在数字化变革时代,餐饮连锁零售像所有传统行业一样,面临着这个时代赋予的新的机遇与挑战。未来数字化将作为社会高质量发展赋能的主要手段,以及从数字化技术在其他领域的有效运用和过去的成效来看,餐饮行业要想继续高速增长、拉动内需,必须寻求变化,最佳的实践路径就是数字化。
《2021年中国连锁餐饮行业报告》中,调查获取了部分餐饮行业龙头公司每年净新增门店的数据,发现:对于作为个体的餐饮品牌,能够持续加速开店是较为稀缺的能力。能不能加速开店,人才是核心问题!近年来餐饮行业的人才密度快速提升,但仍存在人才短缺的问题,经验丰富的店长级人才离职率偏高,而这些店长级人才又是拓店过程中公司非常重要的资源。如何能够快速获取业务管理优秀的店长级人才也成了餐饮连锁企业发展的关键。
餐饮连锁劳动力管理挑战
01 门店的营业指标KPI被动接受,做到运气好,做不到指标不合理。
02 排班缺乏有效的决策数据支撑,主要依靠排班经理的经验和个人主观因素决定,排班的合理性难以确保。
03 固定班次排班排岗合理性,难以度量,排班与业绩和成本管理无关联。
04 门店运营缺少员工技能及管理培训,人员调度也靠经验。
05 人员流动大,经验丰富的店经理人才缺口较大,跟不上门店扩张速度。
劳勤以业务预测驱动的智能排班,帮助餐饮连锁企业实现劳动力管理的数字化闭环,全方位赋能劳动力效益。劳勤智能排班系统将通过以下5个步骤助力企业用有限劳动力创造更优的组织效益:
智能排班-提升门店人效
1.历史数据:劳勤智能排班系统支持多种营业系统对接,可将门店天气、促销、历史数据、客流量数据、商品数据输入至劳勤智能算法引擎。
2.业务预测:劳勤智能排班系统将通过算法分析同比、环比历史数据权重、日期标签类型权重,预测出未来一周每天每个时段运营数据。
3.岗位工时预测:根据门店配置(几层、pos数量、营业时间)、直接服务工时模型、非服务工时模型、最低\最高用人配置等多种业务类型预测出未来门店每个岗位的工时需求。
4.智能排班:劳勤智能排班系统通过人员可用时间、人员休假计划、排班限制(合规)人员技能、人员喜好、性别、新老搭配等多种因素智能生成排班计划。
5.劳动力优化:智能算法根据预估>理论,理论<出勤、运营排名等业务诊断并进行下次排班优化,并搭配业务驱动的数智化技能培训,让员工技能高效成长,增加门店核心人才储备。
劳勤目前已服务过众多知名餐饮连锁零售企业如:大娘水饺、lady-m、争鲜、钱大妈、卡旺卡等,以智能的考勤排班系统,丰富的行业经验、专业的产品和服务赋能餐饮连锁劳动力管理数字化转型,助力企业实现门店人效提升,降低用工成本。
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