FMR-анализ: назначение и методика анализа.
FMR-анализ — это анализ ассортимента магазина или поставщика по частоте обращений к той или иной продукции. Другими словами, FMR-анализ показывает востребованность продукции. В некоторых источниках, можно увидеть такое словосочетание, как «частота отпуска со склада» — это тоже будет являться верной формулировкой.
Где и для чего применяется данный анализ?
- В складской логистике и управлении запасами данный анализ предназначен для определения места складирования продукции и для формирования объемов нормативных или страховых запасов (часто отгружаемая продукция размещается ближе к месту комплектации продукции, а запасы на нее должны быть увеличены).
- В маркетинге FMR-анализ предназначен для оптимизации ассортимента. Например, по продукции, у которой частота обращений минимальна, можно поднять вопрос о выводе из ассортимента (особенно если и объемы продаж тоже невелики). А тем клиентам, которые ее все-таки приобретают, можно предложить какой-либо более «популярный» аналог.
- Также, анализ полезен в мерчендайзинге: с помощью него можно снизить риски возникновения просроченной продукции на полках магазина: товары с низкой частотой обращения следует выставлять на полки в меньших объемах, нежели с высокой частотой.
FMR-анализ: разделение на группы.
FMR-анализ распределяет весь ассортимент на 3 группы: F (Fastest — быстрые), M (Medium — средние) и R (Rare — медленные, редкие) соответственно.
- Группа F — продукция с высокой частотой обращения, максимально востребованная. Чтобы она такой и оставалась, по ней необходимо поддерживать бесперебойность продаж/поставок, то есть максимальный уровень сервиса.
- Группа M — продукция со средней частотой обращения. С ней ничего делать не нужно, просто наблюдать.
- Группа R — продукция с низкой частотой обращения. Возможно, следует пересмотреть целесообразность продаж/поставок некоторых товаров данной группы (зависит от объемов продаж).
Данный анализ можно проводить как отдельно, так и совместно с ABC-анализом и/или XYZ-анализом, разделяя ассортимент на большое количество групп и подбирая стратегию развития для каждой из них.
FMR-анализ: алгоритм проведения.
Прежде чем я перейду к алгоритму, необходимо определиться с терминологией FMR-анализа:
- Обращение — наличие позиции в одном заказе.
- Частота обращений — количество обращений одной позиции во всех заказах за определенный период (неделя, месяц, год). Если заказов десять и в четырех из них заказана позиция X, то обращений к позиции X тоже четыре.
- Общее количество обращений — считаем количество обращений (то есть позиций) в каждом заказе и суммируем.
Такую терминологию я использую на производственном предприятии, которое является поставщиком (то есть принимает заказы, производит и поставляет). Если рассматривать FMR-анализ для магазина, то здесь вместо «заказа» будет «чек», то есть будет рассматриваться количество позиций в чеке одного клиента. Объем по заказанной позиции здесь не важен.
Алгоритм проведения анализа, повторюсь, такой же как и при ABC-анализе:
- Формируем таблицу из ассортимента и частоты обращения по каждой позиции за определенный период (месяц, неделя, год).
- Сортируем ее по убыванию.
- Находим долю обращений для каждой позиции (частота обращений по позиции деленное на общее количество).
- Так же, для каждой позиции, высчитываем нарастающую долю частоты.
- Распределяем ассортимент по группам в зависимости от процента нарастающей доли.
Процент для границ каждой из групп можно определять самостоятельно, экспертным путем, но чаще всего, как и в ABC-анализе, используется принцип Парето: для группы F отбирают позиции, образующие первые 80% нарастающей доли, для группы M — следующие 15% (то есть интервал с 80% до 95%), для группы R — последние 5% (интервал с 95% до 100%).
На примере ниже изображена таблица с несколькими заказами молочной продукции и таблица расчета частоты, доли и группы анализа по этим заказам.
Всего 8 позиций, и за все заказы к ним было 24 обращения. Мы, согласно алгоритму, рассчитали нарастающую долю и выяснили, какие позиции имеют высокую частоту обращений, то есть максимально востребованы, а какие низкую. Опираясь на полученные данные, мы можем разработать стратегию развития для той или иной позиции.
Разумеется, пример представлен исключительно для демонстрации алгоритма: для «полноценного» анализа ассортимента требуется куда больше данных (уж точно больше, чем 6 заказов). Но в целом, от объема данных, сложность проведения анализа не возрастет.
На этом все! Представленный здесь пример расчета можно скачать в Excel. Если есть какие-то предложения, дополнения или замечания — оставляйте свои комментарии.
Если fmr анализ объединить с xyz и abc — получится 27 групп, это прям слишком много) у нас, например, почти столько SKU в ассортименте всего. Есть ли тогда в этом смысл?)
Добрый день!
Конечно, в таком случае смысла нет.
В первую очередь такой тройной кросс-анализ предназначен для очень большого ассортимента, который нужно максимально корректно оптимизировать (для сокращения затрат на хранении и уменьшение списаний продукции, например).
И процесс этот небыстрый: да, определить категорию продукта по каждому из анализов просто, но составить матрицу принятия решений по каждой из 27 сводной категории (AZR, CXF и т.д.) довольно проблематично, ведь для каждого производства она будет индивидуальна в зависимости от особенностей этого производства.