| Kunde | Omsetning | Andel alene | Andel til sammen |
|---|---|---|---|
| Kunde 1 | 450 000 kr | 45 % | 45 % |
| Kunde 2 | 250 000 kr | 25 % | 70 % |
| Kunde 3 | 100 000 kr | 10 % | 80 % |
| Kunde 4 | 60 000 kr | 6 % | 86 % |
| Kunde 5 | 40 000 kr | 4 % | 90 % |
| Kunde 6 | 30 000 kr | 3 % | 93 % |
| Kunde 7 | 20 000 kr | 2 % | 95 % |
| Kunde 8 | 20 000 kr | 2 % | 97 % |
| Kunde 9 | 20 000 kr | 2 % | 99 % |
| Kunde 10 | 10 000 kr | 1 % | 100 % |
Pareto-prinsippet: Bruk 80/20-regelen på egne kundedata
Forstå Pareto-prinsippet og undersøk kundekonsentrasjon med et regneeksempel. Se hvorfor 80/20 ikke er en fasit, og hvordan omsetning skiller seg fra lønnsomhet.
Oppdatert · Av Aventra5 min lesetid
Innhold
Hva er Pareto-prinsippet?
Pareto-prinsippet beskriver at en liten del av årsakene kan stå for en stor del av resultatene. Det kalles ofte 80/20-regelen: for eksempel at 20 % av kundene står for 80 % av omsetningen. Forholdet er en tommelfingerregel, ikke en naturlov eller et krav til hvordan kundebasen skal se ut.
I en bedrift er prinsippet nyttig som et spørsmål: Er resultatene våre konsentrert hos noen få kunder, produkter eller typer feil? Svaret må komme fra egne data. Fordelingen kan være 70/20, 90/10 eller langt jevnere, avhengig av hva og hvilken periode dere måler.
En analyse av kundekonsentrasjon kan avdekke både hvor oppfølgingen er viktig og hvor virksomheten er sårbar. Den forteller ikke alene hvorfor fordelingen oppstår, eller hvilke kunder dere bør prioritere fremover.
Slik undersøker dere fordelingen i kundebasen
Velg ett mål og én periode før dere begynner. I eksemplet bruker vi faktisk omsetning per kunde for et helt år, uten merverdiavgift. Tilbudsverdi, fakturert inntekt og betaling er ulike størrelser og skal ikke blandes i samme kolonne.
- Samle alle kjøp som tilhører samme kunde. Avklar om en kunde betyr juridisk selskap, konsern eller en annen fast enhet.
- Sorter kundene fra høyest til lavest omsetning. Ta med alle kundene i det definerte utvalget.
- Regn ut hver kundes andel: kundeomsetning ÷ total omsetning × 100 %.
- Summer andelene fra toppen av listen. Dette er den kumulative andelen.
- Sammenlign andelen kunder med andelen omsetning. To kunder av ti er 20 % av kundene, uansett hvor mye de kjøper.
Eksempel: Fordelingen er 70/20, ikke 80/20
Et fiktivt firma har ti kunder og en samlet årlig omsetning på 1 000 000 kr. Den største kunden kjøper for 450 000 kr, og den nest største for 250 000 kr. Til sammen er det 700 000 kr, altså 70 % av omsetningen fra 20 % av kundene.
To av ti kunder står for 70 % av omsetningen
Kurven summerer inntekten fra de største kundene først. En jevn fordeling ville fulgt den stiplede linjen.
Andel av samlet omsetning
Andel kunder, fra størst til minst
- Kundene i eksemplet
- Jevn fordeling
Se tallene i tabell
| Andel kunder, fra størst til minst | Kundene i eksemplet | Jevn fordeling |
|---|---|---|
| 0 % | 0 % | 0 % |
| 10 % | 45 % | 10 % |
| 20 % | 70 % | 20 % |
| 30 % | 80 % | 30 % |
| 40 % | 86 % | 40 % |
| 50 % | 90 % | 50 % |
| 60 % | 93 % | 60 % |
| 70 % | 95 % | 70 % |
| 80 % | 97 % | 80 % |
| 90 % | 99 % | 90 % |
| 100 % | 100 % | 100 % |
Hva viser et Pareto-diagram?
Et vanlig Pareto-diagram viser kategorier som søyler, sortert fra størst til minst. En kumulativ prosentlinje kan vise hvor stor del av totalen de første kategoriene utgjør. Det kan brukes på antall feil, kostnader eller kundeklager, så lenge målet er konsekvent.
Grafen over viser bare den kumulative fordelingen for å gjøre kundekonsentrasjonen lett å lese. Den stiplede linjen er en referanse der alle kunder har lik omsetning. Jo mer kundekurven stiger tidlig, desto mer av inntekten er samlet hos få kunder.
Hvis dere analyserer årsaker til klager, bestem om dere teller antall hendelser, samlet tidsbruk eller kostnad. En sjelden feil kan være svært kostbar. Et diagram over antall feil vil ikke automatisk finne den viktigste feilen å rette.
Høy omsetning er ikke det samme som høy lønnsomhet
Den største kunden kan ha lav margin og kreve mye ekstraarbeid. Regn derfor gjerne fordelingen på nytt med dekningsbidrag, dersom dere har et pålitelig kostnadsgrunnlag. Kunderekkefølgen kan da bli en annen. Behold omsetningsanalysen som et eget mål; den er fortsatt relevant for inntektsrisiko.
I eksemplet står én kunde for 45 % av inntekten. Det er en grunn til å undersøke fornyelsesdato, leveransekvalitet og mulige endringer hos kunden. Det betyr ikke at firmaet automatisk mister 45 % av overskuddet hvis kunden slutter: Kostnader og kapasitet kan også endres.
Kunder med null eller negativt bidrag gjør en kumulativ prosentkurve vanskeligere å tolke. Vis slike kunder separat, og forklar kostnadene. Ikke fjern dem fra datagrunnlaget uten å si at utvalget er endret, og ikke bruk en omsetningskurve som bevis på fortjenestefordelingen.
Beregn bidraget og undersøk hvilke kostnader som følger kunden →
Velg tiltak ut fra funnet
Hvis inntekten er svært konsentrert, kan dere både sikre oppfølgingen av de største kundeforholdene og bygge flere relevante kunder. Avtalte leveranser og svarfrister gjelder fortsatt for resten av porteføljen. Prinsippet er ingen begrunnelse for å slutte å hjelpe «de nederste 80 prosentene».
Lag et konkret neste steg: gjennomgå en utsatt fornyelse, undersøk ekstraarbeid som ikke er priset, eller finn nye bedrifter med behov dere allerede løser godt. Bruk kundehistorikk og samtaler til å forstå årsaken bak tallene før dere velger tiltaket.
Gjenta analysen med samme regler ved neste gjennomgang. Se om konsentrasjonen endres, om bidraget forbedres og om nye kunder faktisk gir bedre balanse. En liten kunde i dag kan være et nytt kundeforhold med et annet potensial enn en moden kunde med samme omsetning.