FSN 分析を使用して在庫管理に革新的なアプローチを採用

e コマース ビジネスを運営する場合、主に製品が売れるかどうかを気にしますが、いつどのように売れるかも同様に重要です。

一部の SKUS はすぐに売り切れてしまい、店頭に並ぶのがほとんどありません。 長期間販売されない製品もあれば、その間に販売時期が設定される製品もあります。 しかし、どの SKU がどのカテゴリに分類されるかをどうやって知るのでしょうか?

どの SKU が急速に普及し、どの SKU がそうでないかについて直感や漠然とした考えがあるかもしれませんが、その感覚は間違っている可能性があります。 在庫フロー、在庫削減、品揃え計画に関して、十分な情報に基づいて最善の決定を下したい場合は、FSN 分析を通じて生データを収集する必要があります。

この記事では、FSN 分析とは何か、FSN 分析が重要である理由、その仕組み、さらには独自のインベントリに対して FSN 分析を実施するメリットとデメリットについて詳しく説明します。

FSN分析とは何ですか?

FSN 分析とは、商品の使用または販売の速さ、および保管期間に基づいて、商品を 3 つのカテゴリ (動きの速いもの、動きの遅いもの、動きのないもの) に分類する在庫管理手法を指します。

FSN 分析を実施することで、e コマース企業は不良在庫を簡単に特定し、在庫の蓄積を防ぐことができます。 また、貴重な倉庫や保管スペースを節約し、保管コストを最小限に抑え、顧客の需要をより適切に満たすための戦略的な調達決定を下すこともできます。

FSN 分析はどのように機能しますか?

FSN 分析では、企業は各 SKU を次の 3 つのカテゴリのいずれかに分類します。

• 流動的な在庫 –これらの SKU はすぐに売れ、在庫が長く残らないため、最も頻繁に補充されます。 通常、動きの速い在庫の在庫回転率は少なくとも 3 で、在庫全体の 20% 未満を占めます。

• 在庫の移動が遅い –これらの SKU はサプライ チェーン内での移動が遅く、補充される頻度が低くなります。 通常、在庫回転率は 1 ～ 3 であり、総在庫の約 35% を占めます。 余剰在庫もこのカテゴリーに含まれる場合がございます。
• 不動在庫 –これらの品目はほとんど移動せず、在庫回転率は 1 未満です。不動在庫は総在庫の 60 ～ 65% を占める場合があります。 デッドストックや、すぐに処分できるその他のアイテムが含まれる場合があります。

各カテゴリにどの製品を含めるかを決定するために、すべての SKU が 3 つのパラメータに基づいて測定されます。

• 消費率 –特定の期間中にアイテムが消費または消費される率。
• 平均滞在時間 –特定の商品が販売されるまで倉庫に滞在する平均期間。
• 分析期間 –分析が実行される期間。

FSN 分析の長所と短所

FSN は e コマース販売者にとって強力なツールになる可能性がありますが、必須ではない可能性があります。 FSN 分析が e コマース ビジネスにどのように付加価値をもたらすかをより深く理解するには、次の長所と短所を考慮してください。

FSN 分析の長所

FSN 分析の最大の魅力は、どの品目がサプライ チェーン内を素早く移動し、どの品目がそうでないかを明らかにすることです。 このデータは、ブランドが次のような在庫管理のさまざまな側面を改善できるため、非常に貴重です。

タイムリーな在庫管理

FSN 分析ではすべての SKU が考慮されるため、企業は在庫を監査し、製品構成や在庫レベルなどを評価する必要があります。 このより深い可視性により、デッドストックや余剰在庫を棚から移動し、在庫レベルを最適化するために必要なデータが得られるため、在庫管理の向上に役立ちます。

より適切な調達計画

在庫が販売されるまでにどのくらいの期間棚に留まる可能性があるかを把握できれば、在庫補充のタイミングをより正確に把握できるようになります。 FSN 分析とその結果得られる洞察により、人気のある製品を迅速に補充しながら、不必要な購入を回避するための調達計画が可能になります。 これは、季節的な需要の急増や落ち込みを乗り越えるときに特に役立ち、誤って必要以上の在庫を抱えてしまうことを避けることができます。

倉庫スペースの利用率の向上

倉庫のスペースは高価であり、通常は限られています。 FSN 分析により、どの商品が倉庫に眠っていてスペースを占めているかが明らかになり、販売者はその貴重な面積を解放するための措置を講じることができます。 これには、さらなる蓄積を防ぐためにそれらの商品の注文数量や頻度を減らすこと、または大幅な値引き、寄付、または処分を通じてそれらの商品を完全に移動させることが含まれる場合があります。

一方、動きの速い在庫は、アクセスしやすいように、より戦略的な場所に保管できます。 これによりピッキング作業者の時間が節約され、倉庫の効率が向上します。

収益性の向上

FSN 分析を通じて、品揃え計画を改善して、動きの速い商品を優先し、それらの商品の利益率を最適化して収益を向上させることができます。 同様に、どの SKU が資本を圧迫しているのかを特定し、購入数量を調整してキャッシュ フローと全体的な収益性を向上させることができます。

効果的なコスト削減

FSN はお金の節約にも役立ちます。 FSN は、どの SKU が保管庫でゴミをかぶっており、販売で ROI をまったく得ていないことを示すことで、それらのアイテムを移動し、在庫維持コストを削減できるようにします。 そうすれば、保管、保険、不動品の減価償却にお金を費やす必要がなくなります。

FSN 分析の短所

FSN 分析には多くの利点がありますが、考慮すべき注意点がいくつかあります。 を考慮する必要があります。

人的ミスの可能性

FSN 手法は SKU 分析の一種で、ユーザーが独自のデータを提供し、数式計算を実行する必要があります。 そのため、人的ミスが発生しやすくなり、計算ミスや誤った結果が生じる可能性があります。 提供された情報に小さな誤りがある場合でも、結果の精度に影響を与える可能性があります。つまり、不完全な情報に基づいて意思決定を行うリスクが高くなります。

たとえば、誤って流動性の高いカテゴリに分類された SKU を、流動性の高いカテゴリに分類し、追加のユニットを注文することを決定する場合があります。 その結果、実際には処分することができない余剰在庫が発生することになります。

需要変動との不一致

FSN 分析だけを使用して、トレンドの突然または頻繁な変化に追いつくのは困難です。 特定の SKU の需要が高いときに分析を実行すると、当然のことながら、その SKU は動きが速いものとして分類されます。 ただし、補充在庫が到着するまでに需要が再び急減すると、販売が困難な過剰在庫が大量に発生することになります。

FSNの計算方法

FSN の計算プロセスは複雑で、いくつかの式が必要です。 この段階的な方法に従って、在庫の FSN を計算します。

ステップ 1: 各 SKU の消費率を計算します。

まず、在庫内のすべての SKU の項目別リストを作成します。 次に、各製品の消費率を計算します。

これを計算するには、次の式を使用する必要があります。

消費率 = 総発行枚数 / 総期間

たとえば、あるパンツの合計発行数が 150 で、合計期間が 15 日であるとします。 この場合の消費率は以​​下のようになります。

消費率 = 150 / 15

消費率 = 10

ここで、この特定のパンツの消費率は 10 単位です。

ステップ 2: 各 SKU の平均滞在時間を計算します。

次に、各商品の平均滞在時間を計算します。

これを計算するには、次の式を使用する必要があります。

平均滞在日数 = 累積在庫保有日数 / (総入荷数 + 期首残高)

たとえば、別のパンツが累積 60 日間保管され、期首残高が 10 で 20 ユニットを受け取ったとします。この場合、このパンツの平均滞在期間は次のようになります。

平均滞在時間 = 60 / (20+10)

平均滞在時間 = 60 / 30

平均滞在時間 = 2

つまり、このパンツの平均滞在時間は 2 回です。

ステップ 3: 両方のパラメーターの累積を計算します。

これらの数値を取得したら、各項目の累積消費率と累積平均滞在時間を計算する必要があります。

累積消費率

累計消費率 = アイテム消費率 + 当該アイテムより早く消費された全アイテムの消費率の合計

たとえば、特定のハンドバッグの消費率が 9 であるが、3 つの異なる在庫アイテムの消費率がそれぞれ 12、15、16 であるとします。 この場合、累積消費率は次のように計算できます。

累積消費率 = 9 + (12+15+16)

累積消費率 = 9 + 43

累積消費率 = 52

累計平均滞在日数

累積平均滞在時間 = アイテムの平均滞在時間 + 当該アイテムよりも長く在庫内に存在するすべてのアイテムの平均滞在時間の合計

たとえば、ある靴の平均滞在日数が 10 日で、平均滞在時間が長いすべてのアイテムの平均滞在日数の合計が 25 日であるとします。この場合、累積平均滞在日数は次のようにパーセンテージで表すことができます。 :

累計平均滞在日数 = 10+25

累計平均滞在日数 = 35

ステップ 4: 両方の累積のパーセンテージを計算します。

次に、さらに 2 つの方程式を使用して、SKU ごとの累積消費率と累積平均滞在率の両方のパーセンテージを計算します。

累積消費率のパーセンテージ

累積消費率の割合 = (アイテムの累積消費率 / 全アイテムの累積消費率) x 100

たとえば、あるハンドバッグの累積消費率が 10 で、すべてのアイテムの累積消費率が 8 であるとします。この場合、累積消費率のパーセンテージは次のように計算できます。

累積消費率のパーセンテージ = (10 / 8) x 100

累積消費率のパーセンテージ = 1.25 x 100

累積消費率の割合 = 125%

累積平均滞在率の割合

累積平均滞在率 = (アイテムの累積平均滞在時間 / すべてのアイテムの累積平均滞在時間) x 100

たとえば、特定の靴の累積平均滞在日数が 10 日で、すべてのアイテムの累積平均滞在日数が 25 日であるとします。この場合、累積平均滞在日数の割合は次のように計算できます。

累積平均滞在率 = (10 / 25) x 100

累積平均滞在率 = 0.4 x 100

累積平均滞在率 = 40%

ステップ 5: SKUS をパーセンテージごとにランク付けする表を作成します。

次に、累積消費率のパーセンテージと累積平均滞在率のパーセンテージに基づいてアイテムを整理します。

1 つの表に、累積消費率の割合に基づいてすべての SKU をリストします。 消費の割合が最も高いものを下位にして、消費の昇順に並べます。

ランキングに基づいて各アイテムを分類してもらいます。

• リストの上位 70% = 動きの速いアイテム (F)
• リストの中央 20% = 動きが遅い項目 (S)
• リストの下位 10% = 移動しないアイテム (N)

別の表に、累積平均滞在率に基づいてすべての SKU をリストします。 これらを降順に並べ、平均滞在時間の最も高いアイテムを上に配置します。

ランキングに基づいて各アイテムを分類してもらいます。

• リストの上位 70% = 不動アイテム (N)
• リストの中央 20% = 動きが遅い項目 (S)
• リストの下位 10% = 動きの速いアイテム (F)

ステップ 6: 結果を組み合わせて、FSN 分類を最終的に決定します。

最後に、2 つのテーブルのランキングを組み合わせて、分類を完成させます。 在庫を 3 つのカテゴリに分類する方法は次のとおりです。

FSN 分析の実行中

FNS 分析が e コマース運用にどのように価値を加えることができるかをより深く理解するために、FNS 分析を使用できるいくつかのシナリオを見てみましょう。

在庫管理のためのFSN分析

このシナリオでは、企業には需要がなくなった大量の売れ残った在庫があり、倉庫内の貴重なスペースを占有しています。 これにより、企業は売上を生み出す可能性のある在庫をさらに調達できなくなります。

この企業は FSN 分析を実行して、移動しなくなった品目を特定します。 このプロセスは、移動しないとみなされるすべての SKU を特定するのに役立ち、そのデータを使用して企業は次のことを行うことができます。

• 移動しないアイテムの追加購入を防ぎます。
• キャッシュフローを最適化します。
• スペースを解放して、売上を生み出す可能性のある在庫をさらに増やす余地を作ります。
• すぐに売れて収益が得られるアイテムをより多く調達することに重点を置きます。

FSN 分析による倉庫レイアウトの最適化

このシナリオでは、ピッキング担当者が売れ筋商品を取り出すために倉庫内で長距離を移動する必要があるため、企業はピッキング率の低下に悩まされています。 このブランドは、在庫をより適切に配置して輸送時間を短縮する方法を確認するために、FSN 分析を実施することにしました。 高速で移動する商品を識別すると、商品を積み込みエリアの近くに配置するため、ピッキング担当者は商品を取り出すために長距離を移動する必要がなくなりました。 これにより、次のことが可能になります。

• これらの動きの速い商品をより迅速にピッキングすることで、ピッキング率が向上します。
• 移動時間を最小限に抑え、ピッキング効率を向上させます。
• これらの動きの速い製品を保管場所から梱包まで迅速に移動することで、フルフィルメント プロセスがスピードアップされます。
• 注文を迅速に発送し、履行の遅れを防ぎ、予定通りの出荷を増やします。
• 1 日により多くの注文を処理します。

ShipBob へのフルフィルメントのアウトソーシングにより、在庫管理システムがレベルアップします

FSN に混乱していますか? 心配しないでください。この分析は販売者が在庫の流れを理解するのに役立つ優れたツールですが、習得するのが非常に難しく、時間がかかり、継続的に繰り返すのは退屈です。

幸いなことに、在庫の移動を監視する他の方法や、在庫の可視性を実現するためのツールは他にもあります。

たとえば、ShipBob のような専門的な e コマース実現プラットフォームと提携することで、ブランドは簡単な洞察を得るためにリアルタイムの自動分析を使用して、在庫を 1 か所から管理し、在庫レベルのバランスをとることができます。

在庫管理の委託

ShipBob にフルフィルメントをアウトソーシングすると、在庫管理プロセスを合理化できる専門家チームに在庫を引き渡すことになります。

ShipBob は、ベストプラクティスを活用して無駄を最小限に抑え、コストを最適化しながら、当社のフルフィルメントネットワークを通じてお客様の在庫を受け取り、保管します。 これも：

• 有効期限とロット番号に基づいて在庫を分離し、在庫切れや不良在庫のリスクを軽減します。
• FIFO 方式を使用して、サプライ チェーン全体で在庫を移動し続けます。
• SKU の補充が必要なときに販売者に警告するリアルタイムの再注文通知。
• 注文割り当てロジックを活用して、コスト、在庫の可用性、および距離に基づいて、最適なフルフィルメント センターの在庫を使用して注文が確実に履行されるようにします。

リアルタイムの在庫可視化

ShipBob はお客様に代わって在庫を保管しますが、当社独自のソフトウェアにより、いつでも在庫を詳細に把握できます。 リアルタイムの在庫追跡と更新により、常に在庫がどこにあるのか、どのくらいの在庫が残っているのかがわかり、在庫レベルを正確に把握できます。

そうすれば、それに応じて調達を計画できるので、最も早く動いている品目でも在庫切れになることがなくなります。

「ShipBob により、在庫と注文を簡単に管理できるダッシュボードのおかげで可視性が向上しました。 以前の私たちにはそれは不可能でした。 ShipBob との関係はクワドラントにとって大きな変化をもたらし、私の生活をとても楽にしてくれました。 ShipBob は信じられないほど使いやすいです。それが私の気に入っている点です。」

Will Kerr 氏、クワドラントアパレル責任者

在庫分析の改善

ShipBob ダッシュボードには強力な分析機能が備わっているため、在庫データを監視し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。 在庫回転率や SKU 速度など、重要な在庫管理 KPI を SKU レベルで追跡するのに役立ちます。

単一のダッシュボードから重要な情報を迅速に収集し、より正確でタイムリーな洞察を生成できます。この洞察は、在庫管理全体を改善するために使用できます。

「文字通り、ShipBob ダッシュボードにアクセスして、数回クリックするだけで見たいものを正確に見ることができます。 起こっていることすべてを簡単にスナップショットで確認できるのが気に入っています。 文字通り、ShipBob プラットフォームを 3 週間見ないことはできません。その後、ログインしてデータを分析してから 10 分以内に、ビジネスの中での自社の立ち位置を正確に知ることができました。

たとえ数値を計算する必要があったとしても、いくつかのレポートを取得してそのデータをまとめるだけなので、他のソリューションよりもはるかに簡単です。 ビジネスを運営するためにデータ分析に依存している人間として、私は自分の分析を ShipBob が私にどのように表示するかを正確に確認したいと考えています。」

ミス・クナ氏、Baby Dopplerの共同創設者兼最高経営責任者（CEO）。

ShipBob がブランドの在庫管理をどのように改善できるかについて詳しくは、下のボタンをクリックしてください。

FSN 分析に関するよくある質問

以下は、FSN 分析に関するよくある質問への回答です。

FSN 分析とは何ですか? 在庫管理でどのように使用されますか?

FSN 分析は、商品が消費される速度に基づいて商品を分類する在庫分析手法です。 在庫削減のための不良在庫や、調達計画のための売れ行きの早い商品を特定するのに効果的な方法です。

FSN 分析は在庫品目をどのように分類しますか?

FSN 分析では、在庫品目を消費の 3 つのレベル (速い動き、遅い動き、動かない) に基づいて分類します。

FSN 分析で考慮される重要な要素は何ですか?

FSN 分析では、平均滞在と消費率が主に考慮される要素です。

ShipBob の在庫ダッシュボードは FSN 分析に役立ちますか?

はい、ShipBob の在庫管理ソフトウェアは、FSN 分析の実施に使用できる正確な最新の在庫データを提供します。