如何透過人工智慧（AI）和機器學習來應對零售勞動力和執行方面的挑戰

斑馬技術大中華區技術總監程寧

#面對不斷增長的需求，零售團隊人員數量及具體營運執行是否能及時匹配，正成為零售商們不得不面臨的挑戰。零售團隊人員的短缺將使商店難以正常運作。當商店經理的人數捉襟見肘時，他們可能沒有時間對員工進行新技能培訓，幫助員工提高現有的技能組合，或弄清楚如何以更佳的方式在商店中利用其技能。商店經理也可能難以對已有員工進行有效的安排。鑑於如今客戶和員工的期望之高前所未有，因此很難追蹤每位團隊成員的排班偏好和可用性。

然而，對於商店經理來說，重要的是能夠保持士氣高昂。如果員工覺得自己沒有為商店增加價值，就可能會感到倦怠，對目前的職責感到沮喪，或渴望更好的工作環境。如果一家商店或一個團隊人手不足，讓員工感到工作過度，他們就可能會利用競爭激烈的勞動市場另謀他處。

因此，現在正是零售商了解智慧員工管理技術的好時機，以此來探索商店經理如何平衡員工和商店需求。

事半功倍的員工管理

#智慧員工管理軟體利用AI和機器學習來分析歷史勞動力趨勢和當前因素下的需求情況。相較於傳統模型，它所創建的更好的擬合模型能夠將更多變數納入考量，例如地理區域、商店特徵和銷售資料。反之，經理可以快速產生更準確的勞動力預測，並在人力變動較大的時期，為員工提供更高的彈性。尤其是當零售商竭力應對比平常更多的供應鏈或庫存缺口時，此類排班解決方案還能確保充分利用現有員工。

如何更好地透過智慧員工管理優化勞動力支出，確保人員配置得當，在充滿挑戰的時期取得成功？零售商需要確保所選的員工管理技術能夠做到以下六點：

#1.    自動化排班流程。 智慧員工管理解決方案透過在幾分鐘內產生最佳化的排班表，能夠排除手動排班中可能發生的錯誤。如果這種解決方案得以正確地整合和使用，商店經理每週就能抽出時間來培訓員工和幫助顧客，且更有餘力應對不可預見的事件。

2.    建立更精確的勞動預測與排班表。商店經理不必為預估是否正確感到煩擾，也不必擔心是否考慮到額外工作量和其他影響專案成功的關鍵變數。零售商可以選擇一款智慧員工管理解決方案，為他們進行所有的運算。當有員工提出休假請求或營運需求發生變化時，商店經理無需浪費時間大改排班表，只需在必要時進行微調，而且這種調整可以透過行動或桌面設備進行。

3.    回應顧客流量和需求的快速變化##。零售商需要能夠利用AI和機器學習，根據所面對的挑戰來快速識別微趨勢和叢集的解決方案。這種解決方案能夠產生具體的人員配置建議，例如即時將員工從倉庫調到訂單履行站點，這樣一來，商店經理就能夠確定在何時何地需要增加或減少店內人員配置水平。

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4.    模擬情境以了解用工需求。 商店經理可進行情境模擬，以找到能夠應對商店勞動力挑戰的更優選擇。透過智慧員工管理解決方案，可以自訂模擬的目標和參數、模擬人員配置情況，並接收基於結果的AI驅動建議。此功能對於優化員工隊伍至關重要，因其能夠對模擬進行建模，以揭示哪些員工需要新技能的交叉培訓，以及需要雇用的員工數量和類型，還能向商店經理展示如何調整員工的工時以優化勞動力支出。

5.    賦予第一線員工自助服務能力。 根據員工不斷變化的可用性情況進行追蹤並排班可能會令商店經理感到沮喪，追蹤員工個人換班請求也同樣困難。但如果AI驅動型員工管理技術具有員工自助服務，員工就可以輕鬆地在行動裝置端管理自己的排班，商店經理也將即時了解輪班變更要求和可用性情況的修改。當員工提交休假請求或進行其他更改時，商店經理會收到提醒，並可以批准該請求並聯繫有空的替班人員。

6.    協助零售商遵守勞動法規。 手動排班的做法難於確保遵守不斷變化的政府勞動法規。智慧員工管理軟體能夠使人員配置模型契合員工偏好、需求和客戶流量，並符合適用的勞動法規要求，可以更輕鬆地產生排班表，以平衡且合規的方式自動分配勞動力。

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