馬歇爾·費舍 桑提亞哥·加利諾 謝爾蓋·奈特西
網(wǎng)購時代,實體零售商為了生存,正在采取一種老辦法:削減店員支出。例如,過去十年間,美國百貨公司行業(yè)中,每家店鋪的人員數(shù)量下降了10%以上,每位店員工資下降了4%。不僅薪資下調(diào),培訓預算也被削減了。培訓軟件提供商Axonify的調(diào)查發(fā)現(xiàn),近三分之一的零售店店員從未接受過正規(guī)培訓,是調(diào)查的所有行業(yè)中最高。商場缺少人手和工作人員缺乏培訓從來都不是件好事,但如今尤為糟糕,因為這樣做會消除傳統(tǒng)門店相對電子零售商的最大優(yōu)勢:顧客可以面對面與真人店員交談。
問題的根源在于,大多數(shù)零售商不知道如何確定每個店面人員和培訓的最佳數(shù)量。在本文中,我們將介紹計算這些數(shù)量的方法。我們發(fā)現(xiàn),如能系統(tǒng)地應(yīng)用此法,可以讓現(xiàn)有門店增收20%。此外,如能將一些店面裁減的人員補充到其他店面,并且讓供應(yīng)商承擔產(chǎn)品培訓的成本,就能在不產(chǎn)生額外成本的前提下提高銷量,因此這一改進產(chǎn)生的大部分毛利都能沉淀到凈利潤中。
傳統(tǒng)方法的缺陷
可以理解的是,實體零售商將勞動力視為一種可消耗的可變成本:人力成本是大多數(shù)門店支出的第二大項,店鋪可以通過縮短許多兼職店員的工時來快速削減成本。這種方法的問題在于:忽略了銷售人員提高銷售的簡單事實。零售商在人力成本上省下一美元,意味著在收入和毛利上可能損失若干美元,因為顧客可能因缺乏業(yè)務(wù)過硬的店員幫助而空手而歸。這可能會造成惡性循環(huán),人力不足會導致顧客服務(wù)質(zhì)量下降,進一步減少營業(yè)額,然后不得不繼續(xù)裁員。長此以往,最后只能關(guān)門大吉——2017年美國有7795家零售店關(guān)張,創(chuàng)下有史以來新高。
這種人力戰(zhàn)略的敗筆背后,是商學院的思維方式出了問題。我們告訴學生,管理應(yīng)以數(shù)字為參照。這并沒有錯,但他會導致商人過分重視能夠量化的因素,忽略不能量化的內(nèi)容。對零售商而言,工資和培訓的成本一目了然,而數(shù)量充足、業(yè)務(wù)過關(guān)的銷售人員對收入的影響更難確定。這種不平衡導致了一種錯覺:零售商相信,如果他們在一個季度的最后幾周減少5%的工資,就能滿足他們對華爾街的利潤承諾,也不會影響客服。但時間一長,影響就會顯現(xiàn)出來。
更糟的是零售商分配門店店員的邏輯。根據(jù)我們的經(jīng)驗,大多數(shù)商家對所有門店都一視同仁,并按照所在地點預期銷售額的固定百分比制定每家門店的人力預算。但是,隨著門店人手增加,收入增加速度變慢。每家門店都有最優(yōu)人員配比,可以讓店員產(chǎn)生的額外收入和額外工資成本保持平衡。(最優(yōu)配比意味著,最后一美元人力支出將產(chǎn)生一美元的毛利率。)如果零售商在每個地點都達到了最佳配比,有些門店的店員人數(shù)與收入比率將會高于其他門店。
哪些門店往往受益于相對較多的店員數(shù)量?答案是,那些具有更大銷售潛力(以服務(wù)區(qū)的日均坪效和平均營業(yè)額來衡量)和競爭更激烈(以五英里半徑內(nèi)對手門店數(shù)量衡量,特別是沃爾瑪)的門店。當對手的店鋪距離顧客很近,顧客厭倦了等待店員服務(wù)的時候,更多人手提供更好的服務(wù)就顯得尤為重要。
因此,擺脫惡性循環(huán)的關(guān)鍵并非放棄數(shù)字管理,而是要用正確的數(shù)字來管理,不僅包括訓練有素的店員成本,還包括他們所產(chǎn)生的價值。
優(yōu)化店員配比
現(xiàn)在讓我們來看看如何計算各門店中合適的店員配比,共有三步:
使用歷史缺勤數(shù)據(jù)來預估人員配置的影響。零售商可能尚未意識到已有辦法計算店員配置對門店收入的影響:估算店員因疾病、個人問題、離職等原因缺勤的數(shù)據(jù)。例如,如果計劃店員人數(shù)為30,而實際到店只有27人,實際銷售額與預測相比如何?如果依舊符合預測,門店店員可能過剩。如果收入下降10%,店員人數(shù)增加10%很有可能使收入增加10%。
當然,在統(tǒng)計上獲得有意義的結(jié)果需要大量樣本。我們使用零售商便于提供的最長時間內(nèi)的最精細數(shù)據(jù)——通常是為期一年的周銷售和工資數(shù)據(jù)。但你也不能忘了其他會影響銷售的因素,比如廣告和天氣。我們也收集這些數(shù)據(jù),并通過機器學習創(chuàng)建了可以預測門店營業(yè)額的需求模型,作為店員配置水平和其他驅(qū)動因素的函數(shù)。然后我們利用該模型得出的分析,將零售商門店分為三等:可以從更多店員中獲益、可以從更少店員中獲益以及店員人數(shù)正合適。
驗證結(jié)果。第一個步驟的優(yōu)勢在于所需投入較小,但你需要經(jīng)嚴格設(shè)計實驗,才能獲得更準確的結(jié)果,因為個別門店的缺勤率變化相對隨機。有些門店可能缺勤嚴重,有些輕微甚至沒有。缺勤也并非時時刻刻都相同,可能在一周中的某些天里比較嚴重,或者沒有規(guī)律可循:在特定門店中,可能某天的缺勤率是1%,另一天則為10%。因此,使用前兩類門店樣本運行測試很有幫助。調(diào)整所選門店的店員人數(shù),并將結(jié)果與對照組門店(這組門店的員工數(shù)量保持不變)的經(jīng)營進行比較。如果你將25個試點門店的薪資增加10%,保持另25個對照門店薪資不變,會發(fā)現(xiàn)兩組營業(yè)額分別增加了8%和1%。由此可以得出結(jié)論,增加人手對營業(yè)額的凈影響為7%。這樣你就可以計算工資單以外的收入驅(qū)動因素,在本例中,其他因素使得對照組營業(yè)額增加1%。
顯然,很重要的一點是,額外營業(yè)額究竟能帶來多少利潤,你應(yīng)該跟蹤這一點,用增量銷售額的毛利減去其所需的額外工資成本。
優(yōu)化所有連鎖門店員工配置并衡量結(jié)果。假設(shè)第二步中的實驗驗證了你在第一步中數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,那么現(xiàn)在是時候在所有門店中實現(xiàn)這些結(jié)果了。分析顯示能從更多人手受益的門店可以增員,需要較少人手的門店減員,其余門店保持不變。因為你的實驗結(jié)果仍然不夠精確,你還應(yīng)該評估改變帶來的影響,確認其產(chǎn)生的好處。然而,這一新的人力改進計劃并非終點,因為影響他的所有因素都會隨著時間而改變。零售商需要重復這個三部曲,大概每年進行一次,以便隨著周圍環(huán)境變化而調(diào)整。正如我們前面提到的,當一些門店增員與其他門店減員相匹配時,就不會產(chǎn)生額外成本。然而,只有利潤能顯著增加時,才應(yīng)該增員。盡管在很多行業(yè)中通過增員增收需要時間,但在門店中增員可以立即獲得回報。所以零售商不必擔心會在開始時經(jīng)歷低盈利期。
我們看到,三部曲給一家擁有超過800家門店的專業(yè)零售商帶來了好處。
在與這家連鎖零售商合作時,我們考慮到的銷售驅(qū)動因素包括季節(jié)性、各種營銷活動和促銷。使用名為Stata的統(tǒng)計軟件工具,我們創(chuàng)建了一個需求模型,并利用模型預測銷售,以這些因素和員工數(shù)量作為模型變量。數(shù)據(jù)顯示,300家門店將從增員中受益,300家門店可以減員,其他200家門店員工數(shù)量不多不少。
我們預測,如果店員人數(shù)增加10%,第一類100家門店的營業(yè)額將增加5%以上。零售商高管決定在其中16家高潛力門店進行實驗,證實了預計收入增長。
然后零售商將測試范圍擴大到了168家或可通過增員提高營業(yè)額和利潤的門店,并追蹤這些測試門店和504家對照門店在超過182天內(nèi)的每日營業(yè)額。
其結(jié)果顯示:測試門店的收入增長了5.1%,對照組則與之前沒有發(fā)生任何變化。此外,測試門店的營業(yè)利潤增加了近6%。
我們在其他零售商那里也看到了類似結(jié)果。其中一例我們的分析顯示,該連鎖店在工資單上每多花一美元,將產(chǎn)生4到28美元的收入,因具體門店而異。零售商的顧客調(diào)查揭示了原因:顧客滿意度的兩個最重要驅(qū)動因素是能夠找到可以提供幫助的店員以及該店員是否業(yè)務(wù)過硬——正是我們在文中解決的問題。
在所研究的雜貨零售店中,我們發(fā)現(xiàn)各個門店的日均坪效差異很大,籃子更大的門店白天的員工與客流配比更佳。我們研究的優(yōu)化方法也適合全渠道零售商。他們需要認識到,店員不僅可以在門店里促銷,也可以在網(wǎng)絡(luò)上促銷,例如,鼓勵顧客與公司建立網(wǎng)上賬戶。因此,在分析他們的實體店是超員還是人手不足時,全渠道零售商應(yīng)將這些因素納入指標。
增加銷售的產(chǎn)品知識
適當調(diào)整員工規(guī)模還遠遠不夠。店員的素質(zhì)也非常重要。正所謂寧缺毋濫。但正如我們已經(jīng)指出的,不幸的是,零售商很容易在培訓上打折扣。
店員可以從兩類項目中受益:關(guān)于如何補貨和處理顧客退貨等任務(wù)的流程培訓,以及關(guān)于門店產(chǎn)品特點的產(chǎn)品知識培訓,讓他們可以幫助顧客決定購買哪些商品。我們所知的大多數(shù)零售商提供的這兩類培訓都非常有限。其原因在于:培訓費用昂貴,而商家不知道收益是否值得投入成本,在許多門店都飽受高離職率困擾時尤為如此。
在本文中,我們將重點放在產(chǎn)品知識培訓上。但我們認為零售商也應(yīng)該加大在流程上的培訓投入。其他研究者,特別是我們在麻省理工學院的朋友和同事澤伊內(nèi)普·托恩(Zeynep Ton)已經(jīng)找到提高員工敬業(yè)度、顧客滿意度和財務(wù)表現(xiàn)的模型的關(guān)鍵。為了準確衡量產(chǎn)品知識培訓的成本和收益,零售商須遵循以下三步:
追蹤店員的銷售業(yè)績,并激勵他們渴望獲得提高銷量的培訓。銷售傭金是最簡單的方法,但即使店員薪資固定,他們的銷售業(yè)績信息也是有用的反饋。有些零售商,特別是那些銷售團隊較小的,希望店員能團隊作戰(zhàn),不愿支付傭金。在這些情況下,正確的分析單位是團隊而非個人。
確定產(chǎn)品信息的來源。如果你正在銷售品牌貨,那么這些品牌就是你的盟友,他們可能愿意支付培訓費用。畢竟他們可能比你更在乎如何準確地向顧客描述產(chǎn)品功能。如果他們買單,你就應(yīng)該提供店員的在職培訓時間。
收集有關(guān)培訓活動的數(shù)據(jù),并將其與店員的個人銷售數(shù)據(jù)進行比較。我們的想法是確定培訓更多的店員是否也會銷售更多。你可以衡量人們在培訓中花費的時間,但更好的是,你可以使用在線測試考察他們獲得的客觀知識。但考慮影響銷售的其他因素也很重要。銷售人員的經(jīng)驗多寡和排班情況(周六銷售額通常高于周三),以及與他們一起工作的店員人數(shù)都十分重要。
我們跟蹤了在美國有近3 0 0家門店的連鎖百貨Dillards的培訓過程,效果很明顯。Dillards與線上自助自愿培訓模塊公司Expert-Voice(前身為Experticity)合作,由Dillards所銷商品的制造商贊助,模塊教授店員每個品牌產(chǎn)品的特點。店員能獲得傭金,讓他們有動力學習如何提高銷量。開發(fā)培訓的品牌為店員提供產(chǎn)品折扣,視其所學習的模塊數(shù)量而定。由于每個模塊長度僅約20分鐘,許多店員都學習了超過一個模塊。
在匯總了為期兩年的店員培訓歷史和銷售生產(chǎn)率,以及他們的年資和前文提到的其他影響因素后,我們建模來評估訓練效果。我們發(fā)現(xiàn),店員學習一個在線模塊,銷量就會增加1.8%。由于培訓全憑自愿,并非所有的店員都參與其中,但是參加培訓的人平均每小時銷售額比未參加者高出46%。在參加培訓的店員中,約有一半的人培訓前的每小時銷量就已超過了未培訓的店員。然而,剩下的一半解釋了培訓前后的銷售率。鑒于店員利用下班時間使用模塊培訓,因此在線培訓產(chǎn)生的大部分毛利可直接轉(zhuǎn)化為凈利潤。
為了探究推動這些積極成果的因素,我們調(diào)查了超過8000名受過培訓的銷售人員。他們反映,培訓的兩大主要好處是:提高對自己銷售能力的信心和在銷售同類產(chǎn)品時可以應(yīng)用到的產(chǎn)品知識。事實上,我們的結(jié)果表明,對特定品牌的培訓能溢出到類似品牌。例如,New Balance的培訓不僅增加了銷量,還增加了整個運動鞋品類的銷量。
最后,我們想了解培訓的好處是否對所有店員一致,如果不是,哪些人從培訓中獲益最多。是“明星銷售”錦上添花,還是落后的人迎頭趕上,縮小了銷售之間的差距?培訓前我們根據(jù)業(yè)績將店員分成四檔,第一檔是明星銷售,最弱的是第四檔。對結(jié)果的分析表明,每學習一個在線模塊,頂級店員的銷售額增加了1.6%(非常接近平均水平1.8%)。第二檔銷售人員的收益為4.2%,超過平均水平兩倍。第三檔受益者為1.4%。但培訓對底層店員的表現(xiàn)沒有影響。顯然,培訓可以幫助最好的店員,并顯著提升渴望改進的良好店員表現(xiàn)。如果跟蹤結(jié)果,你還可以識別出需要轉(zhuǎn)崗或下崗的店員。
提供產(chǎn)品和流程培訓是我們所信奉的更廣義戰(zhàn)略的一部分:將店員作為應(yīng)該最大化的資產(chǎn),而非盡可能壓縮成本。澤伊內(nèi)普·托恩的觀點很有說服力:善待員工能獲得雙贏。Gap最近研究表明,通過為店員提供更可預測、更穩(wěn)定的工作時間表,帶來了顯著的收入增長。零售巨頭沃爾瑪多年來因?qū)Υ龁T工的方式飽受抨擊,在一次采訪中,沃爾瑪美國公司的負責人透露,他們認識到了這點,一直在改善薪酬福利以及流程培訓。
人們普遍預計,實體零售業(yè)在未來十年將繼續(xù)萎縮。瑞銀(UBS)最近的一項研究預測,到2025年,美國還會有3萬至8萬家店鋪關(guān)張,更多連鎖店將會倒閉。除非零售商改變他們招聘、計劃和培訓員工的方式,否則就有可能成為犧牲品。我們提出的方法并不復雜,而且結(jié)果立竿見影?,F(xiàn)在是零售商放棄低效老套經(jīng)營方式的時候了,他們應(yīng)該認識到門店店員是打贏消費者爭奪戰(zhàn)的最佳利器。
本文作者馬歇爾·費舍是賓夕法尼亞大學沃頓商學院UPS教授,與阿納斯·拉曼合著有《零售新科學》一書。桑提亞哥·加利諾是沃頓商學院助理教授。謝爾蓋·奈特西是沃頓商學院全球項目副院長,Dhirubhai Ambani創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)教席教授,并與卡蘭·基尤特拉合著《風險驅(qū)動的商業(yè)模式》一書。