如何通過人工智能(AI)和機器學習應對零售勞動力和執(zhí)行方面的挑戰(zhàn)

今年以來國內消費持續(xù)恢復，國內零售市場呈穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢，而商務部也將2023年定為“消費提振年”，消費的基礎性作用被進一步強調。面對不斷增長的需求，零售團隊人員數(shù)量及具體運營執(zhí)行是否能及時匹配，正成為零售商們不得不面臨的挑戰(zhàn)。零售團隊人員的短缺將使商店難以正常運營。當商店經理的人數(shù)捉襟見肘時，他們可能沒有時間對員工進行新技能培訓，幫助員工提高現(xiàn)有的技能組合，或者弄清楚如何以更佳的方式在商店中利用其技能。商店經理也可能難以對已有員工進行有效的安排。鑒于如今客戶和員工的期望之高前所未有，因此很難追蹤每位團隊成員的排班偏好和可用性。 

然而，對于商店經理來說，重要的是能夠保持士氣高漲。如果員工覺得自己沒有為商店增加價值，就可能會感到倦怠，對當前的職責感到沮喪，或者渴望更好的工作環(huán)境。如果一家商店或一個團隊人手不足，讓員工感到工作過度，他們就可能會利用競爭激烈的勞動力市場另謀他處。 

因此，現(xiàn)在正是零售商了解智能員工管理技術的好時機，以此來探索商店經理如何平衡員工和商店需求。 

事半功倍的員工管理

智能員工管理軟件利用AI和機器學習來分析歷史勞動力趨勢和當前因素下的需求情況。相較于傳統(tǒng)模型，它所創(chuàng)建的更好的擬合模型能夠將更多變量納入考量，例如地理區(qū)域、商店特征和銷售數(shù)據(jù)。反之，經理可以快速生成更準確的勞動力預測，并在人力變動較大的時期，為員工提供更高的靈活性。尤其是當零售商竭力應對比平時更多的供應鏈或庫存缺口時，此類排班解決方案還能確保充分利用現(xiàn)有員工。 

如何更好地通過智能員工管理優(yōu)化勞動力支出，確保人員配置得當，在充滿挑戰(zhàn)的時期取得成功？零售商需要確保所選的員工管理技術能夠做到以下六點： 

1.    實現(xiàn)排班流程自動化。智能員工管理解決方案通過在幾分鐘內生成優(yōu)化的排班表，能夠排除手動排班中可能發(fā)生的錯誤。如果這種解決方案得以正確地集成和使用，商店經理每周就能抽出時間來培訓員工和幫助顧客，且更有余力應對不可預見的事件。 

2.    創(chuàng)建更準確的勞動力預測和排班表。商店經理不必為預估是否正確感到煩擾，也不必擔心是否考慮到額外工作量和影響項目成功的其他關鍵變量。零售商可以選擇一款智能員工管理解決方案，為他們進行所有的計算。當有員工提出休假請求或運營需求發(fā)生變化時，商店經理無需浪費時間大改排班表，只需在必要時進行微調，而且這種調整可以通過移動或桌面設備進行。 

3.    響應客戶流量和需求的快速變化。零售商需要能夠利用AI和機器學習，根據(jù)所面對的挑戰(zhàn)來快速識別微趨勢和集群的解決方案。這種解決方案能夠生成具體的人員配置建議，例如實時將員工從倉庫調到訂單履行站點，這樣一來，商店經理就能夠確定在何時何地需要增加或減少店內人員配置水平。 

4.    模擬情景以了解用工需求。商店經理可進行情景模擬，以找到能夠應對商店勞動力挑戰(zhàn)的更優(yōu)選擇。借助智能員工管理解決方案，可以自定義模擬的目標和參數(shù)、模擬人員配置情況，并接收基于結果的AI驅動型建議。此功能對于優(yōu)化員工隊伍至關重要，因其能夠對模擬進行建模，以揭示哪些員工需要新技能的交叉培訓，以及需要雇用的員工數(shù)量和類型，還能向商店經理展示如何調整員工的工時以優(yōu)化勞動力支出。

5.    賦予一線員工自助服務能力。根據(jù)員工不斷變化的可用性情況進行追蹤并排班可能會令商店經理感到沮喪，追蹤員工個人換班請求也同樣困難。但如果AI驅動型員工管理技術具有員工自助服務，員工就可以輕松地在移動設備端管理自己的排班，商店經理也將實時了解輪班變更請求和可用性情況的修改。當員工提交休假請求或進行其他更改時，商店經理會收到提醒，并可以批準該請求并聯(lián)系有空的替班人員。 

6.    幫助零售商遵守勞動法律法規(guī)。手動排班的做法難于確保遵守不斷變化的政府勞動法規(guī)。智能員工管理軟件能夠使人員配置模型契合員工偏好、需求和客戶流量，并符合適用的勞動法規(guī)要求，可以更輕松地生成排班表，以平衡且合規(guī)的方式自動分配勞動力。