Автор: Алексей Ребров
к.соц.н., доцент НИУ ВШЭ,
Директор Консалтинговой компании "Проект "Дельфы"


В этом посте я расскажу о результатах одного из наших недавних проектов по разработке и внедрению системы мотивации по KPI. Результаты говорят сами за себя: за первый месяц работы новой системы удалось увеличить розничные продажи на 20%. Более подробно о результатах в самом конце поста. Проект реализован в частной подмосковной сети АЗС.

Исходная ситуация

Вводные данного кейса довольно типичны: бизнес существует сравнительно давно, обороты и прибыль стабильны. Рост происходит в основном за счет строительства и открытия новых АЗС, что сопряжено с инвестициями, административной волокитой и т.д. К тому же рынок в Подмосковье уже достаточно насыщен – просторы для открытия новых объектов ограничены. При этом менеджмент в центральном офисе прикладывает массу усилий, чтобы хоть как-то повысить обороты и прибыль с текущего клиентопотока компании: придумывают акции, обучают персонал, расширяют ассортимент, разрабатывают и внедряют стандарты обслуживания и т.д. и т.п. Занявшись этим проектом, мне пришлось для понимания ситуации и кругозора объехать АЗС разных брендов и сравнить их между собой. По моим ощущениям, у нашего клиента, без сомнения, лучший фастфуд и кофе во всем Подмосковье. При этом у многих сотрудников офиса складывается ощущение, что большая часть их усилий вязнет в нежелании линейного персонала АЗС что-либо делать. И это несмотря на то, что весь линейный персонал получает комиссионные вознаграждения – процент от всех продаж смены. Сравнение разных точек розничной сети между собой наглядно показывало, что в большинстве случаев продажи гарантированно можно увеличить, но никто не мог сказать, как именно это сделать.

Перед нами была поставлена задача: разработать такую систему мотивации, которая увеличит объем и маржинальность продаж уже действующих розничных точек.

В чем была проблема

Прежде чем что-то менять, необходимо разобраться, что «не так» в действующей системе мотивации линейного персонала. Проведенная диагностика показала следующие проблемы:
  1. В целом низкая доля переменной части заработной платы. Как я много раз писал, размер зарплаты отдельного сотрудника при комиссионной системе вообще с трудом поддается управлению. Зарплата скачет, как московская погода, что само по себе плохо. Но средний размер переменной части на некоторых должностях при этом составлял около 20-30% от всей зарплаты, что было маловато для линейного торгового персонала. Переменная часть не имела необходимого мотивирующего эффекта.
  2. Показатели премирования никак не зависели от самих работников. Парадокс в том, что руководство сети было убеждено в обратном. Ведь премия – это процент от объема продаж. Чем больше продал, тем больше заработал. Таково распространенное заблуждение многих отечественных собственников и менеджеров. Нам пришлось провести около сотни статистических расчетов, чтобы однозначно доказать обратное. Доказательство сводилось к следующим тезисам:
    • Объем продаж смены реально зависит только от количества клиентов в смену. Количество клиентов зависит от дня недели и времени суток. График всплесков и падений на каждой АЗС свой, но он стабилен, цикличен и предсказуем.
    • Поскольку индивидуальные продажи в данном случае не поддавались учету, все сотрудники получали процент от общих продаж смены. Это типичное явление для таких отраслей, как Retail и HoReCa (да и в целом в российском бизнесе встречается часто). Соответственно, чем больше сотрудников выходит в смену, тем меньше денег приходится на одного человека.
    Сотрудники АЗС никаких статистических расчетов не делали, но интуитивно все это чувствовали. В результате все боролись за получение более выгодного графика смен: попасть в пиковые смены с меньшим количеством напарников. До объема продаж и качества обслуживания никому, естественно, дела не было.
  3. На топовых станциях персонал получал меньше, чем на маленьких. Этот парадокс объясняется довольно просто: на крупных станциях с большими оборотами руководители предпочитали выводить побольше людей в смену. В результате зарплата на одного работника хромала. На маленьких же станциях выводились минимальные смены по 1 человеку. В результате зарплата одного сотрудника на таких станциях оказывалась сопоставимой или даже выше, что явно демотивировало работников, периодически перемещавшихся между точками сети из-за необходимости замен, подмен и т.д.

Сухой остаток печален для бизнеса: линейный персонал бьется за более удобный график смен и возможности перемещения на более тихие АЗС, где меньше клиентов и работы. На все призывы руководства больше работать с клиентами, лучше продавать и использовать созданные для продаж возможности сотрудники АЗС плевать хотели, т.к. их зарплата от всего этого зависит в последнюю очередь. Систему надо было менять радикально.

Что мы сделали

Первая задача заключалась в том, чтобы найти показатели оценки персонала, напрямую зависящие от усилий сотрудников. Для этого снова пришлось провести множество статистических расчетов. Ситуация осложнялось отсутствием индивидуального учета продаж и нестабильным составом смен. Однако методы многомерного анализа данных иногда творят чудеса. В разрезе по должностям были выявлены следующие показатели:
  • Операторы-кассиры торгового зала в первую очередь могут влиять на продажи кофе. При этом показателем, отражающим усилия работника, являются не общие продажи кофе (они зависят от времени и дня смены), а удельные продажи – кофе на одного клиента. Поток клиентов на АЗС зависит от времени суток, а вот то, как обслужили конкретного клиента, целиком и полностью зависит от персонала. По аналогии с кофе обнаружилась и зависимость между продажами фастфуда на одного клиента и работой отдельных операторов. Но эта связь была уже слабее. Самая слабая связь была обнаружена между продажами магазина на одного клиента. Эти три показателя и были положены в основу системы премирования для операторов-кассиров.
  • У заправщиков обнаружилось серьезное влияние на продажи топлива. Но опять же не в абсолюте, а в удельных величинах. Они могут увеличивать такой показатель, как среднее количество литров на одного клиента, предлагая заправить полный бак или заправиться по акции (на удивление подавляющее большинство заправщиков не делает даже таких простых вещей!) Также заправщики значимо влияют на продажи премиальных видов топлива.
  • Начальники смен получили синтез показателей операторов-кассиров и заправщиков.
Также в систему показателей премирования вошли результаты оценки тайным покупателем, которые раньше вовсе не учитывались в зарплате. Была введена отдельная надбавка за среднее количество клиентов, проходящих через АЗС за месяц, чтобы дифференцировать зарплату персонала в зависимости от проходимости станции. Вторая задача заключалась в разработке новой структуры зарплаты и определении механизмов премирования. Здесь решение было довольно простым. Работникам была установлена мотивирующая, но не порождающая фрод структура зарплаты от 60 (оклад) / 40 (премия) до 50 / 50. Для расчета премии была использована наша любимая эффективная формула, учитывающая не только планы по показателям, но и пороговые значения.

Третья задача оказалась самой сложной. Поскольку мы отказались от начисления процента с продаж и перешли на схему оплаты по KPI, для всех показателей необходимо было разработать планы и пороговые значения. Все планы должны быть напряженными, но достижимыми, все пороги должны быть легко достижимыми, но не выполняться автоматически. При этом планы и пороги на каждую смену должны учитывать день недели, и время суток, и средние показатели данной розничной точки. В противном случае не будет выполняться предыдущее условие. В результате нам пришлось сконструировать целый дополнительный автоматизированный модуль расчета планов по KPI, которые при желании можно было бы даже зарегистрировать, как изобретение. Этот модуль на основе статистики продаж каждой АЗС за последние 6 месяцев делал прогноз продаж, вычислял закономерности недельных циклов продаж и рассчитывал планы и пороги по всем KPI на 14 смен (2 смены на 7 дней недели). Далее, с учетом сменного графика модуль формировал индивидуальный план на каждого работника под его состав смен.

Этот автоматизированный модуль планирования стал сердцем новой системы мотивации, т.к. без него вся новая система разваливалась на части. Забегая вперед, скажу, что при апробации модуль расчета планов показал себя наилучшим образом:
  • Средняя степень выполнения составила 54% на диапазоне от порога до плана, т.е. средний уровень усилий давал работникам примерно половину от плановой премии;
  • Примерно в 10% случаев работникам удавалось достичь и перевыполнить плановые значения, в результате чего они получали премию сверх плана;
  • Примерно в 10% случаев работники не выполняли пороги по KPI, т.е. совсем не получали премию за смену.
Конечно же, расчеты по новой системе были автоматизированы с помощью системы HighPer, что позволило существенно упростить администрирование новой системы, избежать массы ошибок, связанных с массовыми расчетами Excel. Все работники получили свои личные кабинеты с расчетом зарплаты, что здорово усилило мотивационный эффект.

Что получилось в результате

А теперь о самом интересном – что получилось в результате. Во-первых, мы получили систему оплаты, в которой:
  1. Премия прямым и явным образом зависела от усилий самих работников, а не от случайных факторов, графика смен, количества людей в смену и т.д.
  2. Размер премии был чувствительным для работников: при выполнении планов наиболее эффективные работники получали 80-100% от оклада.
  3. Премия стала очень чувствительна к результатам смены. За откровенно проваленную смену можно было остаться вовсе без премии.
  4. Заработная плата стала предельно понятной и предсказуемой для работников.

Во-вторых, как следствие, выросли финансовые показатели. Но здесь важно очень точно пояснить, как замерялся прирост продаж от внедрения новой системы. В интернете полно умельцев, которые расскажут, что они что-то сделали и продажи выросли на 10%. На самом деле 10-ти процентный прирост ничего не стоит, если за то же время рынок вырос на 12%. Для определения прироста показателей от внедрения чего-нибудь нового нужна база для сравнения. Именно поэтому в науке существует понятие эксперимента с контрольной группой. Суть такого эксперимента в том, что изменения внедряются в одной группе (например, сотрудников), а другая полностью идентичная группа остается в исходных условиях, и замеряются различия в показателях между двумя группами. Именно из-за этой сложности с измерением экономического эффекта большинство кейсов и исследований о результатах внедрения KPI на поверку оказываются сплошной демагогией. В нашем случае мы имели возможность поставить настоящий эксперимент с контрольной группой, внедрив новую систему мотивации по KPI на нескольких пилотных АЗС и сравнив их результаты с аналогичными станциями сети за тот же период времени. Результаты представлены в таблице ниже:
Показатель продажДинамика (прирост) основных показателей
Контрольные АЗС
(старая система мотивации)
Пилотные АЗС
(внедрение KPI)
Прирост от внедрения
KPI за месяц
Продажи топлива4,36%11,72%7,36%
Продажи магазина12,30%25,12%12,82%
Продажи фастфуда4,21%24,50%20,29%
Продажи в первый месяц внедрения системы выросли по всей сети, т.к. начался высокий сезон. В этом смысле эксперимент с контрольной группой очень показателен. Однако продажи на пилотных АЗС, где внедрялась новая система, выросли заметно выше. И именно разница в темпах роста между пилотными станциями и станциями сравнения (последний столбец) показывает результаты внедрения KPI. Продажи основного продукта – топлива – за первый месяц внедрения системы на пилотных АЗС выросли на 7,36%, а продажи фастфуда – самого маржинального продукта, дающего значительную долю прибыли, выросли более чем на 20%. Думаю, комментарии здесь излишни. Стоит отметить только еще два момента:
  • На станциях сравнения, где сохранилась старая комиссионная система оплаты, в связи с ростом продаж вырос и фонд оплаты труда на 12-15% в зависимости от категории персонала. На пилотных АЗС, где продажи выросли существенно выше, зарплата осталась без изменений. Кстати, позже это сильно «отрикашетило» по новой системе мотивации.
  • Прирост продаж на пилотных станциях за первый месяц внедрения составил 914% от стоимости консалтингового проекта по разработке новой системы оплаты. То есть затраты на консалтинг «отбились» за первый месяц пилотного внедрения. Представьте себе экономический эффект от распространения этой инновации на всю сеть в масштабах 3-6 месяцев (а основной рост наблюдается именно в этот период).

Оговорка

Конечно, такие результаты впечатляют даже нас, хотя мы и прогнозировали рост продаж в районе 15%, что и произошло. Однако здесь надо оговориться, что мы все-таки не волшебники. Система мотивации не заработает сама по себе. В данном случае эффект во многом обеспечен еще двумя обстоятельствами:
  1. Заслуга по внедрению новой системы целиком и полностью принадлежит менеджменту клиентской организации. Без внимательного отношения к этому проекту и прекрасно простроенной коммуникации с работниками со стороны службы персонала такого результата мы бы не получили.
  2. Я всегда говорю, что результат зависит от трех составляющих – мотивация, квалификация и организация. В данном проекте мы работали только с мотивацией персонала. Но надо отдать должное – работа по организации и повышению квалификации персонала была поставлена в данном случае прекрасно и без нас. В части организации компания имела все возможности для увеличения продаж – бесспорно лучший фастфуд и кофе в регионе, широчайший ассортимент товаров в торговом зале магазина, наличие интересных акций и т.д. В части квалификации – масса курсов повышения квалификации персонала вплоть до навыков бариста.
Без этих двух факторов проект с такими результатами не смог бы состояться.

P.S. После этого проекта мы всегда с удовольствие заезжаем на АЗС Трасса. И всегда, кроме заправки, покупаем там вкусный кофе, свежевыжатый апельсиновый сок и великолепные роллы с лососем ;)



Следите за нашими новостями в социальных сетях:

          

Хотите заказать такой проект в своей компании? Закажите разработку системы KPI в продажах у автора данной статьи! подробнее