正確な予測は、ほとんどのコールセンターで流動的な環境を管理するために重要です。目標は、人員配置のニーズと通話量の予想をバランスさせることで、人件費を削減することです。多くのコールセンターでは予測の作成に人員管理ソフトウェアが使用されていますが、小規模のコールセンター環境では手動予測がオプションです。一般的な予測手法には、時系列、平均、ポイント推定、および日中手法があります。
時系列テクニック
リーンビジネス哲学であるシックスシグマによると、時系列コール量予測手法は、大規模ビジネスの場合と同様にサービスデスクや小規模コールセンターにも適しています。時系列予測ベースでは、過去3年間のほとんどの場合、履歴データに基づいてボリューム予測を呼び出します。このプロセスでは、年ごとの通話量を縦軸（y軸）に、時間測定値（月や週など）を横軸（x軸）に表示するグラフに履歴データをプロットします。履歴データをプロットすると、過去の通話量パターンが明らかになり、これを使用して将来の予測を行うことができます。
予測手法の平均化
平均化手法を使用した予測には、単純な数学的平均、移動平均、および加重平均が含まれます。これらは、Society of Workforce Planning Professionalsによると、最も正確です。加重平均では、最近のデータは古いデータよりも重みが大きくなります。たとえば、過去3年間の特定の日の過去の通話量から、センターに2,400、2,500、および2,600コールが受信されたことが判明した場合、単純平均は2,500コールです。ただし、加重平均を使用して2,600に80％の重みを付け、2,400と2,500の両方の呼び出しに10％の重みを割り当てると、予測は（2600_.80）+（2500_10）+（2400 * 10）= 2,570になります。
点推定法
点推定予測は最も簡単な予測方法です。しかし、労働力計画専門家協会によると、それはほとんどの場合その正確性に影響を与えるという欠点があります。過去のデータに含まれる日数、週数、または月数が典型的であるか非典型的であるかにかかわらず、将来のコール量は過去に発生したものと正確に一致すると想定されます。ポイント推定手法では過去のデータに影響を与えたイベントや傾向が考慮されていないため、特定の日に実際に発生することは予測の予測とは大きく異なる可能性があります。
日中予測
日々の予測とは大きく異なる日々の通話量に対処することは、ほとんどのコールセンターが直面している課題です。日内予測は、日程の調整が必要となることが多い日々の変動に対処するのに役立ちます。この手法では、当日の予測と実際の通話量およびエージェントのスケジュール要件を15分から30分の期間で比較します。その後、管理者はサービスレベルの目標に基づいてwhat-ifシナリオを作成し、必要に応じて状況の変化に合わせて予測を変更することができます。スケジュール調整には、早めにエージェントを家に帰る、オフラインタスクを割り当てる、またはボランティアに残業を依頼することが含まれます。
