一線員工流失率高，到底是誰的鍋？

長期以來，零售從業者深知：一線員工的高流失率代價昂貴，經理們不得不持續招聘和培訓新員工，這極大地耗費了時間和金錢。

傳統觀點認為，排班是導致員工流失的主要原因。為了降低流失率，零售商被要求提前發布排班表，制定連貫、可預測且公平的排班方案，并禁止“背靠背”（clopenings）現象，即讓同一名員工在結束前一天的晚班后，緊接著在第二天清晨上早班。這些措施固然有所幫助，但我們對美國20家主要零售連鎖店的130萬名員工共計2.8億個班次的調研發現，實際情況要復雜得多。排班的不同維度對各家門店的影響各不相同，只有通過數據分析，才能確定哪些因素對特定網點最為關鍵，甚至能判斷排班在多大程度上是導致人員流失的罪魁禍首。

迄今為止，大多數應對人員流失的努力都過于粗放、千篇一律，且缺乏針對當地勞動力狀況的數據支持。隨著數據豐富的用工管理系統不斷普及，管理人員現在可以借助工具做得更好。他們可以依據分析所得，設計定制化的排班方案，從而同時提升員工滿意度和人員配備效率。在本文中，我們將展示如何識別、排序并利用那些對每家門店運營至關重要的排班“杠桿”。盡管我們的數據來自零售業，但同樣的邏輯也適用于那些因排班不穩定而導致人員流失的其他服務行業一線。

我們倡導的方法并不需要額外收集數據或搭建新的基礎設施，它只需要具備相應的分析能力。幾乎每家零售商都已經擁有了了解特定網點人員流失情況所需的原始數據：時間戳（員工上班、休息、完成任務或工作日結束的電子或紙質記錄）、排班模式、審批記錄和缺勤情況。然而，大多數公司收集數據僅僅是為了發放工資，或證明自己遵守了政府的法律法規。據我們所知，目前還沒有哪家機構完全采納了我們的研究所建議的“數據驅動定制化”方法。因此，我們在本文中概述的方法，為那些一線員工流失率高的公司提供了一劑良方，有望在短期內對業務產生重大積極影響。

人員流失的高昂代價

我們研究的20家零售商在員工留任率方面差異巨大：年度留任率30%～73%不等，平均值為52%，而員工任期中位數則在5～13個月之間波動。相比之下，在許多白領崗位中，年度留任率通常超過80%；即便是在物流或制造業，留任率也往往保持在70%以上。零售業一線人員的持續流失引發了一系列問題，例如長期的人手不足、人員梯隊持續斷檔，以及客戶能立刻察覺到的服務質量不一致。

高流失率的直接成本包括招聘、入職和培訓所耗費的時間與金錢。間接成本則更為隱蔽，但破壞力同樣巨大：銷售人員不足導致的補貨不及時、顧客得不到必要協助、店面整潔難以維持，致使銷售機會白白流失。與此同時，主管們不得不把更多時間花在招人補缺上，無法指導和培養現有員工。美國人力資源管理協會基金會和蓋洛普咨詢廣泛引用的估算指出，一線崗位員工的替換成本約為其年薪的50%～200%，具體取決于崗位復雜程度和成長期（新員工完全勝任工作所需的時間）。這一成本足以吞噬服務行業本就微薄的利潤空間。

排班數據可以充當“早期預警系統”，但其中的信號并不總是易于解讀。排班混亂的門店（頻繁的臨時變動、排班模式不統一、提前通知時間不足，都會干擾員工對個人生活的規劃），其人員流失率、缺勤率和客戶服務評分往往會出現大幅波動。然而，“運營噪聲”——需求、人員配置或物流方面微小的日常變化，即便在系統正常運轉時，也可能會使排班看起來不穩定。領導者面臨的挑戰在于，如何區分正常的波動與損害留任率的結構性問題。管理層應當留意溝通不暢、中層管理壓力過大，以及過度追求短期效率而忽視穩定性的文化跡象。企業如果像監測客戶滿意度和庫存周轉率一樣監測排班，就能在員工士氣受挫、離職潮爆發之前，識別并干預關鍵誘因。

對排班模式進行分析，不僅可以發現問題，還能揭示其原因。通過進一步深入具體班次層面的記錄，管理人員可以識別出導致特定門店或地區人員流失的一系列因素。

依靠數據，而非直覺

我們研究的每一家零售連鎖企業，都使用人力管理工具來生成并追蹤每一班次的排班細節：排班發布的時間、是否發生變動，以及這些變動與員工需求或當地情況的匹配程度。與依賴員工口頭描述的問卷調查不同，這些記錄捕捉的是實際發生的情況。我們發現，即使在同一零售細分領域，排班方式和員工流失率的差異也非常顯著，其程度遠超大多數高管的認知。

為了確定哪些排班因素能真正預測員工流失，我們使用了LASSO回歸分析（一種高級統計方法，能從數百個潛在變量中剔除干擾，并分離出最重要的少數變量）。借鑒運營管理、勞動經濟學和組織行為學的既有研究，我們構建了一套涵蓋排班質量五個維度的綜合指標體系。

·周工作安排的一致性（或穩定性）：員工是否在相同的工作日上班、上下班時間是否相近，以及工時是否與前幾周大致一致。

·可預測性：員工提前多久收到排班通知。

·控制感：員工通過請假或調整空閑時間來影響排班的程度（以經理批準此類請求的頻率來衡量）。

·身體疲勞度：班次銜接不當所造成的負擔，例如班次間休息時間過短、被安排“背靠背”班次，以及連續多日工作。

·公平性：與同店同事相比，員工是否獲得了公平對待——以他們收到的排班通知是否更短、班次是否更差，或獲批的排班變更請求是否比同事更少來衡量。

這些指標共同構成了一個理解排班如何影響特定網點員工態度及流失率的多維視角。簡單來說，這種統計分析就像一個“真相檢測器”：它從166個排班變量中精煉出一組變量組合，以最有效地解釋“誰會離開、誰會留下”。

在我們的樣本中，各家零售商的排班方式差異巨大，其影響也不盡相同。以可預測性為例：在某些公司，排班表會提前近三周發布；而在另一些公司，員工收到通知的時間不足一周。總體而言，可預測性最高和最低的工作場所之間存在12天的差距。從整體趨勢看，更長的提前通知期通常對應更低的員工流失率：提前兩到三周通知的零售商，月均流失率約為5%，而通知期不足一周的零售商，月均流失率則在7%～8%之間。但這種對應關系并非絕對。一家零售商在僅提前12天通知的情況下，將月流失率控制在4% 以下；而另一家提供相似提前量的公司，其員工流失率幾乎是前者的兩倍。可預測性確實有所幫助，但并非全部原因。

另一個差異顯著的因素是管理靈活性，即主管滿足員工更改排班請求的意愿程度（我們以此衡量“控制感”維度）。在這20家零售商中，此類請求的獲批率從不足50%到接近100%不等，反映出兩種截然不同的管理哲學。

總體而言，那些管理層經常批準排班變更請求的公司，其員工留任時間往往更長。那些既高度批準變更請求，又能為一線員工提供充裕排班通知期的零售商，其員工流失率幾乎只有靈活性較低同行的一半。盡管如此，樣本中流失率最低的一家公司，其變更請求的獲批率也僅為三分之二。

這些發現凸顯了一個核心教訓：排班方式應以數據為依據，而非直覺引導。針對流失誘因的數據驅動型審查，將幫助單個門店或區域的運營管理者超越簡單的經驗法則（如“通知期越長越好”或“拒絕調班請求是不對的”），從而真正理解那些同時塑造運營效率與員工生活的現實權衡。唯有準確找出在特定情境下對員工最重要的因素，組織才能設計出既公平又高效的排班方案。

排班定制指南

以下是一套指南，旨在幫助你理解在本地運營中，究竟是哪些排班因素正在加劇人員流失，從而制定有針對性的解決方案來加以遏制。這項工作尤其值得投入精力，因為與解決流失問題的其他手段（如提高薪酬或增員以減輕工作量）相比，改善排班的做法本身并不會增加成本。

識別致使本地員工流失的因素。要確定排班的哪些方面導致了人員流失，首先要挖掘你的人力數據，并針對不同的員工群體和網點進行深入分析，讓數據來揭示人員流失的真實預測指標。許多公司已經將高級分析技術應用于定價、選品和物流；現在，是時候將同樣嚴謹的分析引入運營中“人”的維度了。

我們分別為每家公司、其在美國各州的運營情況，以及不同員工群體（兼職、全職、新入職和老員工）進行了LASSO回歸分析，以觀察在何時、何地、哪些具體做法最為關鍵。研究發現，每家零售商都有其獨特的模式。在某些組織中，甚至不同地區或不同門店業態，都表現出截然不同的驅動因素。這清楚地表明，員工留任背后的驅動力高度有賴于當地環境。

這種差異并非隨機產生，它反映了不同的運營模式與勞動力現狀之間的相互作用。例如，在高客流量的超市或便利店業態中，身體疲勞和班次間缺乏休息是員工流失的主因；而在依靠傭金和客戶關系的時尚與化妝品零售業，公平性和一致性的影響則更大。即便是在同一家公司，服務于不同社區的門店也可能呈現出不同的誘因：低收入地區門店受疲勞相關變量（如班次間休息時間短）的影響往往更強，而高收入門店的員工則對公平性和可預測性反應更敏感。

當我們審視不同的員工群體時，也同樣發現了多樣化的影響因素。兼職員工和新員工受班次間休息時間短、連續工作天數長或上班時間不穩定的影響最大。相比之下，全職員工和老員工對公平性和一致性的反應更強烈：他們的排班相對于同事是否公平，以及排班變動是否進行了常規溝通。簡而言之，員工離職原因各異。如果將整個員工隊伍視作“看重相同排班維度”的同質群體對待，就會錯失大量提升留任率的潛在空間。

區域勞動力市場的特征又為這一問題增加了另一層復雜性。我們將研究結果映射到美國所有50個州，以觀察當地勞動力市場如何影響排班因素。在中西部和南部，員工流失與不規律的排班聯系最為緊密。例如，一名員工這周被排在周一和周四上班，下周卻被安排在周六和周日。在沿海地區，最重要的是排班的公平感，即某些員工是否比其他人始終能獲得更早的排班通知，或更理想的任務分配（如偏好的時段或工作日）。這些區域差異不僅反映了經濟狀況（如勞動力市場緊縮或生活成本提高），還反映了對工作生活平衡的文化預期以及當地勞動政策的影響。在許多沿海城市，“公平工作周”（fair workweek）法規要求雇主至少提前兩周通知排班，并對臨時變動給予補償，這既提高了員工對公平性的期望，也對運營提出了更多約束。對于在多州經營的企業而言，結論顯而易見：統一的排班政策極少能帶來統一的結果。

此外，眾所周知，排班并不總是導致人員流失的唯一因素。我們對其中兩家零售商的分析顯示，排班對流失率幾乎沒有影響。如果數據表明貴公司的情況也是如此，那么就需要探索其他因素，例如薪酬、晉升機會、崗位設計、領導方式以及企業文化。

確定優先級、測試并推廣。一旦診斷出關鍵驅動因素，請集中精力改進那些對員工最重要且在運營上可行的排班因素。專注于少數幾個高影響力的變革，有助于盡快取得階段性成功，并為全面鋪開積蓄勢能。

在一小部分門店中試行有針對性的調整。利用A/B測試或分階段推廣的方式，來觀察排班調整如何影響留任率、績效和士氣。將測試視為一個“學習實驗室”：衡量哪些措施有效，了解其背后的原因，并在大規模推廣前進行完善。

在驗證效果之后，優先將行之有效的實踐擴展到那些最有可能產生最大影響的門店或員工群體。同時，要對這些改變背后的邏輯進行溝通，讓員工理解這是一種“因地制宜、循證決策”的方法。

賦能一線經理。如果沒有獲得充分授權且能力出眾的一線經理，組織就無法真正落地定制化的排班。這些經理是戰略的“翻譯人員”，他們將從數據分析中提煉的經驗，轉化為團隊每天的真實工作安排。

算法可以揭示因果關系，但必須由人來判斷這些關系在現實中是否合理。最厲害的門店經理不會將數據視為僵化的指令，而是將其作為指引，通過平衡員工個人偏好與運營需求，使排班改革在基層取得成功。只有門店經理才了解誰在兼顧育兒，誰每天通勤兩小時，或者誰又樂于多排班。模型可能會將“班次間休息時間”標記為預測員工流失的關鍵指標，但只有門店經理才知道，哪些員工是自愿申請加班，哪些是被過度排班。將數據驅動的洞見轉化為日常排班決策，需要判斷力、同理心和信任——這些品質是任何算法都無法取代的。

持續改進。組織應當將排班轉變為一個“學習系統”：持續監測排班方式，在數據分析團隊與門店管理者之間建立反饋回路，按季度審視留任指標，并據此不斷調整排班規則。從本質上看，排班應當是一個動態的實驗，而非一項靜態的政策。

數據驅動的領導力

關于公平且穩定排班的研究表明，可預測的工時能夠提升一線員工的士氣、工作表現，以及銷售業績。我們的研究結果并未推翻這一共識，而是使其更加精準。穩定性與公平性確實重要，但并非在所有地方、對所有人的重要程度都完全一致。

盡管我們的數據源自零售業，但所得結論同樣適用于任何依賴協作、輪班工作的場景：醫院病房、酒店前臺、機場地勤、呼叫中心、工廠車間等等。在所有這些環境中，哪怕只是對排班安排或其“被感知到的公平性”做出微小調整，都可能帶來員工留任率、服務質量和生產效率的顯著提升。

零售商早已深知，根據不同區域的偏好對產品組合進行本地化調整，可以大幅提升銷量。我們的研究表明，該原則也適用于排班管理。正如不同市場的顧客偏好不同產品，不同地點的員工對排班各維度的重視程度也不盡相同。

總而言之，核心信息非常明確：排班并非一套放之四海而皆準的公式，而是一組需要因地制宜的實踐組合。最優的排班方案正如最出色的運營體系一樣，都是因地制宜設計、持續測試并根據事實而非假設進行完善的。借助當今的人力數據分析工具，管理人員可以設計出貼合本地現實的排班方案，兼顧運營現實、員工偏好，以及區域勞動力市場特征。對于高層領導者而言，利用公司數據精準鎖定在當地環境中真正起作用的“杠桿”勢在必行。能夠做到這一點的領導者，將使公司在員工滿意度、留任率、生產力、服務質量以及降低運營成本方面獲得決定性的優勢。

圣地亞哥·加利諾（Santiago Gallino） 博爾哈·阿保拉薩（Borja Apaolaza）| 文

圣地亞哥·加利諾是賓夕法尼亞大學沃頓商學院運營、信息與決策系及市場營銷系副教授、查爾斯·W.埃文斯杰出教員學者。

博爾哈·阿保拉薩是賓夕法尼亞大學沃頓商學院運營、信息與決策系博士候選人。

廖琦菁 | 編校

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