智能算法能为零售客户带来什么?
WFM盖雅工场2019年6月27日

2019年6月27日,中国零售CIO俱乐部在深圳召开「新场景、新技术、新融合——2019(华南)新零售数字化运营解决方案研讨会」,共同探讨智慧零售时代企业信息化、数字化、智能化、场景化转型升级,重塑价值链,搭建开放、协同、共享的新一代生态系统和新技术应用。

 

 

盖雅工场华南区销售总监李雷午在研讨会现场发表「盖雅智能算法为零售客户带来了什么?」的主旨演讲,核心内容如下:

 

 

从2017年开始,盖雅工场的方案加入了人工智能的基础架构,用智能算法云优化整个流程方案,从原先业务驱动决策往数据驱动决策演进——从PDCA到DPPC。

 

DPPC,即「描述-预测-解释-认知」的数字化模型。从描述问题开始,通过预测,来优化业务安排并理解背后的原因,以指导未来的改进。

 

 

将DPPC引入零售业,可以帮助零售行业实现更加精准而便捷的业务预测、人流量预测和劳动力预测,以支持基于业务的智能排班并优化人效。

 

 

在这样的背景下,我们发现有四件事情是对零售业客户有很大的帮助:

1.   人的问题在哪儿?

2.   我的生意在哪儿?

3.   员工怎么安排才好?

4.   还有哪些新机会?

 

加入智能算法云后,再来看劳动力管理,就会发现不止是日常业务,数据能告诉我们更多的东西。

 

 

通过输入各种各样的历史数据,如销售数据、客户期望、季节、产品种类、门店信息等,通过机器学习和时间序列的方式进行模拟和处理,生成期望预测。

常见的预测有销售量的预测、交易的预测、劳动力的预测。店长可以根据总工时、员工偏好、可用性以及技能等,去定义员工约束、门店约束、公司约束,参考业务预测驱动、业务导入、班次驱动等多种排班模型,以匹配不同企业的不同劳动力安排需求。

 

 

企业在实际安排排班时,可以在自动形成的多个优化方案中选择,这些方案包括:小时工优先、全职优先、成本优先、效益优先、员工满意度优先等不同方向,企业可以根据自身情况选择合适的方案以完成排班。

企业采用盖雅智能排班,可以让大多数店长能够得到好店长的经验和工具,解放他们的双手,保证运营水平的稳定。

 

 

零售业排班中会有很多「奇葩」的场景,以前经常需要人工规避,但由于店长的水平参差不齐,这些潜在的规则不一定会被人工很好的识别和处理。

比如:

如何避免把“情敌”员工排在一起,造成运营风险;

如何做到男女搭配,干活不累,比例是多少;

有些活儿就该某些人来做,怎么把它提前预约进排班;

如何通过激励的方式让新生代员工爱上上班;

员工失恋,如何排班让他心情更舒畅;

……

 

 

这些规则之前只能依靠排班经理自身的知识去做到,未必会说出来,人工排班难免疏漏,现在借助盖雅智能排班,可以预设这些潜在规则,配置进系统,自动给出排班建议,排班经理只需挑选最优排班方案,再做适度微调即可。

盖雅工场专注劳动力管理十年,从PDCA到DPPC,以数据驱动业务,从数据洞察隐藏在日常运营中的生意机会,帮助企业将技术融入员工周期,助力HR更好地服务于员工。

劳动力管理,盖雅搞得定。

 

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