人手不足で売上6.15%を失う ── 客の60%が来る3時間に、41店舗すべてが足りていなかった

この記事の数字について

中心となるのは 米国のアパレル小売チェーン 41 店舗の研究です。業態も国も違うため、自店の値を示すものではありません。 また 6.15% と 5.74% は理論上の上限にあたる推定値です。 いっぽうで著者らは、失った客が競合に移る長期的な影響を含めていないため、人手不足についての結果はむしろ保守的だとも書いています。 受け取るべきは 「不足は 1 日中ではなく、決まった時間に集中している」という構図のほうです。

6.15% の読み方

これは 理論上の上限にあたる推定値です。人を増やせば必ず売上が 6.15% 増えるという意味ではありません。

いっぽうで著者らは、この結果はむしろ保守的だとも書いています。理由は、 十分な対応を受けられなかった客が競合に移り、その後の売上まで失われる分を計算に入れていないから。 つまり 上限であると同時に、長期を含めれば過小評価でもあるという位置づけです。

なお研究では、推定方法を変えた確認も行っています。時間単位で推定し直すとピーク時の失われた売上は 5.43%、 来店客数の予測値を使うと 4.09%、別チェーンのデータを使うと 4.32% でした。 いずれも 4% 台から 6% 台に収まっています。

減らす判断は慎重に

著者ら自身が、人員過剰の削減については長期の顧客満足のデータがないため、追加の分析が必要だと述べています。 短期の利益は増えても、削ったことで失った客の長期的な影響は分かっていないということです。 この記事も、閑散時間の人員削減を推奨するものではありません。

参考研究・論点

• ヴィディヤ・マニ、サラヴァナン・ケサヴァン、ジャヤシャンカール・スワミナサン（2015 年発表） ── 米国のアパレル小売チェーン 41 店舗の 1 時間ごとの来店客数・売上・人員データを分析。待ち行列理論にもとづくモデルで店舗ごとの最適人員を算出した。41 店舗すべてで 3 時間のピーク時間帯に構造的な人手不足があり、失われている売上は 6.15%（ピーク 3 時間では 6.33%）、最適な人員計画に従うと利益は 5.74% 改善する。不足は営業時間の 32.88% で発生し 1 時間あたり 3.22 人（最適人員の 31.55%）不足、人員過剰は営業時間の 52.85% で 1.02 人。1 日 10 時間の営業のうち 3 時間に不足が集中し、その 3 時間に 1 日の客の 60% 超が来る。人員過剰を削ると売上 -3.4%・利益 +2.04%
• イリアリア・ペルディカキ、サラヴァナン・ケサヴァン、ジャヤシャンカール・スワミナサン（2012 年発表） ── 米国のアパレル小売のデータで、売上を転換率と買物かご金額に分解して分析。店の売上は来店客数に対して収穫逓減し、人員がその関係を調整する。人員が 1 標準偏差増えると来店客 1 人あたりの限界的な売上が 10.00 ドルから 11.32 ドルへ上がる。来店客数が増えると転換率は下がり、転換率が低いとその後の来店客数の伸びも下がる
• イナ・ルー、アンドレス・ムサレム、マルセロ・オリバレス、アリエル・シルクルート（2013 年発表） ── スーパーの総菜売場で映像認識により待ち行列を計測し POS データと突き合わせた。待ち行列は購買の有無に非線形の影響を与え、客は列の長さをおもに見て列が進む速さを十分に考慮していない。複数の列を 1 本にまとめると客が見る列が長くなり売上が下がりうる。待ちへの感度は価格への感度と負の相関がある
• 数値の扱いについて ── 6.15% と 5.74% は理論上の上限にあたる推定値。いっぽうで著者らは、失った客が競合に移る長期的な影響を含めていないため人手不足についての結果はむしろ保守的だとも述べている。人員過剰の削減については、著者ら自身が長期の顧客満足のデータがないため追加の分析が必要だとしている