客服中心是为了服务广大用户所设立的，许多国内外数据都显示，客服中心人事相关支出占日常营运成本高达60%-80% 的比例，这么高比例的经常性费用，来自于企业对客户销售后的服务承诺，以及服务质量的保证。

在对客户承诺服务质量的同时，基于成本考虑，大部分的客服中心都会先将客户分为几个等级、并区分服务属性，再决定各种服务级别的服务指针，如，VIP等级的客户需要以高标准的态度来服务、一般等级的客户则可以采取稍微宽松的服务标准，因为不同的服务标准，紧密影响着人力资源的准备。影响人力准备的要素主要分为以下两个：  

 
1. 话务量与平均处理时长 (AHT：Average Handling Time)

平均处理时长包含过程中的通话时间与过程后的文件处理时间，话务量与平均处理时长愈大，人力的需求也就愈大。

• 平均处理时长(AHT) = 平均通话时长(Average Talk Time) + 平均话后处理时长(Average After Call Work Time)  
 
2. 服务指标

如果客服中心期望VIP客户95% 的来电在10秒应答，而期望一般客户85% 的来电在20秒应答，在同样的话务量与平均处理时长前提下，VIP客户群将需准备比一般客户群更多的服务人力，才能达成要求的服务指标。

在这两个因素中，服务指标通常在企业订定策略后便很少变动；话务量与平均处理时长则是随时都在变动，因此话务量与平均处理时长的预测就显得格外重要，若能准确预测其变化，即可预先排定适当的人力，在人力成本控制与服务指标的达成中间取得最佳平衡点。

影响话务量与平均处理时长(AHT)的因素

• 营销因素：推出促销活动、客群扩大等
• 顾客行为：对产品使用的熟悉度成熟、竞争产品的消长等
• 技术变革：新世代产品、服务、流程推出等
• 外部环境：品牌并购、法令变更等

影响话务量与AHT的因素这么多，要准确预测简直不可能，但如果误差值能控制在10% ~ 20% 之间，再配合现场的人员调度管理，创造一个服务指标稳定的客服中心便不再是难事。

预测资料来源：
       1. ACD、PBX、客户信息等系统
       2. 其它部门讯息(如市场、营销、法务等)
       3. 媒体、经济情势报导
 
• 预测人员依据其专业对资料进行收集、分析与整理，其重要性等同资料本身。

• 数据纯度的确认 - 需确保数据本身的正确性，未被系统异常所干扰，如IVR系统故障导致来电量暴增、数据收集接口的功能障碍导致话务量统计有误等。
 

资料引用●Call Center Management On Fast Forward < by Brad Cleveland >

作者 徐树模 格兰徳思大学资深顾问