一家鞋服品牌用10家门店试点，验证了盖雅智能排班的真实ROI。
在零售一线，有个经典场景常被反复提起：
客人涌进店的时候，员工下班了；人手排得最满的时候，店里反而没客流。
这并不是个例，而是大多数采用“固定轮班”策略的连锁零售企业面临的普遍难题。排班方式不匹配客流节奏，直接影响的是转化率、员工满意度和运营成本。
今天分享的这个案例，来自一家全国门店数百家的鞋服零售品牌。 通过与盖雅工场合作，他们从试点10家门店做起，4个月周期内验证了“无工时标准”智能排班模型，并在实际运营数据中得出了明确结论： ——这套方法，不仅可行，而且有效。
一、问题不是不想改，而是改不了
这家企业的问题其实非常典型。
他们的门店覆盖了直营店、社区店、奥莱店，门店规模从5人到30人不等。排班方式却统一采用“早晚两个固定班次”，每天8小时，周六休一天。
运营端看得很清楚：高峰期人手不足、低谷期排得太多、加班多、效率低。
但实际要推动改变，难点主要集中在三个方面：
- 一是，店长几乎都是从一线做起来的，没有排灵活班的经验。
- 二是，总部也没有一套适用于全门店的“工时标准”，很难支撑算法跑起来。
- 三是，没人能回答“换了排班方式后到底能不能赚钱、能省多少钱”。
这些问题，加在一起，直接让排班优化变成了“想做但始终没动”的状态。
二、从试点出发，用数据说服自己
盖雅在了解企业困境后，建议他们从一个更轻量的方式入手——先别全量上线，而是从10家门店做试点。
这10家门店分布在不同区域，包含不同类型业态；同时，另外选取6家门店作为对照组，保持原来的排班模式不变，用于数据比较。
我们设定了两个核心目标：
第一，验证排班与客流是否更拟合，是否能带动转化率提升；
第二，验证是否真的能减少工时、降低加班，改善员工体验。
项目周期设置为4个月，确保能完整覆盖一个业务周期。
三、盖雅怎么做的？用的是这套方法
我们并没有要求该企业准备“工时标准”或“工时指南”，而是基于门店已有的数据和客流趋势，跑出了一套真正能落地的排班方式。
第一步，是预测客流。 通过历史交易和门店活动节奏，系统自动生成每个门店每天、每个时段的客流趋势预测。这是后续排班逻辑的基础。
第二步，是智能生成班次。 基于门店每月可用工时和预测客流，系统计算出最优的工时分布策略，并生成每日推荐班次组合。班次时长不再统一为8小时，而是可根据业务情况，灵活设置为6小时、7.5小时、9小时不等。
第三步，是支持“既统一又灵活”的排班规则。 总部可设定全局的规则，例如每天最少在岗人数、单人每周不得超过工时上限等；门店店长则可在此基础上设定本店的偏好——比如要求资深员工覆盖所有营业时间，或是安排“老带新”在同一班次。
最后一步，是快速落表与灵活微调。 系统提供一键排班功能，同时支持手动调整、导出班表、移动端确认。即使是不熟悉系统的店长，也能快速上手。
四、排班优化值不值？看数据最实在
经过4个月运行，我们拿到了完整的数据对比结果。
最直观的变化，是人力与客流的匹配效率明显提高。试点门店在客流高峰时段的人员覆盖比以往提升了19%。这意味着高峰期能有更多员工服务客户，直接带动门店转化率的提升。
以转化率为例，试点门店的转化率中位数从原来的4.65%，提升到了7.34%。
再看员工出勤工时层面，优化前门店人均每周出勤约为53小时，优化后下降到了47小时，减少了将近6个小时。原本每周经常出勤超55小时的员工也大幅减少。
更重要的是，我们没有强推，而是通过数据让店长自己认可。项目初期，很多店长对灵活排班是抗拒的，甚至提出“员工不是一个点来上班，班会都没法开了”。但项目推进到第12周，已有3位店长主动提出，希望试点不要结束，“就算系统撤了，我也会照着盖雅的这套方法排”。
五、从10店试点到110家门店上线，企业如何决策？
数据说服了决策层。
项目结束后，该品牌很快决定将盖雅智能排班系统推广至110家门店。
而对于暂时不具备复杂排班需求的门店，则采用盖雅的“高级排班”模块，即以规则为主导，半自动生成班表，确保不同类型门店都有合适的解决方式。
他们还同步将排班规则、岗位配置要求等信息，纳入盖雅人效分析模块，用于后续管理决策与数据追踪。
六、从这个案例我们看到的三个关键判断
第一，没有“工时标准”≠不能做智能排班。 只要有客流、有工时总量、有规则，就可以跑出落地可用的方案。
第二，不是算法要多“强”，而是要懂门店怎么用。 算法做得再好，如果店长看不懂、调不动，就没人用。盖雅的做法是“系统推荐+人工微调”，让技术和经验形成配合。
第三，数据闭环是决策的底气。 试点与对照组、上线前后横纵对比，是说服管理层投资的基础。
总结
排班从来不是技术问题，而是“人+规则+数据”的综合优化。
在这家企业的例子里，我们看到，哪怕起点是缺少经验、缺少标准，也依然可以跑出一套科学、灵活、真实有效的智能排班方案。
如果你的门店正在经历同样的烦恼，不妨参考这家企业的落地经验，试点先行，验证效果——
因为数字，不会说谎。
