Paslėptas savaitinis lankytojų srautų ritmas (ir diena, kai trūko darbuotojų)

Paklauskite parduotuvės savininko, kuri savaitės diena judriausia, ir dauguma atsakys nedvejodami. Paklauskite, ar judriausia tos dienos valanda yra 11:00, ar 14:00, ir pasitikėjimas paprastai dingsta; paklauskite, kada konversija, palyginti su lankytojų srautu, didžiausia, ir atsakymas dažniausiai būna gūžtelėjimas pečiais. Darbuotojų planavimo klaidos atsiranda šiame tarpe tarp nuojautos dienų lygmeniu ir tikrovės valandų lygmeniu. Savaitinis lankytojų srautų ritmas paprastai slypi būtent valandose.

Ritmas, kurį manote turintys, ir ritmas, kurį turite iš tikrųjų

Žmogaus atmintis prastai skaičiuoja lankytojų srautus. Prisimename šeštadienio popietę, kai parduotuvė buvo sausakimša, ir antradienio rytą, kai joje nebuvo nė gyvos dvasios. Pamirštame ketvirtadienio pietų piką, kuris lenkia kiekvieną trečiadienį, ir sekmadienio vakarą, kai srautas nuslūgsta trisdešimt minučių anksčiau, nei rodo iškabintas darbo laikas.

Mintyse nešiojamės tik ryškiausias akimirkas.

Darbuotojų planavimas yra savaitinio paskirstymo uždavinys. Grafikas sudaromas vieną kartą ateinančiai savaitei, remiantis tam tikra prielaida, kada atvyks lankytojai. Jei ši prielaida sistemingai klysta ta pačia kryptimi (jei pirmadieniai nuolat ramesni, nei numato grafikas, o penktadienių rytai nuolat judresni), klaida kartojasi kiekvieną savaitę. Per metus susidaro daug pirmadieniais be darbo stovinčių darbuotojų ir daug penktadienio rytais susierzinusių klientų.

Kaip atrodo išmatuotas savaitės ritmas

Kiekviena vieta turi savo ritmą, kurį lemia jos vieta, aptarnavimo zona, kategorija ir darbo laikas. Mažmeninės prekybos tinklo parduotuvės miesto centre ritmas skiriasi nuo prekybos parko parduotuvės, o laisvalaikio vietos piką pasiekia kitaip nei maisto prekių parduotuvė. Parduotuvės prie transporto mazgo ritmą iš dalies lemia tvarkaraščiai. Savaitės ritmas yra ir didesnio ritmo dalis: mažmeninės prekybos metų lankytojų srautų kalendoriaus, kuriame Kalėdos, sausis ir Velykos savaitė po savaitės keičia bazę.

Labai skirtingų tipų vietose išmatuoti duomenys nuolat rodo, kad intuityvus vaizdas dienų lygmeniu yra maždaug teisingas, o valandų lygmeniu dažnai gerokai klaidingas. Judriausia diena paprastai nustatoma teisingai; piko valanda tą dieną, antrinis savaitės vidurio pikas ir tiksli šeštadienio kreivės forma dažnai įvertinami klaidingai.

Neatitikimai paprastai atsiranda konkrečiose, nuspėjamose vietose:

• Lėta pradžia: daugelyje vietų pirmasis tikras lankytojų antplūdis prasideda gerokai vėliau nei atidarymas, todėl ankstyvosios pamainos darbuotojai daugiausia laukia.
• Suspaustas pietų pikas: staigus 60–90 minučių pikas sutelkia daugiau paklausos, nei leidžia manyti laisvas „judraus pietų laiko“ supratimas.
• Savaitės vidurio staigmena: daugelyje parduotuvių trečiadienis arba ketvirtadienis lenkia pirmadienį ir antradienį daugiau, nei numato grafikas.
• Ankstyva pabaiga: lankytojų atvykimai dažnai sumažėja gerokai prieš oficialų uždarymo laiką, todėl ilgesnė vakaro pamaina yra išlaida, aptarnaujanti labai nedaug klientų.

Buvimo trukmė vaizdą apsunkina

Lankytojų srautas (atvykimai) yra tik pusė lygties. Laikas, kurį lankytojai praleidžia vietoje, lemia, kiek žmonių bet kuriuo momentu iš tikrųjų yra viduje, taigi ir kiek aptarnavimo pajėgumų vietai reikia. Pietų piko metu greitai apsiperkančių lankytojų banga darbuotojams sukuria kitokį krūvį nei lėtesnis srautas žmonių, kurie apžiūrinėja prekes ir kiekvienas praleidžia po trisdešimt minučių.

Jei Jūsų atvykimų piko valanda sutampa su ilgesne nei vidutinė buvimo trukme, turite sudėtinį piką: atvyksta daugiau žmonių ir kiekvienas pasilieka ilgiau. Tą valandą darbuotojų trūkumas jaučiamas labiausiai: eilė susidaro greitai ir ilgai neišsisklaido, o poveikis fizinės parduotuvės konversijos rodikliui išmatuojamas.

Į ilgą eilę stoję klientai kartais iš jos išeina; ilgą eilę pamatę klientai kartais į ją net nestoja.

Kai buvimo trukmė vertinama kartu su atvykimų skaičiais, darbuotojų planavimo klausimas „kada žmonės atvyksta?“ virsta klausimu „kada vietai tenka didžiausias krūvis?“ Tai gali būti skirtingos valandos.

Grafikas pagal duomenis, o ne pagal praėjusių metų grafiką

Išmatuoti savaitės lankytojų srautai yra planavimo priemonė, ir darbuotojų planavimas pagal lankytojų srautus prasideda čia. Jei turite paskutinių dvylikos savaičių skaičius pagal valandas, vadovas gali matyti vidutinę kiekvienos dienos formą, svyravimus aplink šį vidurkį ir savaites, kai renginys, akcija ar prasto oro laikotarpis pakeitė ritmą. Tada grafiką galima sudaryti pagal išmatuotą formą, o ne pagal paveldėtą įprotį.

Darbas su duomenimis nereiškia aklai laikytis algoritmo. Vadovas, matantis, kad duomenys prognozuoja ramią penktadienio popietę, vis tiek gali nuspręsti palikti darbuotojus dėl klientų patirties. Vertė ta, kad tai tampa sąmoningu pasirinkimu ir kad turite įrodymų, kai pokalbis su centrine būstine pasisuka apie darbuotojų skaičių. Visą veiklos vaizdą rasite puslapyje darbuotojų planavimas pagal lankytojų srautus.

Mažmeninės prekybos tinklams su keliomis parduotuvėmis tie patys duomenys parodo, kiek savaitės ritmas sutampa skirtingose parduotuvėse. Tinklas su trisdešimčia parduotuvių retai turi trisdešimt vienodų ritmų. Parduotuvės mieste, iš kurio žmonės važinėja į darbą, pikas kitoks nei laisvalaikio vietoje esančios parduotuvės. Viso tinklo darbuotojų planavimo šablonai, kuriuose visos parduotuvės laikomos vienodomis, beveik visada klysta abiem kryptimis vienu metu: kažkur darbuotojų per daug, kitur per mažai.

Darbo valandos kaip duomenų klausimas

Darbo valandos paprastai paveldimos nuo tos dienos, kai vieta atsidarė, ir retkarčiais pakoreguojamos po skundų arba pagal vadovo nuojautą. Išmatuoti lankytojų srautai šį klausimą paverčia empiriniu. Jei pastovus ritmas rodo, kad lankytojų atvykimai likus devyniasdešimčiai minučių iki uždarymo sumažėja beveik iki nulio, tai yra patikrinamas argumentas uždaryti anksčiau arba darbuotojų sąnaudas perkelti į piko laiką.

Čia reikalingi duomenys yra paprasti: atvykimai per valandą, diena po dienos, per pakankamai savaičių, kad būtų galima atskirti tipišką atvejį nuo išimties. Ką daryti su šiuo ritmu, yra komercinis sprendimas, bet jo pagrindas neturi būti spėlionė.

Darbuotojai pagal išmatuotus pikus

Kiekviena fizinė vieta turi savaitinį lankytojų srautų ritmą. Jį išmatavus, atsiranda tikslumas:

Jau turima nuojauta dienų lygmeniu tampa faktu valandų lygmeniu.

Grafikas nebėra praėjusio mėnesio grafiko kopija su nedideliais pakeitimais, o atliepia tikrą paklausos formą.

Nuolatinis darbuotojų trūkumas piko metu Jums kainuoja konversiją, pasitenkinimą ir ilgainiui lankytojus, kurie randa vietą, kur mažiau erzina. Lankytojų srautų bazė pagal valandas (anoniminė, apibendrinta, renkama naudojant jau turimą infrastruktūrą) yra pigiausia apsauga nuo tokio slinkimo.

Šaltiniai

• Mani, V., Kesavan, S., & Swaminathan, J. M. (2015). Estimating the impact of understaffing on sales and profitability in retail stores. Production and Operations Management, 24(2), 201–218. https://doi.org/10.1111/poms.12237
• Lu, Y., Musalem, A., Olivares, M., & Schilkrut, A. (2013). Measuring the effect of queues on customer purchases. Management Science, 59(8), 1743–1763. https://doi.org/10.1287/mnsc.1120.1686
• Perdikaki, O., Kesavan, S., & Swaminathan, J. M. (2012). Effect of traffic on sales and conversion rates of retail stores. Manufacturing & Service Operations Management, 14(1), 145–162. https://doi.org/10.1287/msom.1110.0356