一线员工流失率高，到底是谁的锅？

长期以来，零售从业者深知：一线员工的高流失率代价昂贵，经理们不得不持续招聘和培训新员工，这极大地耗费了时间和金钱。

传统观点认为，排班是导致员工流失的主要原因。为了降低流失率，零售商被要求提前发布排班表，制定连贯、可预测且公平的排班方案，并禁止“背靠背”（clopenings）现象，即让同一名员工在结束前一天的晚班后，紧接着在第二天清晨上早班。这些措施固然有所帮助，但我们对美国20家主要零售连锁店的130万名员工共计2.8亿个班次的调研发现，实际情况要复杂得多。排班的不同维度对各家门店的影响各不相同，只有通过数据分析，才能确定哪些因素对特定网点最为关键，甚至能判断排班在多大程度上是导致人员流失的罪魁祸首。

迄今为止，大多数应对人员流失的努力都过于粗放、千篇一律，且缺乏针对当地劳动力状况的数据支持。随着数据丰富的用工管理系统不断普及，管理人员现在可以借助工具做得更好。他们可以依据分析所得，设计定制化的排班方案，从而同时提升员工满意度和人员配备效率。在本文中，我们将展示如何识别、排序并利用那些对每家门店运营至关重要的排班“杠杆”。尽管我们的数据来自零售业，但同样的逻辑也适用于那些因排班不稳定而导致人员流失的其他服务行业一线。

我们倡导的方法并不需要额外收集数据或搭建新的基础设施，它只需要具备相应的分析能力。几乎每家零售商都已经拥有了了解特定网点人员流失情况所需的原始数据：时间戳（员工上班、休息、完成任务或工作日结束的电子或纸质记录）、排班模式、审批记录和缺勤情况。然而，大多数公司收集数据仅仅是为了发放工资，或证明自己遵守了政府的法律法规。据我们所知，目前还没有哪家机构完全采纳了我们的研究所建议的“数据驱动定制化”方法。因此，我们在本文中概述的方法，为那些一线员工流失率高的公司提供了一剂良方，有望在短期内对业务产生重大积极影响。

人员流失的高昂代价

我们研究的20家零售商在员工留任率方面差异巨大：年度留任率30%～73%不等，平均值为52%，而员工任期中位数则在5～13个月之间波动。相比之下，在许多白领岗位中，年度留任率通常超过80%；即便是在物流或制造业，留任率也往往保持在70%以上。零售业一线人员的持续流失引发了一系列问题，例如长期的人手不足、人员梯队持续断档，以及客户能立刻察觉到的服务质量不一致。

高流失率的直接成本包括招聘、入职和培训所耗费的时间与金钱。间接成本则更为隐蔽，但破坏力同样巨大：销售人员不足导致的补货不及时、顾客得不到必要协助、店面整洁难以维持，致使销售机会白白流失。与此同时，主管们不得不把更多时间花在招人补缺上，无法指导和培养现有员工。美国人力资源管理协会基金会和盖洛普咨询广泛引用的估算指出，一线岗位员工的替换成本约为其年薪的50%～200%，具体取决于岗位复杂程度和成长期（新员工完全胜任工作所需的时间）。这一成本足以吞噬服务行业本就微薄的利润空间。

排班数据可以充当“早期预警系统”，但其中的信号并不总是易于解读。排班混乱的门店（频繁的临时变动、排班模式不统一、提前通知时间不足，都会干扰员工对个人生活的规划），其人员流失率、缺勤率和客户服务评分往往会出现大幅波动。然而，“运营噪声”——需求、人员配置或物流方面微小的日常变化，即便在系统正常运转时，也可能会使排班看起来不稳定。领导者面临的挑战在于，如何区分正常的波动与损害留任率的结构性问题。管理层应当留意沟通不畅、中层管理压力过大，以及过度追求短期效率而忽视稳定性的文化迹象。企业如果像监测客户满意度和库存周转率一样监测排班，就能在员工士气受挫、离职潮爆发之前，识别并干预关键诱因。

对排班模式进行分析，不仅可以发现问题，还能揭示其原因。通过进一步深入具体班次层面的记录，管理人员可以识别出导致特定门店或地区人员流失的一系列因素。

依靠数据，而非直觉

我们研究的每一家零售连锁企业，都使用人力管理工具来生成并追踪每一班次的排班细节：排班发布的时间、是否发生变动，以及这些变动与员工需求或当地情况的匹配程度。与依赖员工口头描述的问卷调查不同，这些记录捕捉的是实际发生的情况。我们发现，即使在同一零售细分领域，排班方式和员工流失率的差异也非常显著，其程度远超大多数高管的认知。

为了确定哪些排班因素能真正预测员工流失，我们使用了LASSO回归分析（一种高级统计方法，能从数百个潜在变量中剔除干扰，并分离出最重要的少数变量）。借鉴运营管理、劳动经济学和组织行为学的既有研究，我们构建了一套涵盖排班质量五个维度的综合指标体系。

·周工作安排的一致性（或稳定性）：员工是否在相同的工作日上班、上下班时间是否相近，以及工时是否与前几周大致一致。

·可预测性：员工提前多久收到排班通知。

·控制感：员工通过请假或调整空闲时间来影响排班的程度（以经理批准此类请求的频率来衡量）。

·身体疲劳度：班次衔接不当所造成的负担，例如班次间休息时间过短、被安排“背靠背”班次，以及连续多日工作。

·公平性：与同店同事相比，员工是否获得了公平对待——以他们收到的排班通知是否更短、班次是否更差，或获批的排班变更请求是否比同事更少来衡量。

这些指标共同构成了一个理解排班如何影响特定网点员工态度及流失率的多维视角。简单来说，这种统计分析就像一个“真相检测器”：它从166个排班变量中精炼出一组变量组合，以最有效地解释“谁会离开、谁会留下”。

在我们的样本中，各家零售商的排班方式差异巨大，其影响也不尽相同。以可预测性为例：在某些公司，排班表会提前近三周发布；而在另一些公司，员工收到通知的时间不足一周。总体而言，可预测性最高和最低的工作场所之间存在12天的差距。从整体趋势看，更长的提前通知期通常对应更低的员工流失率：提前两到三周通知的零售商，月均流失率约为5%，而通知期不足一周的零售商，月均流失率则在7%～8%之间。但这种对应关系并非绝对。一家零售商在仅提前12天通知的情况下，将月流失率控制在4% 以下；而另一家提供相似提前量的公司，其员工流失率几乎是前者的两倍。可预测性确实有所帮助，但并非全部原因。

另一个差异显著的因素是管理灵活性，即主管满足员工更改排班请求的意愿程度（我们以此衡量“控制感”维度）。在这20家零售商中，此类请求的获批率从不足50%到接近100%不等，反映出两种截然不同的管理哲学。

总体而言，那些管理层经常批准排班变更请求的公司，其员工留任时间往往更长。那些既高度批准变更请求，又能为一线员工提供充裕排班通知期的零售商，其员工流失率几乎只有灵活性较低同行的一半。尽管如此，样本中流失率最低的一家公司，其变更请求的获批率也仅为三分之二。

这些发现凸显了一个核心教训：排班方式应以数据为依据，而非直觉引导。针对流失诱因的数据驱动型审查，将帮助单个门店或区域的运营管理者超越简单的经验法则（如“通知期越长越好”或“拒绝调班请求是不对的”），从而真正理解那些同时塑造运营效率与员工生活的现实权衡。唯有准确找出在特定情境下对员工最重要的因素，组织才能设计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，旨在帮助你理解在本地运营中，究竟是哪些排班因素正在加剧人员流失，从而制定有针对性的解决方案来加以遏制。这项工作尤其值得投入精力，因为与解决流失问题的其他手段（如提高薪酬或增员以减轻工作量）相比，改善排班的做法本身并不会增加成本。

识别致使本地员工流失的因素。要确定排班的哪些方面导致了人员流失，首先要挖掘你的人力数据，并针对不同的员工群体和网点进行深入分析，让数据来揭示人员流失的真实预测指标。许多公司已经将高级分析技术应用于定价、选品和物流；现在，是时候将同样严谨的分析引入运营中“人”的维度了。

我们分别为每家公司、其在美国各州的运营情况，以及不同员工群体（兼职、全职、新入职和老员工）进行了LASSO回归分析，以观察在何时、何地、哪些具体做法最为关键。研究发现，每家零售商都有其独特的模式。在某些组织中，甚至不同地区或不同门店业态，都表现出截然不同的驱动因素。这清楚地表明，员工留任背后的驱动力高度有赖于当地环境。

这种差异并非随机产生，它反映了不同的运营模式与劳动力现状之间的相互作用。例如，在高客流量的超市或便利店业态中，身体疲劳和班次间缺乏休息是员工流失的主因；而在依靠佣金和客户关系的时尚与化妆品零售业，公平性和一致性的影响则更大。即便是在同一家公司，服务于不同社区的门店也可能呈现出不同的诱因：低收入地区门店受疲劳相关变量（如班次间休息时间短）的影响往往更强，而高收入门店的员工则对公平性和可预测性反应更敏感。

当我们审视不同的员工群体时，也同样发现了多样化的影响因素。兼职员工和新员工受班次间休息时间短、连续工作天数长或上班时间不稳定的影响最大。相比之下，全职员工和老员工对公平性和一致性的反应更强烈：他们的排班相对于同事是否公平，以及排班变动是否进行了常规沟通。简而言之，员工离职原因各异。如果将整个员工队伍视作“看重相同排班维度”的同质群体对待，就会错失大量提升留任率的潜在空间。

区域劳动力市场的特征又为这一问题增加了另一层复杂性。我们将研究结果映射到美国所有50个州，以观察当地劳动力市场如何影响排班因素。在中西部和南部，员工流失与不规律的排班联系最为紧密。例如，一名员工这周被排在周一和周四上班，下周却被安排在周六和周日。在沿海地区，最重要的是排班的公平感，即某些员工是否比其他人始终能获得更早的排班通知，或更理想的任务分配（如偏好的时段或工作日）。这些区域差异不仅反映了经济状况（如劳动力市场紧缩或生活成本提高），还反映了对工作生活平衡的文化预期以及当地劳动政策的影响。在许多沿海城市，“公平工作周”（fair workweek）法规要求雇主至少提前两周通知排班，并对临时变动给予补偿，这既提高了员工对公平性的期望，也对运营提出了更多约束。对于在多州经营的企业而言，结论显而易见：统一的排班政策极少能带来统一的结果。

此外，众所周知，排班并不总是导致人员流失的唯一因素。我们对其中两家零售商的分析显示，排班对流失率几乎没有影响。如果数据表明贵公司的情况也是如此，那么就需要探索其他因素，例如薪酬、晋升机会、岗位设计、领导方式以及企业文化。

确定优先级、测试并推广。一旦诊断出关键驱动因素，请集中精力改进那些对员工最重要且在运营上可行的排班因素。专注于少数几个高影响力的变革，有助于尽快取得阶段性成功，并为全面铺开积蓄势能。

在一小部分门店中试行有针对性的调整。利用A/B测试或分阶段推广的方式，来观察排班调整如何影响留任率、绩效和士气。将测试视为一个“学习实验室”：衡量哪些措施有效，了解其背后的原因，并在大规模推广前进行完善。

在验证效果之后，优先将行之有效的实践扩展到那些最有可能产生最大影响的门店或员工群体。同时，要对这些改变背后的逻辑进行沟通，让员工理解这是一种“因地制宜、循证决策”的方法。

赋能一线经理。如果没有获得充分授权且能力出众的一线经理，组织就无法真正落地定制化的排班。这些经理是战略的“翻译人员”，他们将从数据分析中提炼的经验，转化为团队每天的真实工作安排。

算法可以揭示因果关系，但必须由人来判断这些关系在现实中是否合理。最厉害的门店经理不会将数据视为僵化的指令，而是将其作为指引，通过平衡员工个人偏好与运营需求，使排班改革在基层取得成功。只有门店经理才了解谁在兼顾育儿，谁每天通勤两小时，或者谁又乐于多排班。模型可能会将“班次间休息时间”标记为预测员工流失的关键指标，但只有门店经理才知道，哪些员工是自愿申请加班，哪些是被过度排班。将数据驱动的洞见转化为日常排班决策，需要判断力、同理心和信任——这些品质是任何算法都无法取代的。

持续改进。组织应当将排班转变为一个“学习系统”：持续监测排班方式，在数据分析团队与门店管理者之间建立反馈回路，按季度审视留任指标，并据此不断调整排班规则。从本质上看，排班应当是一个动态的实验，而非一项静态的政策。

数据驱动的领导力

关于公平且稳定排班的研究表明，可预测的工时能够提升一线员工的士气、工作表现，以及销售业绩。我们的研究结果并未推翻这一共识，而是使其更加精准。稳定性与公平性确实重要，但并非在所有地方、对所有人的重要程度都完全一致。

尽管我们的数据源自零售业，但所得结论同样适用于任何依赖协作、轮班工作的场景：医院病房、酒店前台、机场地勤、呼叫中心、工厂车间等等。在所有这些环境中，哪怕只是对排班安排或其“被感知到的公平性”做出微小调整，都可能带来员工留任率、服务质量和生产效率的显著提升。

零售商早已深知，根据不同区域的偏好对产品组合进行本地化调整，可以大幅提升销量。我们的研究表明，该原则也适用于排班管理。正如不同市场的顾客偏好不同产品，不同地点的员工对排班各维度的重视程度也不尽相同。

总而言之，核心信息非常明确：排班并非一套放之四海而皆准的公式，而是一组需要因地制宜的实践组合。最优的排班方案正如最出色的运营体系一样，都是因地制宜设计、持续测试并根据事实而非假设进行完善的。借助当今的人力数据分析工具，管理人员可以设计出贴合本地现实的排班方案，兼顾运营现实、员工偏好，以及区域劳动力市场特征。对于高层领导者而言，利用公司数据精准锁定在当地环境中真正起作用的“杠杆”势在必行。能够做到这一点的领导者，将使公司在员工满意度、留任率、生产力、服务质量以及降低运营成本方面获得决定性的优势。

圣地亚哥·加利诺（Santiago Gallino） 博尔哈·阿保拉萨（Borja Apaolaza）| 文

圣地亚哥·加利诺是宾夕法尼亚大学沃顿商学院运营、信息与决策系及市场营销系副教授、查尔斯·W.埃文斯杰出教员学者。

博尔哈·阿保拉萨是宾夕法尼亚大学沃顿商学院运营、信息与决策系博士候选人。

廖琦菁 | 编校

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