Bemanningsplanering med besöksdata
Bemanningsplanering med besöksdata bygger schemat på uppmätta besök per timme, dag, vecka och säsong, så att du kan lägga grundbemanningen efter de lugnaste timmarna och förstärka under topparna.
På den här sidan
Varför släpar schemat efter besökarna?
Bemanningsplanering bygger ofta på vana. Många scheman utgår från fjolårets mönster och kopieras framåt, även när besökarna inte längre följer det. Kostnaden syns på två ställen: köer och tunn service under topparna, och lönekostnad för personal som inte behövs under de lugna timmarna.
Försäljningsdata räcker inte ensam för att lösa det. Kassan registrerar transaktioner, men trycket på personalen börjar tidigare, när människor tittar, frågar och köar. Efterfrågestyrd schemaläggning mäter när människor är i byggnaden och lägger schemat efter den efterfrågan.
Vad behöver bemanningsplanering av besöksmätningen?
Bemanningsplanering behöver en pålitlig bild av när människor är i byggnaden. Bumbee Labs räknar besökare anonymt och gör om räkningarna till toppar och dalar per timme, dag, vecka och säsong, som underlag för bemanning och planering. Data på zonnivå visar också var trycket ligger, så att en stor anläggning ser vilka ytor som fylls vid vilka tider.
Standardmätvärdena är klara dagen efter besöket, vilket räcker för att planera nästa veckas schema. Trängselvarningar i nära realtid finns via tillägget Crowd Alert. Där det finns 3D-sensorer håller personalfiltreringen i Xovis de anställda utanför räkningarna, så att efterfrågekurvan du lägger schemat efter bara innehåller besökare.
På dataleveranser finns alla mått och hur de når dina planeringsverktyg genom dashboards och API:et.
Stämmer schemat och öppettiderna med när besökarna kommer?
Uppmätta besök gör en obalans synlig. En stor skandinavisk butikskedja som arbetar med Bumbee Labs lade om sina personalscheman efter de verkliga topptimmarna. Handlare vi mäter har ändrat sina öppettider efter att ha räknat fler förbipasserande på kvällen än tidigare under dagen.
När frågan gäller öppettiderna visar förbipasserande utanför dem den efterfrågan du ännu inte har öppet för. Besökens dolda veckorytm går djupare i öppettider som en datafråga.
Datan pekar oftast på att personal behöver flyttas mellan timmar och mer sällan på att det behövs fler anställda. Bättre täckning under topparna ger bättre service, och snävare bemanning under de lugna timmarna kan spara kostnader.
Hur blir trenden ett schema?
Schemat utgår från timmönstret per veckodag. Det visar var de återkommande topparna ligger och vilka timmar som är lugnast. Kampanjer, väder och kalender flyttar kurvan, så mönstret behöver ses över med jämna mellanrum.
- Ta fram timmönstret per veckodag och leta efter de återkommande topparna.
- Lägg grundbemanningen efter de lugnaste timmarna och förstärk under topparna.
- Kontrollera samma mönster över säsongerna innan du låser scheman för storhelgerna.
- Gör om genomgången varje månad.
Med många platser går kurvorna att jämföra på lika villkor, så att ett schemamönster som fungerar på en plats kan prövas mot efterfrågekurvan på nästa innan det kopieras.
Vilka verksamheter kan använda besöksdata för bemanningsplanering?
Alla verksamheter som människor går in i kan planera bemanningen efter besöksdata. Butikskedjor, hotell och bibliotek bygger sina scheman på samma slags timkurvor, uppmätta i de egna lokalerna, så att var och en planerar efter sin egen efterfrågan.
- Butikskedjor mäter samma toppar i varje butik, så att bemanningen följer efterfrågan lokalt.
- På hotell och restauranger passerar gästerna många ytor under ett och samma besök. Lobby, bar, restaurang, spa och eventytor zonindelas var för sig, så att bemanning och service matchar gästflödet i varje del.
- Bibliotek använder besök per timme, dag, vecka och säsong för att sätta öppettider och scheman som passar hur huset faktiskt används. Samma underlag gör nytta i finansieringsdialogen.
Är bemanningsplanering med besöksdata anonym?
Ja, mätningen är passiv och ingen individ identifieras någonsin. Besökarna behöver ingen app eller inloggning och ombeds inte göra något. Signalerna anonymiseras och aggregeras till statistik, och metoden fungerar på samma sätt i en flaggskeppsbutik, på ett hotell och i ett folkbibliotek.
Bumbee Labs är företaget bakom den enda metoden för besöksmätning i Europa som är godkänd av en dataskyddsmyndighet.
Vanliga frågor
Hur förbättrar besöksdata bemanningsplaneringen?
Den visar när besökarna faktiskt kommer, per timme, dag, vecka och säsong, så att schemat byggs på uppmätt efterfrågan. Topparna och de lugna timmarna blir synliga, och schemat kan följa dem.
Kan besöksdata visa om våra öppettider är rätt?
Ja, den ger underlag för beslutet. Förbipasserande och besökstrender visar efterfrågan utanför nuvarande öppettider, och handlare vi mäter har ändrat sina öppettider efter att ha räknat fler förbipasserande på kvällen än tidigare under dagen.
Hur färsk är besöksdatan för bemanningsplaneringen?
Standardmätvärdena är klara dagen efter besöket, vilket räcker för nästa veckas schema. Återkommande besök inom samma dag kan också mätas. Trängselvarningar i nära realtid finns via tillägget Crowd Alert.
Fungerar bemanningsplanering med besöksdata utanför handeln?
Ja. Hotell och restauranger bemannar lobby, bar och restaurang efter uppmätta gästflöden, och bibliotek sätter öppettider och scheman efter verkliga besök. Metoden är DPA-godkänd, vilket är relevant för offentliga verksamheter.