Analisi di Pareto

Cos’è un’analisi di pareto?

L’analisi di pareto è una tecnica utilizzata per il processo decisionale aziendale basato sulla regola 80/20. È una tecnica decisionale che separa statisticamente un numero limitato di fattori di input in quanto hanno il maggiore impatto su un risultato, desiderabile o indesiderabile.

L’analisi di Pareto si basa sull’idea che l’80% del beneficio di un progetto può essere ottenuto facendo il 20% del lavoro o viceversa l’80% dei problemi è ricondotto al 20% delle cause.

Comprensione dell’analisi di Pareto

Nel 1906, l’economista italiano Vilfredo Pareto scoprì che l’80% della terra in Italia era di proprietà di appena il 20% delle persone nel paese. Ha esteso questa ricerca e ha scoperto che anche la distribuzione sproporzionata della ricchezza era la stessa in tutta Europa. La regola 80/20 è stata formalmente definita come la regola secondo cui il 20% più ricco della popolazione di un paese rappresenta circa l’80% della ricchezza o del reddito totale del paese.

Joseph Juran, un teorico economico rumeno-americano, incappò nel lavoro di ricerca di Pareto 40 anni dopo la sua pubblicazione e chiamò la regola 80/20 Principio di distribuzione diseguale di Pareto. Juran ha esteso il principio di Pareto nelle situazioni aziendali per capire se la regola potesse essere applicata ai problemi affrontati dalle imprese. Ha osservato che nei reparti di controllo della qualità, la maggior parte dei difetti di produzione è il risultato di una piccola percentuale delle cause di tutti i difetti, un fenomeno che ha descritto come “i pochi vitali e i molti insignificanti”.

A seguito del lavoro di Pareto e Juran, il British NHS Institute for Innovation and Improvement ha previsto che l’80% delle innovazioni provenga dal 20% del personale; L’80% delle decisioni prese durante le riunioni proviene dal 20% del tempo della riunione; L’80% del tuo successo deriva dal 20% dei tuoi sforzi; e l’80% dei reclami che fai provengono dal 20% dei tuoi servizi.

Oggi, Pareto Analysis è impiegato dai manager aziendali in tutti i settori per determinare quali problemi causano la maggior parte dei problemi all’interno dei loro dipartimenti, organizzazioni o settori. Un buon approccio in genere implica la conduzione di una tecnica statistica, come un’analisi di causa ed effetto, per produrre un elenco di potenziali problemi e dei risultati di questi problemi. Seguendo le informazioni fornite dall’analisi di causa ed effetto, è possibile applicare l’analisi 80/20.

Punti chiave

• L’analisi di Pareto afferma che l’80% dei benefici o dei risultati di un progetto sono ottenuti dal 20% del lavoro o, al contrario, l’80% dei problemi è ricondotto al 20% delle cause.
• A ogni problema o vantaggio viene assegnato un punteggio numerico in base al livello di impatto sull’azienda. Più alto è il punteggio, maggiore sarà l’impatto.
• Allocando risorse per i problemi con punteggi più alti, le aziende possono risolvere i problemi in modo più efficiente prendendo di mira coloro che hanno un impatto maggiore sul business.

Fasi dell’analisi di Pareto

Applicando la regola 80/20, i problemi possono essere ordinati in base a se influenzano i profitti, i reclami dei clienti, i problemi tecnici, i difetti del prodotto o i ritardi e gli arretrati dalle scadenze mancate. A ciascuno di questi problemi viene assegnata una valutazione basata sull’ammontare dei ricavi o delle vendite e sul tempo perso o sul numero di reclami ricevuti. Una suddivisione di base dei passaggi potrebbe comportare:

• Identifica il problema oi problemi
• Elenca o identifica la causa dei problemi o dei problemi osservando che potrebbero esserci più cause
• Assegna un punteggio ai problemi assegnando un numero a ciascuno che assegna la priorità al problema in base al livello di impatto negativo sull’azienda
• Organizza i problemi in gruppi come il servizio clienti o problemi di sistema
• Sviluppare e implementare il piano d’azione per risolvere i problemi concentrandosi prima sui problemi con il punteggio più alto

Non tutti i problemi avranno un punteggio elevato e alcuni problemi minori potrebbero non valere la pena di essere affrontati inizialmente. Con l’ assegnazione di risorse ai temi ad alto impatto o punteggi più alti, le aziende possono risolvere i problemi in modo più efficiente di mira le questioni che hanno un forte impatto sui profitti, le vendite, o dei suoi clienti.

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L’analisi di Pareto mostra che è possibile ottenere un miglioramento sproporzionato classificando le varie cause di un problema e concentrandosi sulle soluzioni con il maggiore impatto.

Esempio di analisi di Pareto

Un’azienda potrebbe scoprire un recente aumento dei resi dei prodotti dal suo sito web di abbigliamento al dettaglio online. Poiché il numero di resi è superiore a una certa soglia, gli analisti dell’azienda iniziano a ricercare e rintracciare le cause. La causa principale sembra essere un problema tecnico con il sito Web che comunica in modo impreciso la taglia di abbigliamento selezionata dagli acquirenti online nei diversi reparti.

Il problema secondario è una scarsa esperienza del servizio clienti che porta gli acquirenti a optare per un rimborso invece di uno scambio per l’abbigliamento della taglia corretta. Poiché i problemi si traducono in una perdita di entrate per l’azienda, gli analisti assegnano un punteggio ai seguenti problemi in base all’importo della perdita di entrate attribuita a ciascun problema: problema tecnico, servizio clienti scadente e clienti persi a lungo termine.

Un diagramma e un grafico di Pareto possono essere utilizzati per identificare il problema affrontato dall’azienda. Il grafico potrebbe avere il problema registrato “rendimenti elevati dal suo portale online”. L’elenco delle cause verrà visualizzato sul grafico con una valutazione o un punteggio accanto a ciascuna causa.

Ad esempio, al problema tecnico, su una scala da 1 a 10, verrà assegnato un 10 e verrà identificato come la causa principale del problema e il principale fattore di perdita di entrate.

Lo scarso servizio clienti riscontrato dagli acquirenti può essere attribuito al fatto che i rappresentanti dei clienti erano a conoscenza delle informazioni errate comunicate loro a causa del problema tecnico. Pertanto, mentre un cliente insisteva sull’acquisto di una maglietta di taglia L, il rappresentante avrebbe potuto essere certo che il cliente avesse un errore e che la maglietta ordinata fosse una taglia S, causando insoddisfazione e frustrazione per il cliente.

Data questa analisi, il fattore del servizio clienti potrebbe essere valutato 5 nella speranza che una volta risolto il problema tecnico, le informazioni che fluiscono ai rappresentanti saranno coerenti con il feedback dei clienti. La perdita di entrate causata non solo dalla perdita di clienti a breve termine, ma anche dopo che il problema tecnico è stato risolto, può portare a un punteggio di 8 per questa categoria sul grafico o sul grafico di Pareto. Ai gruppi con i punteggi migliori nel grafico verrà assegnata la priorità più alta, mentre i gruppi con i punteggi più bassi avranno la priorità più bassa.

È importante notare che l’analisi di Pareto non fornisce soluzioni ai problemi, ma aiuta solo le aziende a identificare le poche cause significative della maggior parte dei loro problemi. Una volta individuate le cause, l’azienda può creare strategie per affrontare i problemi. Si ritiene che con Pareto Analysis, il 20% dei problemi una volta risolti, possa migliorare i risultati di un’azienda dell’80%.

Il negozio al dettaglio online potrebbe utilizzare una strategia per riconquistare i clienti persi e aumentare le vendite. L’azienda potrebbe condurre campagne di vendita per i suoi vestiti per aumentare le nuove vendite e offrire sconti o sconti ai clienti insoddisfatti dal problema tecnico per conquistare la fiducia dei clienti esistenti.

L’analisi di Pareto mostrerà tipicamente che un miglioramento sproporzionato può essere ottenuto classificando le varie cause di un problema e concentrandosi su quelle soluzioni o elementi con il maggiore impatto. La premessa di base è che non tutti gli input hanno lo stesso impatto o addirittura proporzionale su un dato output. Questo tipo di processo decisionale può essere utilizzato in molti campi di attività, dalla politica del governo alle decisioni aziendali individuali.