眾所周知，任何呼叫中心的運營幾乎都是在追求服務的速度及質量的提高，同時在降低運營成本的前提下逐步提升呼叫中心的利潤及客戶滿意度；一個完善的呼叫中心建設不僅僅是信息技術的投入建設，在呼叫中心運營費用中花在技術上的成本只有5%，其它95%以上用于支付工資、網絡成本和日常開支，而在呼叫中心運營管理活動中座席員是一個非常重要的資源，在呼叫中心的運營成本中50-60%都與座席員有關，因此對于任何呼叫中心管理人員來講對一線座席員進行合理的排班管理是實現高效率的呼叫中心運營管理、降低整體運營成本、保證客戶服務質量和服務水平、提高呼叫中心生產力的重要一環。
人員的合理排班本質是人員排布與實時話量分布相一致，即話務量高時安排足夠多的座席員以保證能夠接起來話量，話務量少時安排較少的座席員以保證出現人員浪費的情況，從而達到在保證接通率、服務水平指標、用戶滿意度等指標的同時減少人員成本，其中的首要任務是精準的話務量預測，有了精確話務量預測之后就可以通過人力折算方法精確得到接起該話務量所需要的人力，在排班時只需要精確匹配該人力即可，此即為呼叫中心精確排班的基本原理所在。
下面我們將從預測和排班兩個方面來介紹如何精確進行呼叫中心的排班管理。
一、預測管理
預測既是計劃工具，也是創建最佳工作班表集的第一步。通過對歷史話務量的分析得出話務量及需求人力的預測模型及相關因子，使得排班師可設計不同的情境對未來任意周期的話務量及需求人力進行準確預測并以此為依據進行排班，此即為精確預測的本質所在。
下面將從預測的基本步驟和人力折算方法兩個方面進行介紹。
1、預測基本步驟
預測的主要目的是為預測分組維護相應的歷史模型，即用于從歷史話務數據預測得到當前業務所需要的座席人員數量模型。預測的基本步驟如下：
（1）建立日趨勢模型
支持排班師對歷史話務數據進行深入統計分析得到日趨勢模型，即單日各個時段話量占比情況。
日趨勢模型需要不斷進行維護，主要方式是從輸入排班系統的ACD接口捕獲近期話務數據來定期更新該模型。假設選定的話務數據正常，則日趨勢模型會在每次更新后逐漸趨于精確。
（2）單日話量預測
該功能主要完成從歷史話務數據預測得到預排班日期內每天的話務量情況，當然會有相應因素影響預測結果，需要排班師根據這些因素對單日話量預測結果進行相應的修正。
（3）單小時平均效能統計
該功能主要完成從歷史話務數據統計分析得到某個業務在某個時段所有座席員的單小時平均效能（即單小時處理來電數量），為人力預測做準備。
（4）平均處理時長(AHT)統計
該功能主要用于完成從歷史話務數據統計分析得到某個業務在某個時段所有座席員處理每通電話的平均處理時長(AHT)，為人力預測做準備。
（5）人力預測
根據前期統計分析結果，基于相應的預測算法，計算得到待排班日期所需要的座席員數量，為排班師排班時提供相應的參考。
2、人力折算方法
從上面的介紹可以知道預測管理的主要目的是從歷史話量預測中得到比較精確的單日話量，進而得到精確的人力預測，而從單日話量到人力預測需要使用相應的人力折算方法，下面將詳細介紹人力折算時使用的方法。
人力折算方法主要包含兩大類：以接通率為目標的人力折算方法和以服務水平為目標的人力折算方法。
（1）以接通率為目標的人力折算方法
以接通率為目標的人力折算方法包含兩個：
a．基于平均處理時長（Average Handle Time，AHT）的人力折算方法
該方法的輸入參數主要包括：
時段話量
日接通率或時段接通率
時段AHT
預測單元
時段占用率
時段耗損
并發量（只針對在線業務，其它業務類型：語音、遲滯業務，并發量設置為1）
其中預測單元需要轉換成秒，如前面設置了預測單元為30（分鐘），則此處應為30*60=1800秒。
該方法中人力預測數據可以具體到時段。
b．基于效能（Calls Per Hour，CPH）的人力折算方法
該方法的輸入參數主要包括：
時段話量
日接通率或時段接通率
效能時段分布
平均效能X
時段耗損
并發量（只針對在線業務，其它業務類型：語音、遲滯業務，并發量設置為1）
其中預測單元需要轉換成秒，如前面設置了預測單元為30（分鐘），則此處應為30*60=1800秒。
該方法中人力預測數據同樣可以具體到時段。
（2）以服務水平為目標的人力折算方法
該方法主要使用ErlangC模型進行計算，該算法的數據參數主要包括：
時段呼入量
日占用率或時段占用率
日接通率或時段接通率
時段耗損
時段AHT
服務水平
目標應答速度
并發量（只針對在線業務，其它業務類型：語音、遲滯業務，并發量設置為1）
具體計算方法如下：
（1）首先計算時段每秒有效呼入量、時段服務代表有效利用率和時段話務強度三個參數。
時段每秒有效呼入量=時段呼入量*日接通率或時段接通率/（1800*并發量）
時段服務代表有效利用率=日占用率或時段占用率*（1-時段耗損）
時段話務強度=時段每秒有效呼入量*（日AHT*AHT時段分布）
（2）然后利用erlangC模型計算時段所需座席代表數量的方法，ErlangC模型是固定算法（ErlangC模型的算式函數在此不進行詳細敘述），假設計算方法的函數是agentNo，那么函數及參數如下所示：
agentNo(時段話務強度,目標應答速度, AHT時段分布,服務水平)
用ErlangC模型計算得到時段所需座席代表數量之后還需要使用下面的算式對該數據進一步進行處理，然后得到最終需要的時段所需服務代表數。
時段所需服務代表數= agentNo（時段話務強度，目標應答速度，日AHT*AHT時段分布，時段需達到的服務水平）/時段服務代表有效利用率
由此即可精確得到折算后的時段所需要的人力。
二、排班管理
排班管理的基本目的是創建預定座席員與工作量之間最有效匹配的班表集，同時也滿足員工愿意按照其工作的需求（可提高員工的滿意度）。
排班的具體流程思想為：以預測數據為基礎，綜合考慮排班師指定的班表規則、班別規則、人員規則、勞動規則等，由系統進行自動排班，排班產生的班表允許排班師進行微調。
排班管理具體步驟包括：
1、座席員組折合人力統計
根據座席員的分組情況從歷史話務數據統計分析得到座席員組折合人力，該數據可用于排班。
2、設置排班規則及相應模板
在排班師排班過程中會涉及到很多的規則，主要包括班表規則、班別規則、人員規則、勞動規則等，這些規則需要排班師在進行排班之前預先指定/設置好，同時這些規則可能對應特定的模板，在設置規則時其對應的模板也要相應地設置好。
3、創建排班匯總表
即生成用于滿足預測人力配備要求或滿足人力配備要求和員工偏好平衡的新班表集。
4、生成單日班表
根據排班匯總表及待排班日期人力需求情況生成單日班表，根據單日班表人力配置情況及人力需求情況的差異度來調整單日班表的人力配置，使得單日班表人力配置情況及人力需求情況的差異度在合理的范圍內。
三、結語
呼叫中心的預測和排班對于提高服務質量和降低運營成本都至關重要，而呼叫中心的預測管理和排班管理是很復雜的過程，影響因素很多，上面介紹的預測管理和排班管理只是一個大概的過程，要做到真正的精確預測管理和排班管理則需要在實際應用中充分考慮自身情況，靈活、變通、高效地進行預測和排班。
