17 Oct La optimización de la fuerza laboral basada en datos se impulsa con pronósticos precisos

La optimización de la fuerza laboral es el proceso de creación de horarios de personal que no solo cumplen con los contratos de trabajo y las regulaciones, sino que también coinciden con la carga de trabajo basada en el pronóstico y las habilidades de los empleados. Para los minoristas, la optimización de la fuerza laboral ayuda a garantizar que cada turno se cubra no solo con un número adecuado de personas para evitar la falta de personal, sino también las personas adecuadas según el conjunto de habilidades, la disponibilidad y los requisitos legales.

Las cargas de trabajo minoristas consisten en tareas fijas y basadas en volumen

El primer paso en la optimización de la fuerza laboral es identificar la carga de trabajo según los niveles de demanda. La carga de trabajo generalmente consta de dos tipos de tareas: fija y basada en volumen.

Las tareas fijas se repiten de manera constante y tienen los mismos (o casi los mismos) requisitos de mano de obra en todo momento. Dichas tareas, incluido el trabajo administrativo y las tareas diarias de apertura de tiendas, generalmente se pueden configurar una vez en un sistema de personal y luego se puede hacer referencia a ellas según sea necesario durante la creación del programa.

Sin embargo, aproximadamente el 80% de la carga de trabajo de una tienda minorista se compone de tareas basadas en el volumen, tareas que cambian de un día a otro y de una semana a otra según la afluencia de shoppers, los volúmenes de entregas entrantes y los pedidos en línea. Estas tareas pueden verse afectadas por variaciones recurrentes en los patrones de demanda, como la estacionalidad; decisiones comerciales, como promociones; y factores externos, como el clima. Estas complejidades hacen que el aprendizaje automático sea esencial para una proyección precisa de la carga de trabajo.

Pronósticos que brindan información sobre la carga de trabajo de las tareas basadas en volumen

Las tareas basadas en el volumen incluyen el funcionamiento de las cajas registradoras, el almacenamiento de los estantes, el apoyo a los clientes en la tienda, la descarga de entregas y la preparación de pedidos en línea. Para obtener más información sobre este tipo de tareas y la carga de trabajo asociada con ellas, un sistema de optimización de la fuerza laboral debe tener acceso a diferentes tipos de pronósticos, que incluyen:

Pronósticos de afluencia de clientes en incrementos de 15 minutos. Estos pronósticos granulares se utilizan para identificar los requisitos de carga de trabajo para tareas, como el servicio al cliente y las tareas del cajero, que se correlacionan con el nivel de ocupación de una tienda en un momento dado y que deben suceder en momentos específicos.

Previsiones de entregas diarias entrantes . Estas previsiones proporcionan un cronograma detallado con una cadencia diaria de qué artículos se entregarán y cuándo, lo que brinda información valiosa sobre las necesidades de carga de trabajo relacionadas con las tareas de administración de inventario, como la descarga y la estantería. Los volúmenes entrantes suelen seguir un patrón muy diferente al de los shoppers o las ventas, por lo que es importante considerarlos por separado. A diferencia de las tareas que están conectadas al paso, generalmente hay cierta flexibilidad con el tiempo de las tareas relacionadas con el inventario.

Previsiones de canales online .

Para los minoristas omnicanal, los pronósticos de canales en línea brindan información que puede ayudar a determinar el nivel de carga de trabajo y el tiempo para cualquier tarea relacionada explícitamente con el comercio electrónico, incluida la selección y clasificación. Los pedidos en línea suelen seguir una cadencia muy diferente a la de las compras en la tienda, por lo que un sistema de optimización de la fuerza laboral necesita pronósticos separados para determinar los patrones de turnos y tareas del personal responsable de administrar las tareas relacionadas en línea y para calcular si es posible que se requiera personal adicional.

Los horarios optimizados deben combinar la información de las tareas fijas y basadas en el volumen con los datos de los empleados

La información de la tarea basada en el volumen proporcionada por los tres tipos de pronóstico debe combinarse con la información de la tarea fija para predecir con precisión el nivel de carga de trabajo total en cualquier día u hora. Un sistema de optimización de la fuerza laboral debe tener en cuenta las tareas flexibles, fijas y dependientes de las pisadas, y optimizarlas juntas para que no interfieran entre sí o con las necesidades del cliente, por ejemplo, el acceso a los pasillos, durante las horas pico.

Una vez que los diferentes tipos de pronósticos y tareas fijas se optimizan juntos, el sistema puede tomar esa carga de trabajo y hacer una referencia cruzada con los perfiles de los empleados (que contienen detalles sobre contratos, legislación, habilidades y necesidades individuales) para crear horarios que cumplan con los requisitos humanos. Esta gran cantidad de datos es casi imposible de administrar manualmente, por lo que es crucial aprovechar el poder de los algoritmos inteligentes.

Los minoristas que introducen un sistema de optimización de la fuerza laboral pueden esperar importantes beneficios comerciales. En general, es probable que la optimización de la fuerza laboral conduzca a una reducción de costos innecesarios y una mejora en los niveles de servicio.

Para aprovechar todo el potencial de la optimización de la fuerza laboral, el sistema debe tener acceso a pronósticos altamente precisos que cubran la afluencia de shoppers, las entregas diarias y la información del canal en línea. Estos datos, cuando se combinan automáticamente con los perfiles detallados de los empleados, permiten que el sistema desarrolle de forma algorítmica programas de alta calidad que coincidan con la carga de trabajo y requieran una mínima intervención manual, lo que permite a los equipos de la tienda concentrarse en otras necesidades y tareas comerciales críticas.

Fuente: relexsolutions