项目背景

伊诺零售是一家在欧洲拥有超千家门店的日用消费品连锁品牌，长期面临员工排班效率低、销售波动难以预测、高峰期人手不足等运营挑战。为提升门店运营精度与顾客服务体验，公司决定构建一套基于销售预测驱动的智能排班系统，打通门店数据与人力资源调配机制，实现前端销售与后端排班的联动智能优化。

核心做法

项目以销售数据为核心输入，建立基于时间、地理、品类、促销因素等多维度的AI预测模型，实现对每个门店未来7—14天的日/小时级销售额与客流预测。模型与HR系统集成后自动生成排班建议，结合员工技能标签、法定工时、排班偏好等因素进行动态调配。系统引入“排班满意度因子”，平衡运营效率与员工体验。同时，在门店端配置移动端排班App，员工可查看排班、申请调整、接收临时变动通知，实现人员配置的透明可控。管理后台提供指标看板，监测各门店工时利用率、销售人效、排班偏差率等运营指标。

取得成效

项目实施半年后，门店平均人力配置准确率提升至92%，高峰时段人手不足问题下降60%。整体人工成本减少约11%，员工自主调班率上升23%，离职率下降7%。客户满意度在覆盖门店中平均提升14%，多家门店在销售高峰期间实现零投诉运营。系统已扩展部署至法国以外的意大利、西班牙门店。

经验启示

零售门店的运营优化不应将人力与销售视为孤立流程，需通过数据打通与模型引导实现系统级联动。本案例表明，销售预测不仅可指导商品决策，更能成为人力配置与体验改善的核心驱动。