示例成品 · 平台演示,按左边这组点选真跑出来的
示例:运力缺口分析(统计日期 2024-06-03 至 2024-06-09)
一、关键数据
| 指标 | 数值 | 说明 |
| 期初骑手数 | 60 人 | 本周一在册 |
| 本周在线骑手数 | 52 人 | 含兼职 |
| 本周离职数 | 6 人 | 名单见附表 |
| 本周新入职数 | 3 人 | 名单见附表 |
| 本周峰值单量 | 2100 单 | 周六午高峰 |
| 所需人效人数 | 58 人 | 按人效 36 单/人估算 |
| 运力缺口 | 6 人 | 所需人数减实际在线 |
| 流失率 | 10% | 离职数÷期初骑手数 |
二、缺口原因要点
1. 流失集中:本周离职 6 人,流失率约 10%,主要发生在周三至周五,直接拉低在线人数。
2. 补员滞后:新入职 3 人,且新人首周人效偏低,实际可顶岗人数不足。
3. 单量放大:峰值单量较上周上升约 15%,所需人效人数增加,缺口由上周约 2 人扩大到约 6 人。
4. 时段错配:午晚高峰在线率低于全天均值,缺口在高峰时段更明显。
三、建议动作
- 优先补员 4 至 6 人,重点补午晚高峰。
- 对新人安排带教,缩短上手期。
- 高峰时段启用兼职或跨站支援。
注:以上数字均为示意,实际缺口与流失率由程序按上传数据计算。
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