Goodt

Как мы поменяли подход к планированию смен в магазинах Nike и сэкономили 450 часов в год для каждого управляющего

Про процесс, результат и роль внутреннего амбассадора ИТ-продукта.

В 2018 году наша команда запустила большой проект в сети фирменных магазинов Nike в России, которыми управляет Inventive Retail Group. Перед нами стояла задача автоматизировать планирование смен с помощью системы WFM (workforce management) Goodt Time.

Старт проекта: дано

  • 24 магазина.

  • Москва, Санкт-Петербург, Пермь, Новосибирск, Самара, Екатеринбург, Краснодар, Сочи, Омск, Ростов-На-Дону, Тюмень.

  • От 10 до 40 сотрудников в каждой точке.
  • Всего более 400 человек, которые работают непосредственно в магазинах.
Часть команды сети фирменных магазинов Nike в России

В розничном бизнесе, где планирование смен не автоматизировано, как правило, руководствуются простой логикой: самое важное это не упустить пик покупательского трафика. На стандартной неделе пиковые дни и часы обычно повторяются, и на них стараются бросить все силы. Смены на оставшиеся дни планируют по остаточному принципу.

В результате часто получается, что в какие-то моменты персонала хронически не хватает, а в какие-то, наоборот, его слишком много. В первом случае это плохо сказывается на качестве сервиса, во втором — на мотивации продавцов, которые стоят без дела.

Для справки: что умеют системы WFM

•‎ Прогнозировать трафик в магазинах и выстраивать гибкие нефиксированные смены — так чтобы персонала было ровно столько, сколько требует клиентопоток.

•‎ Автоматически учитывать требования трудового кодекса и индивидуальные внутренние правила торговых сетей.

•‎ Контролировать присутствие работников и их эффективность с помощью биометрии.

Когда мы начинали работу в сети фирменных магазинов Nike, расписание в каждом из них вручную составляли директора, иногда администраторы. Чтобы решить, сколько сотрудников выводить на смены, они опирались на свой опыт, смотрели прошлогодние данные за аналогичный период и графики предыдущей недели. Старались запланировать тенденцию по количеству покупателей. С работников собирали пожелания по рабочим дням и выходным, а само расписание делали на неделю вперед в Excel.

«Заполнять табели по четыре часа — прошлый век»

Чем больше людей работает в магазине, тем больше времени отнимает подготовка расписания и табелирование. Для примера, в магазине Nike в ТЦ “Атриум” со штатом 30 человек еженедельно весь процесс занимал в районе 4,5 часов. И это не считая неизбежных корректировок, допустим, если кто-то заболел и на смену выйти не может.

«Мы хотели уменьшить неэффективное рабочее время своих сотрудников и получить лучшую продуктивность. Было много вопросов к расписанию, которое составляли наши управляющие. Часто кажется, что чем больше работников, тем лучше — но это не всегда так. Нам нужно было понять, в какие часы действительно нужно больше сотрудников, в какие меньше. И мы, конечно, хотели упростить и ускорить процесс заполнения расписания и табелей.

Мы стремимся быть прогрессивными, пользуемся большим количеством инструментов, связанных с IT. Внедряя проект, бизнес хочет что-то улучшить или сэкономить, оптимизировать. WFM не исключение.

Заполнять табели по четыре часа — это прошлый век. Для меня розничный человек — это тот, кто находится в торговом зале. И все, что может помочь минимизировать время управленцев в подсобке, я считаю важным внедрять.»

Екатерина Добровольская

директор сети Nike в России (Inventive Retail Group)

Приступая к автоматизации планирования смен, сети, как правило, выбирают определенную стратегию. Самые распространенные — улучшить качество сервиса и оптимизировать фонд оплаты труда. В магазинах Nike акцент был на две вещи: с одной стороны, повысить качество расстановки персонала, с другой — сделать рабочие графики комфортными для сотрудников. Расширенный список задач, которые предстояло решить, выглядел так:

1. Эффективно использовать имеющийся персонал. То есть грамотно формировать штатное расписание и сократить простои, двигая людей внутри дня, чтобы они лучше покрывали трафик.

2. Сократить время управляющих на работу с графиками и табелем. Чтобы вместо заполнения таблиц в Excel они могли посвятить дополнительное время работе с командой и другим приоритетным задачам.

3. Автоматизировать передачу информации между графиком и табелем. С учетом того, что в компании настроена интеграция с 1C.

4. Справедливо распределять “продающие” часы. Продавцы получают процент от личных продаж и мотивированы больше работать в пиковое время. Стояло требование исключить из распределения “продающих” часов человеческий фактор и перепоручить это системе — чтобы у каждого сотрудника были равные возможности заработать.

5. Контролировать общий баланс часов. Чтобы не получалось так, что одни люди все время работают много, а другие мало. А также выставить на баланс утренние и вечерние смены между сотрудниками.

6. Сократить текучесть и оптимизировать ФОТ.

7. Повлиять на улучшение KPI. На уровне магазина и каждого сотрудника.

Сотрудники магазина Nike в торговом зале

Специфика фирменных магазинов Nike

В сети бренда две особенности:

  • Насыщенная ролевая модель

В магазинах есть продающие и непродающие сотрудники, с полной и частичной занятостью. Помимо продаж много других операций: прием поставок, подготовка к отгрузке, операции по инкассации и другие специфические задачи. Их выполняют продавцы, управляющие, администраторы, кассиры, кладовщики. Все операции имеют определенную трудоемкость и регламент, и это должно учитываться при формировании расписания.

  • Высокая индивидуализация графиков

Сотрудники — в основном молодые ребята. Многие из них парт-таймеры, которые совмещает работу с учебой. До автоматизации графики составляли на неделю вперед, и людям это было неудобно с точки зрения планирования личных дел. Нам было важно автоматизировать индивидуальные потребности и предложить сотрудникам комфортный горизонт планирования.

Интерфейс Goodt Time

В качестве основных бизнес-драйверов мы использовали чеки и трафик, учитывали конверсию, а также дополнительные операции, которые выполняют в магазинах (например, такие как приемка товара). На стороне сети Nike мы интегрировались с двумя системами:

  1. Система подсчета трафика. В каждой торговой точке она своя, и данные оттуда мы используем для построения прогнозов.
  2. 1С. Отсюда забирали данные по продажам, кадровую структуру, данные по сотрудникам и табель.

Для пилотного проекта вместе с клиентом мы сформировали кластер из 10 магазинов, куда вошли точки со всеми видами графиков и ролей. А также — магазины-лидеры по выручке и магазины с маленьким штатом. Со второго месяца новую систему начали разворачивать на всю сеть.

«У меня же все и так нормально работает» (на самом деле нет). Как в сети Nike принимали новый инструмент.

Принятие изменений — зона роста для многих розничных организаций и работающих в них людей. Если какой-то продукт спускают сверху директивно, а управляющему магазина он не нравится, негативное мнение передается по цепочке остальным сотрудникам. Примут новый инструмент или нет, будут с ним работать или не будут, и какой эффект бизнесу это в итоге принесет (и принесет ли вообще) — решает отношение, которое транслируется внутри компании.

Часто люди, которые занимают руководящие позиции, оказываются заложниками собственного опыта. “У меня же все и так нормально работает” — аргументируют они. И чем старше управляющие, тем менее охотно они принимают новое. Чтобы технологический инструмент прижился, самим директорам часто надо объяснить, в чем для них будет выражаться польза и зачем им его осваивать.

Единичных тренингов от компании-интегратора или вендора программного обеспечения для этого недостаточно. Лучше всего, когда внутри организации есть проактивный человек, который, с одной стороны, глубоко понимает операционные процессы и сам инструмент, с другой — может помочь разобраться, пройти какие-то шаги вместе с коллегами. В сети Nike у нас был такой внутренний амбассадор.

«Когда в сети появился WFM, мне стало интересно разобраться. Вначале я увидела, как с новым инструментом работают в магазине, где в тот период я была администратором. В какой-то момент я села и досконально изучила продукт, потратила на это две недели. И после этого пришла к руководству и сказала, что готова научить коллег работать с системой, делать какие-то вещи проще в рамках всей сети. Так я, по сути, стала амбассадором WFM в нашем бренде.

Практически в любом коллективе есть вопросы к начальству с точки зрения доверия к нововведениям и того, как воспринимают новшества. Поэтому важно, когда проактивное лицо не с верхушки, а изнутри. Человек, который скажет: “Ребята! Я попробовал, это действительно круто. Давайте помогу понять, как что работает”. Много времени я потратила на написание инструкций. Инструкция на сайте более универсальная, а я писала именно для нас, чтобы директорам был понятен язык — это немаловажно.

Сначала я провела вебинар одновременно на все магазины. Рассказала, с чем разобралась, как я это понимаю, и как это может реализовать каждый в своем магазине. От ребят собрала вопросы и возражения — что им не нравится в продукте функционально. Иногда приходилось отрабатывать и возражения наподобие “Меня устраивает расписание вручную, оно эффективно” или “Почему я должен заниматься новым инструментом, когда у меня куча задач внутри магазина?“

Потом я проводила повторные встречи уже индивидуально. Звонки длились по 2-3 часа, и мы точечно с каждым директором разбирали его опасения и возражения. Делали удаленную инвентаризацию магазина с точки зрения рабочей силы: какая должность и какими обязанностями наделена (т.к. каждый магазин индивидуален); что важно директору при исполнении операционных задач. Проговаривали, как организована работа сейчас, какие приняты графики, и как это можно улучшить.

Например, директор говорит: “Мне нужен сотрудник за час до открытия магазина”. Мы начинаем разбираться:

— С 10:00 до 11:00, когда открывается магазин, какой у вас трафик?

— 34 человека.

— Ок, у тебя с открытия работают 3 продавца. Получается чуть больше 10 человек на каждого сотрудника. Плюс еще есть кассир, админ, зачем тебе еще один сотрудник с 9:00? Разве они не могут в первый час работы выполнить все твои задачи?

— Ну да… могут…

— Тогда будет намного эффективнее, чтобы сотрудник вышел с 10:00, так как он не потратит час “без продаж” и будет замотивирован на работу.

С каждым директором мы совместно составляли расписание в системе. Поначалу со стороны многих сохранялось недоверие, и поэтому мы для себя поставили задачу каждую неделю проверять и контролировать, как WFM распределил смены. Примерно за 3 месяца пришли к тому, что ему можно доверять. При наличии верных настроек не сложно и не долго преобразовать работу магазина.»

Дарья Точилова

директор магазина Nike, амбассадор Goodt

Когда в итоге выяснилось, что простой сотрудников действительно сокращен, ребята больше мотивированы, недоверие к инструменту практически сошло на нет. Теперь все директора прошли обучение, понимают настройки и рассчитывают графики самостоятельно.

Эффекты

Если раньше в сети Nike директор магазина решал, кто как работает, и определял, качественное расписание или нет, теперь все это на себя взяла система. Первый эффект, который мы зафиксировали — благодаря предиктивным моделям выросла точность прогноза клиентопотока.

«Разница в точности прогноза получилась в районе 10%. Предположим, при объеме операций 100 штук производительность одного человека 10 операций в час. Тогда ошибка в 10% говорит о том, что в зале либо один человек лишний, либо одного не хватает. То есть в масштабах сети это достаточно много.»

Алексей Колганов

технический директор Goodt

Под более точный прогноз трафика система стала более точно расставлять людей внутри дня.

  • Простои удалось искоренить практически полностью. Убрали неэффективные смены и оставили эффективные исходя из того, что происходит в магазине каждый час. Больше сотрудников стало работать в дневные смены, когда можно продавать и зарабатывать. Сократилось количество часов работы до открытия ворот магазина. У продавцов выросла мотивация.
  • Время на составление расписания и табелей сократилось в 4 раза, до одного часа по всем магазинам. Теперь сам расчет занимает 15 минут, еще 15 минут проверка, и не более получаса в неделю на то, чтобы сделать корректировки (если кто-то выходит на больничный или случается другой форс-мажор). У директоров появилось больше времени на работу со своим персоналом, временные рамки для некоторых задачи были серьезно пересмотрены.
  • Уход от человеческого фактора в распределении смен дал прозрачность планирования и равные возможности выхода в “продающие” часы для всех сотрудников без личных преференций. Это позитивно повлияло на отношения в коллективе, выросло доверие к директорам.
  • Планирование графиков с горизонтом месяц вместо недели принесло четкость и структурность и в жизнь сотрудников, и в жизнь сети. Когда видишь график на месяц, можешь эффективно спланировать не только рабочее время, но и личное. И это практически решило проблему с внезапными невыходами, что иногда случалось раньше.
  • Сократилось количество точек ввода данных. Информация для управленческого табеля теперь поступает напрямую из WFM в 1С. Планирование графика и корректировки в табеле ведутся в рамках единой системы.
  • Сократилась текучесть за счет роста мотивации и удовлетворенности продавцов графиком работы.

«Проект в сети Nike для нас стал уникальным опытом. Он дал компании большую экспертизу и позволил сделать отраслевое решение под модную розницу. Все клиенты из модного сегмента, с которыми мы работали впоследствии, ложатся в эту модель очень хорошо.»

Максим Рябов

генеральный директор Goodt

В лице команды сети Nike мы получили заказчика, который вовлекся в процесс по-настоящему глубоко и сказал: “Круто, интересно, мы хотим это развивать”. Нам поступало очень много обратной связи — чего не хватает, что хотелось бы добавить. Начиная от интерфейсных моментов до конкретных сценариев, доработок, связанных с добавлением новых ролей и учетом дополнительных операций, особенностями планирования самих графиков.

Такой подход и вовлеченность в конечном счете сделали проект действительно эффективным и полезным — как для сети Nike, так и для нас, разработчиков системы. О том, что именно внутри Goodt Time, и как наша команда развивает продукт, мы подробно рассказывали в одном из предыдущих постов.

Флагманский магазин сети Nike в ТЦ «Авиапарк»

И традиционно — спасибо, что дочитали до конца. Если есть вопросы, будем рады на них ответить :)

{ "author_name": "Goodt", "author_type": "editor", "tags": [], "comments": 5, "likes": 16, "favorites": 33, "is_advertisement": false, "subsite_label": "goodt", "id": 156221, "is_wide": true, "is_ugc": false, "date": "Tue, 08 Sep 2020 08:25:09 +0300", "is_special": false }
0
5 комментариев
Популярные
По порядку
6

Интересный кейс, спасибо! Хорошая автоматизация на WFM, что подтверждено выводами.

Ответить
1

Спасибо! Рады, что интересно :)

Ответить
2

Хорошая, подробная, рекламная статья.
Мне было бы очень интересно почитать про реальные кейсы стыкования человеческих пожеланий сотрудников и автоматики.
Что делает система если сотруднику добираться 2 часа до работы а прогноз выводит его на смену в 4 часа? Или как за 15 минут решаются конфликты когда из 5 продавцов 01.09 хотят отдохнуть 4, потому что детей нужно вести в школу?

Ответить
1

Сколько человек уволилось?)

Ответить
0

Филип, конкретные цифры озвучить мы не можем, это закрытая информация компании. Но после автоматизации построения графиков текучесть сократилась.

Ответить
Читать все 5 комментариев
Исследование рынка PR 2021: больше новых инструментов, усиление и расширение влияния и значимости функции

Агентство Buman Media совместно с hh.ru провели исследование российского рынка коммуникаций. В нем приняли участие более 100 директоров и руководителей направлений по корпоративным коммуникациям, работающих в различных отраслях. Сегодня, в День PR-специалиста, мы подводим итоги года в коммуникационной отрасли.

Что происходит в Китае: партия ограничивает b2c-сервисы без оглядки на их потери, потому что они перестали быть важными Статьи редакции

Лидеры онлайн-торговли, такси, обучения и доставки стали монополистами, мешают развитию технологий и ущемляют конкурентов и своих пользователей — теперь страну интересуют более сложные сферы. И такие компании оказались стабильнее всех во время паники.

Associated Press
Duolingo привлекла $521 млн после выхода на биржу с капитализацией $3,7 млрд Статьи редакции

В 2020 году компанию оценили в $2,4 млрд.

Клиенты «Открытие Брокер» могут получить статус квалифицированного инвестора в личном кабинете и мобильном приложении

«Открытие Брокер» значительно упростил процедуру присвоения статуса квалифицированного инвестора для своих клиентов. Теперь его можно получить в личном кабинете на сайте и мобильном приложении «Открытие Брокер» в несколько кликов. Новый функционал позволит инвесторам не тратить время на поездку в офис для подачи документов и пользоваться всеми…

Вебинар по внедрению цифровых интеллектуальных технологий в рамках Kazan Digital Week – 2021
Toyota препятствует переходу на электромобили в Конгрессе США и других странах — NYT Статьи редакции

Компания первой запустила производство «гибридов», но с тех пор отстала от конкурентов.

Очередной баг Тинькова

В пятницу 23.07 начали падать китайские акции, а у меня на тот момент были МОМО и утро началось с -340$. Я решил избавиться от них, дабы не увеличивался минус. Пятница только началась и надо бы исправить это недоразумение. И я полез в TAL Education Group. Сначала заработал 200$, потом 120$, потом ещё 130$. Итого отбил минус, да ещё и заработал…

Как (и зачем) мы полностью переделали интернет-банк. Опыт Альфа-Банка
Google перестанет пускать в офисы по всему миру сотрудников без прививок от Covid-19 Статьи редакции

Компания перенесла дату выхода сотрудников с удалёнки с 1 сентября на 18 октября из-за вспышки коронавируса.

Нет смысла тягаться с крупным конкурентом, «вдохновившимся» вашим стартапом? Это не так — рассказываю на личном опыте

Привет, меня зовут Роман Рабочий. Три месяца назад я опубликовал здесь статью про свой стартап — секретаря Машу. А спустя два месяца после запуска Маши вышла копия от одного крупного банка. И вчера эстафету перенял известный сотовый оператор. Рассказываю обо всем по порядку.

Как моё сообщество заработало 1,7 млн рублей на VK Donut

Больше шести лет назад Феликс Зинатуллин основал сервис таргетированной рекламы Церебро Таргет и запустил его сообщество ВКонтакте. Теперь там больше 200 тысяч маркетологов и предпринимателей. За год на донатах через VK Donut паблик заработал 1,7 млн рублей. Вот как это вышло.

Феликс Зинатуллин
null