一家以买小零食的连锁门店以“年底100-200 家门店、未来千人规模” 的速度快速扩张时，一套适配新零售灵活运营的管理系统，成了破解 “断班制排班乱、人员流动快、数据无支撑” 三大核心痛点的关键。不同于传统业务的强规则系统，新零售门店需要的是能应对 “早高峰 5 点到岗、午间灵活休息、晚高峰集中补人” 的弹性工具，服务商基于此需求，打造了覆盖 “排班 - 人事 - 审批 - 薪酬” 全链路的定制化解决方案。
一、直击痛点：新零售的 4 大核心需求与运营难题
新零售业务的核心矛盾，在于“快速扩张的门店规模” 与 “传统管理工具的僵化适配” 之间的不匹配，具体可拆解为四大需求与痛点：
（一）排班：要“断班制” 弹性，不要固定班次束缚
作为社区周边门店，需要根据客流波峰波谷灵活调整出勤—— 早高峰（8-10 点）需集中人力，午间（12-14 点）允许员工回家做饭、接孩子，晚高峰（18-20 点）再补人。但传统系统存在两大问题：一是固定班次无法拆分时段，若设置 “8-10 点”“18-20 点” 两个班次，需手动重复操作；二是多工种（正式工、临时工、兼职）排班易混乱，人工记录易出错，且无法快速校验 “单日工时是否超 8 小时”“连续上班是否合规”。
（二）人事：要“快速入职” 效率，不要复杂流程拖累
门店扩张期人员流动频繁，现有系统需员工到总部提交资料、签订纸质合同，流程长达 3 天，无法满足 “当天入职当天上岗” 的需求；同时，人员调整（如 A 店员工调至 B 店、理货岗转收银岗）需走多部门审批，耗时且影响运营，亟需 “简易调整、无需复杂流程” 的工具。
（三）数据：要“科学支撑”，不要店长经验依赖
传统排班全凭店长主观判断——“感觉早高峰人多就多排 2 人”，缺乏客流、销售额等数据支撑，常出现 “高峰缺人、低谷冗余” 的情况。随着门店增多，单靠经验无法统筹多店人力，需数据驱动的排班建议。
（四）链路：要“考勤 - 薪酬” 闭环，不要人工转译误差
现有系统中，考勤数据需人工导出后录入薪酬模块，不仅耗时，还易因“断班制工时折算”（如 3 小时 + 2 小时 = 5 小时）出现核算错误；同时，兼职员工的佣金需结合销售额计算，缺乏自动测算工具，增加财务工作量。
二、定制化破局：覆盖全链路的 5 大核心解决方案
针对客户的痛点，服务商围绕“灵活、高效、数据驱动” 三大原则，提供了从前端排班到后端薪酬的全链路解决方案：
（一）智能排班：适配“断班制”，支持多维度灵活操作
分段式班次管理：支持将单个员工的一天拆分为 2-3 段工作（如 8-10 点、18-20 点），每段间隔时长可自定义（最长允许 4 小时），且支持 “1 分钟级” 精细时长调整，无需重复创建班次；
多维度排班逻辑：PC 端支持 “按人员”（看单个员工一周排班）、“按时间段”（看 10 月 1 日早 8 点有谁在岗）、“按班次”（早班 / 晚班分别排哪些人）三种视图，拖拽式操作直观高效；移动端支持固定班次选择与简易修改，满足店长外出时临时调整需求；
智能合规校验：系统可预设“单日工时 6-8 小时”“连续上班不超 6 天” 等软硬规则 —— 违反硬规则（如工时超 8 小时）将禁止保存，违反软规则（如周末上班超 2 天）会弹窗提醒，减少人工核查成本。
（二）快速人事：扫码入职 + 简易调整，效率提升 80%
自助入职流程：员工扫码即可填写个人信息、上传身份证（系统自动 OCR 识别），无需线下提交资料；同时对接法大大电子签，支持在线签订劳动合同，入职流程从 3 天缩短至 1 小时；
简易人员调整：后台提供“门店 / 岗位调整” 快捷入口，选择员工后直接修改归属门店或岗位，无需走审批流，仅需店长确认即可生效，适配人员快速调配需求。
（三）数据驱动：客流 + 销售额联动，科学预测人力需求
多因子算法预测：对接门店客流、销售额系统，结合历史数据、季节因素（如节假日）、促销活动等，自动预测未来一周“每半小时的客流波峰波谷”，例如 “周六 10-12 点客流超平日 2 倍，需多排 3 人”；
劳动力标准测算：通过拆解“接待 1 位顾客需 5 分钟”“理货 1 货架需 30 分钟” 等基础动作，换算出不同时段的人力需求，避免 “经验排班” 的盲目性 —— 如销售额达 2000 元时，自动建议配置 2 名收银、3 名理货。
（四）审批与假期：嵌入飞书 + 灵活配置，适配轻管理需求
自定义审批流：支持将假期审批、加班申请嵌入飞书（或钉钉、企微），员工在办公平台内即可提交，管理者实时收到提醒，审批效率提升 50%；
灵活假期规则：系统可预设“年假按工龄折算”“事假按小时申请” 等规则，且支持 “灵活工时假期折算”（如排 5 小时班，请假 5 小时即算 1 天假），适配新零售非固定工时场景。
（五）薪酬闭环：自动核算 + 佣金测算，减少人工误差
考勤数据自动同步：排班、打卡数据实时同步至薪酬模块，系统自动折算“断班制工时”（如 3 小时 + 2 小时 = 5 小时），无需人工录入；
佣金预算测算：对接收银系统获取员工销售额，按预设佣金比例（如销售额 1%）自动测算佣金金额，生成 “考勤工时 + 佣金” 的薪酬明细，减少财务核算误差。
三、新零售特色：从“能用” 到 “好用” 的 2 大增值方案
除核心功能外，服务商还提供了适配新零售场景的特色功能，助力客户优化人力配置：
（一）区域联排：多店人力共享，降低成本
针对“多门店近距离分布” 的特点，系统支持 “区域联排”—— 将周边 3-5 家门店视为一个整体，根据各店高峰时段差异调配人力。例如 A 店早高峰（8-10 点）缺人、B 店午高峰（12-14 点）缺人，可安排同一名员工早上去 A 店、中午去 B 店，减少单店冗余人力，降低招聘成本。
（二）抢班机制：共享员工补位，应对突发需求
搭建“抢班平台”，门店将临时空缺班次（如员工请假导致的晚班空缺）发布至平台，兼职员工或其他门店空闲员工可自主抢班，系统自动记录抢班工时并同步至薪酬模块，既解决 “突发缺人” 问题，又提升员工收入。
四、案例借鉴：从屈臣氏、滔搏看方案落地效果
屈臣氏（4～5 万人规模）：通过智能排班系统，结合客流数据自动生成班次，搭配抢班机制，人力成本降低 15%，高峰时段顾客等待时间缩短 20%；
滔搏体育（2 万多人规模）：采用区域联排模式，多品牌门店人力共享，单店人力冗余减少 10%，员工跨店调配效率提升 30%。
对于客户而言，这套方案不仅能解决当前“断班制排班、快速入职” 等痛点，更能支撑未来 “千人规模、百家门店” 的扩张需求，实现从 “传统管理” 到 “新零售数字化管理” 的转型。