零售业是全球经济中最具活力和竞争力的行业之一. 随着数字化的不断增长和消费者行为的变化, 该行业的企业面临优化运营的挑战, 确保运营效率和为客户及员工提供更好的体验. 在这种情况下, 人工智能（AI）作为战略盟友出现, 特别是在班次和工作安排的管理方面.
高效的劳动力管理是影响员工生产力和满意度的主要因素之一. 为了保持商店在多个班次中运营, 许多时候，排班的分配是手动完成的, 在一些员工中产生过载，而在其他员工中未充分利用. 这就是, 毫无疑问, 直接影响员工的生产力和福祉, 除了影响客户服务质量.
劳动力管理（WFM）解决方案采用机器学习技术，提供主动的排班规划方法, 利用先进算法预测需求, 分析历史模式并优化团队分配, 使可能
– 准确的需求预测：人工智能分析销售数据, 客户流量和季节性趋势以建议符合商店实际需求的排班.
– 降低成本和加班：技术避免人员配置过多或不足, 降低不必要的加班成本.
– 提高员工满意度：人工智能实现更均衡的轮班, 确保更好的工作时间分配, 促进工作环境中的幸福感并改善员工的工作与生活平衡.
根据贝恩公司的一项调查, 生成式人工智能工具可以将生产力提高最多25%并为零售商带来显著的成本节约.
对于管理者, 人工智能允许提供直观的仪表盘和实时洞察, 允许更快速、更准确的决策. 此外, 便利于遵守劳动法规定, 最小化不合规风险.
给员工, 人工智能实现了工作时间的更大可预见性和灵活性. 技术还可以整合移动和互动解决方案, 允许员工自己申请换班和调整工作时间，简单透明.
数字化和人工智能在轮班管理中的采用不再是选择, 又一项企业追求竞争力和可持续性的需求. 毕竟, 技术与劳动力战略管理的整合是实现更高效零售的关键, 有利可图且人性化.
在投资于人工智能劳动力管理解决方案时, 零售行业的企业不仅提高了运营效率, 还创造了一个更公平、更高效的工作环境. 真正的数字零售革命发生在技术与人们协同工作的时刻
