服務水平指標是反應呼叫中心服務效率的核心指標之一。其定義為X%的電話在Y秒內接起。當然對于這個定義的理解和算法也存在很多不同的方式，在我以前的文章中已有解釋，這里不再重談。這里要說的是呼叫中心對于服務水平指標的幾種不同的衡量和分析方式：
1. 時段均值法：
就是取一個時段（日、周、月）的服務水平均值來看這個指標的表現。了解統計學基本知識的人都知道，簡單平均值有它固有的缺陷，應用在服務水平指標的衡量與分析中，并不能很好地反應客戶的典型經歷。舉一個簡單的例子如下：
A 100% 100% 60% 60%
B 80% 80% 80% 80%
A、B兩組數據的均值都是80%，但是對于客戶體驗來講，B組顯然要比A組更能夠提供持續一致的客戶體驗。但是只看最后的均值的話，是發現不了這個信息的。
2. 時段達標率：
即把每一天的24小時細分成48或者96個時段，然后分別統計每一時段的服務水平指標，最后看有多少比例的時段達到了所設定的服務水平指標。舉例如下：
| ≧80%的時段 | 20 |
| 60%<80%的時段 | 15 |
| 40%<60%的時段 | 8 |
| <40%的時段 | 5 |
這樣我們就可以詳細了解到一天中服務水平的詳細表現情況，假設我們設定的服務水平目標是80/20的話，當天的服務水平時段達標率僅為20%，并不是很理想。這種分析方法顯然比只看均值更近了一步，但是我們還是無法了解服務水平表現的穩定情況以及時段波動特點。因此，我們還需更近一步，通過相應的統計分析，了解更多有價值的信息。
3. 控制分析法：
我們先把一天的服務水平原始數據放在這里：
| 0:00 | 100% | | 0:30 | 100% | | 1:00 | 100% | | 1:30 | 50% | | 2:00 | 100% | | 2:30 | 70% | | 3:00 | 100% | | 3:30 | 100% | | 4:00 | 100% | | 4:30 | 100% | | 5:00 | 100% | | 5:30 | 95% | | 6:00 | 100% | | 6:30 | 95% | | 7:00 | 90% | | 7:30 | 85% | | 8:00 | 80% | | 8:30 | 70% | | 9:00 | 55% | | 9:30 | 60% | | 10:00 | 65% | | 10:30 | 67% | | 11:00 | 70% | | 11:30 | 50% | | | 12:00 | 45% | | 12:30 | 68% | | 13:00 | 73% | | 13:30 | 76% | | 14:00 | 80% | | 14:30 | 82% | | 15:00 | 82% | | 15:30 | 85% | | 16:00 | 83% | | 16:30 | 86% | | 17:00 | 80% | | 17:30 | 88% | | 18:00 | 85% | | 18:30 | 82% | | 19:00 | 75% | | 19:30 | 73% | | 20:00 | 78% | | 20:30 | 82% | | 21:00 | 88% | | 21:30 | 92% | | 22:00 | 95% | | 22:30 | 98% | | 23:00 | 100% | | 23:30 | 100% | |
然后做出全天服務水平波動的曲線圖：
然后我們看一下這組數據的均值：83% 標準差：15.26% 離散系數：0.18
至此，基于以上數據分析和測算，我們可以得出這樣的結論：全天的服務水平均值不錯，達到了83%；但根據波動曲線來看，上午及傍晚業務量高峰時段人員配備不足，導致了服務水平的明顯下降；晚間時段人員是充足的，但要注意人員備份并要始終在線，不要隨意離席；如果每天的波動趨勢大致相同，應考慮補充一線員工，調整排班策略，增加分散半次以更好地覆蓋高峰時段；從標準差和離散系數來看，服務水平的控制還不是很穩定，應在業務量預測、班次優化以及相關流程及系統方面做進一步的根源分析和相關改進工作。
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