खुदरा विक्रेताओं के लिए नए अतिरिक्त समय कानून इस छुट्टी का मौसम

नोट: छोटे व्यवसायों को तैयार करने के लिए अधिक समय देने के लिए इस कानून की शुरुआत में देरी करने के लिए कांग्रेस ने इस हफ्ते मतदान किया।

दिसंबर आमतौर पर खुदरा विक्रेताओं के लिए वर्ष का सबसे लाभदायक मौसम है छुट्टियों का मतलब है वर्ष के अंत से पहले नीचे की तरफ को बढ़ाने के लिए इन-स्टोर यातायात, बिक्री और अवसरों में वृद्धि। हालांकि, यूनाइटेड स्टेट्स डिपार्टमेंट ऑफ लेबर (डीओएल) छोटे व्यवसायों के लिए इस दिसंबर को चीजों को मिलाते हुए नए ओवरटाइम नियमों के कार्यान्वयन से श्रम लागत को बढ़ाए जाने की अपेक्षा करता है।

विशेष रूप से, डीओएल ने उन कर्मचारियों के वेतन सीमा को उठाया है जो ओवरटाइम सुरक्षा प्राप्त करते हैं, जिसका मतलब है कि खुदरा प्रबंधकों और अन्य स्टाफ सदस्यों को पहले "छूट" के रूप में वर्गीकृत किया गया था, अब वे ओवरटाइम वेतन का हकदार हैं इस नए कानून में अनुमान लगाया गया है कि ओटाटाइम सुरक्षा को चार लाख से ज्यादा कर्मचारियों के लिए विस्तारित करने का अनुमान है, जो व्यवसाय के श्रम बजट पर एक बड़ा दबाव डालता है।

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छुट्टियां अगले महीने पूरे जोरों पर पहुंचने से पहले, यह महत्वपूर्ण है कि खुदरा विक्रेताओं ने श्रम लागत पर इन नए नियमों के प्रभाव को कम करने में मदद करने के लिए रणनीतियों को लागू करना शुरू कर दिया। इसे पूरा करने के अवसरों को निर्धारित करना एक फुटकर विक्रेता के डेटा संसाधनों का लाभ उठाकर पाया जा सकता है। सप्लाई चेन ऑप्टिमाइजेशन के लिए उसी डेटा-आधारित सिद्धांतों का उपयोग करके, खुदरा विक्रेताओं श्रम और स्टाफिंग को अनुकूलित करके अनावश्यक और महंगी श्रम बढ़ सकती हैं।

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इन-स्टोर ट्रैफिक की आशा में मदद करने के लिए डेटा पूल को सम्मिलित करना

दैनिक आधार पर खुदरा विक्रेताओं बिक्री, स्टोर ट्रैफ़िक, और समग्र प्रदर्शन पर बहुमूल्य जानकारी का सक्रिय रूप से संग्रह कर रहे हैं - और यह जानकारी गतिविधि पर वापस जाती है पिछले महीने, पिछले साल और यहां तक ​​कि एक दशक पहले भी।

वर्ष और समय के आधार पर परिवर्तन और उतार चढ़ाव की निगरानी के द्वारा, खुदरा विक्रेताओं इस ऐतिहासिक बिक्री अंतर्दृष्टि का उपयोग वास्तविक समय में स्टोर ट्रैफिक के पूर्वानुमान के लिए कर सकते हैं।

तीसरे पक्ष के अधिकृत आंकड़ों में लेयरिंग द्वारा यह माप और भी सटीक बनाया जा सकता है उदाहरण के लिए, मौसम की जानकारी लेने से खुदरा विक्रेताओं को यह समझने में मदद मिल सकती है कि खरीदारी के व्यवहार का एक बड़ा बर्फ़ीला तूफ़ान से पहले क्या है

इसके अलावा, भू-स्थानिक और जनगणना के आंकड़ों का इस्तेमाल करके खुदरा विक्रेताओं को क्षेत्र के अनुसार अपने ग्राहकों को समझने में मदद मिल सकती है, इस जानकारी का उपयोग करके उनके प्रस्तावों को अनुकूलित किया जा सकता है, अधिक लक्षित प्रचार लागू किया जा सकता है और इसलिए इन-स्टोर यातायात में वृद्धि की उम्मीद है। ये सभी कारक गहन समझ प्रदान करते हैं कि कैसे एक दुकान विशिष्ट परिस्थितियों में और दिन और वर्ष के विशेष समय के दौरान प्रदर्शन करती है। अंततः, इससे खुदरा प्रबंधक एक अधिक कुशल स्टाफिंग रणनीति को लागू करने में मदद करता है, यह सुनिश्चित करता है कि दुकान में अपेक्षाकृत व्यस्त समय के दौरान मंजिल पर पर्याप्त (और बहुत अधिक नहीं) निकायों हैं और वे धीमी खरीदारी अवधि के दौरान श्रम पर पैसे बर्बाद नहीं कर रहे हैं।

कर्मचारी के प्रदर्शन को समझना, अनुकूलित स्टाफिंग

व्यक्तिगत ट्रैफिक प्रवाह, वॉल्यूम और राजस्व जैसे अलग-अलग स्टोर डेटा के बीच संबंधों को आकर्षित करना, कर्मचारी प्रदर्शन और पेरोल की लागत जैसे एचआर आंकड़ों से जानकारी के साथ खुदरा प्रबंधकों को अनुकूलित करने में मदद मिल सकती है जो अलग-अलग दिन भागों। दुकान के स्तर पर निर्णय निर्माताओं कर्मचारी कौशल सेटों और हर घंटे की लागत के बारे में जानकारी का उपयोग हर पारी से जुड़ी मांगों के बारे में जानकारी का उपयोग कर सकते हैं, जिससे उन्हें विशिष्ट दिन के लिए सबसे अधिक मूल्यवान, प्रभावी और कुशल कौन होगा पर अधिक सामरिक निर्णय करने की इजाजत देता है। और विशेष समय अवधि के दौरान।

इसके अलावा, यह डेटा खुदरा विक्रेताओं को एक कदम आगे बढ़ने और विभाग द्वारा अपनी टीमों और कर्मचारी नियुक्ति का अनुकूलन करने में मदद कर सकता है। इन-स्टोर्स प्रोन्नति और विक्रय अंतर्दृष्टि के बारे में जानकारी का विश्लेषण करके, प्रबंधक यह निर्धारित कर सकते हैं कि कौन से कर्मचारी स्टोर के प्रत्येक क्षेत्र में सबसे अधिक उत्पादक होंगे। इसके अतिरिक्त, ये प्रबंधकों को यह भी तय किया जा सकता है कि कर्मचारियों के किनकेंद्र एक दूसरे के कौशल सेटों के पूरक हैं, और इसलिए एक टीम के रूप में अच्छी तरह से काम करते हैं। इस उपाय से, प्रबंधक यह सुनिश्चित कर सकता है कि सबसे अधिक उत्पादक टीम दिन के सबसे व्यस्त या अधिक मांग वाले समय के दौरान निर्धारित की गई है। डीओएल के नए ओवरटाइम नियमों के साथ जुड़े लागतों का सामना करते हुए, फुटकर बिक्री के आंकड़ों का विश्लेषण करने से उन क्षेत्रों में रणनीतिक रूप से सबसे अच्छा फिट कर्मचारियों को रखकर उत्पादकता बढ़ाने में मदद मिल सकती है जहां वे सबसे महत्वपूर्ण योगदान देंगे।

रूपांतरण दर का अनुकूलन और खरीदार व्यय को बढ़ाना

सभी खुदरा विक्रेताओं को समझना है कि इन्हें स्टोर में ब्राउज़रों को खरीददारों में कैसे बदलना पड़ सकता है - और अधिक पैसा खर्च करने के लिए उन्हें समझना और भी मुश्किल है इन-स्टोर यातायात की जानकारी के साथ लेन-देन संबंधी डेटा का लाभ उठाने से खुदरा विक्रेताओं को प्रभावी ढंग से उन क्षेत्रों को निर्धारित करने में सहायता मिल सकती है, जिसमें वे अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं, और उन क्षेत्रों पर जो सुधार किया जा सकता है। इस विश्लेषण के आधार पर, खुदरा विक्रेताओं को यह पता लगाना हो सकता है कि आइटम के कौन से समूह को अक्सर एक साथ खरीदे जाते हैं और रणनीतिक तरीके से खरीदार की औसत खरीददारी बढ़ाने के लिए चेकआउट लाइन के पास इन उत्पादों को जगह दी जाती है।

दुकान की रूपांतरण दरों की एक विस्तृत तस्वीर देखकर, खुदरा निर्णय लेने वालों के पास अद्वितीय अंतर्दृष्टि प्राप्त हो सकती है कि ट्रैफ़िक, स्टाफिंग और लाभ किस प्रकार से संबंधित हैं - और इस समीकरण में सुधार करने के लिए नए ओवरटाइम नियमों से अतिरिक्त श्रम लागत को ऑफसेट करने के लिए कैसे करें ।

1 दिसंबर 2016 से शुरुआती खुदरा विक्रेताओं को नए ओवरटाइम नियमों से निपटने की जटिल चुनौती के साथ पेश किया जाएगा, जो संभवतः उच्च श्रम लागतों में परिणाम देगा। हालांकि, वे उत्पाद और स्टाफ के प्रदर्शन को बेहतर ढंग से समझने के लिए इन आंकड़ों को प्रभावी ढंग से नेविगेट और उनसे निपट सकते हैं, और इन प्रक्रियाओं को लगातार सुधारने के लिए इस जानकारी का उपयोग कर सकते हैं।