劳动力预测，可以为企业带来哪些效益？

盖雅2022 年 9 月 1 日

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人口老龄化规模扩大，以及疫情反复等因素促使劳动力短缺问题加剧，越来越多企业希望通过准确的劳动力需求预测，优化排班结果，减少关键岗位的人员缺口，以及降低不必要的人力开支。

有效的劳动力预测可以根据企业的业务需求以及劳效标准推算出科学准确的劳动力需求，帮助企业了解每个岗位在不同时间段，需要安排多少员工以及拥有什么技能的员工，从而生成更加合理的排班计划，帮助企业减少不必要的人力成本支出。

然而，对于员工，他们更希望能提前获悉自己的排班计划，进而有更充裕的时间来安排自己工作任务。如果员工有其他事由导致无法执行原定的工作时间安排，可提前提交换班，调休等申请。因此，企业可利用劳动力预测功能，根据准确的劳动力需求提前生成合理合规的排班计划，从而满足员工需求，提升员工体验。

什么是劳动力预测？

劳动力预测是劳动力管理中不可或缺的一个环节，需要基于业务需求，企业制定的劳效标准，以及其他影响未来业务的因素，对每个岗位在未来指定周期内的各个时间段所需人员技能以及人数的科学预测。

这只是一个基本定义。但是，劳动力预测到底涉及了什么呢？一种更直观的方法是将其分解成一个简单的等式，业务预测劳动力需求建模 = 劳动力预测，接下来我们具体看一下这个等式意味着什么？

劳动力预测方程式

业务预测劳动力需求建模 = 劳动力预测

如果没有科学合理的业务预测，企业建立的劳动力模型与市场波动、业务需求没有任何关联，这样的劳动力预测结果并不准确。

如果没有劳动力模型，企业拥有的只是一堆混乱的业务预测数据，无法有计划地、快速有效地部署员工以满足该业务需求，这也不算是劳动力预测。

所以，为了准确预测劳动力需求，企业首先需要预测未来的业务趋势，并结合劳效标准建立一个劳动力模型，这样才能做出科学合理的劳动力预测。

现在我们已经从更广泛的意义上理解了劳动力预测，那么，具体每个环节到底如何进行呢？

业务预测

在劳动力预测组件中，较广为人知的是业务预测。它可以帮助组织预测未来几周的销售量和客流量等数据，让企业更好地规划后续各个岗位上的人力安排。

以下是两种不同的业务预测方法：

1. 过往时间段数据的平均值

选取过往指定日期的历史业务数据平均值做业务预测是餐饮零售行业中比较常见的一种预测方式，它的工作原理是选取指定日期范围内历史销售数据的平均值，将这些平均值用作对未来销售数据的粗略预测。

例如，某服装店可能会选择将去年店庆时的销售额平均值，以用作今年即将到来的店庆活动销售额的预测。

但这种预测方式仅仅采集了POS系统的销售数据，忽略了许多在预测未来业务量时发挥作用的其他变量，导致预测结果不够准确。

2. 机器学习算法预测

人工智能和机器学习的快速发展为业务预测提供了更准确的选择。

机器学习算法预测的工作原理是将客户数据（销售量，客流量，订单数），外部数据（天气，节假日，事件等）和需求模式（季节性，趋势，工作日）推送到机器学习算法中。然后，该算法学习所有不同数据源之间的关系，以创建模型并生成指定周期的业务预测。

这项技术可以在预测中加入广泛的业务相关的影响因素，这是许多基础的业务预测软件无法做到的。

劳动力需求建模

一旦有了业务预测数据，就可以开始建立一个有效的劳动力需求模型了。这样做可以让您深入了解当前以及未来所需的劳动力，并根据业务需求将合适的人派到合适的岗位上，以满足不同岗位的业务需求。

1. 简单的内部建模

这种建模形式仅会考虑员工时间的可用性和业务运营时间，其核心目的是让足够的员工完成营业时间内运营业务。

不过，由于它主要关注内部需求并排除外部需求变量，因此简单的内部建模通常会导致高峰期人员不足和超时加班的问题。

2. 基于劳动力比率

机器根据算法模型可以创建所需劳动力的比率，以满足特定区域，岗位人数和职能的预测需求。这些比率可帮助调度经理规避潜在的人员过剩/不足的问题，并降低整体的劳动力成本。

例如，企业收到的每20个披萨外卖订单，模型会根据相应的劳效标准建议3名送货司机和2名厨师的比例来满足该业务需求。这些比率不再只是依靠劳动力模型的猜测，而是帮助管理人员围绕实际业务需求来配备合理的人员数量。

劳动力预测可为企业带来哪些效益？

劳动力预测与员工调度和劳动力规划密切关联，世界各地的企业都开始从优化劳动力预测中获益。

以下是科学合理的劳动力预测可以为企业带来的一些效益

降低劳动力成本：根据业务需求合理安排人员，可避免人员过剩，减少不合理的人工成本支出。
更有目的的招聘：劳动力预测可分析员工技能和关键岗位技能需求的匹配度，帮助企业更有目的性的找到拥有符合其岗位技能需求的员工，以满足您的劳动力模型需求。
提高客户满意度：当每个岗位都有适当的员工覆盖时，客户会感受到更高品质的服务。了解企业未来各个时间段的业务需求并做出适当的人员调整，可避免客户因人手不够导致等待时间过长或服务品质不高的情况。
提升员工体验：需求预测可基于小时级颗粒度，可以有效防止客流高峰期人员不足的情况发生，这意味着即使在客流高峰期也始终有足够的员工，从而避免因人手不足导致在岗人员超负荷工作。