Prédiction de planification et sélection du personnel dans le secteur Retail

En raison des horaires prolongés d’ouverture des magasins, de la grande volatilité du trafic de clients et de la saisonnalité dans le secteur Retail, la quantité d’employés nécessaire dans chaque magasin tout au long de l’année, varie beaucoup. Nous avons besoin de plus d’employés pour les dates au volume élevé de ventes, comme à Noël, lors des soldes, au cours du Black Friday, ou de la fête des mères. Une entreprise comme Drim, par exemple, facture 80% de ses revenus annuels pendant les 3 mois avant Noël, et augmente son personnel de plus de 600 travailleurs temporaires.  

Ces facteurs compliquent le travail de planification et de sélection du personnel, et font que les responsables de cette fonction se posent la question du nombre de travailleurs supplémentaires à employer tout au long de l’année, avec quels types de contrat ou quand ils doivent incorporer chacune de ces personnes.

Aujourd’hui, la plupart des entreprises de vente au détail génèrent des plans de sélection de personnel de manière manuelle, en répartissant le budget annuel sur les mois, à partir de l’intuition ou de l’expérience. Cette méthode n’est pas efficace, dans la mesure où elle ne se base pas sur des données réelles, en effet il existe de nombreuses variables à prendre en compte. 

Afin de réaliser une bonne prédiction de la sélection de personnel nécessaire tout au long de l’année, il faut tenir compte de facteurs tels que: l’objectif de ventes du magasin par mois/jour/heure, les équipes et horaires qu’il faut couvrir, le type de contrat en fonction de la journée, les conventions collectives et le droit du travail, les niveaux de charge de travail des employés, etc.

Comment éviter l’excès ou le manque structurel de personnel? 

Pour générer une planification performante de la sélection du personnel, il faut l’adapter aux objectifs de ventes, en tenant compte de l’activité future prévue dans le magasin. 

Sur la base de l’activité future et en prenant en compte le personnel stable dont dispose le magasin, il est possible d’identifier la sur-couverture ou l’infra-couverture en personnel, ainsi que le jour de la semaine et la frange horaire où se produit cette situation. 

Pour cela il faut: 

• Établir une prévision précise de la demande du magasin tout au long de l’année, à partir d’un historique des données du volume de visites de clients. 
• Fixer et répartir les objectifs de ventes futures, conformément à la prévision de visites. 
• Appliquer des techniques d’Analytique Avancée afin de déterminer le nombre optimal d’employés à sélectionner tout au long de l’année, en identifiant leurs capacités et le type de contrat de chacun de ces travailleurs. 

Chacune de ces étapes revêt une grande complexité, il est facile de se tromper lorsque l’on n’utilise pas d’outils avancés. Et chaque erreur dans le plan de sélection a inévitablement des conséquences sur les résultats du magasin.  

Seul un outil basé sur l’Intelligence Artificielle et les techniques d’analytique avancée de données est en mesure de générer un Forecast précis des visites et des ventes du magasin, et d’effectuer ainsi une prédiction de la sélection de personnel, en prenant en compte toutes les variables ayant une influence sur le processus de planification de cette sélection de personnel, afin de conformer une structure optimale d’employés tout au long de l’année, pour ainsi booster les ventes. 

Ainsi vous évitez les déséquilibres coûteux de personnel, qui empêchent d’offrir un bon service par manque d’employés aux moments d’activité maximale, conduisant inévitablement à la perte de ventes, et vous évitez aussi de disposer d’employés planifiés aux moments de faible activité, en raison d’un excès de personnel, ce qui entraîne un gaspillage en coût salarial.