Как повысить эффективность управления персоналом в ритейле с учетом нагрузки на кассы

Большая конкуренция в ритейле мотивирует бизнес повышать уровень обслуживания своих клиентов. Это прежде всего касается времени ожидания клиентов, которое они проводят стоя в очереди на кассах. В этом вопросе нужно найти баланс оптимального количества работающих касс, которое обеспечит небольшое оговоренное время ожидания в очереди для большинства покупателей, и в то же время не приведет к простою касс.

Такое оптимальное количество касс нужно рассчитать с дискретностью, которая характерна для бизнеса. Например, в ритейле это 15-минутные интервалы, для которых заблаговременно планируется количество работающих касс по каждой торговой точке.

Нагрузка на кассы определяется потоком покупателей, который выражается в количестве чеков, обработанных за 15-минутный интервал. Нагрузка и, соответственно, количество чеков изменяется на протяжении суток. Как правило, в ритейле имеется два пика – утренний и вечерний. Также на протяжении суток может незначительно изменяться среднее время обслуживания чека.

В решении поставленной задачи нам поможет теория массового обслуживания и, в частности, те задачи, решение которых еще в начале XX-го века разработал Агнер Краруп Эрланг. В свое время этот ученый был одним из первопроходцев в изучении теории телефонного трафика. Существует семейство формул Эрланга, которыми до сих пор пользуются для расчётов необходимого количества операторов для колл-центра.

В случае ритейла мы имеем полную аналогию с расчётами для кол-центра: количество звонков за период соответствует количеству чеков (покупателей) за период; среднее время обработки звонка соответствует среднему времени обработки чека; допустимое время ожидания абонента соответствует допустимому времени ожидания покупателя в очереди; целевой уровень сервиса – показатель, используемый в обеих отраслях.

Таким образом, общий подход для решения поставленной задачи выглядит следующим образом:

• Подготовка и обработка данных, которые представляют собой заголовки чеков, где зафиксировано время открытия и закрытия каждого чека, а также необходимые справочники по торговым точкам и кассам;
• Постановка целей допустимого времени ожидания покупателя в очереди и необходимого уровня обслуживания;
• Прогнозирование количества чеков на будущий планируемый период по каждой торговой точке и каждому 15-минутному интервалу;
• Расчет количества работающих касс для каждой торговой точки и 15-минутного интервала согласно спрогнозированному количеству чеков и установленных целей;
• Планирование смен согласно полученных расчетов для эффективного распределения ресурсов.

Допустимое время ожидания покупателя устанавливаются бизнесом. Его можно указать в виде размера очереди. Например, допустимый размер очереди 4 человека означает, что 1 человек обслуживается, а 3 человека ожидают. В этом случае допустимое время ожидания в секундах можно определить умножением 3 на среднее время обработки чека.

Целевой уровень обслуживания также устанавливается бизнесом. Это процентный показатель, который интерпретируется как «сколько процентов людей должны ожидать обслуживания в очереди не дольше допустимого времени ожидания». В норме уровень обслуживания должен быть не ниже 70, лучше 80%. Важно понимать, что 100% уровня сервиса не бывает — потому что для этого нужно полностью исключить задержку при обработке чека.

Важным и ресурсоемким с точки зрения вычислений является этап прогнозирования количества чеков. От точности прогнозирования количества чеков зависит и точность расчета необходимого количества работающих касс. Поэтому модель прогнозирования должна учитывать множество факторов, влияющих на прогнозируемый показатель и особенности каждой торговой точки. В частности, необходимо учесть мультисезонность (годовая, недельная и дневная сезонности), праздники, нерабочие дни, расположения магазинов. При наличии данных можно закладывать в модель дополнительные факторы, такие как карантин в учебных заведениях, местные праздники по каждому населенному пункту и т.п.

Имея целевые показатели по времени ожидания и уровню обслуживания, зная среднее время обработки чека и имея прогнозные значения количеств чеков рассчитываем рекомендованное количество касс для каждой торговой точки и временного интервалам с помощью формулы Эрланг C.

Для анализа показателей, связанных с расчетами нагрузки на кассы, было создано BI-приложение. В рамках приложения удобно анализировать все вышеперечисленные показатели. Например, полученные результаты по прогнозу количества чеков и необходимому количеству работающих касс доступны как в табличном, так и в графическом виде, как показано на рисунке.

Также в приложении доступен анализ прошедших периодов, для которых уже известна фактическая нагрузка на кассы (фактическое количество чеков). В этом случае мы сравниваем три показателя: необходимое количество работающих касс, рассчитанное по фактическому количеству чеков; рекомендованное количество работающих касс, рассчитанное по прогнозному количеству чеков; фактическое количество работавших касс. Также есть возможность сравнивать уровни обслуживания по фактическому и рекомендованному количеству работающих касс.

Вызывает интерес анализ магазинов на необходимость в дополнительной кассе и на наличие «лишней» кассы. В первом случае по каждому магазину показано сколько процентов времени необходимое количество работающих касс больше, чем физическое количество касс в магазине. На основании этой информации менеджер может принять решении о добавлении кассы в проблемные магазины. А во втором случае по каждому магазину показано сколько процентов времени есть необходимость в использовании максимального количества касс, которые есть в магазине. Эти два вида анализа также представлены как табличном, так и в графическом виде.

Таким образом, применение формул теории массового обслуживания в комплексе с алгоритмами машинного обучения позволяют успешно решать задачи оптимизации работы персонала на кассах. Это формирует положительный клиентский опыт у покупателей, помогает менеджерам принимать решения по планированию и распределению ресурсов, а также экономит человеко-часы персонала, который может работать в зале, вместо того чтобы пересиживать на кассе.