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连锁门店的人效提升,就是一切“刚刚好”
盖雅2023 年 2 月 24 日


整理|盖雅学苑

本文为直播笔记整理,共3919


熬过三年起起伏伏之后,连锁零售行业终于迎来了自己的“春天”。

如何抓准时机实现高质量发展?如何持续优化人效赢得竞争?如何少用人、用好人也能实现多赚钱?

2月16日,三位业内专家,聚在一起聊了聊,连锁零售行业如何“战人效”。参与嘉宾包括:

  • 王文辉:盖雅工场高级副总裁,诸多行业标杆案例见证者。

  • 李品伟/Walter:盖雅工场劳动力管理首席专家,解决方案副总裁。

  • 陈勇/Bruce:前星巴克中国大学学习发展总监、华中大区营运总监,Peet's 咖啡(中国)首席运营官,百胜餐饮中国高级训练经理,著有《精益餐饮》。

精益就是,达到“刚刚好”的状态

文辉:精益思想,在制造业中有很多理论支撑,比如丰田的“Just In Time”概念,那在餐饮业中,如何理解所谓的“精益”呢?

Bruce:我刚入行的时候,在肯德基的做的第一份工作就是干排班,那时候店里有将近150个人,8个全职员工,剩下的全是兼职,每次排班都排到头大,它甚至需要细化到每15分钟或半小时干什么工作。

其实当时并不知道这就是“精益”,直到后来从百胜去了星巴克,有幸深入学到了很多。

我的一位前辈曾经说过,精益最核心的思想就是用最少的资源为顾客创造最大的价值。

按照这个逻辑,不创造价值的东西,就是浪费。所以在精益思想中,我们经常谈的一件事情就是怎么去消除浪费。拿排班来看,如果这个人在楼面上无所事事,那就是浪费,就得消除它。

丰田JIT/Just In Time的概念,在生产领域中指的是,当顾客需要汽车的时候,刚刚好就生产出来,它的理想状态是没有库存,这就是货的JIT。

那我们今天聊的,是人工的管理,人效的管理,也就是人的JIT。为什么百胜、星巴克,能够在人工成本相对合理的水平下稳健地发展?就是因为他们做到了人的JIT和刚刚好。

人的JIT,我把它分成了四个维度:准确的时间、准确的地点、合适的技能和适当的人数。如果这四个维度都能做得刚刚好,是不是就可以达到比较好的人效。

图源/pexels

Walter:回过来看为什么零售业需要做“精益”?是因为连锁零售行业发展到今天,过去的高毛利时代已经一去不复返了,如果想要更进一步,实现规模化、体系化的发展,就必须把效率提上来。

但零售行业又很难像制造业一样,靠机器自动化来实现效率提升,因为连锁零售需要接触顾客,需要有温度的服务,那是机器替代不了的。既需要用人,但人力又贵又难招,怎么办?只能靠盘活现有的人力,这是摆在所有连锁零售行业的老板们面前的一个非常重要的课题。

我再举两个具体的例子,大家可以对比理解。

一个连锁生鲜超市的两家门店,都会雇佣小时工来处理线上订单的拣货、打包工作。小时工一般是4小时起雇,但拣货打包工作持续的高峰期是2-3小时,那剩下的1-2小时怎么安排?这两家门店的店长选择了不一样的方式。

一位店长,让这个小时工只做拣货打包的工作,待满四个小时后到点走人,拿四个小时的工资,即使这四小时中差不多有一半时间都闲着。

另一位店长,会培养这个小时工的多技能,在完成了拣货打包的工作后,这位小时工可以再去生鲜部门做拣货的工作。

后一位店长,他可能也不懂什么是“精益”,但是在他的认知里,人闲着没事干就是一种浪费。所以他会去培养小时工,并通过合理的排班和激励,让员工的价值最大化。

Bruce:在我本人过往的工作经历中,其实就有类似的场景。当我还是值班经理的时候,我的师傅跟我说过,好的值班经理应该是,让大家在低峰的时候仍然工作得很充实。

文辉:在刚刚的例子中,后一位店长可能只是本能地遵循了消除浪费的原则,但其核心是跟精益思想一模一样的。所以说,消除浪费并不是无限压缩公司的人头成本,而是要达到一个“刚刚好”的状态。

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如何理解连锁零售行业中的“刚刚好”?

Bruce:从连锁企业的经营管理来看,“刚刚好”可以分为三个层面。

第一个层面:人数的刚刚好。全职员工多少,兼职员工多少,全职和兼职的比例是多少?这个是根本。考虑到每个企业的经营状况、发展周期都不一样,这其实需要一个自我探索的过程。

第二个层面:能力的刚刚好。这里又可以分为两点,一是员工的能力需求分析,怎么才能让人合适的人获得合适的技能?二是从培训安排的角度来看,每个员工要培训到什么程度,在什么时候应该学什么,如何能规划得刚刚好?

第三个层面:工时的刚刚好。就是在零售门店的现场管理中,现场的工时和人工,怎么能够刚刚好?其核心还是工时,因为在所有的连锁行业,人工的工时就是最具象的成本。

连锁零售企业,如何才能做到“刚刚好”?


1、关键转变:从管人头到管工时

Walter:从源头上讲,企业首先需要有一个观念上的转变,就是从管人头转向管工时。因为只有在“工时”这种颗粒度很细的管理维度之下,才容易标准化和量化。

以保洁工作为例,大家可以对比看看,哪一种模式更细致、更具体。

在管人头的模式下,通常会说:今天需要10个保洁员。

在管工时的模式下,会变成:今天需要对50个区域进行清扫,需要200小时的保洁工时。

而且在零售餐饮行业,还有一个显著特点,就是波峰波谷的波动。如果只看人头数,必定会存在浪费,所以必须从工时出发。
以具体例子来看,一家北京餐饮企业的服务员,平均工资5000元,每天工作9小时,做六休一,那这位全职员工每月的总工时大概是225小时,每小时工资22元左右。
这个数据确实低于北京小时工的标准薪资25元/小时。但细究来看,这个员工一天9小时的上班时间,有效工时在6小时左右,如果只按照这6小时来安排小时工,按25元/小时的标准薪资算,每个月是3750元,低于全职员工的5000元。
如果在这种精细化管理模式下,工作负荷大,难以招到人,可以把薪资提高到30元/小时,算下来的总工资是4500元,相比于原来的5000元,还是可以节省500元。

如果这家店30个人,总共50家门店,一年12个月,就可以节省出900万。可以看到,从管人头转向管工时后,在更精细的管理维度之下,就能发现更大的优化空间。

Bruce:所以说,连锁行业没有小钱,如果你觉得小,那肯定是规模还不够大。


2、关键抓手:从全职用工到灵活用工

Walter:目前,灵活用工其实是一个非常好的推手,可以倒逼企业从工时的维度去思考问题。因为一旦使用小时工,就必须要知道,用多少小时工才是合理的。这背后就是工时的计算。而为了算出需要多少工时,就必须去分解工作任务,做到标准化。

这里就涉及到一个非常重要的概念,工时标准

那如何来定这个标准?我认为最好的方式,还是从实践出发。有一个概念叫动态工时标准,就是不断分析正在发生的实践数据,然后得到一个最接近现实的数。现在有很多数字化的工具,包括智能算法、机器学习等,这个其实是不难实现的。

还有一个方法,是来自于我们的客户,那就是相马不如赛马。比如说找两家相似的门店,规模、地理位置、经营状况、人员数量都保持一致,我们就看在完成相同业绩之下,哪个店的人效最高、工时最少。那它背后的原因又是什么?这就是用真实发生的数据,去反向验证标准的合理性。

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Bruce:在运用灵活用工、灵活排班之后,沟通场景会更复杂,管理难度会加大,但其实还是有很多方法的。

第一,分组管理,我们也叫“家族管理”。每个组就会像一个非正式的官方组织,大家互相关心,一起工作。

第二,用好各种沟通工具。比如说门店里的值班沟通表、公告栏,现在还有各种数字化的工具,可以有管理的群等等。

第三,要去规划兼职的成长晋升路径。我在星巴克干过一件可能绝无仅有的事情,把一位兼职的研究生晋升成了储备店长,因为我觉得他太优秀了,如果不晋升他,就留不住这个人。后来在他毕业后,他也成功留任店长。

在全职员工之外,适当地引入一些学生兼职,这会是一个很好的人才池。当这些兼职毕业找工作的时候,能不能让他们留下来成为你的主管。如果这条路可以跑通,将非常有利于管理干部的培养和企业的长期发展。

图源/pexels

3、关键布局:从单点突破到系统建设

Walter:做好精益管理,提升人效,是一件系统性的事情。

我经常碰到一个问题说,你们盖雅的智能排班非常好,那是不是只要上了你的系统,就可以立马把人头减下去,实现人效提升的目标?

我想强调的是,智能排班是一个好工具,但并不是说只要用了这个工具,就能看到立竿见影的效果,这背后需要一系列配套的措施。

比如说是否愿意去做工时的梳理细化,是否敢于突破全职用工的模式,如何做好员工的薪酬激励等等。

这些事情,都不是一套智能排班系统可以解决的。工具可以是一个很好的抓手,但要让工具发挥出更大的作用,需要做好系统性的建设。

Bruce:这种系统性,甚至还可以包括研发、设计、工程、供应链、IT、人事等等。怎么去消除浪费,其实是一个全公司的任务,需要公司整体去思考,而并不仅仅是营运部的问题。

另外还有一点就是,每个企业应该多维度地去看自己的人力或者工时管理的KPI,不要局限于只看人效。人效高了就一定好吗?其实是不一定的。有时候人效过高,可能是牺牲了客户满意度换来的,这对于企业和品牌反而是一大损害。

从连锁管理的角度出发,不能只盯着让人更快一点,效率更高一点,还得看工作的动线、流程、方法是否科学?有没有出现浪费?如果门店现场的物品摆放不合理,导致员工走来走去,这其实就是一种浪费,也会拉低人效。当年星巴克会在蛋糕柜后面,铺上软垫,因为员工站久了会累,所以,如何让员工在一个相对舒适的环境下工作,这也是需要思考的问题。

3月31日、4月1日,盖雅工场联合百星连锁智库共同推出的公开课《连锁人效提升:精益用工四步曲》。

课程将从「人才管理-组织战略-现场管理-诊断分析」四大模块,具体分析连锁零售行业如何实现用工的精益管理。


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