在当今巨大变革和机遇中,赋能零售行业利用数据分析回答影响利润的关键问题,识别出潜在的问题并采取纠正措施,揭示提高成本和运营效率的机遇,是每个零售商需要认真思考的问题。通过将数据转化为有意义的商业智能,数据分析可以帮助您释放出数据的力量。

 

No.1控制高昂的加班成本

计划外加班是零售业的一个普遍问题。如果没有对劳动数据的实时可见性,典型的反应就是过度补偿、过度招聘和过度支付。企业在没有意识到的情况下为员工加班花了太多的钱使劳动力成本飙升。


No.2深入探究缺勤现象

在零售业中,员工缺勤对业务的影响可以在各个层面感受到——从单个门店的业绩到公司的利润。当员工不可用时,它会迫使零售商在最后一刻匆忙寻找替代员工,或者要求那些兢兢业业的员工承担更多的工作。虽然由于生病或突发事件而导致的偶尔缺勤是不可避免的,但高缺勤率可能是一个系统性问题的迹象,从迟到早退到不安心工作,不一而足。


No.3人手与销售的不匹配

大多数零售商店在周末会有更高的销售额,理想情况下,劳动力工时数应该遵循相应的模式,按需要调整人手,以优化服务和销售。

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左边的总工时图显示工作日安排的员工多于周末。右边的总销售图显示,周末的销售额高于平时。这种比较清楚地表明,需要更好地调整人手与需求之间的关系。


No.4查明时间和考勤滥用

不正确的工资代码是许多零售商的眼中钉。当不正确的工资代码被应用于缺勤时,管理人员需要浪费宝贵的时间来调查和纠正这种情况。同时,不正确的工资代码可能预示着潜在的舞弊和合规风险。


No.5指导管理人员的有效操作

企业需要确保零售业的劳动力管理政策是有效的,并且员工和管理人员要坚持遵守这些政策。这对于利润最大化和合规风险最小化是至关重要的。然而,在复杂、位置分散的零售组织中精细追踪员工工时可能是一个大的挑战。它通常需要对记录进行耗时的手工审计,以试图识别有问题的活动,如修改打卡记录或追溯排班操作。


No.6控制有问题的零售做法,减少过多的“开关店”

“开关店”(clopening)指安排同一名员工工作到深夜负责关店,仅休息几小时之后,第二天一大早就要回来开店,这种排班做法在零售业普遍不受鼓励。通过与零售商的合作,我们发现它不仅会对员工的敬业度和幸福感产生负面影响,而且对企业也不利。

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通过创建一个按门店位置显示的“开关店”统计视图,区域经理可以很容易地看出哪些地区的情况最严重。通过逐月、逐周、逐日深入研究“开关店”的数量,可以更深入地了解不同位置门店的“开关店”模式。


No.7关注合规风险

遵守劳动法规是一件严肃的事情。有了通过分析工具得到的数据驱动的洞察,一线经理将更好的管理薪资和工时以及排班,最小化合规风险。


No.8通过改进排班来提升服务

零售门店经常试图管理许多日常变量——预测、排班表、可用性、实际工作时间、付薪时间,等等。再加上客户流量和销售额固有的可变性,难怪零售商要努力理解所有数据,并将其转化为可操作的商业智能。

 

总结

数据需要为您的业务工作,高效的零售劳动力管理可以帮助零售组织收集和解释关键数据通过提供最新的指标跟踪和清晰的数据可视化,劳动力分析工具赋予了零售企业预见性的洞察力,使他们能够优化人工费用和提高业绩。

 

关于 Kronos 公司

Kronos公司是全球领先的劳动力管理和人力资本管理云端解决方案提供商。遍布世界120多个国家的数万组织——包括超过半数的财富1000 强企业,借助 Kronos控制人工成本、最小化合规风险,提高劳动力生产率并提升员工敬业度。每天全球使用Kronos系统的人数超过4千万。

Kronos大中华区成立于2007年,目前在北京、上海、广州和香港设有运营和服务机构,大中华区服务的国际和本土客户近400家,如海尔、施耐德、宜家家居、Coach、迪士尼乐园、万达、vivo、阿迪达斯、华润置地、圆通速递等最终用户数超过120万,遍布亚太地区13个国家。2019年,Kronos位列大中华区人力资源服务机构百强榜前八,已成为大中型企业解决跨区域复杂和多样化考勤、优化排班、提升劳动力生产率的劳动力管理解决方案。