Как повысить выручку в аптечной точке с помощью гибкого вывода сотрудников?

Как повысить выручку в аптечной точке с помощью гибкого вывода сотрудников?

Большинство аптечных сетей планируют график работы персонала по фиксированным и стандартным параметрам. Такой подход не учитывает динамику трафика и количество времени, которое фармацевт тратит на обслуживание покупателя. Это приводит к очередям и потерянным продажам, когда человек не хочет ждать и уходит в другую аптеку. Как решить эти проблемы?

Автоматизация – ключ к успеху

В розничных продажах, где планирование смен не автоматизировано, как правило, руководствуются простой логикой: выпустить как можно больше людей на пик покупательского трафика. Оставшиеся время планируется формально. В аптечном бизнеса мы столкнулись с другой проблемой – сотрудники выходят по стандартным графикам, которые планируют вручную директора или администраторы на неделю в Excel.

Чтобы повысить эффективность работы персонала и автоматизировать процесс планирования, к Verme обратилась одна крупная фармацевтическая сеть, выделив основные задачи: оптимизировать ФОТ, увеличить товарооборот, автоматизировать табелирование и учет рабочего времени и централизовать планирование. Для решения использовали технологию Workforce management, лицевую биометрию и подробную аналитику.

Как повысить выручку в аптечной точке с помощью гибкого вывода сотрудников?

Пример графика в системе Verme

Пилотный проект

Стандартные графики работы в аптеках, например 2 через 2, не позволяют гибко выводить дополнительных сотрудников под увеличенный трафик покупателей, что увеличивает длину очереди, ухудшает качество обслуживания и, как следствие, уход посетителей в другие аптеки.

Приступая к автоматизации планирования смен, мы проводим тщательный анализ текущих бизнес-процессов, изучаем исторические данные за 2 года по сканам, чекам и трафику. Далее полученные данные загружаются в систему, которая рассчитывает потребность и гибко планирует сотрудников.

Непосредственно в этом проекте мы проанализировали трафик с дискретностью до часа, чеки и среднее время на обслуживание клиента и получили явную нехватку людей в пиковые часы продаж. Решение Verme на основе данных оптимально спрогнозировало поток посетителей в 10 пилотных аптеках и построило гибкое расписание персонала, то есть в нужные часы выпускало дополнительных сотрудников на короткие смены.

Функционал подменного фонда помог находить сотрудников на короткие смены из соседних аптек, формируя открытые смены в системе. Сотрудникам отправляются оповещения об открытых сменах рядом, и, подтверждая через телефон, смена падает в график сотрудника в систему Verme.

Как повысить выручку в аптечной точке с помощью гибкого вывода сотрудников?

Лицевая биометрия Vermenal

Помимо основного решения установили собственную лицевую биометрию для учета рабочего времени. Система представляет собой устройство с сенсорным экраном и ПО, интегрированное с основной системой «Verme». Когда сотрудник приходит на работу или уходит оттуда, он должен подойти к устройству и выбрать на экране пункт «Приход» или «Уход» соответственно. Передача данных происходит по мобильной связи или WiFi. Если отключится свет и пропадет связь, устройство будет работать в офлайн режиме и передаст данные после появления сигнала.

За распознавание лиц сотрудников отвечает обычная и инфракрасная камеры. Убедившись, что это лицо живого человека, а не его изображение на бумаге или в электронном виде, система фиксирует время прибытия и ухода данного сотрудника. Эти показатели автоматически сравниваются с плановым графиком, на основе чего заполняется табель учета рабочего времени.

Результаты

Оценка эффективности решений в рамках пилотного проекта проходит в сравнении с аналогами – схожими аптеками по выручке, чекам и трафику. На каждую 10 пилотных аптек подобрали 30 других и оценивали эффект в динамике ключевых показателей.

Правильно подобранные решения и тщательный анализ позволили Verme перефокусировать графики сотрудников под покупательский поток и выявить периоды нехватки, чтобы сократить очереди и повысить товарооборот. Моделирование и фактический результат показали оптимизацию ФОТ в ТО на 5%, повышение товарооборота на 12%.

Источник: remedium.ru



Добавить комментарий