「每一人離職就損失5000美元！」曾一年出走6萬人，IKEA如何化解留才危機？|數位時代 BusinessNext

根據彭博社（Bloomberg）報導，IKEA 在疫情期間經歷了一次重大人力資源調整，以應對全球市場的員工高離職率。推動變革的背後有個關鍵原因，每一次員工離職，IKEA 都需要額外支付至少 5,000 美元的人力替代費用，亦即每一次的員工離職，都會造成企業 5,000 美元以上的損失！面對這一情況，IKEA 採取了一系列措施，包括提高薪酬、增加彈性工作時間、以及改善新員工入職流程等，希望藉此降低離職率。

員工高離職率的挑戰

疫情期間因為各種原因，IKEA 離職員工數持續飆升。在美國，各門市面臨員工大批辭職的困境；在英國和愛爾蘭，新員工不到一年內離職的比例更是高達 50%。這種高離職率對公司造成了嚴重的經濟損失。2022 年，IKEA 全球合計超過 62,000 名員工因各種原因離職，相當於其全球勞動力的三分之一。

根據市場觀察，零售業長期一直以來因低薪、不規則的工作時間、面對顧客壓力大而導致員工離職率較高。麥肯錫公司 2022 年的報告指出，零售業離職率比美國其他行業高出 70% 以上。許多零售業員工正在考慮離職，其中一半希望完全擺脫零售業。這使得吸引、培養和留住第一線（現場）人員成為零售業 CEO 們的重要課題。

IKEA 近年高離職率的另一個因素，內部管理問題也是造成員工不滿的關鍵。2018 年，一個工會聯盟指控 IKEA 在美國、愛爾蘭和葡萄牙的地方管理層持續壓制工會組織。經過幾年的談判，IKEA 在 2023 年才同意旗下員工得組織工會，並允許工會代表進入門市。

這些積累的問題導致了 IKEA 大量員工抗議與辭職。IKEA 集團執行長 Jon Abrahamsson Ring 指出，疫情期間的勞動力短缺使得招聘和留住員工變得更加困難。這促使 IKEA 開始檢討其員工管理策略，並做出相應的改變。

因地制宜的措施

面對全球各地區市場遭遇人員流失問題的差異，IKEA 採取對症下藥措施，專注於每個地區市場的最大痛點，提供解決方案。這些措施包括提高薪酬和福利，優化排班、新員工入職流程，甚至重新設計員工制服。

在倫敦，薪酬問題是長期爭議的焦點，IKEA 決定調整基本工資從每小時 11 英鎊提高到 13.15 英鎊，同時為倫敦之外幾家所在地區生活水準較高的門市，設立了不同的起薪標準。

在印度，IKEA 提供了如補貼托兒服務、母親和父親 26 周的育兒假以及五天工作制等福利。這些措施特別吸引了需要照顧家庭的員工，改善了他們的工作與生活平衡。

在美國，IKEA 引入了一個線上排班工具，使員工可以更靈活地調整工作時間，減少了因不可預測的班次安排而導致的困難。同時，更運用了一個名為「Stay」的分析工具，用來分析離職員工背後的歷史數據，進而幫助管理層提前識別與應對潛在的離職高風險員工。

策略的實施與效果

這些因地制宜的措施顯著降低了 IKEA 員工的離職率。到 2023 年底，美國的自願離職率從前一年的三分之一降至約四分之一。全球範圍內，IKEA 旗下超過 600 家門市與倉儲人員的離職率從 2022 年 8 月的 22.4%，下降到 2023 年 4 月的 17.5%。

未來仍持續面臨挑戰

透過提高薪酬、增加工作靈活性、和改進管理流程， IKEA 不僅降低了員工流離職率，也提升了員工的工作滿意度。

然而，長期來看 IKEA 仍然面臨新的留才挑戰。例如，在日本，由於勞動力市場依然緊繃，員工離職率仍持續上升；在波多黎各，員工對薪酬和待遇的不滿，導致了新的工會持續組建中。

總的來說，IKEA 的這些改革措施在短期內取得了顯著成效，但長期的留才成效仍需持續努力和調整策略。隨著全球勞動力市場的變化，IKEA 需要不斷適應和調整其人力資源管理策略，以保持競爭力並確保員工的滿意度和忠誠度。

IKEA 降低員工流失率的成功經驗，可以為其他公司提供的學習點

IKEA 留才的成功案例表明，當企業重視員工福利和工作環境時，可以顯著改善員工的工作滿意度和保留率。這些具體做法對於其他零售企業應對員工離職問題具有重要的啟示。

1.靈活排班

IKEA 引入了更靈活的排班制度，讓員工可以線上換班而無需經理批准，這樣的安排讓員工能夠更好地平衡工作與生活。其他公司也可以考慮引入類似的靈活排班系統，讓員工能夠根據自身需求調整工作時間，這樣能提高員工的滿意度和忠誠度。

2.提供有競爭力的薪酬

IKEA 在全球多個地區提高了員工的起薪，並設立了不同的起薪門檻來應對不同地區的生活成本。其他公司應該也要定期評估和調整薪酬結構，確保薪酬在市場上具有競爭力，特別是在生活成本較高的地區，才更能吸引和留住優秀人才。

3.縮小薪酬差距

IKEA 努力縮小性別薪酬差距，確保所有員工獲得公平的報酬。其他公司也應該檢查內部薪酬分配，確保不存在性別或其他形式的「同工不同酬」歧視，這樣能夠提升員工的忠誠度和公司形象。

4.根據需求提供多樣化福利

在印度，IKEA 提供托兒服務補貼、育兒假和五天工作制等福利，有助於吸引和留住更多員工。公司可以借鏡，根據員工的需求提供多樣化的福利，如托兒服務、彈性工作安排和育兒假等，這些福利能夠有效提升員工的工作滿意度。

5.數位工具的使用

IKEA 透過使用「Stay」，分析數據標記出可能有辭職風險的員工，這樣可以及時採取措施進行挽留。其他公司亦可參考這種做法，透過數據來預測員工流失風險，及時採取應變措施來提升員工滿意度和忠誠度。

此外，IKEA 將排班工具線上化，提高了員工調整工作時間的靈活性。其他公司也應該利用現代技術提供更靈活和便捷的管理工具，這樣也能提升員工的工作體驗。

總結來說，IKEA 通過提高薪酬、提供多樣化福利、引入靈活的工作安排和利用技術工具，有效應對了員工流失問題。其他公司可以從這些措施中學到如何提升員工滿意度和保留率，從而在激烈的市場競爭中保持優勢。

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資料來源：Bloomberg、Orange County Register、經濟日報、ETtoday新聞雲

本文授權轉載自：經理人

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。