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2021-12-08 18:40:03
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数据分析对每个行业都是必不可少的一个环节，对呼叫中心的分析价值来自于对分析工具和方法的掌握与业务理解的融合，只靠某一方不能全面挖掘数据的价值，应用于业务决策和指导。
呼叫中心多数是对其每日的服务数据进行分析，或者叫做x秒的连接率。如果有一天这个数据发生异常，比如某个时间段的服务水平指标下降剧烈，波动趋势形成谷底，我们的分析思路是什么？平均值变低、标准偏差变大、放弃率变高……，这些都有可能，但这些都是现状记述( what )。到底是什么原因导致了突然进入的服务水平的下降呢？ 要找出原因，必须明确了解这个指标的业务逻辑。
服务水平指标本身是来电负载和来电能力平衡的结果。当传入负载大于传入能力时，服务水平指标降低； 另一方面，当呼叫响应能力逐渐匹配或超过呼叫负载时，服务水平指标将上升。(注：在实际应用中，必须考虑在一定的传入负载下，所设定的不同服务水平指标对传入响应能力的不同需求）。
当坐席的服务下降时，其最大的可能是由于来电负荷上升。由于来电负荷由来电数和AHT构成，因此确认和排除这一原因应该从分析这两个要素着手。与预期的流量相比，如果来电量没有明显异常，AHT也比较稳定，则可以消除来电负载意想不到的波动原因，着眼于响应能力。
应对能力中的两个重要因素是工作人数和人均有效时间。工作人数和排班计划有差别吗？由于在线自动呼叫系统来电的随机性特征，几个人的差距有时会导致服务水平的巨大变动。如果工作人数没有差别，则重点放在人均有效工时这一指标上。 重新分解该指标后，应该可以分析合规率、ATT、ACW和AUX或离席等指标。特别是在正确的时间出现在正确的地方没有做正确的事情时，需要重点关注和分析。
当然，除此之外，还有可能是调度需求测算、班次调度、系统故障等原因，如果在中心因素上找不到答案，就需要跳出一楼，从更广阔的角度看问题。
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