次施策の改善が期待できるなら、ぜひ今週から短期サイクルのABC分析を始めてみてください。定期的にデータに向き合うことで、思いもよらない“ニッチヒット”を育てるきっかけになるかもしれません。
