تأسست Shoe Palace في سان خوسيه، كاليفورنيا، عام 1993 على يد عائلة ميرشو، وتطورت من متجر واحد لتصبح واحدة من أبرز متاجر بيع الأحذية الرياضية وملابس الشارع في البلاد. وهي تدير اليوم أكثر من 250 متجراً في أنحاء غرب وجنوب الولايات المتحدة، وترتبط ارتباطاً وثيقاً بثقافة الأحذية الرياضية، كما تربطها شراكات طويلة الأمد بعلامات تجارية مثل Nike وJordan وAdidas. وقد استلزم هذا النمو توسيع شبكة المتاجر لتشمل بيئات متنوعة بشكل ملحوظ — من مراكز التسوق المزدحمة إلى المتاجر المستقلة في الشوارع — لكل منها أنماط حركة زوارها واحتياجاتها من الموظفين الخاصة بها.
التحدي
لسنوات عديدة، كانت شركة Shoe Palace تدير متاجرها دون وجود وسيلة موثوقة لقياس الأداء مقارنةً بالطلب. كانت أرقام المبيعات تُعلم الفريق بما حدث، ولكنها لم توضح السبب — ولم توضح ما إذا كان اليوم الذي شهد تباطؤًا في الإقبال كان بطيئًا بالفعل أم لا. وبدون بيانات الإقبال، كانت المناقشات حول أداء المتاجر تعتمد على الحدس. ولم تكن هناك قاعدة مرجعية يمكن مقارنة الافتراضات المتعلقة بساعات الذروة وأعداد الموظفين والمقارنات بين المتاجر بها.
"من الصعب تخيل ممارسة هذا النشاط التجاري دون معرفة أعداد الزوار. لكن الحقيقة هي أن هناك الكثير من تجار التجزئة الذين لا يمتلكون هذه البيانات. وفي وقت من الأوقات، كنا نحن أحد هؤلاء التجار."
— ديفيد ليزاك، مدير المنصة، Shoe Palace
وكما يقول ليزاك، فإن إدارة متجر بدون بيانات حركة الزوار تشبه قيادة سيارة بدون عداد سرعة: قد تشعر أنك تسير بسرعة، لكن لا توجد طريقة لتأكيد ذلك.
الحل
بدأت Shoe Palace في تطبيق حلول حركة الزوار من RetailNext في عام 2018. وبحلول الوقت الذي انضم فيه ديفيد ليزاك في عام 2019، كان التحدي قد تحول من مرحلة التبني إلى مرحلة التوعية، وقام الفريق ببناء برنامجه على ثلاثة مبادئ.
التبسيط. بدلاً من إرباك فرق المتاجر بمقاييس معقدة، قامت Shoe Palace بترجمة بيانات حركة الزوار إلى مصطلحات بسيطة وقابلة للتطبيق. وبدلاً من مطالبة موظف بدوام جزئي بحساب نسب التحويل، أعاد الفريق صياغة الأهداف حول أمر يفهمه الموظفون بالفعل: خدمة عميل واحد أكثر من الأمس.
بناء لغة مشتركة. طورت Shoe Palace نسبة بين عدد الموظفين وحركة الزوار أطلقت عليها اسم TPLH — حركة الزوار لكل ساعة عمل — والتي تمنح كل مدير متجر قراءة بديهية حول ما إذا كانت نوبة العمل مزودة بعدد كافٍ من الموظفين. تحول هذه النسبة رقمًا مجردًا إلى سؤال يمكن لأي موظف الإجابة عليه: هل يمكننا أنا وأنت التعامل مع هذا العدد من العملاء في ساعة واحدة؟
توحيد المعايير عبر شبكة متنوعة من المتاجر. مع انتشار المتاجر عبر كاليفورنيا وتكساس وأريزونا ونيفادا وفلوريدا، لا يوجد موقعان متشابهان. تتيح TPLH لشركة Shoe Palace مقارنة الأداء بشكل عادل، مع مراعاة الاختلافات بين المتاجر الموجودة في مراكز التسوق وتلك الموجودة في الشوارع، بدلاً من إخضاع كل متجر لنفس المعيار.
كل رقم وراء قرارات توزيع الموظفين هذه يبدأ بجهاز واحد. يوفر جهاز Aurora®، وهو مستشعر إنترنت الأشياء (IoT) متعدد الوظائف من RetailNext، دقة في عد الأشخاص تتراوح بين 95 و99% — يتم تدقيقها يدويًّا عند كل تركيب — من وحدة واحدة مثبتة في السقف. بالنسبة لمجموعة متاجر تمتد عبر عدة ولايات وأنماط متاجر مختلفة، فإن هذه الدقة هي ما يجعل تخطيط القوى العاملة موثوقًا به على نطاق واسع.
النتائج
بحلول السنة الثانية من التتبع والتدريب بناءً على البيانات، حققت Shoe Palace ارتفاعًا متوسطًا في معدل التحويل بنسبة 10% على أساس سنوي. وارتفع معدل التحويل في أحد المتاجر من 15% إلى ما يقارب 17% خلال تلك الفترة.
تخطيط أكثر ذكاءً للقوى العاملة. قدمت TPLH لفريق العمليات معيارًا سليمًا لتوزيع الموظفين يتكيف حسب نوع المتجر. إن إطلاع الفرق بدقة على أوقات الذروة — ومدى تباين تلك الذروات من متجر لآخر — منح المديرين التفاصيل اللازمة لتوجيه الموظفين وفقًا لذلك، كما زودت الشركة ببيانات إجمالية للتخطيط على مستوى الأسطول بأكمله.
مقارنات عادلة بين المتاجر. قد يختلف متجران يبعدان بضعة أميال عن بعضهما، مثل الموقع الأصلي لـ Shoe Palace في سان خوسيه ومتجر قريب في مركز تجاري، اختلافًا تامًا في أنماط حركة الزوار أو التركيبة السكانية. تتيح بيانات RetailNext للفريق مقارنة أنواع المتاجر المتشابهة فيما بينها بدلاً من إجبارهم على مقارنة أداء متاجر مختلفة تمامًا.
قرارات أفضل عبر الوظائف. لم تعد فرق التسويق والمنتجات تعتمد فقط على الافتراضات القائمة على المبيعات بشأن الأماكن التي يبلغ فيها الطلب ذروته. أصبحت بيانات حركة الزوار والتركيبة السكانية الآن هي الأساس لتخصيص المخزون ووضع الاستراتيجية الإقليمية.
تحدي الافتراضات بالاستناد إلى البيانات التاريخية. في حين كان المديرون يفترضون أنهم يعرفون إيقاع متاجرهم وساعات الذروة واحتياجات الموظفين، بدأت Shoe Palace في مراجعة تلك الافتراضات بمقارنتها ببيانات حركة الزوار التاريخية. والنتيجة: فرص ضائعة خلال فترات الذروة التي مرت دون أن يلاحظها أحد لسنوات.
تقوم Shoe Palace الآن بدمج بيانات حركة الزوار من RetailNext مع منصات تخطيط القوى العاملة مثل StoreForce، لتجمع بين معدل المبيعات في الساعة (TPLH) والمبيعات لكل ساعة والمساحة بالقدم المربع في عرض واحد. يساعد هذا التكامل الفريق على تحديد ساعات الذروة وفترات الذروة لكل متجر على حدة — وهو أمر لم يكن مرئيًا قبل توفر بيانات حركة الزوار.
