ワークフォース管理
Salesforceネイティブプラットフォームから、スタッフ、シフト、運用の実行を調整します。
Salesforce用に構築。あらゆるシステムに対応。
このワークフォース管理ソフトウェアはSalesforce内で直接動作し、CRM、オートメーション、レポートをワークフォース駆動のワークフローに拡張します。レガシーHR、スケジューリング、またはワークフォースプラットフォームを運用している組織向けに、APIまたはミドルウェアを介して統合し、チームが重要なシステムを中断することなくワークフォースオペレーションを近代化できるようにします。
集中管理されたワークフォーススケジューリングと割り当て
チーム、シフト、責任を単一の記録システムで調整します。手動スケジューリングを排除し、すべての割り当てがリアルタイムで可視化され、正確で整合性があることを保証します。
複数ロケーションのスケジューリング
複数のサイト、部門、または施設でのスタッフスケジュールを一元管理します。
タスクとリソースの割り当て
特定のタスク、資産、またはロケーションに従業員を割り当て、明確な所有権とリアルタイムの可視性を提供します。
可用性と作業負荷の追跡
スタッフの可用性、キャパシティ、作業負荷を監視し、カバレッジを最適化し、スケジューリングの競合を防ぎます。
リアルタイムのワークフォース可視性
Salesforceのダッシュボードとワークフローに瞬時に反映されるライブ更新で、真実の単一のソースを維持します。
ルール駆動のワークフォースポリシー
ワークフォースルールを一度設定します。システムにそれを強制させます。
-
シフトの長さとスケジューリングウィンドウ
作業時間、シフトの長さ、許可されるスケジューリング範囲を定義し、運用の一貫性を維持します。
-
役割またはスキルに基づく割り当て
従業員が資格、認証、役割要件に基づいて割り当てられることを保証します。
-
残業の閾値
残業を管理し、労働コストを制御し、コンプライアンスポリシーを強制するための制限とトリガーを設定します。
-
Salesforceユーザーに関連付けられたアクセス権限
Salesforceユーザープロファイルに合わせた役割ベースの権限を通じて、可視性とアクションを制御します。
一度設定されると、ルールは自動的にコンプライアンスと一貫性を保証します。
リアルタイムのワークフォース可視性
誰がスケジュールされているか、アクティブであるか、またはいつでも利用できないかを把握します。
- ライブワークフォースダッシュボードは、すべてのロケーションでのスタッフの状況、スケジュール、活動を即座に可視化します。
- スケジュールの競合検出は、運用に影響を与える前に重複するシフト、ギャップ、カバレッジの問題を自動的に特定します。
- 割り当ての追跡は、すべてのタスク、リソース、責任がリアルタイムで正しい従業員に明確にリンクされていることを保証します。
- 利用率とパフォーマンスの可視性は、組織全体の作業負荷の分配、効率、チームの生産性を強調します。
すべてがSalesforce内で集中管理されています。
自動化されたワークフォースワークフロー
手動の調整はチームの効率を低下させます。
- スケジュール、割り当て、または責任が変更されたときに、従業員に自動的に更新を通知します。
- リアルタイムでの競合や不足をエスカレーションし、マネージャーが迅速に行動できるようにして、カバレッジと継続性を維持します。
- シフト変更、残業リクエスト、または役割調整の承認を、事前定義されたワークフローに基づいてトリガーします。
- ビジネスプロセスとサービス要件に沿ったワークフォースオペレーションを維持するためのタスクやフォローアップアクションを生成します。
ワークフォースオペレーションは手動の介入なしで整合性を保ちます。
AIファースト設計、追加機能ではない
このワークフォース管理ソフトウェアは、スケジューリングの精度とワークフォースの効率を向上させるためにAIファーストアーキテクチャで構築されています。
スタッフ不足の予測
過去のスケジュール、需要パターン、ワークフォースの可用性を分析して、運用に影響を与える前にスタッフのギャップを予測します。
過剰または不足の利用の特定
ワークフォースの活動を継続的に監視し、非効率を強調し、作業負荷のバランスを保ち、最適なリソースの使用を確保します。
シフト分配の最適化
需要に合わせてスタッフレベルを調整するスケジュールの調整を推奨し、カバレッジを改善し、不要な労働コストを最小限に抑えます。
インテリジェントオートメーションによる手動調整の削減
リアルタイムデータに基づいてスケジューリングの決定と調整を自動化し、管理の手間を減らし、一貫性を向上させます。
ワークフォースデータが増えるにつれて、システムはより効果的になります—ワークフローを再構築することなく。