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AHT也会增加，因为呼叫中心顾问改而利用他们的休息时间，这导致采用不良行为，例如将呼叫者置于保持状态以使用厕所。

尽管在较小的呼叫中心这不是一个大问题，但较大的机构必须仔细注意其最大占用率。这是因为占用率随着联系量的增加而增加，这意味着每个呼叫中心顾问收到的电话数量也会增加。

（我们使用以下方法计算这些数据：平均处理时间= 180秒，报告时间= 30分钟，服务水平= 80％和队列20秒）

要了解最大占用量对员工人数的完全影响，请阅读相关数据的文章。

5.在WFM计算中始终考虑收缩

在进行任何劳动力管理计算时，至关重要的是要考虑人员的缩减，即尽管计划了该时间，但该职员仍无法工作的带薪时间。

根据Dimension Data在其全球基准测试报告中得出的平均收缩率是35％。

这是一个整体数字，其中包括SparkleComm 呼叫中心顾问在呼叫中心但因休息，会议等原因而无法接听电话时的内部收缩，以及呼叫中心顾问因假期，旷工等原因而休假时的外部收缩。

Genesys决策小组副总裁Ric Kosiba 表示，出于劳动力管理目的将两者分开很重要。因此，Ric建议“考虑可以控制的收缩和不能控制的收缩，因为一个需要预测，而另一个则需要计划。”

6.某些人员配备模型可能不适合您的环境

无论您使用Erlang计算器，仿真模型还是工作量计算，对于您的总体信心和高级管理层的认可，验证所选方法都很重要。

里克说：“这是一个非常简单的过程。您所要做的就是了解上周发生的事情，因为您知道有多少人，通话量是多少，处理时间是多少，并查看它是否能够预测您提供的呼叫中心服务。

“通过证明您的模型正确的过程，然后发布模型！向您的高级管理人员显示“外观，这是我们的计划，外观有多精确”。这样，人们将对您的计划流程和进行分析的能力更有信心。”  

7.许多Erlang计算器会产生错误

许多人使用从互联网下载的Erlang计算器来计算像SparkleComm 呼叫中心这样的呼叫中心所需的人员数量，但是其中许多包含难以发现的错误！

这是因为一旦结果超过142个呼叫中心顾问程序，许多Erlang计算器将变得不可预测，通常不会显示出计算中存在错误，

在安排工作人员的时候，您需要了解以下十件事情，但你可能尚未知道这些。

1.通话在平均处理时间附近分布不均

如果呼叫中心的平均处理时间（AHT）为五分钟，实际上，呼叫是使用称为Erlang分布的Poisson分布模型的对数形式分布的。

这意味着，尽管有更多的短途电话，但还有一些持续时间更长的电话，您的SparkleComm 呼叫中心必须为此做好准备。

由于这种分布，许多人认为使用Erlang计算器会使呼叫中心人员过多。但实际上，它产生的数字可确保无论在哪一种情况下，呼叫中心都能实现其目标。

2.在小时刻度附近出现通话音量尖峰

根据大卫·阿普比（David Appleby）的说法，“看钟表并在下班后立即站起是人类的天性。” 此外，这通常是会议，电视节目等完成的时间。

因此，正如David的研究得出的结论，呼叫中心的呼叫量往往会在一个小时左右达到峰值。

实际上，David还发现每小时至少有40％的电话属于每小时的前15分钟。然后，每小时通话的30％将在接下来的半小时之内，其余30％在该小时的最后25分钟内接通。

遵循这种模式，显而易见的是可以缩短您的资源计划周期。也许从每30分钟可以做到移动到15分钟。

3.许多呼叫中心都忽略了“悬挑”的影响

如上所述，尽管在某些呼叫中心建议将报告时间改为15分钟，但只有在您的AHT不到7分半钟的情况下才应该这样做。

这是因为，否则这将打破呼叫中心必须确保其报告期间至少由于其影响而倍增其AHT的原则。

突出显示包括从上一个报告期开始“继续运行”的呼叫。

如您所见，虽然流量需要一些时间来建立，但流量也需要一些时间才能缓解。因此，在进行人员配置计算时，请确保考虑上一个报告期的持续通话，并确保该期间至少是AHT的两倍。

4.最高入住率不应超过85-90％

最大占用率是像SparkleComm 呼叫中心这样的呼叫中心顾问花费在处理客户联系上的时间百分比。该百分比时间应该是有针对性的，就像您使用某个服务级别的时候一样。

通常，最大占用率应在85％（内部）和90％（以性能为导向）之间，因为超出此目标将增加呼叫中心顾问流失并增加呼叫中心顾问倦怠感。

＃6：ROI可能难以量化。GAAP和IFRS依靠对实物资产进行评估的可靠方法；但是，无形资产却并非如此。尽管组织开始看到算法IP的价值，但算法本身的价值可能不如人们想像的那样。为了传递价值，必须以一种特定于其使用的方式来训练算法，并且馈入该算法的数据将确定该算法是否更准确。

我们很难区分出数据中的值与结果中的算法之间的界限。很难在一个盒子周围画出价值，因为难题的每一部分都具有价值。结果具有内在的价值，并且可以量化。无法量化的是达到那个结果所需要的。

大多数人尚未意识到要使机器学习有效，人们仍然需要注释数据，这是非常手工的工作。尽管声称AI和原始数据是获得神奇成果的全部，但仍然需要良好的旧数据工程。使用和注释并将数据馈送到算法中是困难的部分。您必须了解这些数据的范围，否则数学无关紧要。我们在AI上使用纯数学进行了模拟，这很酷，但这并没有影响业务。现在，我们正处于将业务与数学结合在一起的时代，这确实很重要，但从技能的角度来看非常困难。

＃7：新兴技术可能不仅仅只是“另一种技术”。人工智能通常被认为是另一种技术，因为新技术总是风靡一时。但是，自学习系统不同于确定性编程的系统。无法识别从确定性系统到概率系统的转变是当今风险模型的固有缺陷。

在通信方面，组织更应该考虑新技术的安全性，劳格科技SparkleComm统一通信特有的保密通话技术，支持客户端(app2app)端到端动态加密，使得通话内容无法被窃听。

组织还应该更严格地考虑区块链。区块链说不要登陆数据，传播数据。当您考虑法规或隐私时，它是相反的架构，因为区块链表示每个人都应该拥有数据，那么我们如何同时利用两者呢？当您将人工智能和区块链混合在一起时，会有很多好处，但周围没有很多先例可以告诉我们这将如何发生。

简而言之，新技术和新技术版本不断涌现，但是技术采用，运营模型和风险模型的方法需要与时俱进。旧习惯很难消亡，但随着变化的步伐不断加快，并且某些技术的性质带来了意想不到的后果，批判性思维是必不可少的。

无论是哪个行业，（如果有）五年计划，第一年都是伟大的，第二年开始受到侵蚀，第三年每个人都会问'我们在做什么？' 。尽管愿景和计划仍然很重要，但它们需要与组织与时俱进的组织能力保持平衡。

诸如AI，混合现实和区块链之类的当今新兴技术的优势在于，它们的应用范围比核心企业系统更窄。因此，可以在较短的时间范围内进行较小规模的实验。又例如类似SparkleComm这样的统一通信应用程序也是当今的新兴技术，它是一套全面集成语音、视频、电话、即时消息和邮件功能，可安装于智能手机、电脑(PC／Mac)的软件客户端，是广泛用于企业内部组织的通讯系统。

＃4：年度预算与技术采用之间的一致性现在甚至更低。得益于公认会计准则（GAAP）和国际财务报告准则（IFRS）等广泛接受的会计准则，即使技术采用周期与该模型已经有所不同，但公司仍根据年度预算运营。这些数字并未反映企业数字化的事实，因此组织需要找到一种弥合两者之间差距的方法。

从资金的角度来看，年度周期是我们必须打破的。当您进入新兴技术并且开始谈论两周的冲刺和持续创新时，您永远不会说出年度预算，而您必须打破这一障碍。组织可以一次发布全部预算，而不必一次全部发布年度预算，而是继续根据结果进行投资。年度预算仍然出于会计目的而存在，但是投资模型变得可迭代以更好地与技术投资保持一致。

＃5：转型不仅仅是技术。数字化转型以及所有融入其中的新兴技术，不仅仅是IT部门需要考虑的事情。技术是业务成功不可或缺的一部分，因此需要采用这种方法。这意味着，根据潜在的业务机会和业务风险来构筑新兴技术，而不是将其视为IT部门要解决的技术问题。就例如对于沟通来讲，这不仅仅是IT部门需要考虑的，组织上上下下都需要采用最新的通信技术来达到最好的效果，劳格科技的SparkleComm统一通信平台除提供语音的IP电话及视频通话外，也让企业能够有效的整合现有的数据业务流程。特别是在危机时期，更能帮助远程工作者的协作与通信。

这是我们过去的技术转型所遗漏的东西。我们只是专注于我们正在改变的核心，而不是整个组织围绕人员的改变。业务运营模型需要与时俱进，这意味着需要在整个组织内增强用户授权并实现民主化的创新形式。

在2000年，新兴技术站在了一边。是建立我们的电子商务能力，还是建立我们的数字业务。现在，每个企业都是数字化的，问题是如何不断注入，因此运营模式必须改变。

新技术不断涌现，但是，企业并非总能从过去的错误中吸取教训。随着新一代技术取代其前身，以及崭新的技术问世，企业必须适应，尽管旧的习惯会死得很重。进入2020年，以下是业务和IT领导者应牢记的几件事。

＃1：照常营业不是一成不变的。组织不断变得越来越数字化，但是并非所有组织都在不断重新评估其运营和风险管理模型是否仍然适用。客户喜好发生变化，业务实践不断发展，并且在某些情况下，新兴技术的性质也在发生变化。

变革的步伐正在加快，这给我们的客户带来了挑战。在此之前，您可以针对下一项重大技术制定明智的计划。在1990年代，ERP，Y2K和.com出现了。尽管所有这些都涉及新兴技术，但它是可计划的。现在，我们处于一个无法计划的世界。因此，企业需要采用敏捷的迭代工作方式，以加快试错周期，并使更多并行测试成为可能。

＃2：银子弹只镀银。最新，最伟大的技术仍然倾向于被视为灵丹妙药。无论是什么，无论是计算机，网络，如SparkleComm统一通信这类的企业应用程序，Internet，移动设备，云，人工智能，区块链，最闪亮的新技术都不会使公司立于不败之地。

现实是AI和区块链具有高风险，因为它们变化迅速，技术未知。特别是对于AI来说，其中一些不透明会带来很大的风险，因此对这种技术负责是我们热衷的事情。重要的是在负责任的AI或负责任的创新周围设置护栏。

＃3：刚性的长期计划是针对恐龙的。随着技术创新，采用和破坏的步伐不断加快，从长远来看，很难预测任何业务的状况，例如，在美国，这通常意味着五年，而在日本则是50年。

 过去，您有点了解所有技术趋势，因为我们正在研究核心系统，现代化和数据仓库。所有这些都因云，数据访问，新兴技术以及将情报嵌入这些实时呼吸的路线图而爆炸了。现在尝试猜测五年技术路线图有点可笑，您希望拥有一个高保真度六个月而较低保真度18个月的视野。并不是说业务计划已经过时。因为计划执行评估过程不再具有多年周期，现在趋势是快速迭代。