准确预测呼叫中心业务量

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1、准确预测呼叫中心业务量呼叫中心高质量的人员排班计划应以准确的业务量预测为基础。如果不能精准地预测出呼叫中心的业务量，无论你利用何等复杂公式测算人员数量，或者创建一个错综复杂的班次安排计划都是在浪费时间。当呼叫中心实施了劳动力资源管理后，如果不能准确地预测工作量的话，那么呼叫中心人员排班的最终效果必定会受到影响。这也就印证那句俗话，“垃圾进，垃圾出”（GarbageIn,GarbageOut。即：输出其实是由输入决定的）。因此，准确地进行业务量预测是呼叫中心劳动力资源管理一个最为重要的步骤。      进行业务量预测的目的是为了预见

2、和测算未来的工作量，以便配备足够的人员处理这些业务。在呼叫中心环境下，有很多运营情况都需要进行预测或与预测相关。其中最普通的一种预测就是简便和常规的日常运营业务量预测。但是，有些时候也需要针对特殊情况进行预测，例如针对新业务计划、试运营一个新的呼叫中心，或对运营时间方面发生变化等情况进行预测。还有，当一个呼叫中心实施了一项新技术可能会造成呼叫量及其趋势的变化，这时则需要靠预测来测定这种变化对员工工作量造成的影响。不管怎么说，正确理解和掌握业务量预测背后的基本规律，以及如何运用预测对呼叫中心资源进行规划都是非常重要的。     呼叫

3、中心业务量预测方法既是一门“艺术”，又是一门科学。说它是“艺术”，是因为我们毕竟在预测未来，预测的准确性将基于我们的经验和判断。但是，它又是一门科学，即通过利用历史数据，以一种系统的步骤进行数学计算来预测未来的工作量。因此，对于从事呼叫中心业务量预测的人员来说，掌握专门的统计学方法，可以利用纸和笔，以及计算器进行相关计算是必备的一项技能。而对于那些已经购买了能自动进行预测的劳动力资源管理软件的呼叫中心来说，并不意味着从事预测的人员能够从此“松一口气”了。因为，学会使用这样的软件，搞清楚软件当中的计算都意味着什么，和自己亲自动手在进

4、行计算同样重要。正确理解从软件工具当中得到的预测数据，并能够验证其准确性是非常重要的，其实，更重要的是如何分析和解释这些数据，并用于管理实践。因此，我们说即使拥有这样的自动化预测工具，但掌握一些预测的基本原理也是非常必要的和值得的。第一步：收集相关数据     预测的第一步就是收集具有代表性的业务量历史数据。我们假设，在大部分呼叫中心里，历史业务量能反映未来业务量走势，因此收集这些历史数据就是第一项任务。很显然，这些历史数据大部可以从ACD中获取，尤其是以半小时为间隔的呼叫量和处理时长等数据信息。     我们需要研究多长的业务量

5、历史数据呢？首先，如果业务量历史数据与当前业务量密切相关，其次我们可以拿到一定量的历史数据的话，我们建议保留与研究两年的业务量历史数据。如果少于两年的历史数据，从数据量上来说是足够了，但不如两年的历史数据那样，能很准确地帮助我们追踪业务量走势，以及准确地反映月度或季度的业务量到达模型。     有一点非常重要并需要指出，即：我们假设依据历史呼叫处理量就能准确地描绘出未来工作量，以及所需人员数量。这种假设只有在所以来电都被接入，没有任何由于中心线路不足而造成被阻挡的情况下才是有效的。因此，定期地向呼叫中心所在地电信运营商索取“被阻挡

6、呼叫”的数据，来进一步验证我们的假设是个很好的做法。     另外，有关收集数据的关键步骤就是用眼睛仔细观察我们收集到的所有数据，确保没有出现异常数据，即有些数据反常的低，反常的高，或者有些数据出现丢失或不完整等情况。当我们识别出有异常情况，我们首先应该判定造成异常状况的原因，然后做出是否需要进行调整或改进的决定。以下列数据为例，该数据是上年度7月份的每日呼叫量数据。周日周一周二周三周四周五周六528142123610020952005531540754885420111091058925587378555125536121295

7、159325590546755415598123493360315655551255935699     在以上的历史数据中，我们不难发现有几处异常情况。第一处异常出现在本月的第一个周末，自本月的第一个周四起呼叫量就开始下降，周五下降的幅度更大，到了第一个周六（即7月4日――美国国庆日）甚至降为0，第一个周日也没有大幅的上升。对于这种异常情况，我们应当做些什么呢？     原因是美国国庆日造成了呼叫量大幅下降。因此，当我们预测下一个年度七月份呼叫量时，我们就需要将这一因素考虑进去。但是，鉴于每年的7月4日美国国庆活动是不尽相同的，

8、故每年此日的呼叫量模型也会有所区别。如果碰到7月4日这一天恰巧在周一的话，我们可能会预测周二也会有呼叫量大幅下降的情况，而周四和周五就不会有那么大的影响了。这就是我们所说的预测需要点“艺术”了，也就是在进行预测的过程中，使用一些我们的直觉和主观判断