Ulempene ved Pareto Analyse

Pareto-analysens hovedfunksjon er å finne årsakene til hendelsene og å kvantifisere den relative frekvensen av når disse hendelsene oppstår. Teknikken ble oppkalt etter Vilfredo Pareto, en økonom ved begynnelsen av det 20. århundre. Pareto teoretiserte at 80 prosent av rikdommen i Italia stammer fra de rikeste 20 prosent av befolkningen. Selv om noen små bedrifter bruker denne "80-20" -regelen til sine beste kunder, kan analyser basert utelukkende på Paretos teorier inneholde noen merkbare feil.

Fokus på fortiden

Selv om Pareto-analyse gir en nyttig tolkning av hvordan noen faktorer har bidratt til tidligere problemer, kan den eneste avhengigheten av tidligere informasjon være villedende. Småbedriftseiere kan finne ut at tidligere data som brukes i en Pareto-analyse, ikke nøyaktig representerer selskapets nåværende situasjon. Dataene kan for eksempel inkludere tidligere endringer i prisen på råvarer, men kan ikke nøyaktig gjenspeile hvor ofte og i hvilken retning de endringene sannsynligvis vil oppstå i fremtiden. Pareto-analysen kan heller ikke ta hensyn til siste politiske endringer, økonomiske forhold eller regjeringsforskrifter, noe som kan føre til feilaktige beslutninger og ineffektiv ressursallokering.

Unøyaktig problem scoring

Et stort skritt i en Pareto-analyse begynner med å score alvorlighetsgraden av problemene som de små bedriftene står overfor. For eksempel, hvis småbedriftseieren bruker en Pareto-analyse for å finne kostnadssentre, kan han velge å tildele verdier til problemer basert på hvor mye de koster selskapet. Kostnadssentrene med de høyeste resultatene bør få høyest prioritet. Men hvis disse kostnadsstedene er avgjørende for hvordan virksomheten fungerer, kan eventuelle forsøk på å redusere kostnadene gjøre mer skade enn godt. Småbedriftseiere bør undersøke kvaliteten og forholdene i hvert problem, i stedet for å bruke en Pareto-analyse for en strengt kvantitativ konklusjon.

Feilte applikasjoner

Selv om Pareto-analyse kan være nyttig i mange situasjoner, kan noen småbedriftseiere utvide sin brukervennlighet utover de planlagte applikasjonene. For eksempel kan en småbedriftseier ønske å anvende Pareto analyse til sine kunder for å avgjøre hvilke som gir mest inntekt. Resultatene skal vise at klienter som gir høyeste inntekt fortjener mest tid, mens de som er lavere på inntektsskalaen, bør få mindre oppmerksomhet. Eieren bør imidlertid også vurdere kundene på et kvalitativt grunnlag, samt vurdere deres kvantitative avkastning. En bedriftseier som ignorerer kunder som ikke leverer massive inntekter dollar, står for å miste disse klientene.

Output Time Factors

Paretoanalyse kan vise brøkdel av inntekter eller kostnader som småbedriften kommer fra ulike faktorer, men det ignorerer tiden som går inn i å produsere hver av disse faktorene. Disse faktorene kan omfatte tiden som trengs for å rekruttere en klient, tiden som trengs for å samle råmaterialer eller timene som brukes til å produsere programvare. Pareto analyse tar heller ikke hensyn til faktorer utenfor produksjonens omfang, for eksempel kundeservice, reklameinnsats og markedsoverveielser. Små bedrifter må også vurdere disse faktorene når de skal undersøke hvor ressursene skal tildeles, i stedet for å stole på et Pareto-diagram.

Unøyaktig scoring

Kjernefasetten til en vellykket Pareto-analyse ligger i nøyaktigheten av scoring av hvert problem. Småbedriftseiere som ikke klarer å tildele riktig poeng til hver enkelt faktor på Pareto-diagrammet, får unøyaktige resultater. For eksempel, si at selskapets fraktleder utfører en Pareto-analyse på problemer innen hans avdeling. Han vil se hvor de fleste problemer oppstår i fraktprosessen. Hvis resultatene gjenspeiler at problemet ligger i transportseksjonen, når de virkelige problemene stammer fra emballasje og forbereder varer for frakt, vil lederen fokusere på feil problem mens det virkelige problemet vedvarer.