Personeelsplanning optimaliseren met footfall data

De werkelijke kosten van een personeelsplanning die nét niet klopt

Veel retailers baseren personeelsplanning op een combinatie van ervaring, historische omzet en observaties op de winkelvloer. Het resultaat is herkenbaar: op sommige momenten is het onverwacht druk en staat er te weinig personeel, terwijl tijdens rustige uren meer medewerkers aanwezig zijn dan nodig. Personentelling voegt hier objectieve informatie aan toe door de planning te baseren op het werkelijke bezoekersvolume.

• Te weinig personeel tijdens drukke perioden kan leiden tot langere wachttijden, minder ondersteuning op de winkelvloer en een minder goede klantervaring.
• Te veel personeel tijdens rustige perioden verhoogt de personeelskosten zonder dat daar automatisch extra klantwaarde tegenover staat.
• Analyse op basis van alleen verkoopgegevens kan kansen missen, omdat een POS-systeem laat zien wat er is verkocht, maar niet hoeveel potentiële klanten aanwezig waren.

Daarom is personeelsplanning op basis van footfall data waardevol. Bezoekersaantallen laten de vraag zien, terwijl verkoopgegevens laten zien hoe goed die vraag is omgezet in transacties. Door beide gegevens te combineren wordt duidelijker of een probleem bij bezoekersvolume, conversie of personeelsbezetting ligt.

Waarom POS-data alleen onvoldoende is voor personeelsplanning

Een kassasysteem laat omzet, transacties en productmix zien. Het vertelt echter niet hoeveel mensen de winkel binnenkwamen, wanneer het bezoekersvolume piekte of hoeveel potentiële klanten geen aankoop deden.

• Een uur met weinig omzet kan toch veel bezoekers hebben gehad, bijvoorbeeld wanneer er onvoldoende personeel beschikbaar was.
• Een uur met hoge omzet kan worden veroorzaakt door enkele grote transacties en hoeft niet automatisch een druk winkelmoment te zijn.
• Personeelsuren verminderen op basis van alleen omzet kan in sommige situaties juist leiden tot minder servicecapaciteit en een lagere conversie.

Door footfall gegevens toe te voegen ontstaat een beter beeld van de werkelijke vraag gedurende de dag, week en verschillende seizoenen. Zo kan personeelsplanning worden afgestemd op terugkerende bezoekerspatronen in plaats van alleen op historische verkoop.

Welke footfall gegevens helpen bij personeelsplanning?

Voor betere personeelsplanning zijn niet zoveel mogelijk gegevens nodig, maar vooral de juiste indicatoren. Een duidelijk dashboard kan bezoekersdata combineren met operationele en commerciële informatie.

• Bezoekersaantallen per uur
  Laten zien wanneer de werkelijke piekmomenten ontstaan. Deze hoeven niet altijd samen te vallen met omzetpieken.
• Patronen per weekdag
  Maken zichtbaar welke drukke en rustige perioden structureel terugkeren en welke afwijkingen incidenteel zijn.
• Footfall en verkoop gecombineerd
  Helpen perioden met veel bezoekers maar relatief lage conversie te herkennen.
• Historische trends
  Maken veranderingen door seizoenen, promoties, vakanties of lokale evenementen beter zichtbaar.

Zo kunnen retailers de dag opdelen in verschillende perioden en per periode bepalen welke personeelsbezetting nodig is. De planning wordt daarmee gebaseerd op meetbare bezoekerspatronen in plaats van uitsluitend op ervaring.

Een praktische methode voor personeelsplanning op basis van footfall

Wanneer betrouwbare bezoekersgegevens beschikbaar zijn, kan een retailer stap voor stap bepalen hoeveel personeel op verschillende momenten nodig is.

• Stap 1: Analyseer footfall per uur en dag
  Identificeer structurele piekuren, rustige perioden en korte bezoekerspieken die in dagelijkse gemiddelden gemakkelijk verdwijnen.
• Stap 2: Bepaal het gewenste serviceniveau
  Definieer bijvoorbeeld welke wachttijd acceptabel is, hoeveel medewerkers nodig zijn voor kassawerk en hoeveel winkelvloerbezetting gewenst is.
• Stap 3: Koppel bezoekersvolume aan functies
  Tijdens drukke momenten kan meer klantgericht personeel nodig zijn, terwijl rustige perioden beter kunnen worden gebruikt voor voorraad, aanvulling en andere operationele taken.
• Stap 4: Controleer het resultaat
  Vergelijk bezoekersaantallen, conversie en omzet vóór en na wijzigingen in de personeelsplanning om te beoordelen of de aanpassing effect heeft gehad.

Wanneer deze analyse regelmatig wordt herhaald, wordt footfall-gestuurde personeelsplanning onderdeel van het normale winkelmanagement. Kleine aanpassingen per week zijn vaak effectiever dan grote wijzigingen op basis van incidentele drukte.

Waarom duidelijke rapportage personeelsoptimalisatie eenvoudiger maakt

Goede bezoekersdata heeft weinig waarde wanneer deze verspreid staat over losse bestanden of alleen door één medewerker wordt bekeken. Centrale rapportage maakt dezelfde informatie beschikbaar voor winkelmanagers, regionale teams en andere verantwoordelijken.

Met SensWeb kunnen SensMax telgegevens per sensor, locatie of sensorgroep worden bekeken en over verschillende perioden worden vergeleken. Afhankelijk van de gebruikte sensor en configuratie zijn periodieke of realtime gegevens beschikbaar.

• Bezoekersgegevens kunnen worden vergeleken met omzet- of POS-informatie om te beoordelen of wijzigingen in personeelsplanning ook invloed hebben op conversie en winkelprestaties.
• Realtime SensMax systemen kunnen actuele bezoekers- en bezettingsgegevens leveren voor toepassingen waarbij snelle operationele reacties belangrijk zijn.

Deze gedeelde rapportage maakt gesprekken over personeelsbezetting concreter: beslissingen kunnen worden gebaseerd op dezelfde bezoekers- en prestatiegegevens in plaats van op verschillende indrukken van hoe druk een winkel was.

Indoor en outdoor footfall combineren bij grotere locaties

Bij grotere winkels, winkelcentra of locaties met meerdere entrees kan ook verkeer rondom de winkel relevante informatie opleveren. Outdoor personentelling kan bijvoorbeeld laten zien hoe het aantal passanten zich ontwikkelt voordat bezoekers daadwerkelijk een entree bereiken.

De SensMax TAC-B 4G gebruikt 60 GHz mmWave radar voor realtime outdoor telling van voetgangers en fietsers. De sensor heeft een detectiebereik tot ongeveer 10 meter, een horizontale kijkhoek van ongeveer 120° en ondersteunt maximaal 5 configureerbare tellijnen en zones.

• Een stijging van het voetgangersverkeer buiten een winkel kan helpen om verwachte drukte eerder te herkennen.
• Verschillende entrees kunnen verschillende bezoekerspatronen hebben, bijvoorbeeld een entree vanuit een winkelcentrum tegenover een entree aan de straatzijde.
• Op afgelegen outdoor locaties zonder netstroom kan afhankelijk van de toepassing gebruik worden gemaakt van batterijgevoede standalone sensoren of van TAC-B 4G in combinatie met SPS20 zonne-energie.

Door indoor en outdoor gegevens gezamenlijk te analyseren ontstaat een breder beeld van de bezoekersstroom rond een locatie. Voor personeelsplanning kan dit vooral relevant zijn op grote sites met meerdere toegangsroutes.

Van vaste roosters naar personeelsplanning op basis van vraag

Traditionele roosters gaan vaak uit van vaste patronen: dezelfde bezetting op dezelfde uren en dagen. In werkelijkheid verandert footfall per uur, locatie, seizoen en evenement.

Historische bezoekersgegevens maken het mogelijk om vraagcurves op te bouwen die laten zien wanneer verkeer begint toe te nemen, hoe lang pieken duren en wanneer korte druktegolven ontstaan die in dagelijkse gemiddelden niet zichtbaar zijn.

Door personeelsbezetting aan deze vraagcurves te koppelen kan tijdens drukke perioden meer capaciteit beschikbaar zijn, terwijl rustige momenten efficiënter kunnen worden gepland. Naarmate bezoekerspatronen veranderen, kan ook het rooster geleidelijk worden aangepast.

Waarom personeelsoptimalisatie in de praktijk soms niet werkt

Een veelvoorkomend probleem is dat personeelsplanning wordt gebaseerd op onvolledige gegevens. Alleen verkoopdata laat bijvoorbeeld niet zien hoeveel potentiële klanten aanwezig waren die uiteindelijk niets kochten.

Een periode met weinig omzet kan dus toch een hoog bezoekersvolume hebben gehad. Zonder footfall gegevens is moeilijk vast te stellen of de oorzaak lage vraag was of bijvoorbeeld onvoldoende servicecapaciteit.

Een tweede probleem ontstaat wanneer personeelsplanning slechts incidenteel wordt geëvalueerd. Bezoekerspatronen veranderen door seizoenen, promoties, feestdagen, weersomstandigheden en lokale evenementen. Wanneer roosters niet regelmatig opnieuw worden vergeleken met het werkelijke bezoekersvolume, kan de planning langzaam minder goed aansluiten op de situatie in de winkel.

Een datagedreven aanpak voor personeelsplanning

Effectieve personeelsplanning hoeft niet te betekenen dat managers voortdurend nieuwe roosters maken. Het belangrijkste is dat bezoekersdata structureel wordt gebruikt om bestaande aannames te controleren.

Een praktische aanpak combineert:

• betrouwbare personentelling om het werkelijke bezoekersvolume te meten;
• historische footfall patronen voor planning van toekomstige bezetting;
• realtime gegevens wanneer snelle operationele reacties nodig zijn;
• POS- en verkoopgegevens om conversie mee te nemen;
• centrale rapportage om resultaten tussen perioden en locaties te vergelijken.

Met personeelsplanning op basis van footfall data wordt duidelijker wanneer extra capaciteit werkelijk nodig is en wanneer een rustigere personeelsbezetting mogelijk is. Zo kunnen retailers servicekwaliteit en personeelskosten beter met elkaar in balans brengen en de planning blijven aanpassen wanneer bezoekerspatronen veranderen.