Predicción de la contratación de empleados en el sector retail

Tener en plantilla al equipo necesario en todo momento gracias a la predicción de la contratación.

En el sector retail, debido a los largos horarios de apertura de las tiendas, a la gran volatilidad del tráfico de clientes y a la estacionalidad, la cantidad de empleados necesarios en cada tienda a lo largo del año varía mucho. Se necesita un mayor número de trabajadores en fechas con un alto volumen de ventas, como en Navidad, rebajas, el Black Friday, o el día de la madre. Por ejemplo, empresas como Drim facturan el 80% de sus ingresos anuales en los 3 meses previos a Navidad, aumentando su plantilla en más de 600 trabajadores temporales.

Estos factores complican la tarea de planificación de la contratación del personal, y hacen que los responsables de realizar esta función se pregunten cuánta gente nueva necesitarán a lo largo del año, con qué tipos de contrato o cuándo deben incorporar a cada uno de ellos.

Actualmente la mayoría de las empresas minoristas generan planes de contratación de manera manual, repartiendo el presupuesto anual durante los diferentes meses, basándose en la intuición o la experiencia. Este método resulta ineficiente, ya que no se basa en datos reales y son muchas las variables a tener en cuenta.

Para hacer una correcta predicción de la contratación que será necesaria a lo largo del año, hay que tener en cuenta factores como: el objetivo de ventas de la tienda por mes/día/hora, los turnos y horarios que se necesitan cubrir, el tipo de contrato según la jornada, los convenios y normativa laboral, los niveles de carga de trabajo de los empleados, etc.

Cómo evitar el exceso o la falta estructural de personal

Con el fin de generar una planificación de contratación óptima, hay que alinearla con los objetivos de ventas, teniendo en cuenta la actividad futura que se espera en la tienda.

Partiendo de la actividad futura y teniendo en cuenta la plantilla de personal estable que tiene la tienda, es posible identificar periodos de desajustes, y qué tipo de desajustes se producen. Es decir, identifica el sobre-cubrimiento o infra-cubrimiento de personal, así como el día de la semana y la franja horaria en la que se produce.

Para ello hay que:

• Hacer una previsión precisa de la demanda de la tienda a lo largo del año, a partir del histórico de datos sobre el volumen de visitas de clientes.
• Marcar y distribuir objetivos de ventas futuras, de acuerdo con la previsión de visitas.
• Aplicar técnicas de Analítica Avanzada para determinar el número óptimo de empleados a tener contratados a lo largo del año, identificando sus capacidades y el tipo de contrato que debería de tener cada uno de ellos.

Cada uno de estos pasos esconde una gran complejidad, siendo fácil errar si no se usan herramientas avanzadas. Y cada error en el plan de contratación inevitablemente se resentirá en el resultado de la tienda.

Solo una herramienta basada en Inteligencia Artificial y técnicas de analítica avanzada de datos es capaz de generar un forecast preciso de las visitas y ventas de la tienda, y hacer una predicción de la contratación. Teniendo en cuenta todas las variables que influyen en el proceso de planificación de la contratación, para conseguir una estructura de personal óptima a lo largo del año, que maximice las ventas.

Así evitarás costosos desajustes de personal, que te impidan dar un buen servicio por no disponer del personal suficiente en momentos de máxima actividad, perdiendo inevitablemente venta. O por el contrario, tener empleados planificados en momentos de poca actividad, por tener más empleados de los necesarios en plantilla, malgastando un valioso coste salarial.