| Blogginlägg

Skapa din egen kvadrantanalys

Man kanske skulle kunna tro att kvadrantanalyser bara är förunnat jättar som McKinsey, Gartner, Boston m.fl, men så svårt är det faktiskt inte. Här följer några enkla knep:

Först och främst måste man ha klart för sig att själva kvadranten syftar till att visualisera skillnader, inte samband. Det är alltså stor skillnad mot exempelvis ett vanligt punktdiagram, som syftar till att visa just samband. Detta innebär att axlarna i en kvadrantanalys i möjligaste mån måste vara oberoende av varandra, annars riskerar man att inte använda alla fält. Man kan också säga att kvadrantanalysen är en metod för att gruppera olika objekt i mängder. En del kallar det differentiering eller stratifiering. Exempel på skillnaderna:

När det kommer till att välja egenskaper som man vill analysera är det förstås en fördel om man kan hitta mätbara sådana. Tyvärr är många egenskaper av mer diffus natur och man tvingas välja sådant som bara kan mätas i ’högt’ eller ’lågt’. En variant är att försöka finna egenskaper som står i motsats till varandra, exempelvis vinst/förlust eller tidighet/försening. Väljer man motsatser brukar axelskalorna ligga i mitten av diagrammet (som i Axelssons matris nedan). En tredje variant är att välja egenskaper som inte alls har direkt koppling till varandra.

Vi måste också välja antalet delkvadranter, dvs fält. Det absolut vanligaste antalet är fyra, men det finns varianter med nio (dvs 3×3), 16 osv. Har man ambition att använda fler än fyra fält är det ändå lämpligt att börja med fyra och sen vidareutveckla modellen. Det finns även udda varianter med trefält. En riktig överkurs är kubanalysen som väver in ytterliggare en dimension. En avancerad analytiker gör inte alla fälten lika stora eller likformiga, utan formar romber i olika dimensioner. För att ytterligare differentiera kan man låta punkterna ha olika storlek, form eller färg.

Det viktigaste av allt är förstås vad kvadrantanalysen ska användas till och här är inte svaret alltid helt givet. Studerar man en del kända kvadranter finner man att syftena varierar. En del vill bara kategorisera och systematisera för att förstå vad olika kategorier har för egenskaper eller hur de beter sig, medan andra har som syfte att lägga fast en taktik eller en strategi. Desto mer långtgående syftet är, desto mer energi kommer man att behöva lägga ner; man kommer att behöva pröva olika ansatser innan man finner rätt utformning av kvadrantanalysen.

Vi inköpare använder oftast kvadrantanalyser för att klassificera produkter, leverantörer, kontraktsmodeller, marknadssituationer, problem m.m. med syfte att förstå olika kategorier och ibland lägga fast strategier. Kraljicmatrisen är förstås den allra mest kända, men det finns ett antal andra, exempelvis:

  • Elliot-Shircore-Steel : Vinst vs. Värde
  • Hadeler-Evans : Värde vs. Komplexitet
  • Lilliecreutz-Ydreskog : Komplexitet vs. Risk
  • Olsen-Ellram :Strategisk vikt vs. Svårighet att leda
  • van Weele : Vinstpåverkan vs. leveransrisk
  • Bensaou : Köparens vs. Säljarens investeringar

Det vanligaste är kanske att ta sikte på inköpsstrategier, men detta är inte någon regel. Det går fint att analysera enkla problemställningar för att finna systematiska förslag till lösningar. Några exempel från litteraturen:

Björn Axelssons bok Inköp – en ledningsfråga pryds av en kvadrantanalys där antalet tänkbara leverantörer ställs mot standard-/unikt erbjudande. Syftet är att illustrera inköps ledningsproblem. Genom att fastställa var man befinner sig och vart man vill gå påverkar styrningen av inköpet:

Björn Axelssons kvadrantanalys

Björn Axelssons kvadrantanalys

En populär kvadrantanalys inom logistikutveckling är det s.k. PICK-diagrammet. I detta klassificerar man olika leveransaktiviteter efter svårighetsgrad och förbättringspotential. Resultatet är en kvadrant som ger fyra enkla råd:

PICK-diagram

PICK-diagram

Mendelowmatrisen är en populär kvadrantanalys som är ett enkelt stöd för att förstå hur man ska hantera olika interna intressenter på ett företag. Det ligger mycket forskningsarbete bakom den, men den tar bara fem minuter att förstå:

Mendelowmatris

Mendelowmatris

 

Till sist bör du hitta på ett namn på din egen analys. De gängse benämningarna på den här typen av analys är kvadrantanalys eller matrisanalys, därför innehåller de flesta benämningar just orden kvadrant, matris eller analys. Ibland hör man dock folk som benämner alla möjliga kvadranter med namnet Kraljics matris, vilket förstås bygger på ett totalt missförstånd. En del använder även ordet fyrfältare, men det funkar försås bara på en fyrfältad kvadrant. Kan man dessutom hitta på namn för vart och ett av fälten blir analysen riktigt slagkraftig.

I bifogad fil finns ytterligare exempel på kvadrantanalyser, kubanalyser mm.

Ännu mer om kvadrantanalyser kan du läsa i boken The Power of the 2×2 Matrix. Köp den på Adlibris för 253 kronor (inkl moms).

Drönarbild på en person (surfare?) som befinner sig ensam på ett stort öppet hav.

Risk- och sårbarhetsanalyser – en introduktion

| Artikel

Risk- och sårbarhetsanalyser hjälper oss att skapa robusta, hållbara, effektiva, välfungerande organisationer och företag. När världen blir mer komplex blir förmågan att identifiera, värdera och åtgärda risker och sårbarhet alltmer viktigt. För vi vet att saker kommer att hända som är utanför vår kontroll. Det som är avgörande för vår framgång är vår förmåga att hantera dem. Och för att hantera riskerna måste vi veta vilka de är, vilka som påverkar oss mest och hur motståndskraftiga vi är.

Klocka, besparingsinitiativ

Besparingsinitiativ: Våga lägg tid på analysfasen

| Blogginlägg

När ekonomin bromsar in får inköp ofta det tunga ansvaret att begränsa utgifterna. Detta kan göras på ett flertal sätt, från långsiktigt inköpsarbete via kategoristyrning till kortsiktiga lösningar som köpstopp för att drastiskt reducera kostnaderna. En attraktiv mellanväg är riktade besparingsinitiativ. Det betyder att inköp använder flertalet verktyg som finns att hämta i kategoristyrningens verktygslåda…