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连锁零售劳动力管理革新:从“成本管控”到“精益运营”的智能升级

在当今快速变化的商业环境中,随着消费者习惯的转变、劳动力市场的短缺以及人工智能技术的飞速发展,以往单纯依赖控制排班时长和严格限制加班的传统“成本管控”模式已逐渐显露出其局限性。

面对人力成本在总成本中高达 20%-30% 的占比,连锁零售企业亟需通过智能化手段实现劳动力管理的“精益运营”,以应对市场挑战和降低成本。

近年来,北森和多家连锁零售企业的HR从业者进行深入交流发现,门店劳动力是人效提升的切入口,越来越多的企业采用“计划(业务驱动力)-执行(运营驱动力)-分析(进化驱动力)”的「三驱闭环」劳动力管理模式,结合预估工时、支援管理、多元化用工和任务工时切分等方法,达到精益管控、调配和统计,从而提高劳动力管理的效率和精准度,实现人力价值最大化。

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01 计划:预估工时管控排班,精益工时管控

连锁零售企业正借助数据分析与机器学习技术,精准预测客流量、营业高峰及员工需求,进而实现对排班工时的精益管控。

① 预估营业额

各门店的营业高峰存在差异。例如,写字楼店工作日客流量大,商场店则在周末更为繁忙。企业通过整合财务系统、POS数据与历史客流量等多源数据,同时将节假日、促销活动和天气等外部因素纳入考量,构建动态预测模型,精准预估每家门店每天的营业额。

② 设定人效标准

企业根据不同门店类型(如写字楼店、商场店、社区店)、所在区域、人员构成以及营业日期等因素,为各门店量身定制差异化的人效标准,比如商场店周末人效标准高于平日。

③ 计算预估工时,指导排班

在营收高峰时段,门店需要投入更多人力,反之则可适当缩减排班。企业依据预估营业额与人效标准,精准计算出各门店每日的预估排班工时,为店长排班提供科学依据,避免排班“一刀切”。

企业实践:预估排班工时=门店每天预估营业额/门店人效标准

北森一家2500人的咖啡门店企业客户,预估某门店2025/1/1日的营业额为10,000元,当天该门店人效标准为337元/小时,则预估排班工时为10000/337 = 29.7小时。

若店长排班时长与预估工时较为接近(如实际排班24小时),则可接受;若差距过大,需及时调整排班。

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除了上述标准的管控方式,在实际经营过程中,很多企业还会做更精细化管理:

● 跨层级管理:按城市、区域、门店层级自动汇总预估工时和排班工时,快速识别异常,如某区域整体工时超支30%,辅助管理层快速决策。

● 按任务细化管控:有的企业还会进一步将预估工时自动拆分至不同时段,或者将门店的日常工作拆解为标准化任务,如收银、理货、清洁、培训等,并对不同时段,不同任务进行精细化工时管控。

● 多级审批:为实现严格管控,店长完成排班后,可设置区域经理审批环节,确保排班合理性。即便要修改排班,需再次经过审批才能生效。

02 执行:支援管理与多元化用工双管齐下,精益调配资源

连锁门店通常单店人数较少,业务高峰时经常存在人手不足的情况。企业可采取内外结合、双轮驱动的策略,有效应对人力资源短缺问题。

● 支援管理:内部挖潜,最大化资源利用率

在新店开业、店铺盘点、产品上新、市场活动等场景下,个别门店可能会出现临时性人手短缺。此时,若附近门店员工能够前往支援,将有助于减少招聘和培训成本,最大程度提高员工利用率,快速解决问题,同时增加员工收入,实现门店与员工的双赢。

为了解决上述问题,企业可以采用共享支援模式,即支援期间,原门店店长和被支援门店店长对支援员工均具有考勤管理权限,便于原门店店长实时了解员工出勤情况,并在需要时安排员工返回原门店工作,提升运营效率。

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企业实践:

店员去其他门店支援,路程较远,路上耗时较长,无法正常计入工时,员工支援积极性怎么提升?

北森一家1.5万人知名茶饮企业客户采取了车马费制度,员工会有1-2小时车马费,直接记录为员工的工作时长,弥补员工的路途时间损失。

●多元化用工:外部引援,减少用工风险

门店在业务高峰期需要的人员数量往往超过低峰期的一倍以上,且存在大量简单的辅助性工作,如清扫等。针对这种情况,企业可根据实际需求配置灵活用工,从而减少低峰期人工成本投入。

当前中国零售连锁行业的灵活用工占比高达20%-40%,预计未来3-5年内行业平均水平将突破50%。员工为了追求更稳定的收入或获得更多的现金,有时会转换用工形式,也会更换不同的派遣公司。

企业实践:

乐乐茶通过灵活用工策略,打造了全日制用工、劳务派遣工、平台型用工等多种用工形式人力资源配置组合。在北森劳动力系统管理全职工和派遣工,平台用工在第三方系统管理考勤,与北森系统直接对接人员与排班信息,实现平台用工的日结。

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03 分析:任务工时精细切分,精益统计工时成本

员工去其他门店支援时,企业可以将支援期间的工时算在被支援门店,这样能细化任务工时统计,有助于企业合理规划劳动力,让排班和人力配置更优化。

●工时自动切分

店长根据营业时间、员工技能和任务要求,划定员工的工作时段与工作任务,比如说奶茶门店分为开铺、煮茶、调茶、收银、客区服务等工作任务,系统每天自动针对不同任务进行工时的拆分。

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●任务工时核算

拆分之后,企业通过系统自动汇总每日的考勤数据,统计员工每月在各项任务上的工时总数,精准地核算出各任务的工时成本。企业能够根据实际运营情况,不断调整和完善工时管理策略,以适应不断变化的业务需求。

这种精益统计工时的方法,不仅显著提高了劳动力管理的精确度,还为企业优化资源配置提供了有力的数据支持。它进一步推动了连锁零售行业劳动力管理向智能化“精益运营”时代的迈进。

企业实践:

某5000人的食品连锁企业,按营运组去管理店员工作的门店,店员在手机上查看自己的排班安排,去指定的门店上班打卡,北森劳动力系统可以自动精准统计和切分在各个门店的工时和人工成本。

通过数据驱动的精益运营,企业不仅能够规范管理标准,促进可持续优化,更能提升顾客体验、增强组织韧性,最终在激烈的市场竞争中实现可持续增长。

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10.5 本协议所有条款的标题仅为阅读方便,本身并无实际涵义,不能作为本协议涵义解释的依据。

10. 本协议条款无论因何种原因部分无效或不可执行,其余条款仍有效,对双方具有约束力。(正文完)

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