Статистика провальных проектов по внедрению систем планирования рабочего времени сотрудников (WFM, Workforce Management) в ритейле зашкаливает. Все потому, что вместо честного WFM создают систему планирования, оторванную от реальных задач и процессов в магазинах. Это зачастую приводит к росту затрат на неоправданные переработки, появлению избыточного персонала и снижению выручки из-за падения конверсии или ухудшения уровня сервиса. В течение 5 лет мы глубоко изучали рынок, чтобы разобраться с потребностями и запросами ритейлеров и начать менять представление о неуспешности проектов в области WFM.


«Пилот» решения мы внедряли в Inventive Retail Group
 
Штат сотрудников большинства сетевых ритейлеров превышает 1000 человек. Это те люди, которые работают непосредственно с покупателями и от которых зависит эффективность и успех розничного бизнеса. Перед управленцами постоянно встают вопросы: сколько нужно персонала, как убедиться, что график смен оптимален для достижения бизнес-целей, как быстро и эффективно реагировать на изменения? В этой статье я расскажу о том, как компания ABC Solutions (в 2017 года вошла в группу ЛАНИТ) начинала свой путь с поиска системы управления трудовыми ресурсами для ритейла, а в результате разработала собственное решение – ZOZO RCAM.
 

Зарождение идеи

Мы взялись за собственную разработку в 2016 году, когда после тщательного изучения рынка поняли, что нет платформы для решения комплексной задачи управления фронт-персоналом среднего и крупного ритейла — одновременного повышения уровня сервиса и оптимизации затрат. Помимо крупных торговых компаний, в этот же сегмент попадают и банковский ритейл, и сервисные организации с большой численностью фронт-персонала. Даже «Почта России» и РЖД в существенной своей части работают как фронт-ритейлеры.
 
На рынке массово представлены ИТ-продукты двух направлений. Первая группа — это решения планирования бригад и рабочих смен при оказании сервисных услуг (field services). Основная задача таких систем — обеспечить необходимую скорость обслуживания и требуемый уровень качества услуг в зависимости от поступающих заявок. В компании, например, работают и инженеры, обеспечивающие доступ домохозяйств к интернету, и специалисты, устраняющие последствия аварий. Система выставит приоритеты в зависимости от специфики заявок и решит спектр дополнительных задач: от планирования маршрутов до рекомендованного списка инструментов в рюкзаке мастера.
 
Вторая группа ПО — решения для колл-центров, например, банков и операторов связи. Архитектура этих ИТ-продуктов отражает особенности построения процессов в центре удаленной работы с клиентами. Предусмотрена возможность ограничить входящий поток заявок с учетом соглашения по сервисному обслуживанию (SLA) и в зависимости от среднемесячной выручки на одного абонента (АRPU).
 
Ритейлу же нужна платформа управления трудовыми ресурсами, предлагающая управленческие решения, строящая динамические прогнозы и имеющая глубокую аналитику по всем магазинам сети. ИТ-продукты мировых вендоров плохо отвечают таким запросам, поскольку разрабатывались для других задач.
 
Сейчас сложилась ситуация, когда игроки ИТ-рынка, не всегда честные, предлагают торговым компаниям один из двух перечисленных выше вариантов ИТ-решений. Однако реальные потребности ритейл-бизнеса намного шире и подходы, используемые для сервисных компаний и колл-центров, плохо уживаются с важными для торговли бизнес-показателями.
 
Изучив потребности ритейл-бизнеса (телеком, fashion, digital, продуктовый, банковская розница, профессиональные услуги, etc.) и попытавшись «натянуть» идеальный, с точки зрения ритейлера, процесс на существующие решения, мы поняли, что платформам не хватает гибкости, а в некоторых случаях и вменяемой цены. В итоге решили разработать свой ИТ-продукт, основой для которого стал бы симбиоз бизнес-моделирования, математики, BigData, масштабируемости и гибкости.


Планирование загрузки персонала выгодно не только компаниям, но и самим сотрудникам. Гибкие графики обеспечивают work-life balance, а также возможность работать в наиболее удачные для заработка часы.
 

Бизнес с особыми потребностями

Ритейл имеет ряд ключевых отличительных особенностей. Независимо от того, удалось клиенту колл-центра решить вопрос с помощью одного звонка или пришлось звонить несколько раз, он все равно вернется. В рознице все сложнее. Продавец коммуницирует с покупателем «лицом к лицу».
 
Технологии работы розничных магазинов могут кардинально отличаться. Показательный пример – это различия продуктового ритейла и магазинов электроники. Никто не ходит в продуктовый магазин, чтобы поглазеть на круасаны, но случаи, когда покупатели посещают торговые залы с телевизорами и холодильниками, чтобы убить время или прицениться (а зимой погреться :), — не редкость.
 
Различается ритейл и по бизнес-драйверам, которые диктуют потребность в персонале в конкретное время в конкретной точке. Для продуктовой сети важным будет: отсутствие очередей на кассах, своевременность поставки (логистика), количество проданных артикулов в час, перераспределение сотрудников внутри торговых залов или зон в течение дня (приехала поставка — принимаем товар, приняли — занимаемся выкладкой). Для непродовольственных магазинов важен трафик и характерно наличие большего числа персонала в залах. От эффективности работы консультантов в зале зависит конверсия (дойдет покупатель до кассы или ограничится изучением ассортимента) и средний чек.
 
Если в салоне сотовой связи один продавец-консультант и очередь из пяти человек, вероятность того, что покупатель уйдет, высока. Можно попробовать поставить пять продавцов-консультантов. Это решит проблему в конкретный момент. Но впоследствии выяснится, что столько людей не нужно. При пяти продавцах уровень сервиса будет избыточным, а компания заплатит за «простой» части сотрудников. Это только одна точка. Представьте, что у вас их тысяча, и примерно 10 000 сотрудников, у которых разные графики работы, отпуска, больничные. Добавьте к этому текучесть персонала на уровне 50% и необходимость планирования на 365 дней. Excel для этого вряд ли уже подойдет.
 
В дополнение к этому есть набор специфических показателей, обусловленных микроиндустрией (food/fashion/FSI) и стратегическими целями. Кому-то нужно конверсию удержать, кому-то — снизить затраты. Бывает, что различные стратегии нужны одновременно на разные форматы или бренды в рамках одной сети. Все это дополнительно усложняется ситуациями, когда изменили формат сети, закрыли/открыли торговую точку (в том числе конкурентную). Жизнь торговой сети всегда динамична, изменения происходят порой несколько раз за квартал. Поэтому «руками» в ритейле довольно сложно оценивать динамику изменений потребности в персонале в течение месяца, сезона, года или нескольких лет.
 
Большинство ритейлеров сейчас расставляет персонал под статичные показатели, рассчитанные на конкретный момент времени. Довольно распространена практика, когда персонал расставляет управляющий торговой точкой. И тогда остается только рассчитывать на его опыт, сознательность и беспристрастность. Часто все работают по графикам «как удобно» и «как привыкли», не учитывая описанных выше особенностей.
 
Изучив проблему, мы выделили ряд особенностей ритейл-бизнеса:

• компаниям всегда не хватает персонала, что является нормой (overstuff — зло, с которым компании борются в рамках сети, но на торговых точках периодически может присутствовать избыток персонала, и его логично распределить туда, где его не хватает);
  
  
• топ-менеджмент всегда просит снижать численность и затраты, но выполнять при этом план по росту продаж и/или удержанию уровня сервиса/конверсии;
  
  
• розница на уровне торговых точек всегда просит больше персонала для выполнения KPI;
  
  
• HR-служба балансирует между топ-менеджментом, розницей и ограничениями, в числе которых бюджет на фонд оплаты труда и ТК РФ;
  
  
• нет инструмента, методологически и системно объединяющего процессы планирования потребности в персонале и динамического прогноза показателей, влияющих на численность.
  

Чтобы повысить уровень сервиса, ритейлеру необходимо понимать, сколько человек, с какими навыками и в какое время должны работать в торговой точке.

Почему WFM оказался не у дел

Главное, что умеют делать WFM-системы (Workforce Management), — планировать загрузку сотрудников на конкретный промежуток времени и на основе этого составлять расписание работы (в международной классификации систем это называется scheduling). Незаменимая вещь для колл-центров и сервисных служб, под чьи потребности и разрабатывалась.
 
Например, при определенном бюджете колл-центра, WFM-система поможет выстроить графики операторов так, чтобы обеспечить одну целевую группу обслуживанием живыми людьми, а другой части клиентов вместо «дождитесь ответа оператора» предложит интерактивное голосовое меню (IVR).
 
Методология, используемая в стандартных системах для планирования рабочих графиков бригад (field services), тоже не подходит для ритейла. Эти решения должны обеспечить планирование логистики, материалов и выполнение SLA, а для розницы бизнес-драйвер другой — выручка, которая зависит от конверсии, выбытия артикулов, времени обслуживания, лояльности клиентов.
 
В основе WFM-решений лежит процесс статичного планирования трудовых ресурсов. В них отсутствуют прогнозные модели, аналитика по бизнес-показателям, возможность составлять долгосрочную стратегию по персоналу и обеспечивать баланс персонала и доходности в динамике. Для розницы планирование графика работы сотрудников — лишь точечное решение определенной задачи.
 
Внедрив WFM-систему, ритейлер может планировать график работы сотрудников, но при этом будет отсутствовать связь с вопросами выполнения стратегических целей, управления уровнем сервиса, доходностью, динамического управления загрузкой персонала, распределения сотрудников между несколькими зонами или торговыми точками. Именно поэтому успешных внедрений WFM-систем в ритейле мало.
 
Бизнес-консультанты могут сделать замеры, провести нормирование операций, нарисовать идеальную модель и под нее построить процесс планирования расписания смен. Казалось, проблема решена. Но один сезон придет на смену другому, изменится рынок, товарно-ассортиментная матрица или услуги. Идеальная статичная модель прошлого года перестанет работать, а счастливому и гордому старыми результатами управленцу придется бороться со своими же регламентами и системами.
 
За примерами даже ходить не надо. Электронная очередь есть почти во всех отделениях банков, но часто руководители управляют потоком клиентов в ручном режиме и играют на пульте управления очередью, как на пианино, когда заходит новый посетитель. Зачем? Чтобы выполнять KPI по уровню сервиса, установленные выше. В итоге информация вроде как есть, но данные не консистентны, не понятно, какую услугу выбрал посетитель, с каким вопросом обратился, какая операция по факту была проведена, кто ее проводил и т.д.
 
Становится очевидным, что методология, заложенная в стандартных системах для управления трудовыми ресурсами, не подходит для ритейла.


Грамотное управление фронт-персоналом позволяет повысить уровень сервиса. Покупателям не придется стоять в очереди к кассам.

Что делать?

Пять лет мы были частью команды компании ABC Consulting и внедряли проекты управления талантами (Talent Management). У нас есть опыт работы с такими предприятиями, как Объединенная металлургическая компания, «Уралхим», «Касперский», «Башнефть», «Ростелеком», Inventive Retail Group, МТС, «СТС Медиа», «Сбербанк», «Декатлон», ГК «Мегаполис», «Евраз», «Газпромнефть» и др. Всего более 20 крупных компаний. Все проекты, которые мы реализовали, были разными как по проблематике, так и по предпосылкам к поиску решений.
 
Мы пришли к выводу, что универсальной системы бизнес-показателей в ритейле нет, и в 2016 году занялись разработкой своего решения. Всегда нужно искать баланс между экономической эффективностью торговой точки, сети и специфическими бизнес-драйверами, которые заложены в стратегию или являются следствием сегмента, в котором работает компания. Зачастую эти показатели и стратегии повторяются, однако имеют разный вес в оценке успешности бизнеса.
 
Менеджмент телеком-компании может ставить цель за год сократить затраты на фонд оплаты труда и при этом увеличить показатели сервиса и объемы продаж. При этом, как показал опыт нашего общения, три телеком-оператора, имеющие схожие розничные сети, по факту имеют абсолютно уникальные модели продаж и оценки эффективности бизнеса. А для банковской розницы, например, важным будет отношение операционных расходов к доходам (CIR).
 
Вывод, который напрашивался сам собой, — нам требуется современная система и методология, которая сможет использовать:
 

• различные стратегии бизнеса и модели прогнозов показателей, от которых зависит потребность в персонале;
  
  
• возможности больших данных и машинного обучения;
  
  
• технологии и методы правильной балансировки факторов, проактивно реагируя на изменения,
  

и при этом оставаться гибкой и динамичной.
 
Модель, которую мы разрабатывали, должна была учитывать разные входные показатели и параметры, сохраняя стабильность и точность прогноза. Для этого мы методологически разделили математический аппарат системы, сохранив его универсальность, и предварительный анализ процессов клиента. Последний необходим для выявления драйверов и получения данных для наполнения и индивидуальной настройки модели.
 
В рамках проекта трансформации конкретного ритейл-бизнеса мы предварительно изучаем текущие процессы клиента, исследуем возможные источники данных, выбираем стратегию и показатели, на основании которых находим проблемные зоны и предлагаем точки оптимизации, чтобы достичь целей. Далее вместе с заказчиком формируем новый подход к модели управления. Это необходимо, чтобы снизить экономические потери от ошибок при планировании трудовых ресурсов.
 
На этой основе мы описали идеальный подход и методологию построения процесса управления уровнем сервиса и доходностью российского ритейлера. Схематично и упрощенно он выглядит так (некоторые элементы сознательно скрыты).
 

 
Принципиальным отличием нашего решения от WFM-систем стала возможность балансировки между стоимостью персонала и выручкой, которую он принесет. Это своего рода весы: на одной чаше комплексный показатель уровня сервиса (продажи, конверсия, лояльность), а на другой — затраты (прямые, косвенные, отток). Наше решение ZOZO RCAM (Revenue & Costs Assurance Management), используя динамические модели, отвечает на вопрос, какая стратегия выгоднее в указанный промежуток времени: сокращения расходов или повышения уровня сервиса.
 

Команда ZOZO за работой
 
Велосипед изобретать мы не стали. Во всех решениях применяются одни и те же математические функции. Вопрос инновационности в том, какой алгоритм для их взаимодействия выбрать. Поскольку мы строили балансир, важно было найти оптимальную взаимосвязь алгоритмов обработки внутренних и внешних (BigData) источников данных, модели бизнес-ограничений, прогнозного блока и возможности его корректировки по отношению к данным. C точки зрения математики, эта функция не идеальна. Однако нам удалось найти необходимое соотношение показателей и получить нужную математическую модель.
 
Математическая составляющая ZOZO RCAM состоит из двух частей (модулей): прогнозирование драйверов, влияющих на численность персонала и расстановку смен, а также расчет оптимальной численности персонала и построение эффективных расписаний. Существуют несколько классических моделей прогнозирования. Мы же постарались привнести опыт из других отраслей: машинное обучение, генетические алгоритмы, распознавание образов. Результат работы стандартных моделей представлен набором данных, мы взглянули на это не как на систему значений, а как на их картинки, возникающие в ответ на изменения. Нам оставалось только найти необходимые паттерны, в которые укладывались бы эти картинки. Мы получили математическую модель, которая быстро работала, и обеспечивала хорошую точность. Она и легла в основу «прогнозного» модуля нашего решения.
 
Работая над модулем планирования смен, мы смотрели на решения разных вендоров. Все они оказались негибкими, медленными в обработке заданных массивов данных и, как правило, решали иные задачи в жестко регламентированных параметрах, что приводило к потребности думать над обходными вариантами и «заплатками». Оценив риски, и изрядно помучив команду, мы пошли по пути написания собственных алгоритмов, приняв во внимание весь «выстраданный» опыт. В результате у ZOZO RCAM появился собственный «движок».


В своем решении мы используем комбинацию алгоритмов, которые позволяют системе работать быстро
 

Что получили на выходе

Итогом нашей работы стало решение ZOZO* RCAM (Revenue & Costs Assurance Management) — система управления доходностью и уровнем сервиса торговых организаций, в основе которой — оптимизация и прогнозирование потребности в трудовых ресурсах. Над ней работала и продолжает это делать команда бизнес-аналитиков, специалистов по математическому моделированию и программистов. Всего 21 человек.
 

Архитектура решения ZOZO RCAM
 
 
ZOZO помогает менеджменту решать ряд вопросов: какая должна быть достаточность персонала, как можно качественно выстраивать смены, как быстро реагировать на изменения. В годовом горизонте можно планировать отпуска, численность персонала по точкам, бюджет на фонд оплаты труда, управлять стратегиями на уровне торговой точки и компании в целом.


ZOZO помогает менеджменту в годовом горизонте планировать численность персонала по точкам.
 
По результатам пилотного проекта на 20 торговых точках крупного оператора связи, нам удалось высвободить дополнительные трудочасы для увеличения конверсии и уровня сервиса. Первые внедрения в 5 магазинах ритейлера электроники показали, что необходимо перераспределить отпуска по иным периодам, чем планируют управляющие торговых точек. Итогом апробации ZOZO в финансовом учреждении стала 3%-ная экономия фонда заработной платы и возможность планировать группу кадрового резерва на горизонт более месяца.
 
Разработанная нами система имеет два контура управления. Оперативное, заложенное в блок ZOZO WFM, соответствует классическому подходу: позволяет составлять и управлять графиками работы персонала с учетом требований ТК РФ, квалификации, навыков. Система учитывает местоположение магазина и его формат. Расчеты эффективности для супермаркета в центре столицы и гипермаркета в одном из спальных районов будут разные.
 
ZOZO RCAM позволяет стратегически управлять трудовыми ресурсами. Система покажет узкие места и предложит варианты оптимизации в зависимости от бизнес-драйверов и условий внешней среды бизнеса.


Оперативное управление, заложенное в блок ZOZO WFM, соответствует классическому подходу.
 
ZOZO RCAM — не инструмент службы персонала, это скорее решение для руководителя розницы. Оно позволяет понимать, как покрывать потоки трафика, как извлекать выгоду и увеличить качество сервиса, как оптимизировать процессы, когда вы видите их динамику. Если в течение дня наблюдается подъем и спад трафика в магазине, система порекомендует внедрить гибкие графики или четырехчасовые смены. Требования к сменам или штату можно динамично перестроить в ответ на изменения бизнес-драйверов в торговой точке. Кадровой службе легко управлять бюджетом и отчитываться перед руководством, понимая как меняется потребность в персонале.
 
Система позволяет построить прозрачную модель мотивации, планируя сотрудника на то время, когда можно заработать, а не просто присутствовать. Учет потребности и потенциальных выгод для сотрудников внутри компании влияет на их вовлеченность, лояльность и мотивацию.
 
Гибкая параметризируемая модель движка ZOZO позволяет ставить различные цели и подключать любые внешние источники данных. Даже прогноз погоды: потеплело — жди роста продаж сарафанов, обильные осадки и температура около нуля — обрабатывай трафик в аптеки.
 
Компании могут рассчитать бизнес-показатели при изменении стратегии развития. Сегодня ты дискаунтер и конкурируешь на уровне количества магазинов, а завтра решаешь открыть новый формат с высоким уровнем сервиса — система подскажет, как спланировать численность персонала, и покажет возможные последствия принятых решений.

Какие задачи можно решить

 
По результатам пилотного проекта в телеком-секторе, только за счет баланса недоработок/переработок мы достигли экономии фонда заработной платы на уровне 20-22% при сохранении SLA. Дополнительный эффект можно получить от централизации процессов.
 
Чтобы увеличить доходность, руководство банков расширяет портфель услуг для привлечения новых клиентов. А чтобы контролировать расходы регламентирует множество процедур обслуживания в отделениях. Все это, как правило, оборачивается ростом очередей, снижением уровня конверсии и эффективности отделений. Результаты нашего «пилота» в банковском секторе показали, что к таким последствиям приводят в основном ошибки, связанные с недостоверностью данных из системы электронной очереди, когда клиентопотоком руководят вручную, проблемы с прогнозированием отпусков и своевременным учётом больничных, а также большие временные затраты на выполнение таких непрофильных задач, как планирование и согласование ежемесячных графиков. По нашей оценке, планирование графиков системой позволило бы выйти на требуемый уровень конверсии и высвободить как минимум полставки в месяц для дополнительных офисов.
 
Благодаря системе акселераторов наше решение позволяет строить модели с неполной занятостью и распределять сотрудников между офисами, а главное — получать оперативную отчетность. Частично занятых сотрудников можно использовать в период наименьшего трафика, чтобы дать основному персоналу отдохнуть.
 
Также возможен сценарий балансировки сотрудников между несколькими офисами продаж в зависимости от потребности офисов и географии доступности сотрудников. Это позволяет сократить потребность в персонале на 10-20% при сохранении уровня сервиса. Ведь часто сотрудники отрабатывают норматив времени независимо от того, нужен он в это время или нет. При этом в соседней точке людей может не хватать, но на такие короткие периоды никто новых людей набирать не будет.
 
ZOZO учитывает изменения с растром до 15 минут, а точность прогнозов составляет более 80%. И это не предел. Мы продолжаем работать над тем, чтобы повысить эти показатели.
 
Менее чем за год, наша команда реализовала успешные пилотные проекты ZOZO RCAM в таких компаниях, как «МТС ритейл», «ВымпелКом», Inventive Retail Group, ВТБ24. По результатам некоторых проектов уже идет тираж системы. О результатах мы расскажем позже.


Мы успешно стартовали, работая над системой ZOZO, и пока рано финишировать. Впереди много интересных задач.