Nouvelles lois sur les heures supplémentaires dans le commerce de détail

NOTE: Le Congrès a voté cette semaine pour retarder le début de cette loi afin de donner plus de temps aux petites entreprises pour se préparer.

Décembre est généralement la saison la plus rentable de l'année pour les détaillants. Les vacances signifient une augmentation du trafic en magasin, des ventes et des opportunités d'augmenter les résultats avant la fin de l'année. Cependant, le Département du travail des États-Unis (DOL) fait bouger les choses pour les petites entreprises en décembre avec la mise en œuvre de nouvelles réglementations sur les heures supplémentaires qui devraient augmenter considérablement les coûts de main-d'œuvre.

Plus précisément, le DLO a relevé le seuil de rémunération des employés qui reçoivent des protections en heures supplémentaires, ce qui signifie que les directeurs et les autres membres du personnel auparavant considérés comme «exemptés» ont maintenant droit au paiement des heures supplémentaires. On estime que cette nouvelle loi étend la protection des heures supplémentaires à plus de quatre millions d'employés, ce qui pèse lourdement sur les budgets de travail des entreprises.

Avant que les vacances battent leur plein le mois prochain, il est crucial que les détaillants commencent à mettre en œuvre des stratégies pour aider à minimiser l'impact de ces nouvelles réglementations sur les coûts de main-d'œuvre. Déterminer les possibilités d'accomplir cela peut être trouvé en tirant parti des ressources de données d'un détaillant. En utilisant les mêmes principes axés sur les données pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, les détaillants peuvent éviter les augmentations de main-d'œuvre inutiles et coûteuses en optimisant la main-d'œuvre et le personnel.

Corrélation des pools de données pour anticiper le trafic en magasin

Chaque jour, les détaillants recueillent activement des informations précieuses sur les ventes, la fréquentation des magasins et les performances globales. Cette information remonte à l'activité le mois dernier, l'année dernière et même il y a dix ans.

En surveillant les changements et les fluctuations en fonction du jour et de l'heure de l'année, les détaillants peuvent utiliser cette perspective historique des ventes pour anticiper le trafic en magasin en temps réel.

Cette mesure peut être rendue encore plus précise en superposant des données accréditées provenant de tiers. Par exemple, la prise en compte de l'information météorologique peut aider les détaillants à comprendre ce qu'est le comportement d'achat juste avant un gros blizzard.

En outre, l'utilisation de données géospatiales et de recensement peut aider les détaillants à comprendre leurs clients par région, à utiliser ces informations pour optimiser leurs offres, mettre en œuvre des promotions plus ciblées et donc augmenter le trafic en magasin. Tous ces facteurs permettent de mieux comprendre comment un magasin fonctionne dans des situations spécifiques et à des moments particuliers de la journée et de l'année. En fin de compte, cela aide le gérant à mettre en œuvre une stratégie de dotation plus efficace, garantissant que le magasin dispose de suffisamment de corps (et pas trop) sur le plancher durant les périodes de magasinage plus lentes.

Comprendre les corrélations entre les données individuelles des magasins comme le trafic, le volume et le chiffre d'affaires, avec des informations provenant des données RH telles que les performances des employés et les coûts salariaux peuvent aider les gestionnaires à optimiser les horaires des différents jours les pièces. Les décideurs au niveau des magasins peuvent utiliser les informations sur les compétences des employés et les coûts par heure de travail par rapport aux données révélant la demande associée à chaque quart de travail, ce qui leur permet de prendre des décisions plus stratégiques pour déterminer qui sera le plus utile, efficace et efficient. et pendant des périodes de temps particulières.

De plus, ces données peuvent aider les détaillants à aller plus loin et à optimiser leurs équipes et le placement des employés par département. En analysant les informations dont ils disposent déjà concernant les promotions en magasin et les informations sur les ventes, les responsables peuvent déterminer quels employés seront les plus productifs dans chaque secteur du magasin. De plus, ces gestionnaires peuvent également déterminer quelles cohortes d'employés complètent les compétences de l'autre et, par conséquent, fonctionnent bien en équipe. Grâce à cette mesure, le gestionnaire peut s'assurer que l'équipe la plus productive est programmée pendant l'heure la plus chargée ou la plus exigeante de la journée. Lorsque vous cherchez à combattre les coûts associés aux nouvelles règles sur les heures supplémentaires du DOL, l'analyse des données d'un détaillant peut aider à augmenter la productivité en plaçant stratégiquement les employés les mieux placés dans les domaines où ils apporteront la contribution la plus importante.

Optimisation des taux de conversion et augmentation des dépenses des acheteurs

Tous les détaillants comprennent à quel point il peut être difficile de transformer les navigateurs en magasin en acheteurs - et il est encore plus difficile de les convaincre de dépenser plus d'argent. L'exploitation des données transactionnelles avec les informations sur le trafic en magasin peut aider les détaillants à déterminer avec précision les domaines dans lesquels ils performent bien et ceux qui peuvent être améliorés. Sur la base de cette analyse, les détaillants peuvent déterminer les groupes d'articles les plus fréquemment achetés ensemble et placer stratégiquement ces produits près des lignes de paiement afin d'augmenter les achats moyens des acheteurs. <

En voyant les taux de conversion d'un magasin, les décideurs du commerce de détail peuvent avoir un aperçu unique de la circulation, de la dotation et des profits - et comment améliorer cette équation pour compenser les coûts de main-d'œuvre supplémentaires .

À compter du 1er décembre 2016, les détaillants se verront confrontés au défi complexe de faire face à la nouvelle réglementation sur les heures supplémentaires, ce qui entraînera probablement des coûts de main-d'œuvre plus élevés. Cependant, ils peuvent efficacement naviguer et combattre ces problèmes s'ils se tournent vers leurs données pour mieux comprendre les performances des produits et du personnel, et utilisent ces informations pour améliorer continuellement leurs processus.