Henkilöstösuunnittelu kävijädatan avulla
Työvuorolistat toistavat usein viime vuoden kaavaa, vaikka kävijät eivät sitä toista. Kävijädata näyttää, milloin ihmiset todella tulevat tunneittain, päivittäin ja sesongeittain, joten miehitys voi seurata kysyntää eikä tottumusta.
Tällä sivulla
Henkilöstösuunnittelu: työvuorolista laahaa yleensä kävijöiden perässä
Useimmat vuorolistat rakennetaan tottumuksesta, mututuntumalla ja viime vuoden kaavalla, ja kopioidaan sitten eteenpäin. Kun vuorolista ja kävijät ajautuvat erilleen, maksat kahdesti: jonoina ja heikkona palveluna huipuissa sekä turhana palkkakuluna hiljaisina tunteina. Myyntidata ei yksin sulje aukkoa, koska kassa kirjaa ostotapahtumat, mutta paine henkilökuntaa kohtaan alkaa aiemmin, kun ihmiset kiertelevät, kysyvät ja jonottavat. Aukko umpeutuu kysyntälähtöisellä vuorosuunnittelulla, jossa mitataan läsnäoloa eli sitä, milloin ihmiset todella ovat rakennuksessa, ja suunnitellaan vuorot todellisen kävijäkysynnän mukaan.
Mittaa, milloin ihmiset todella tulevat
Bumbee Labs laskee kävijät anonyymisti ja muuntaa laskennat huipuiksi ja suvantokohdiksi tunneittain, päivittäin, viikoittain ja sesongeittain, ja tämä on henkilöstömitoituksen ja suunnittelun perusta. Vyöhyketason data lisää ajan rinnalle paikan, joten suuri kohde näkee, mitkä alueet kuormittuvat mihinkin aikaan. Vakiomittarit ovat valmiina käyntiä seuraavana päivänä, mikä pitää kuvan riittävän tuoreena ensi viikon suunnittelua varten, ja lähes reaaliaikaiset ruuhkahälytykset ovat saatavilla siellä, missä reaaliaikainen käyttöaste ratkaisee. Siellä, missä on 3D-antureita, Xovisin henkilöstön poissulkeminen pitää työntekijät poissa laskennoista, joten kysyntäkäyrä, jonka mukaan vuorot laaditaan, sisältää vain kävijöitä. Koko mittarivalikoima ja se, miten mittarit saapuvat vuorosuunnitteluusi raportointinäkymien ja rajapinnan kautta, on kuvattu sivulla datatoimitukset.
Kata huiput ja säästä hiljaisina tunteina
Suuri pohjoismainen vähittäiskauppaketju, joka tekee yhteistyötä Bumbee Labsin kanssa, suunnitteli työvuoronsa uudelleen todellisten huipputuntien mukaan ja sääti aukioloaikojaan havaittuaan, että ohikulkijoita on enemmän illalla kuin aikaisin päivällä. Tämä on tyypillinen löydös: data vaatii yleensä henkilökuntaa eri aikoihin ja vain harvoin lisää henkilökuntaa. Huippujen parempi kattaminen parantaa palvelua vilkkaimpina aikoina, ja tiukempi miehitys hiljaisina tunteina säästää kuluja ilman, että asiakkaat huomaavat mitään eroa.
Trendistä työvuorolistaksi
Käytännön kierto on lyhyt. Aloita hakemalla tuntikohtainen kuvio viikonpäivittäin ja etsi toistuvat huiput. Mitoita perusmiehitys hiljaisen jakson mukaan ja jousta huipuissa, tarkista sama kuvio sesonkien yli ennen pyhien vuorolistojen lukitsemista ja palaa asiaan kuukausittain, koska kampanjat, sää ja kalenteri liikuttavat käyrää. Kun kysymys on aukioloajoista, nykyisten aukioloaikojen ulkopuoliset ohikulkijat näyttävät kysynnän, jolle et vielä ole auki. Monen toimipaikan verkostossa samat käyrät ovat vertailukelpoisia, joten yhdessä toimipaikassa toimiva vuorokuvio voidaan testata seuraavan kysyntäkäyrää vasten ennen kuin se kopioidaan.
Se toimii kaikkialla, minne ihmiset kävelevät sisään
- Vähittäiskauppa. Myymäläketjut mittaavat samat huiput jokaisessa myymälässä, joten miehitys seuraa kysyntää paikallisesti samalla kun parhaat käytännöt leviävät verkostoon.
- Hotellit ja ravintolat. Vieras kulkee yhden käynnin aikana monen alueen kautta. Hotelleissa ja vieraanvaraisuusalalla aula, baari, ravintola, spa ja tapahtumatilat jaetaan kukin omaksi vyöhykkeekseen, joten miehitys ja palvelu vastaavat todellista vierasvirtaa jokaisella alueella.
- Julkiset kohteet. Kirjastot käyttävät käyntejä tunneittain, päivittäin, viikoittain ja sesongeittain asettaakseen aukioloajat ja vuorot, jotka vastaavat rakennuksen todellista käyttöä. Sama näyttö tukee myös niiden rahoituskeskusteluja.
Anonyymi mittaus
Mittaus on passiivista. Kävijät eivät tarvitse sovellusta tai kirjautumista, heiltä ei vaadita mitään, eikä yhtäkään yksilöä koskaan tunnisteta. Signaalit anonymisoidaan ja kootaan tilastoiksi, ja tulos lepää Euroopan ainoan kävijämittausmenetelmän varassa, jonka tietosuojaviranomainen on hyväksynyt. Siksi sama lähestymistapa toimii yhtä lailla lippulaivamyymälässä, hotellissa ja yleisessä kirjastossa, ja tietosuoja on ratkaistu jo ennen ensimmäistäkään vuoromuutosta.
Haluatko nähdä, miltä tämä näyttäisi sinun kohteessasi?
Usein kysytyt kysymykset
Miten kävijädata parantaa henkilöstösuunnittelua?
Se näyttää, milloin kävijät todella saapuvat, tunneittain, päivittäin, viikoittain ja sesongeittain, joten työvuorot rakennetaan mitatun kysynnän varaan. Eräs suuri vähittäiskauppaketju suunnitteli vuoronsa uudelleen todellisten huipputuntien mukaan nähtyään datan.
Voiko se kertoa, ovatko aukioloaikamme oikein?
Kyllä. Ohikulkijat ja käyntitrendit paljastavat kysynnän myös nykyisten aukioloaikojen ulkopuolella. Sama ketju sääti aukioloaikojaan havaittuaan, että ohikulkijoita on enemmän illalla kuin aikaisin päivällä.
Kuinka tuoretta data on?
Kävijälaskennan vakiomittarit ovat valmiina käyntiä seuraavana päivänä, toistuvia käyntejä voidaan seurata saman päivän aikana, ja lähes reaaliaikaiset ruuhkahälytykset ovat saatavilla siellä, missä reaaliaikainen käyttöaste ratkaisee.
Toimiiko tämä vähittäiskaupan ulkopuolella?
Kyllä. Hotellit mitoittavat aulan, baarin ja ravintolan mitatun vierasvirran mukaan, kirjastot asettavat aukioloajat ja vuorot todellisten käyntien perusteella, ja menetelmä on tietosuojaviranomaisen hyväksymä, joten julkiset kohteet voivat käyttää sitä luottavaisin mielin.