哈佛商业评论·在变革时代洞察商业新机遇【精选必读系列】(全册)
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特写 Feature 运营

被零售商
浪费的利器
RETAILERS ARE SQUANDERING THEIR MOST POTENT WEAPONS

马歇尔·费舍(MARSHALL FISHER)
桑提亚哥·加利诺(SANTIAGO GALLINO)
谢尔盖·奈特西(SERGUEI NETESSINE)| 文
刘铮筝 | 译 刘筱薇 | 校 钮键军 | 编辑

将店员视为一种资产,而非成本,将有助于应对电商的冲击。

核心观点

问题

为与电商竞争,实体零售商通过减少店员数量和培训资金来降低成本。这破坏了他们相对电商的一大优势:可以面对面帮助顾客,业务过硬的销售人员。

根本原因

薪酬占可变成本的一大部分,很快就可以调整。鉴于普遍存在的高员工离职率,培训开支似乎也是浪费。

解决方案

使用新方法,来分析历史数据,进行实验,跟踪个人或团队的培训和销售,并提供激励措施,确定每个门店需要的店员数目和培训,最大化营业额和利润。


网购时代,
实体零售商为了生存,
正在采取一种老办法:
削减店员支出。


例如,过去十年间,美国百货公司行业中,每家店铺的人员数量下降了10%以上,每位店员工资下降了4%。不仅薪资下调,培训预算也被削减了。培训软件提供商Axonify的调查发现,近三分之一的零售店店员从未接受过正规培训,是调查的所有行业中最高。商场缺少人手和工作人员缺乏培训从来都不是件好事,但如今尤为糟糕,因为它消除了传统门店相对电子零售商的最大优势:顾客可以面对面与真人店员交谈。

问题的根源在于,大多数零售商不知道如何确定每个店面人员和培训的最佳数量。在本文中,我们将介绍计算这些数量的方法。我们发现,如能系统地应用此法,可以让现有门店增收20%。此外,如能将一些店面裁减的人员补充到其他店面,并且让供应商承担产品培训的成本,就能在不产生额外成本的前提下提高销量,因此这一改进产生的大部分毛利都能沉淀到净利润中。


传统方法的缺陷

可以理解的是,实体零售商将劳动力视为一种可消耗的可变成本:人力成本是大多数门店支出的第二大项,店铺可以通过缩短许多兼职店员的工时来快速削减成本。这种方法的问题在于:忽略了销售人员提高销售的简单事实。零售商在人力成本上省下一美元,意味着在收入和毛利上可能损失若干美元,因为顾客可能因缺乏业务过硬的店员帮助而空手而归。这可能会造成恶性循环,人力不足会导致顾客服务质量下降,进一步减少营业额,然后不得不继续裁员。长此以往,最后只能关门大吉——2017年美国有7795家零售店关张,创下有史以来新高。

削减员工开支会导致营业额和毛利减少,因为如果顾客没有熟悉业务的店员帮忙,就会空手而归。

这种人力战略的败笔背后,是商学院的思维方式出了问题。我们告诉学生,管理应以数字为参照。这并没有错,但它会导致商人过分重视能够量化的因素,忽略不能量化的内容。对零售商而言,工资和培训的成本一目了然,而数量充足、业务过关的销售人员对收入的影响更难确定。这种不平衡导致了一种错觉:零售商相信,如果他们在一个季度的最后几周减少5%的工资,就能满足他们对华尔街的利润承诺,也不会影响客服。但时间一长,影响就会显现出来。

更糟的是零售商分配门店店员的逻辑。根据我们的经验,大多数商家对所有门店都一视同仁,并按照所在地点预期销售额的固定百分比制定每家门店的人力预算。但是,随着门店人手增加,收入增加速度变慢。每家门店都有最优人员配比,可以让店员产生的额外收入和额外工资成本保持平衡。(最优配比意味着,最后一美元人力支出将产生一美元的毛利率。)如果零售商在每个地点都达到了最佳配比,有些门店的店员人数与收入比率将会高于其他门店。

哪些门店往往受益于相对较多的店员数量?答案是,那些具有更大销售潜力(以服务区的日均坪效和平均营业额来衡量)和竞争更激烈(以五英里半径内对手门店数量衡量,特别是沃尔玛)的门店。当对手的店铺距离顾客很近,顾客厌倦了等待店员服务的时候,更多人手提供更好的服务就显得尤为重要。

因此,摆脱恶性循环的关键并非放弃数字管理,而是要用正确的数字来管理,不仅包括训练有素的店员成本,还包括他们所产生的价值。


优化店员配比

现在让我们来看看如何计算各门店中合适的店员配比,共有三步:

1.使用历史缺勤数据来预估人员配置的影响。零售商可能尚未意识到已有办法计算店员配置对门店收入的影响:估算店员因疾病、个人问题、离职等原因缺勤的数据。例如,如果计划店员人数为30,而实际到店只有27人,实际销售额与预测相比如何?如果依旧符合预测,门店店员可能过剩。如果收入下降10%,店员人数增加10%很有可能使收入增加10%。

当然,在统计上获得有意义的结果需要大量样本。我们使用零售商便于提供的最长时间内的最精细数据——通常是为期一年的周销售和工资数据。但你也不能忘了其他会影响销售的因素,比如广告和天气。我们也收集这些数据,并通过机器学习创建了可以预测门店营业额的需求模型,作为店员配置水平和其他驱动因素的函数。然后我们利用该模型得出的分析,将零售商门店分为三等:可以从更多店员中获益;可以从更少店员中获益;以及店员人数正合适。

2.验证结果。第一个步骤的优势在于所需投入较小,但你需要经严格设计实验,才能获得更准确的结果,因为个别门店的缺勤率变化相对随机。有些门店可能缺勤严重,有些轻微甚至没有。缺勤也并非时时刻刻都相同,可能在一周中的某些天里比较严重,或者没有规律可循:在特定门店中,可能某天的缺勤率是1%,另一天则为10%。因此,使用前两类门店样本运行测试很有帮助。调整所选门店的店员人数,并将结果与对照组门店(这组门店的员工数量保持不变)的经营进行比较。如果你将25个试点门店的薪资增加10%,保持另25个对照门店薪资不变,会发现两组营业额分别增加了8%和1%。由此可以得出结论,增加人手对营业额的净影响为7%。这样你就可以计算工资单以外的收入驱动因素,在本例中,其他因素使得对照组营业额增加1%。

显然,很重要的一点是,额外营业额究竟能带来多少利润,你应该跟踪这一点,用增量销售额的毛利减去其所需的额外工资成本。

3.优化所有连锁门店员工配置并衡量结果。假设第二步中的实验验证了你在第一步中数据分析的结果,那么现在是时候在所有门店中实现这些结果了。分析显示能从更多人手受益的门店可以增员,需要较少人手的门店减员,其余门店保持不变。因为你的实验结果仍然不够精确,你还应该评估改变带来的影响,确认其产生的好处。然而,这一新的人力改进计划并非终点,因为影响它的所有因素都会随着时间而改变。零售商需要重复这个三部曲,大概每年进行一次,以便随着周围环境变化而调整。正如我们前面提到的,当一些门店增员与其他门店减员相匹配时,就不会产生额外成本。然而,只有利润能显著增加时,才应该增员。尽管在很多行业中通过增员增收需要时间,但在门店中增员可以立即获得回报。所以零售商不必担心会在开始时经历低盈利期。

我们看到,三部曲给一家拥有超过800家门店的专业零售商带来了好处。

在与这家连锁零售商合作时,我们考虑到的销售驱动因素包括季节性、各种营销活动和促销。使用名为Stata的统计软件工具,我们创建了一个需求模型,并利用模型预测销售,以这些因素和员工数量作为模型变量。数据显示,300家门店将从增员中受益,300家门店可以减员,其他200家门店员工数量不多不少。

我们预测,如果店员人数增加10%,第一类100家门店的营业额将增加5%以上。零售商高管决定在其中16家高潜力门店进行实验,证实了预计收入增长。

然后零售商将测试范围扩大到了168家或可通过增员提高营业额和利润的门店,并追踪这些测试门店和504家对照门店在超过182天内的每日营业额。

其结果显示:测试门店的收入增长了5.1%,对照组则与之前没有发生任何变化。此外,测试门店的营业利润增加了近6%。

我们在其他零售商那里也看到了类似结果。其中一例我们的分析显示,该连锁店在工资单上每多花一美元,将产生4到28美元的收入,因具体门店而异。零售商的顾客调查揭示了原因:顾客满意度的两个最重要驱动因素是能够找到可以提供帮助的店员以及该店员是否业务过硬——正是我们在文中解决的问题。

在所研究的杂货零售店中,我们发现各个门店的日均坪效差异很大,篮子更大的门店白天的员工与客流配比更佳。我们研究的优化方法也适合全渠道零售商。他们需要认识到,店员不仅可以在门店里促销,也可以在网络上促销,例如,鼓励顾客与公司建立网上账户。因此,在分析他们的实体店是超员还是人手不足时,全渠道零售商应将这些因素纳入指标。


增加销售的产品知识

适当调整员工规模还远远不够。店员的素质也非常重要。正所谓宁缺毋滥。但正如我们已经指出的,不幸的是,零售商很容易在培训上打折扣。

店员可以从两类项目中受益:关于如何补货和处理顾客退货等任务的流程培训,以及关于门店产品特点的产品知识培训,让他们可以帮助顾客决定购买哪些商品。我们所知的大多数零售商提供的这两类培训都非常有限。其原因在于:培训费用昂贵,而商家不知道收益是否值得投入成本,在许多门店都饱受高离职率困扰时尤为如此。

在本文中,我们将重点放在产品知识培训上。但我们认为零售商也应该加大在流程上的培训投入。其他研究者,特别是我们在麻省理工学院的朋友和同事泽伊内普·托恩(Zeynep Ton)已经找到提高员工敬业度、顾客满意度和财务表现的模型的关键。为了准确衡量产品知识培训的成本和收益,零售商须遵循以下三步:

1.追踪店员的销售业绩,并激励他们渴望获得提高销量的培训。销售佣金是最简单的方法,但即使店员薪资固定,他们的销售业绩信息也是有用的反馈。有些零售商,特别是那些销售团队较小的,希望店员能团队作战,不愿支付佣金。在这些情况下,正确的分析单位是团队而非个人。

2.确定产品信息的来源。如果你正在销售品牌货,那么这些品牌就是你的盟友,它们可能愿意支付培训费用。毕竟它们可能比你更在乎如何准确地向顾客描述产品功能。如果它们买单,你就应该提供店员的在职培训时间。

3.收集有关培训活动的数据,并将其与店员的个人销售数据进行比较。我们的想法是确定培训更多的店员是否也会销售更多。你可以衡量人们在培训中花费的时间,但更好的是,你可以使用在线测试考察他们获得的客观知识。但考虑影响销售的其他因素也很重要。销售人员的经验多寡和排班情况(周六销售额通常高于周三),以及与他们一起工作的店员人数都十分重要。

我们跟踪了在美国有近300家门店的连锁百货Dillard's的培训过程,效果很明显。Dillard’s与线上自助自愿培训模块公司Expert-Voice(前身为Experticity)合作,由Dillard’s所销商品的制造商赞助,模块教授店员每个品牌产品的特点。店员能获得佣金,让他们有动力学习如何提高销量。开发培训的品牌为店员提供产品折扣,视其所学习的模块数量而定。由于每个模块长度仅约20分钟,许多店员都学习了超过一个模块。

在汇总了为期两年的店员培训历史和销售生产率,以及他们的年资和前文提到的其他影响因素后,我们建模来评估训练效果。我们发现,店员学习一个在线模块,销量就会增加1.8%。由于培训全凭自愿,并非所有的店员都参与其中,但是参加培训的人平均每小时销售额比未参加者高出46%。在参加培训的店员中,约有一半的人培训前的每小时销量就已超过了未培训的店员。然而,剩下的一半解释了培训前后的销售率。鉴于店员利用下班时间使用模块培训,因此在线培训产生的大部分毛利可直接转化为净利润。

为了探究推动这些积极成果的因素,我们调查了超过8000名受过培训的销售人员。他们反映,培训的两大主要好处是:提高对自己销售能力的信心,和在销售同类产品时可以应用到的产品知识。事实上,我们的结果表明,对特定品牌的培训能溢出到类似品牌。例如,New Balance的培训不仅增加了销量,还增加了整个运动鞋品类的销量。

最后,我们想了解培训的好处是否对所有店员一致,如果不是,哪些人从培训中获益最多。是“明星销售”锦上添花,还是落后的人迎头赶上,缩小了销售之间的差距?培训前我们根据业绩将店员分成四档,第一档是明星销售,最弱的是第四档。对结果的分析表明,每学习一个在线模块,顶级店员的销售额增加了1.6%(非常接近平均水平1.8%)。第二档销售人员的收益为4.2%,超过平均水平两倍。第三档受益者为1.4%。但培训对底层店员的表现没有影响。显然,培训可以帮助最好的店员,并显著提升渴望改进的良好店员表现。如果跟踪结果,你还可以识别出需要转岗或下岗的店员。

提供产品和流程培训是我们所信奉的更广义战略的一部分:将店员作为应该最大化的资产,而非尽可能压缩成本。泽伊内普·托恩的观点很有说服力:善待员工能获得双赢。Gap最近研究表明,通过为店员提供更可预测、更稳定的工作时间表,带来了显著的收入增长。零售巨头沃尔玛多年来因对待员工的方式饱受抨击,在《哈佛商业评论》最近的一次采访中,沃尔玛美国公司的负责人透露,他们认识到了这点,一直在改善薪酬福利以及流程培训。

人们普遍预计,实体零售业在未来十年将继续萎缩。瑞银(UBS)最近的一项研究预测,到2025年,美国还会有3万至8万家店铺关张,更多连锁店将会倒闭。除非零售商改变他们招聘、计划和培训员工的方式,否则就有可能成为牺牲品。我们提出的方法并不复杂,而且结果立竿见影。现在是零售商放弃低效老套经营方式的时候了,它们应该认识到门店店员是打赢消费者争夺战的最佳利器。

延伸阅读

零售业培训不足

“多数零售业员工没有受过真正培训”

本·昂戈斯比(BenUnglesbee),Retail Drive网站,2018年2月21日


储备人才资产

“除了买东西,给消费者一个进店理由”

约瑟夫·佩恩二世,HBR.org网站2017年12月7日


“缺货?该负责的可能是店员薪资,而不是你的供应链”

Knowledge@Wharton,2007年4月4日


“在GAP的新发现:稳定工时有利于员工和利润”

诺姆·施赖伯,《纽约时报》,2018年3月28日


“好工作解决方案”

泽伊内普·托恩,HBR.org网站,2017年12月20日


“研究:当零售工人拥有稳定的时间表,销售和生产率提高”

琼·威廉姆斯、萨拉凡纳·卡萨凡和丽莎·马科尔,HBR.org网站,2018年3月29日


“正确的事”

史蒂夫·普罗科什,HBR.org网站,2017年12月7日


公式的技术细节

“在线培训适合零售业吗?”

马歇尔·费舍、桑提亚哥·加利诺、谢尔盖·奈特西,工作论文,2018年9月17日


“分配零售员工:执行实证方法论”

马歇尔·费舍、桑提亚哥·加利诺、谢尔盖·奈特西,工作论文,2018年8月1日

马歇尔·费舍是宾夕法尼亚大学沃顿商学院UPS教授,与阿纳斯·拉曼(Ananth Raman)合著有《零售新科学》(The New Science of Retailing)一书。他还是零售分析公司4R系统的联合创始人和董事长。桑提亚哥·加利诺是沃顿商学院助理教授。谢尔盖·奈特西是沃顿商学院全球项目副院长,Dhirubhai Ambani创新与创业教席教授,并与卡兰·基尤特拉(Karan Girotra)合著《风险驱动的商业模式》(The Risk-Driven Business Model)一书。