Personeelsplanning in de retail met bezoekersdata
Personeelsplanning met bezoekersdata bouwt het rooster op gemeten aankomsten per uur, dag, week en seizoen. Zo schaal je op tijdens de terugkerende pieken en blijft de bezetting in de stille uren krap.
Op deze pagina
Waarom loopt het personeelsrooster achter op de bezoekers?
Personeelsplanning in retail draait vaak op gewoonte. Veel roosters worden gebouwd op het patroon van vorig jaar en doorgekopieerd, ook als bezoekers dat patroon niet meer volgen. Dat kost op twee plekken: wachtrijen en magere service op de pieken, en stilstaande loonkosten in de stille uren.
Kassadata kan dat gat niet in haar eentje dichten. De kassa registreert transacties, maar de druk op het personeel begint eerder, met mensen die rondkijken, vragen stellen en in de rij staan. Vraaggestuurde roosterplanning meet wanneer mensen in het gebouw zijn en stemt de roosters af op die vraag.
Wat heeft personeelsplanning in retail nodig van bezoekersmeting?
Personeelsplanning heeft een betrouwbaar beeld nodig van wanneer mensen in het gebouw zijn. Bumbee Labs telt bezoekers anoniem en vertaalt de tellingen naar pieken en dalen per uur, dag, week en seizoen: de basis voor personeelsinzet en planning. Met zonedata zie je ook waar het druk is, zodat een grote locatie kan nagaan welke gebieden op welke momenten vollopen.
Standaardmetrics staan klaar op de dag na het bezoek. Dat is actueel genoeg om het rooster van volgende week te plannen. Vrijwel realtime kan via de add-on crowd alerts. Waar 3D-sensoren hangen, houdt personeelsuitsluiting van Xovis medewerkers buiten de tellingen, zodat de vraagcurve waarop je roostert alleen bezoekers bevat.
Op datalevering vind je alle metrics en hoe ze via dashboards en de API in je planningstools terechtkomen.
Passen je rooster en openingstijden bij wanneer bezoekers komen?
Gemeten aankomsten laten zien waar rooster en bezoekers uit elkaar lopen. Een grote Scandinavische winkelketen die met Bumbee Labs werkt, plande haar personeelsroosters opnieuw rond echte piekuren. Retailers die wij meten, hebben hun openingstijden aangepast nadat ze ‘s avonds meer passanten telden dan eerder op de dag.
Gaat het om de openingstijden, dan laten passanten buiten je huidige openingstijden zien voor welke vraag je nog niet open bent. Het wekelijkse ritme van bezoekersstroom gaat dieper in op openingstijden als datavraag.
Meestal laat de data zien dat personeel naar andere uren moet, en minder vaak dat er extra personeel nodig is. Betere dekking op de pieken verbetert de service, en een krappere bezetting in de stille uren kan kosten besparen.
Hoe wordt de trend een rooster?
Het rooster begint bij het uurpatroon per weekdag. Dat laat zien waar de terugkerende pieken liggen en hoe laag de rustige basis zit. Campagnes, het weer en de kalender verschuiven de curve, dus het patroon moet je regelmatig opnieuw bekijken.
- Haal het uurpatroon per weekdag op en zoek de terugkerende pieken.
- Stem de basisbezetting af op de rustige momenten en schaal op tijdens de pieken.
- Controleer hetzelfde patroon over de seizoenen voordat je feestdagenroosters vastlegt.
- Kijk er maandelijks opnieuw naar.
Over meerdere vestigingen zijn de curves één-op-één vergelijkbaar. Een roosterpatroon dat in de ene vestiging werkt, kun je dus eerst naast de vraagcurve van de volgende leggen voordat je het kopieert.
Welke locaties kunnen bezoekersdata gebruiken voor personeelsplanning?
Elke locatie waar mensen binnenlopen, kan haar personeel plannen op basis van bezoekersdata. Winkelketens, hotels en bibliotheken bouwen hun roosters op hetzelfde soort uurcurves. Die curves zijn gemeten in hun eigen gebouw, zodat elke organisatie plant op haar eigen vraag.
- Winkelketens meten dezelfde pieken in elke winkel, zodat de personeelsinzet lokaal de vraag volgt.
- In hotels en horeca komen gasten tijdens één bezoek door veel ruimtes. Lobby, bar, restaurant, spa en eventruimtes zijn elk een aparte zone, zodat bezetting en service in elke ruimte de gaststroom volgen.
- Bibliotheken gebruiken bezoeken per uur, dag, week en seizoen om openingstijden en roosters te bepalen die passen bij hoe het gebouw echt wordt gebruikt. Dezelfde cijfers ondersteunen hun gesprekken met subsidiegevers.
Is personeelsplanning met bezoekersdata anoniem?
Ja, de meting is passief en niemand wordt ooit geïdentificeerd. Bezoekers hebben geen app of login nodig en er wordt niets van hen gevraagd. Signalen worden geanonimiseerd en geaggregeerd tot statistieken, en de methode werkt op dezelfde manier in een flagshipstore, een hotel of een openbare bibliotheek.
Bumbee Labs is het bedrijf achter de enige methode voor bezoekersmeting in Europa die is goedgekeurd door een gegevensbeschermingsautoriteit.
Veelgestelde vragen
Hoe verbetert bezoekersdata de personeelsplanning?
Ze laat zien wanneer bezoekers echt komen, per uur, dag, week en seizoen, zodat je roosters op gemeten vraag bouwt. De pieken en de stille uren worden zichtbaar, en het rooster kan ze volgen.
Laat bezoekersdata zien of onze openingstijden kloppen?
Ja, het onderbouwt de beslissing. Passanten en bezoektrends laten de vraag buiten je huidige openingstijden zien, en retailers die wij meten, hebben hun openingstijden aangepast nadat ze 's avonds meer passanten telden dan eerder op de dag.
Hoe actueel is de data voor personeelsplanning?
Standaardmetrics staan klaar op de dag na het bezoek. Dat is actueel genoeg voor het rooster van volgende week. Terugkerende bezoeken binnen dezelfde dag kunnen ook worden gemeten. Vrijwel realtime kan via de add-on crowd alerts.
Werkt personeelsplanning met bezoekersdata ook buiten retail?
Ja. Horecabedrijven stemmen de bezetting van lobby, bar en restaurant af op gemeten gaststromen, en bibliotheken bepalen openingstijden en roosters op echte bezoeken. De methode is goedgekeurd door een gegevensbeschermingsautoriteit, wat relevant is voor publieke gebouwen.