ABC-Analyse

Einführung

Die ABC-Analyse ist eine bewährte Methode aus der Betriebswirtschaft, mit der sich Produkte, Kunden oder Prozesse nach ihrem Beitrag zum Gesamterfolg kategorisieren lassen. Sie hilft Unternehmen, gezielt zu erkennen, was wirklich relevant ist – und was nicht.

Im Fokus steht dabei nicht eine gleichmäßige Betrachtung aller Elemente, sondern die gezielte Priorisierung nach Wertbeitrag. Typischerweise machen wenige Elemente – die sogenannten A-Objekte – einen großen Anteil am Ergebnis aus. Die Methode ist nicht identisch mit dem Pareto-Prinzip, nutzt jedoch eine ähnliche Logik der Konzentration auf das Wesentliche.

Egal ob im Einkauf, Vertrieb oder Controlling: Mit der ABC-Analyse schaffen Sie Klarheit in komplexen Datenbeständen und treffen fundierte Entscheidungen – datenbasiert statt aus dem Bauchgefühl.

Für Geschäftsführer, IT-Leiter und BI-Consultants ist die Methode ein einfacher, aber wirkungsvoller Weg, um Daten strategisch zu strukturieren. In Power BI wird daraus ein intuitives Self-Service-Tool, das jeder nutzen kann – ohne Formeln oder Programmierkenntnisse.

Die ABC-Analyse bringt Struktur und Fokus in Ihre Datenflut – mit minimalem Aufwand und maximalem Erkenntnisgewinn.

Funktionsweise & Komponenten

Wie funktioniert die ABC-Analyse genau? Im Grunde sortieren Sie Ihre Einheiten – seien es Produkte, Kunden oder Bestellungen – nach einem Kriterium wie Umsatz, Menge oder Häufigkeit.

Anschließend teilen Sie alles in drei Klassen ein. Jede Klasse steht für eine andere Bedeutung oder Priorität im Unternehmen. Klingt einfach? Ist es auch!

• A-Klasse: Die wichtigsten ca. 20 % (z.B. Produkte, die 80 % des Umsatzes bringen)
• B-Klasse: Mittlere Bedeutung (z.B. 30 % der Produkte, die 15 % des Umsatzes liefern)
• C-Klasse: Der große Rest mit geringer Bedeutung (z.B. 50 % der Produkte, nur 5 % Umsatzanteil)

In Power BI lässt sich die ABC-Analyse dynamisch und flexibel mit DAX-Measures umsetzen – ganz ohne berechnete Spalten. Die Berechnungen passen sich automatisch an Filter, Zeiträume und Benutzerinteraktionen an.

Die Darstellung erfolgt typischerweise mit:

• Gestapelten Balkendiagrammen für visuelle Segmentierung
• Tabellen oder Matrixvisuals mit ABC-Kennzeichnung
• Schwellenwertreglern, z. B. per Feldparameter, zur dynamischen Steuerung

Mit Power BI können Sie die ABC-Analyse dynamisch gestalten und jederzeit aktualisieren – völlig ohne IT-Abteilung!

Anwendungsbeispiele

Wie sieht das Ganze in der Praxis aus? Ich zeige Ihnen ein paar typische Power BI Use Cases:

• Umsatzanalyse: Welche Produkte machen den Großteil Ihres Umsatzes aus? Die ABC-Analyse verrät’s auf einen Klick.
• Kundenbewertung: Wer sind Ihre Top-Kunden, auf die Sie sich im Vertrieb konzentrieren sollten?
• Lageroptimierung: Welche Artikel sollten Sie immer auf Lager haben, weil sie besonders gefragt sind?

Stellen Sie sich vor, Sie haben in Power BI eine Tabelle mit allen Produkten und Umsätzen. Mit einer einfachen DAX-Formel berechnen Sie den kumulierten Umsatzanteil je Produkt. Danach weisen Sie jedem Produkt eine A, B oder C-Kategorie zu. Fertig!

Noch spannender wird’s, wenn Sie das Ergebnis als interaktive Visualisierung ausgeben: Ein Klick, und Sie sehen sofort, wo Ihr Fokus liegen sollte.

Self-Service BI mit Power BI macht die ABC-Analyse für alle im Unternehmen zugänglich – nicht nur für Analysten.

Die ABC-Analyse ist das Schweizer Taschenmesser im BI-Alltag. Sie bringt blitzschnell Licht in komplexe Daten – und das ohne Spezialwissen.

Vor- & Nachteile

Natürlich gibt es bei jeder Methode Vorteile und Nachteile. Was spricht für die ABC-Analyse – und was sollten Sie bedenken?

• Einfache Anwendung: Schnell erklärt, leicht umgesetzt – auch in Power BI.
• Fokus auf das Wesentliche: Sie erkennen sofort, wo Sie Zeit und Geld investieren sollten.
• Ideal für Self-Service BI: Mit wenigen Klicks können auch Nicht-ITler die Analyse nutzen.

Doch auch bei der ABC-Analyse gibt es Stolperfallen. Hier die wichtigsten:

• Vereinfachung: Nicht alles lässt sich sauber in drei Klassen einteilen – manchmal sind die Übergänge fließend.
• Statische Grenzen: Die Standardaufteilung (20/30/50) passt nicht immer zu jedem Unternehmen.
• Dynamik wird unterschätzt: Veränderungen im Markt oder Sortiment werden oft zu spät erkannt.

Deshalb gilt: Die ABC-Analyse ist ein super Startpunkt – aber kein Allheilmittel. Sie sollten die Methode regelmäßig überprüfen und anpassen.

Best Practice

Wie holen Sie das Maximum aus der ABC-Analyse in Power BI heraus? Hier meine erprobten Best Practices:

• Grenzwerte dynamisch gestalten: Verwenden Sie Parameter oder Feldwerte, mit denen Nutzer die Schwellen (z. B. 20/30/50) flexibel anpassen können.
• Kriterien kombinieren statt isolieren: Analysieren Sie nicht nur nach Umsatz – auch Marge, Menge oder Frequenz liefern wertvolle Perspektiven.
• Analyse aktuell halten: Nutzen Sie automatisierte Aktualisierungen via Power BI Refresh, um stets auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Nutzen Sie die Power von Power BI: Machen Sie Ihre ABC-Analyse interaktiv, aktuell und für alle zugänglich!

Best Practice für mich? ABC-Analysen immer dynamisch gestalten – so holen Sie das Beste aus Ihren Daten.

Fazit

Die ABC-Analyse ist ein unverzichtbares Werkzeug für jede datengetriebene Organisation. Sie bringt Klarheit, Fokus und Effizienz – besonders in Power BI und für Self-Service BI.

Sie möchten die ABC-Analyse in Ihrer Organisation einführen oder verbessern? Buchen Sie jetzt Ihr kostenloses 1:1 Beratungsgespräch auf proofinity.eu/contact und entdecken Sie, wie Sie das Potenzial von Power BI voll ausschöpfen!

Wichtiger Hinweis: Dieser Beitrag enthält Inhalte, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) erstellt wurden. Wir überprüfen alle Informationen sorgfältig auf Richtigkeit und Relevanz. Dennoch können Fehler oder Ungenauigkeiten nicht vollständig ausgeschlossen werden.