"М.Видео" проанализирует занятость продавцов
Компания "М.Видео" внедрила разработку российского стартапа Verme для эффективного планирования гибких графиков розничных сотрудников.
"М.Видео" завершила пилотный проект по использованию сервиса Verme в 20 магазинах в разных регионах России. "Умное" программное обеспечение рассчитывает суточную потребность в продавцах по часам, анализируя информацию о трафике, сезонности, объёмах продаж и предпочтениях самих сотрудников. Как показал пилот, точность расчёта потребности в продавцах выросла на 20%, в результате, выросло качество обслуживания покупателей и продажи. "М.Видео" планирует развернуть сервис на всю сеть магазинов в течение первого полугодия 2018 года.
Ритейлер уже несколько лет использует "гибкие графики" при планировании рабочего времени сотрудников. Такой подход позволяет директорам розницы формировать график смен таким образом, чтобы магазин работал эффективно, в каждой зоне всегда находилось оптимальное количество персонала, а покупатели получали оперативную и профессиональную помощь по выбору товаров и оформлению покупки.
"Наш подход к своим сотрудникам предполагает, что уровень административной поддержки и прозрачности процедур внутри компании для команды равен качеству сервиса для клиентов. Технологии Workforce Management эффективно распределяют время сотрудников магазинов, а также делают процесс оплаты труда и премирования продавцов прозрачным и планируемым. Сотрудничество с Verme позволило повысить точность планирования занятости продавцов до 90%, решение делает работу более удобной для людей, и повышает эффективность компании. Как итог – текучесть среди розничного персонала в "М.Видео" в полтора-два раза ниже, чем в среднем по рынку", — подчеркнула директор по персоналу ритейлера Наталья Малеева.
По словам пресс-службы ритейлера, пилотный проект с Verme был призван не только испытать стартап-разработку, но и проверить работу нового ПО в экосистеме "М.Видео". За три месяца была выполнена интеграция с ИТ платформой ритейлера, проведены пользовательское и нагрузочное тестирование с учётом роста сети.
