规范分析可以帮助零售商和杂货店确保员工和客户一致遵守政策的6种方法
从特定于COVID-19的社会疏散和数量控制措施到日常年龄验证要求，有些模式将有助于监视和执行所有内容。
几个月前，我分享了一些零售商在意外需求激增时可以优化库存绩效的方法。然而，在COVID-19爆发期间，保持货架库存并不是唯一的挑战。
合规性一直是零售业的重中之重。行业的本质–低利润，高风险，高复杂性–要求在业务的各个级别上设置协议和其他规则。但是，在当前全球气候不确定的情况下，这些协议现在比以往任何时候都更加重要。零售商必须优先执行措施，以确保商店遵守当地社会疏远规定，清洁建议和宵禁。
当员工遵循您为他们设置的法规和规则时，您的企业就可以更好地应对COVID-19的影响。如果不这样做，则会发生严重的问题。
您会发现，这是传统上很难确保合规的主要原因。员工有时（错误地）认为，不遵守行为（他们自己的行为）在宏伟的计划中微不足道。
该哲学没有考虑到的是零售商因一千次裁员而失败。换句话说：是的，一个员工的不遵守行为可能只会产生很小的影响（当然，除非不遵守行为违反了法律，否则可能导致价值数千万美元的罚款）。但是同样的，如果员工继续违规，微小的违规行为将构成巨大的损失；或者，如果其他员工也这样做，则将造成更大的损失。
当然，有人可能会说不可能保证100％的合规性。您所能做的就是经常加强政策，然后希望员工理解即使是很小的一个不合规事件的重大影响，这可能是正确的。但是，有时违规纯粹是偶然的。例如，店员可能分散了帮助顾客的注意力，却忘记了在指定时间对浴室进行消毒，或者出纳员急于结账顾客，却没有计算购物车中的限售物品数量。或者，经理可能认为任务不在优先列表上，因为总部从未告诉过他。换一种说法，如果您可以看到何时发生违规事件并立即采取调查和解决措施，则完全有可能提高遵从性。那边规范分析进来了。
规范分析如何使零售商和杂货店能够查看，分析和处理不合规问题，从而提高商店安全性和购物者的信心
世界各地的许多零售商都使用Zebra Prescriptive Analytics进行大流行前的流行病监测来监控日常合规性问题（例如不当使用经理代码，违反安全规定等），现在正使用它来监测冠状病毒相关的健康和安全措施以及交易限制实施以保护供应链和运营完整性。每次违规都会在零售商的数据中留下一个微妙但非常明显的异常，无论是过高的交易率表明不遵守社交距离还是可疑的生日提示暗示了非法酒类销售。即使是手动输入/替代也可能是一个危险信号，即员工正试图绕过数量限制并为客户扫描额外的消毒剂或消毒湿巾。在任何情况下
以下是零售商正在使用Zebra Prescriptive Analytics解决的一些不合规示例：
数量过多
在需求高峰时，可能有必要对基本商品施加数量限制，以防止“紧急购买”使您的整个库存消失。但是您如何执行呢？您的首个想法可能是重新配置销售点（POS）终端以识别这些限制并禁止任何超额购买，但这可能需要数周的时间。许多零售商已采用这种模式来在等待POS更改时快速识别违规情况。这使他们的资产保护团队可以在必要时进行再培训或纪律处分。可以按比例放大或缩小模式，以监控每件商品，每个收银员，每个商店或每个地区的违规情况，以识别最严重的违规者。
退货不当
为了预防COVID-19等独特的健康状况，零售商可能会暂停退货，以免传播疾病。由于重新配置每个连锁店的全部POS以禁止退货会花费时间（假设甚至有可能），因此此模式会标记在POS修复未决期间处理退货的所有员工。通过实时识别违规者，管理人员可以在实践继续之前进行干预，从而降低了风险。
关于烟酒销售的重复/可疑生日
当对酒精和烟草等受控物质的需求量很大时，收银员往往会通过忽略安全协议来尝试节省时间；例如，无法检查ID。由于经济处罚可能很严厉，因此这是不允许发生的。这种模式是为一家零售商配置的，该零售商因其收银员向未成年人出售酒精而面临食品和药物管理局（FDA）的数百万美元罚款。它分析收银员在检查ID后输入的客户生日。任何在每个班次中多次输入相同日期，明显是假的日期（例如11/11/11）或自己的生日以及其他可疑条目的出纳员都被标记为机会。零售商在短短24小时内发现了500多个符合此标准的收银员，并且仍在寻找更多的收银员。零售商还在法庭上展示了这种模式，以向法官表明他们正在努力纠正问题。法官表示认可并努力降低了零售商的罚款。
损坏率高于平均水平的项目
当需求激增时，每件商品都非常重要，因此了解店铺内每个SKU的状况至关重要。如果某件物品的损坏程度要大于其他物品，则员工可能不遵守精致物品的处理程序。您需要立即了解异常高的损失率并在损失增加之前进行干预。该模式首先查看所有商店（而不只是一个特定商店）的损坏率，以确定基准平均值。然后，它会提醒合适的人员在给定位置的任何给定项目的损坏率超过此平均值时进行调查，从而使他们能够迅速阻止损失。
在营业时间以外营业的商店
有时，高需求迫使零售商缩短营业时间，以便有更多时间进行补货。在其他时候，政府可能由于公共卫生和安全命令或其他事件而实行宵禁。无论哪种方式，零售商都需要确保其员工遵守这些限制。此模式标记商店在已发布的工作时间之外解除警报警报的商店，这可能表明存在培训缺口，工资欺诈或盗窃。
在一种情况下，该模式向资产保护调查员警告了一家商店，该商店的警报在营业时间前三个小时的凌晨4:00撤防。在检查闭路电视录像时，调查人员看到一名助理经理与几位家庭成员一起进入商店。20分钟后，他们带着将近1,000美元的商品离开，之后，助理经理简单地重新武装了警报器并锁上了门。助理经理及其家人被起诉，所有被盗产品被追回。
未能实行社会疏离
当关注公共卫生时，政府可能会实施“社会隔离”法令，要求人们保持一定距离。使用正确的行为数据模式，您可以帮助强制执行此规则，并确保客户和员工的安全。此模式计算平均每小时交易率，并向经理提醒任何超出平均水平的员工或商店。交易率高的收银员可能没有提醒客户按照要求进行社交疏散或对每个客户之间的收银台进行消毒。有了这些信息，您的经理可以做出相应的回应。
Zebra Prescriptive Analytics还可以与定位设备或移动计算机中的数据同步，以确保员工进行社交疏远。例如，如果两个或多个设备在彼此之间的六英尺内停留的时间过长（由公共卫生部门或您的组织确定），并且用户没有响应警告声，提醒他们分开，则用户信息被匿名捕获并作为“邻近事件”存储在数据库中。如果一名员工被诊断出患有COVID-19，则经理可以登录数据库以安全地识别与患病个体有高风险接触的任何员工（即记录的“邻近事件”），并提醒他们隔离并进行测试（如果推荐）。
换句话说，规范分析为您提供了广泛但有针对性的工具集，可从战略上识别违规违规，调查违规原因并采取适当措施防止再次发生。反过来，这将帮助您确保遵守法规，无论已有多少个策略或它们可能不得不更改的频率。