Os varejistas estão desperdiçando sua arma mais poderosa | Jota Lucas
É compreensível que os varejistas de lojas físicas tratem a mão de obra como um custo variável e descartável: para a maioria das lojas é a segunda maior despesa, e pode ser reduzida rapidamente pela diminuição de horas de seus muitos colaboradores de meio período. O problema dessa abordagem é que ela ignora o fato de que os vendedores geram vendas. Para cada dólar economizado em custos de pessoal, o varejista pode estar perdendo vários dólares em receita e margem bruta se os clientes deixam a loja de mãos vazias porque não conseguiram encontrar um funcionário experiente que os atendesse. Isso pode criar uma espiral descendente em que menos vendedores levam ao mau atendimento ao cliente, o que causa novo declínio nas receitas e outra rodada de cortes na força de trabalho. E a toada continua até que as lojas fechem definitivamente — como aconteceu com 7.795 lojas nos EUA em 2017, o número mais alto de todos os tempos.
Portanto, a chave para escapar da espiral descendente não é desistir de administrar pelos números. É administrar pelos números corretos, que incluem não apenas o custo de vendedores bem treinados, mas também o valor que eles produzem.
É evidente que obter resultados estatisticamente significativos requer uma amostra grande. Usamos os dados mais granulares do maior período que o varejista pode fornecer para esses dados — em geral, um ano de vendas semanais e dados da folha de pagamento. Mas lembre-se de que outras forças, como propaganda e clima, afetam as vendas. Coletamos dados também sobre elas e, com o aprendizado de máquina, criamos um modelo de demanda que pode prever as vendas em loja segundo o nível de pessoal e de outros fatores. Depois, usando a análise desse modelo, classificamos as lojas dos varejistas em três níveis: as que poderiam se beneficiar de mais mão de obra, as que poderiam diminuir quadro e as que tinham o número adequado de funcionários.
2 -Valide os resultados. A vantagem do primeiro passo é que ele requer relativamente pouco esforço, mas você precisa de um experimento projetado com rigor para obter resultados mais precisos, porque a taxa de absenteísmo em cada loja varia de modo aleatório. Algumas lojas podem ter muito absenteísmo, outras pouco, outras nada, além de que esse fenômeno não é consistente ao longo do tempo — pode ser maior em determinados dias da semana ou não ter padrão regular: 1% num dia e 10% no seguinte em determinada loja. Por isso, é bom fazer testes com uma amostra de lojas dos dois primeiros níveis. Altere número de funcionários em uma seleção de lojas e compare os resultados com os das lojas de controle — estabelecimentos semelhantes cujo tamanho da equipe é mantido constante. Se, no teste, você aumentar em 10% a folha de pagamento de 25 lojas e deixá-la inalterada em 25 lojas de controle, e as receitas subirem 8% e 1%, respectivamente, nos dois níveis, é possível concluir que o impacto líquido do aumento de pessoal é de 7%. Isso permite contabilizar outros fatores que aumentam a receita, além da folha de pagamento, o que neste exemplo deve ter causado o aumento de 1% no grupo de controle.
Como, evidentemente, a lucratividade da receita adicional é importante, você deve acompanhar isso, subtraindo da margem bruta de vendas incrementais o custo adicional da folha de pagamento que foi necessária para gerá-las.
3 – Otimize a alocação de pessoal em toda a cadeia e meça os resultados. Assumindo que o experimento na etapa dois tenha validado o resultado da análise de dados que você fez na primeira etapa, é hora de implementar as descobertas em toda a cadeia. Aumente a equipe das lojas que, segundo sua análise, poderiam se beneficiar de mais mão de obra, reduza-a em lojas que precisam de menos funcionários e deixe-a como está nas demais. Então, como os resultados da sua experiência ainda não são precisos o suficiente, avalie o impacto das alterações para confirmar se elas produziram benefícios. No entanto, este novo e aprimorado plano de mão de obra não é a última etapa, porque todos os fatores que o influenciaram mudarão com o tempo. Os varejistas precisam repetir esse processo de três etapas — todos os anos, talvez — para se ajustar à medida que o mundo ao seu redor muda.
Em um varejista de mercearias com o qual fizemos pesquisa, notamos grandes diferenças no basket size em todas as lojas. Descobrimos que as lojas com cestas maiores fizeram melhor o trabalho de combinar o tamanho da equipe com o movimento durante o dia.
A abordagem de otimização que desenvolvemos pode ser usada também por varejistas omnichannel. Eles devem reconhecer que os vendedores impulsionam as vendas não apenas nas lojas, mas também na web — por exemplo, incentivando os clientes a criar contas online na empresa. Assim, ao avaliarem se os estabelecimentos físicos estão com excesso ou falta de pessoal, os varejistas omnichannel devem incluir esses fatores em suas métricas.
Os vendedores podem se beneficiar de dois tipos de programa: treinamento de processo sobre como executar tarefas, tais como reabastecer prateleiras e encaminhar devoluções de cliente, e treinamento focado no produto e nos serviços da loja com o objetivo de ajudar os clientes a decidir quais itens comprar. A maioria dos varejistas que conhecemos fornece uma quantidade muito limitada de ambos. O motivo: o treinamento é caro e eles não sabem se seus benefícios justificam o custo, especialmente por causa da alta rotatividade que afeta muitas lojas.
Quando seguimos esse procedimento na Dillard's, uma cadeia de lojas de departamentos com quase 300 filiais nos EUA, os resultados foram reveladores. A Dillard's firmou parceria com a Expert-Voice (antiga Experticity), empresa que fornece módulos de treinamento online, voluntário e autoguiado para vendedores do varejo. Patrocinada pelos
Reunimos dados sobre o histórico de treinamento e produtividade de venda dos funcionários durante dois anos, sobre seus anos de experiência e sobre outros fatores influentes mencionados acima. Depois criamos um modelo para avaliar o efeito do treinamento. Descobrimos que para cada módulo online que os vendedores faziam, sua taxa de venda aumentava 1,8%. Como o treinamento era voluntário, nem todos os vendedores o faziam, mas em média as vendas por hora dos que fi zeram os módulos foram incríveis 46% maiores do que as dos que se abstiveram. Os vendedores que fi zeram o treinamento já vendiam mais por hora do que os que não fi zeram, e isso respondeu por metade da diferença de 46%. No entanto, a comparação das taxas de venda antes e depois do treinamento mostrou que ele foi o responsável pelo restante. Como os vendedores faziam os módulos em seu próprio tempo, a maior parte o lucro bruto decorrente do treinamento online ia direto para o resultado final.