Nuove leggi per gli imprenditori in questa stagione di festa

NOTA: il Congresso ha votato questa settimana per ritardare l'inizio di questa legge per dare ai piccoli imprenditori più tempo per prepararsi.

Dicembre è tipicamente la stagione più redditizia dell'anno per i rivenditori. Le vacanze significano un aumento del traffico in loco, le vendite e le opportunità per aumentare le linee di fondo prima dell'inizio dell'anno. Tuttavia, il Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti (DOL) sta sconvolgendo le cose per le piccole imprese in questo dicembre con l'attuazione di nuove norme straordinarie che prevedono un aumento significativo dei costi del lavoro.

In particolare, il DOL ha aumentato la soglia delle retribuzioni dei dipendenti che ricevono proteste straordinarie, il che significa che i gestori di vendita al dettaglio e altri membri del personale che sono stati precedentemente classificati come "esenti" hanno diritto ad una retribuzione straordinaria. Questa nuova legge è stimata per estendere le proteste straordinarie a più di quattro milioni di dipendenti, mettendo un grande sforzo sui budget del lavoro delle imprese.

Prima che le vacanze entrano in pieno il prossimo mese, è fondamentale che i dettaglianti inizino a implementare strategie per ridurre al minimo l'impatto di queste nuove norme sui costi del lavoro. Determinare le opportunità per raggiungere questo obiettivo può essere trovato sfruttando le risorse di dati di un rivenditore. Utilizzando gli stessi principi basati sui dati per ottimizzare la catena di approvvigionamento, i rivenditori possono evitare inutili e costosi aumenti del lavoro ottimizzando il lavoro e il personale.Correlazione di pool di dati per aiutare a anticipare il traffico in negozio

Ogni giorno, i dettaglianti raccolgono attivamente informazioni preziose sulle vendite, sul traffico e sul rendimento complessivo - e queste informazioni risalgono all'attività il mese scorso, l'anno scorso e anche un decennio fa.

Monitorando i cambiamenti e le fluttuazioni in base al giorno e all'ora dell'anno, i dettaglianti possono utilizzare questa visione storica di vendita per anticipare il traffico di archivio in tempo reale.

Questa misurazione può essere resa ancor più accurata mediante stratificazione in dati accreditati da terzi. Ad esempio, tenere conto delle informazioni sul clima può aiutare i dettaglianti a capire quali comportamenti di shopping sono come prima di una grande blizzard.

Inoltre, utilizzando i dati geospaziali e censiti possono aiutare i dettaglianti a comprendere i loro clienti per regione, utilizzando queste informazioni per ottimizzare le loro offerte, implementare promozioni più mirate e quindi aspettarsi una spinta nel traffico in-store. Tutti questi fattori forniscono una comprensione più approfondita di come un negozio esegue in situazioni specifiche e durante momenti particolari del giorno e dell'anno. In definitiva, questo aiuta il responsabile retail ad attuare una strategia di personale più efficiente, assicurando che il negozio ha abbastanza (e non troppi) corpi sul pavimento durante i tempi più attesi e che non stanno perdendo soldi sul lavoro durante i periodi di shopping più lenti.

La comprensione delle prestazioni dei dipendenti significa staffaggio ottimizzato

La correlazione tra i singoli dati del negozio come il flusso del traffico piede, il volume e le entrate, con informazioni provenienti da dati HR come prestazioni dei dipendenti e costi del libro paga, possono aiutare i gestori al dettaglio a ottimizzare chi pianifica per il giorno diverso parti. I responsabili delle decisioni a livello di negozio possono utilizzare informazioni sui set di abilità dei dipendenti e sui costi per un'ora di lavoro contro i dati che rivelano la domanda associata a ogni turno, consentendo loro di prendere decisioni più strategiche su chi sarà più prezioso, efficace ed efficiente in giorni specifici e in determinati periodi di tempo.

Inoltre, questi dati possono aiutare i dettaglianti a fare un ulteriore passo avanti e ottimizzare i loro team e il loro inserimento dei dipendenti per reparto. Analizzando le informazioni che dispongono già di fronte alle promozioni in-store e alla visione delle vendite, i manager possono determinare quali dipendenti saranno più produttivi in ​​ogni area del negozio. Inoltre, questi gestori possono anche determinare quali coorti di dipendenti completano gli abilità di ciascuno e quindi lavorano bene come team. Con questa misura, il gestore può assicurare che la squadra più produttiva sia in programma durante il giorno più affollato o più impegnativo della giornata. Quando si cerca di combattere i costi associati alle nuove regolamentazioni straordinarie di DOL, l'analisi dei dati di un rivenditore può contribuire ad aumentare la produttività collocando strategicamente i dipendenti più idonei nelle aree in cui apporteranno il contributo più significativo.

Ottimizzazione dei tassi di conversione e incremento dei consumatori

Tutti i rivenditori capiscono quanto sia difficile trasformare i browser nei negozi in acquirenti - ed è ancora più difficile convincerli a spendere più soldi. L'utilizzo di dati transazionali con informazioni sul traffico in-store può aiutare i dettaglianti a determinare in modo efficace le aree in cui svolgono bene e quelle aree che possono essere migliorate. Sulla base di questa analisi, i dettaglianti possono capire quali gruppi di articoli sono più spesso acquistati insieme e collocano strategicamente questi prodotti vicino alle linee di pagamento per aumentare gli acquisti di acquirenti medi.

Visualizzando un'immagine completa dei tassi di conversione di un negozio, i decisori di vendita al dettaglio possono acquisire una visione unica su come il traffico, il personale e il profitto sono correlati - e come migliorare questa equazione per compensare costi aggiuntivi del lavoro rispetto alle nuove regolamentazioni straordinarie .

A partire dal 1 ° dicembre 2016 i rivenditori saranno presentati con la complicata sfida di trattare nuove regolamentazioni straordinarie, che probabilmente comporteranno costi di lavoro più elevati. Tuttavia, possono navigare e combattere efficacemente queste questioni se guardano ai propri dati per comprendere meglio le prestazioni del prodotto e del personale e utilizzano queste informazioni per migliorare continuamente i propri processi.