Посменно не значит когда угодно | Большие Идеи

・ Управление персоналом
Статья, опубликованная в журнале «Гарвард Бизнес Ревью Россия»

Посменно не значит
когда угодно

Как справиться с неудобным 
сменами

Посменно не значит когда угодно

читайте также

Ваш метод сортировки данных

Уэйнбергер Дэвид

Можно ли носить джинсы в офисе?

Юлиана Лункина

Пришло время зрелых стратегий в сфере облачных технологий

Мария Орловская

Ген изобретательства

Джеффри Дайер,  Клейтон Кристенсен,  Хол Грегерсен

Для продавцов-почасовиков это стало кошмаром: автоматическая система ставит им абсолютно непредсказуемый график. Совсем недавно газета The New York Times опубликовала разгромную статью о порядках в компании Starbucks, на примере показав, как сотрудники страдают от срочных вызовов на работу. Особой критике она подвергла распространенную не только в Starbucks практику ставить сотрудника на закрытие точки в конце дня и ее открытие спозаранку следующим утром, оставляя ему всего пару часов на отдых. Starbucks прислушалась и пошла на кое-какие перемены, и другим компаниям стоит последовать ее примеру.

Желание работодателей применять системы, оптимизирующие график, вполне объяснимо: программы автоматически отслеживают такие факторы, как наполняемость точек, погоду, паттерны клиентов и прочие, чтобы определить необходимое (однако не избыточное) для работы заведения количество сотрудников. Эта цифра очень важна для бизнеса, считают Этан Бернстайн из Гарвардской бизнес-школы и Сараванан Кесаван и Брэдли Статс из Бизнес-школы Кенана-Фраглера Университета Северной Каролины, однако система не должна портить жизнь людям.

Исследование, проведенное Кесаваном и коллегами в 41 магазине сети женской одежды, показало, что неверное количество торгового персонала в смене приводит к снижению продаж на 9% и падению прибыли на 7%. Но это не единственная проблема. Следует обратить внимание еще на три аспекта.

1. В прогнозе нельзя достичь совершенства. Чтобы точно рассчитать количество сотрудников на короткий промежуток: час, а то и полчаса, нужно спрогнозировать покупательскую активность на этом отрезке времени. «Никакая автоматическая система не способна дать хороший прогноз на столь короткие временные отрезки», — говорят ученые. И это значит, что вы нередко выдергиваете сотрудников из дома без всякой пользы для дела.

2. Нельзя следить за всем. Не стоит собирать больше данных в надежде получить более точный прогноз. От вариативности вы не избавитесь, а сотрудникам вряд ли понравится, что вы следите за каждым их шагом. Исследуя работу завода в Китае, Бернстайн обнаружил, что чем пристальнее слежка, тем ниже продуктивность работников.

3. Создание пула почасовиков тоже не панацея. Если число почасовиков и временных сотрудников довести 
с 0 до 4 в пересчете на 10 постоянных сотрудников, то прибыль, действительно, растет. А вот идти дальше не стоит: как показало исследование, при большем количестве временных сотрудников падает мотивация всего коллектива. Кроме того, слишком трудно составить гибкий график работы для такого количества людей при неопределенном спросе.

В чем же выход? Добавить к машинному разуму человеческий опыт и интеллект. Так крупнейший частный ритейлер США Belk стал согласовывать автоматические графики с бригадами продавцов — они вносят коррективы в распечатки примерно 
в половине случаев. Им стало удобнее, а компания тоже в выигрыше — ее доналоговая прибыль выросла на 2%.

Об исследовании "Estimating the Impact of Understaffi ng on Sales and Profi tability in Retail Stores", Vidya Mani, Saravanan Kesavan и Jayashankar M. Swaminathan; "The Transparency Paradox: A Role for Privacy in Organizational Learning and Operational Control", Ethan S. Bernstein; "Volume Flexibility in Services: The Costs and Benefits of Flexible Labor Resources", Saravanan Kesavan, Bradley R. Staats, 
и Wendell Gilland.