如何通过人工智能（AI）和机器学习应对零售劳动力和执行方面的挑战

最近发现不少小伙伴都对科技周边很感兴趣，所以今天继续给大家介绍科技周边相关的知识，本文《如何通过人工智能（AI）和机器学习应对零售劳动力和执行方面的挑战》主要内容涉及到等等知识点，希望能帮到你！当然如果阅读本文时存在不同想法，可以在评论中表达，但是请勿使用过激的措辞~

斑马技术大中华区技术总监 程宁

面对不断增长的需求，零售团队人员数量及具体运营执行是否能及时匹配，正成为零售商们不得不面临的挑战。零售团队人员的短缺将使商店难以正常运营。当商店经理的人数捉襟见肘时，他们可能没有时间对员工进行新技能培训，帮助员工提高现有的技能组合，或者弄清楚如何以更佳的方式在商店中利用其技能。商店经理也可能难以对已有员工进行有效的安排。鉴于如今客户和员工的期望之高前所未有，因此很难追踪每位团队成员的排班偏好和可用性。

然而，对于商店经理来说，重要的是能够保持士气高涨。如果员工觉得自己没有为商店增加价值，就可能会感到倦怠，对当前的职责感到沮丧，或者渴望更好的工作环境。如果一家商店或一个团队人手不足，让员工感到工作过度，他们就可能会利用竞争激烈的劳动力市场另谋他处。

因此，现在正是零售商了解智能员工管理技术的好时机，以此来探索商店经理如何平衡员工和商店需求。

事半功倍的员工管理

智能员工管理软件利用AI和机器学习来分析历史劳动力趋势和当前因素下的需求情况。相较于传统模型，它所创建的更好的拟合模型能够将更多变量纳入考量，例如地理区域、商店特征和销售数据。反之，经理可以快速生成更准确的劳动力预测，并在人力变动较大的时期，为员工提供更高的灵活性。尤其是当零售商竭力应对比平时更多的供应链或库存缺口时，此类排班解决方案还能确保充分利用现有员工。

如何更好地通过智能员工管理优化劳动力支出，确保人员配置得当，在充满挑战的时期取得成功？零售商需要确保所选的员工管理技术能够做到以下六点：

1.    实现排班流程自动化。智能员工管理解决方案通过在几分钟内生成优化的排班表，能够排除手动排班中可能发生的错误。如果这种解决方案得以正确地集成和使用，商店经理每周就能抽出时间来培训员工和帮助顾客，且更有余力应对不可预见的事件。

2.    创建更准确的劳动力预测和排班表。商店经理不必为预估是否正确感到烦扰，也不必担心是否考虑到额外工作量和影响项目成功的其他关键变量。零售商可以选择一款智能员工管理解决方案，为他们进行所有的计算。当有员工提出休假请求或运营需求发生变化时，商店经理无需浪费时间大改排班表，只需在必要时进行微调，而且这种调整可以通过移动或桌面设备进行。

3.    响应客户流量和需求的快速变化。零售商需要能够利用AI和机器学习，根据所面对的挑战来快速识别微趋势和集群的解决方案。这种解决方案能够生成具体的人员配置建议，例如实时将员工从仓库调到订单履行站点，这样一来，商店经理就能够确定在何时何地需要增加或减少店内人员配置水平。

4.    模拟情景以了解用工需求。商店经理可进行情景模拟，以找到能够应对商店劳动力挑战的更优选择。借助智能员工管理解决方案，可以自定义模拟的目标和参数、模拟人员配置情况，并接收基于结果的AI驱动型建议。此功能对于优化员工队伍至关重要，因其能够对模拟进行建模，以揭示哪些员工需要新技能的交叉培训，以及需要雇用的员工数量和类型，还能向商店经理展示如何调整员工的工时以优化劳动力支出。

5.    赋予一线员工自助服务能力。根据员工不断变化的可用性情况进行追踪并排班可能会令商店经理感到沮丧，追踪员工个人换班请求也同样困难。但如果AI驱动型员工管理技术具有员工自助服务，员工就可以轻松地在移动设备端管理自己的排班，商店经理也将实时了解轮班变更请求和可用性情况的修改。当员工提交休假请求或进行其他更改时，商店经理会收到提醒，并可以批准该请求并联系有空的替班人员。

6.    帮助零售商遵守劳动法律法规。手动排班的做法难于确保遵守不断变化的政府劳动法规。智能员工管理软件能够使人员配置模型契合员工偏好、需求和客户流量，并符合适用的劳动法规要求，可以更轻松地生成排班表，以平衡且合规的方式自动分配劳动力。

好了，本文到此结束，带大家了解了《如何通过人工智能（AI）和机器学习应对零售劳动力和执行方面的挑战》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多科技周边知识！