在零售门店管理中，你去一线调研，总能听到这样的声音，有些店面员工因为其他同事请假或者生意火爆，忙得飞起，工作时间太长，抱怨很大，而另外有些店面员工时间充沛，还想赚更多钱，却没有机会，甚至只能到其他地方做兼职，这个时候，在区域范围内实现门店共享用工就是一个非常好的既能提升组织人效，又能满足员工上班赚钱诉求的好方法。
共享用工，实现门店人才配置最优化，听起来很美好，那怎么实现呢？我们可以从公司、店长、店员三个方面分别阐述一下：
公司方：将销售任务和客流预测进行科学绑定，实现班次时长更加灵活，比如可以将默认8小时的班次缩短为7小时或者7.5小时，班次越灵活，就更能更好的贴合客流需要，还能增加员工休息时间，同时又多出来了每周可以支援其他门店的工时额度；这是针对门店的销售任务管理的变化，
而对于非销售任务的安排，可以采用整个区域统筹规划，错峰安排，这样就能实现彼此照应；
当然对于跨门店支援的员工给予额外激励和相关提成奖金，这些规则制度一定要透明清晰。
在店长层面：重要的是将店长过去人人效考核变成时效考核，也就是以实际工时作为人效指标的分母，而不再是人数，我们经常说KPI指导管理动作，KPI变成工时效率了，店长自然而然就会更精益化的去考虑自己门店的工时需要，空余的工时更愿意拿出来支援其他门店，忙碌的时候也会更清晰的找其他门店店员来做工时支援，帐算的越清楚，其实沟通效率越高，执行越快，因为彼此越公平透明，信任度就会越高；
对于店员们来说：大部分员工都期望上满210小时的工作，174的正常工时+每月36小时的加班额度，如果自己的店面工作量不够，自然要去找活干，同时跨门店支援还能得到额外的销售提成，津贴激励等等；物质激励加科学安排，何乐而不为呢。
以上的管理调整有前置的条件是在工时政策上需要公司去申请综合工时制，同时最好有数字化工具能够配合落地，比如盖雅的智能排班系统。
盖雅智能排班云通过以业务数据驱动结合人工智能算法和预测模型，未来人力需求预测准确率高达92%；提供满足多种业务场景的人力优化方案，整体排班执行度高达98%，帮助企业在正确的时间，准确的地点，找到合适的人从事合适的任务。同时，可灵活调度员工，多产线或多门店共享多技能人员，并结合员工技能和可用时间确保人岗匹配，提升人员效率。员工可实时获悉班次变化，优化员工体验。
另外，盖雅最近推出了一款基于人工智能的免费的轻量化排班工具——盖雅AI排班助手，该工具在保留店长原有工作习惯的同时，通过简单快捷的操作，即可实现排班表的智能优化，人效提升看得见。
盖雅 AI 排班助手：https://www.gaiaworks.cn/ai-scheduling.html
流程速览：
第一步，输入客流预估，点选格子调整预置客流模型
第二步，告诉盖雅AI排班助手您现在的排班和人力需求，可以自行根据实际情况修改预置参数
第三步，输入您的排班期望，调整全职人员的人数、班次时长，增加兼职人员
如您想进一步了解排班优化与客流接待、员工收入等指标的关联，可以填写更多时薪、客流转化率、客单价、佣金提成比例等参数，填写的数据维度越多，最终看板呈现的人效指标越丰富哦
第四步，请查收您的AI排班表，您可以看到优化后的班表更加拟合客流趋势，确保“客人多时多排人，客人少时少排人”
想知道优化后班表效果如何？点击“追踪人效变化”，关键指标一览无余
如果您对其中某个指标不是很满意，没关系，可以返回前序步骤调整相关参数，直至指标符合期望。
我们还贴心准备了“班表导出”功能，内附“排人模板”，填入员工信息，立马可用！
盖雅AI排班助手功能亮点：
- 排班拟合业务规律：结合行业客流模型和算法优化，实现排班与业务需求的精准匹配。
- 排班效果轻诊断：通过班表的前后对比，快速识别排班差异，直观定位优化点，提升排班效率。
- ROI提升可视化：精选门店运营关键指标，量化展示排班优化效果，让ROI提升一目了然。
- 排班结果高效导出与复用：支持排班全流程数据和排人模板的一键导出，简化复用流程，实现快速落地。
- 简便的操作体验：模拟店长排班逻辑，提供引导式操作和简化输入输出逻辑，降低排班操作的复杂度，让排班变得简单易行。
目前已经有十家以上品牌门店企业正在使用AI排班专业版，我们也收集了已上线门店店长和店员的反馈，调研结果显示：
60%的店长认为上线智能排班对提升业务覆盖率有帮助；
36%的店长认为对收入提升有帮助；
64%的店长认为对员工满意度有帮助；
58%的店员反馈对灵活班表适应得不错..
如您有人效提升的诉求，希望减少工时浪费，人力匹配客流精准投放，提升业务覆盖度的同时，兼顾员工体验，相信这款工具应该能带来很好的助力。
官网版和小程序版均已上线，欢迎体验！
官网版：盖雅AI排班助手官网版：https://www.gaiaworks.cn/ai-scheduling.html
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如您体验完Beta版觉得有帮助，也欢迎联系我们，深入沟通专业版方案。
